from langchain_community.vectorstores import Chromavector_store = Chroma( persist_directory=persist_directory, # 기존에 vectordb가 있으면 해당 위치의 vectordb를 load하고 없으면 새로 생성합니다. embedding_function=embeddings, # 새롭게 데이터가 vectordb에 넣어질때 사용할 임베딩 방식을 정합니다, 저희는 위에서 선언한 embeddings를 사용합니다. collection_name = collection_name, # india라..

LoGO 해외로고, 해외진출을 희망하는 대한민국 기업을 위한 정보 검색 서비스에서 RAG 부분네번째 게시물이다. https://github.com/khw11044/KT_BIGPRO_RAG GitHub - khw11044/KT_BIGPRO_RAGContribute to khw11044/KT_BIGPRO_RAG development by creating an account on GitHub.github.com  위 깃헙링크에서 코드를 따라하면 되겠다.해당 게시물에서는 빈 프로젝트 폴더에서 시작해서 하나하나 코딩을 해본다.네번째 게시물은 RAG pipeline에서 검색창의 검색어 기반 게시물을 만들어 낸다.1. API Key를 로드한다.# API KEY를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일from dotenv..

LoGO 해외로고, 해외진출을 희망하는 대한민국 기업을 위한 정보 검색 서비스에서 RAG 부분세번째 게시물이다. https://github.com/khw11044/KT_BIGPRO_RAG GitHub - khw11044/KT_BIGPRO_RAGContribute to khw11044/KT_BIGPRO_RAG development by creating an account on GitHub.github.com 위 깃헙링크에서 코드를 따라하면 되겠다.해당 게시물에서는 빈 프로젝트 폴더에서 시작해서 하나하나 코딩을 해본다.세번째 게시물은 RAG pipeline에서 Chat 생성기를 통해 본격적으로 생성물을 만들어 낸다.1. API Key를 로드한다.# API KEY를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일from ..

LoGO 해외로고, 해외진출을 희망하는 대한민국 기업을 위한 정보 검색 서비스에서 RAG 부분두번째 게시물이다. https://github.com/khw11044/KT_BIGPRO_RAG GitHub - khw11044/KT_BIGPRO_RAGContribute to khw11044/KT_BIGPRO_RAG development by creating an account on GitHub.github.com 위 깃헙링크에서 코드를 따라하면 되겠다. 해당 게시물에서는 빈 프로젝트 폴더에서 시작해서 하나하나 코딩을 해본다.두번째 게시물은 RAG pipeline을 시작하고 retriever를 선정한다.1. API Key를 로드한다.# API KEY를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일from dotenv imp..

LoGO 해외로고, 해외진출을 희망하는 대한민국 기업을 위한 정보 검색 서비스에서 RAG 부분첫번째 게시물이다. https://github.com/khw11044/KT_BIGPRO_RAG GitHub - khw11044/KT_BIGPRO_RAGContribute to khw11044/KT_BIGPRO_RAG development by creating an account on GitHub.github.com  위 깃헙링크에서 코드를 따라하면 되겠다.해당 게시물에서는 빈 프로젝트 폴더에서 시작해서 하나하나 코딩을 해본다.첫번째 게시물은 수집한 데이터들을 VectorDB에 넣는 부분이다.1. api키 등록.env 파일을 생성하고 OpenAI api key를 넣는다.OPENAI_API_KEY='sk-projxx..

import gdown, zipfile import os, glob, shutil from tqdm import tqdm import os.path 내 구글 드라이브 연동하기 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 데이터 다운로드 def download_file(file_id, save_path) : if os.path.exists(save_path) : print(f'{save_path} 파일이 이미 존재합니다.') return gdown.download(id=file_id, output=save_path, quiet=False) 구글 공유 id를 통해 zip파일 불러오기 file_id = '1JHo4Rsb8Mx-sJqu7xdQWUg..