RetrievalQA Chain 문서 업데이트 오류

안녕하세요~ Warning이라서 무시하셔도 진행하는데는 문제없으실거에요. 만약 경고를 보기 싫으시다면 아래 링크를 따라서 설정해주시면 됩니다! https://docs.smith.langchain.com/

텍스트 병합해서 사용하여도 되나요?

retriever 두개를 쓰고 따로 연동한다음에 가져온 결과를 하나로 합쳐서 LLM에 전달하면 답변을 생성할 수 있긴한데 context를 너무 많이 넣으면 오히려 답변이 잘 안나오는 경우가 많아서 테스트를 많이 해보셔야 할 것 같습니다

배포시 에러

저는 pip install langchain-upstage 후에 pip freeze > requirements.txt 를 한거라서 다른 패키지들을 설치하면서 디펜던시에 맞게 적용이 된것같습니다~

두가지 이상 문서를 넣고 싶을때는 어떻게 하나요?

에러때문에 고생이 많으셨겠네요 ㅠㅠ 그리고 좋은 질문 감사합니다. 답변을 드리자면 문서를 여러개 활용하는 경우에는, 어떤 문서를 활용할지 결정하는 chain을 앞에 추가해서, 어떤 문서를 검색할지 정하고, 정해진 문서를 metadata filtering을 활용하는 방법이 제일 좋습니다. 이건 다음 강의에서 다뤄보려고 하는데요, 생각보다 전달해드릴 내용이 많아서 기획이 오래걸리네요 ㅠㅠ 공식문서 링크를 전달 드립니다말씀하신 것처럼 키워드 사전을 활용하는 프롬프트를 활용하거나, 웹 검색 도구를 활용해서 직장인이 받을 수 있는 대출을 검색하거나 LLM에게 직장인이 받을 수 있는 대출을 물어보는 방안이 있을 것 같습니다. 추가로 설명한 부분이 있으시다면 댓글로 달아주세요!

langsmith에서 openai 대신 upstage를 사용하는 방법

안녕하세요! Upstage 모델을 활용하시려면 RagBot class를 아래와 같이 수정해주시면 됩니다. __init__() 함수만 수정해주시면 테스트 가능합니다.class RagBot: def __init__(self, retriever, model: str = "solar-pro"): self._retriever = retriever self._client = wrap_openai(openai.Client( base_url="https://api.upstage.ai/v1/solar", api_key="UPSTAGE_API_KEY" )) self._model = model그리고 평가 함수에 선언된 llm = ChatOpenAI() 들을 모두 llm = ChatUpstage() 로 변경해주시면 됩니다

Cypress io가 유료인가요?

안녕하세요! ㅠㅠ 현업에 적용하시려면 구독을 고려해봐야 할 것 같습니다.

pinecone specified an Api-Key오류

안녕하세요!일단 .env 파일에 환경변수의 key가 제대로 설정되었는지 확인하셔야 될 것 같습니다. 환경변수를 제대로 불러오지 못하는 문제인 것 같아요! 만약 환경변수가 제대로 잘 불러와지지 않아서 pinecone을 사용할 수 없는 상황이라면 아래처럼 진행해보셔도 좋을 것 같습니다! https://www.inflearn.com/community/questions/1412938?focusComment=376088

pinecone 관련 질문있습니다.

아래처럼 한번 더 시도해보시죠!import os from uuid import uuid4 from langchain_pinecone import PineconeVectorStore index_name = 'tax-markdown-index' pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_KEY") pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key) # 데이터를 추가할 때 index = pc.Index(index_name) vector_store = PineconeVectorStore(index=index, embedding=embedding) uuids = [str(uuid4()) for _ in range(len(document_list))] vector_store.add_documents(documents=document_list, ids=uuids)

pinecone 관련 질문있습니다.

안녕하세요! 답변은 찾으신 것 같아요. 만약 .env를 안쓰시면 아래처럼 시도해보시겠어요?index_name = 'tax-markdown-index' pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY") pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key) index = pc.Index(index_name) database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index=index)

huggingface 모델 streamlit 적용

안녕하세요! 에러가 스트림릿에 있는건지 허깅페이스쪽에 있는지 먼저 확인을 해보셔야 할 것 같습니다. 허깅페이스 답변 생성이 오래 걸리면서 계속 로딩이 걸리는건지, 스트림릿 구동에서 로딩이 걸리는지 확인해보셔야 할 것 같아요!