반응형 RAG2 AWS에서 RAG 구축 및 예제 AWS 로그인 후, Aurora and RDS 메뉴 선택데이터 베이스 > 데이터베이스 생성 아래를 참조해서 생성합니다! 표준생성Aurora ( PostgreSQL Compatible )템플릿 > 개발/테스트dbcluster 식별자 -> 적당한 이름 ex) pgvector자격증명관리 > 자체관리암호 입력용량범위 적당히 입력 ( 1, 4 충분 )VPC 보안그룹 새로 생성이름 입력 ex ) pgvector-sgEnhanced 모니터링 활성화 데이터 베이스 생성! 버튼을 누르면 조금 후에 완료가 됩니다. 완료 이후, 다시 조회를 해서 엔드포인트를 메모해 둡니다. 이제 파이썬 필요 패키지를 설치하고,pip install langchain-aws langchain langchain-community bs4 아래.. 2025. 4. 18. 랭체인을 이용한 챗봇 예제 출처 : 진짜챗GPT API 활용법 책에 있는 소스를 그대로 하면 경고가 많이 떨어져서 =ㅁ= 경고에있는 문구를 참고로해서 수정한 소스 입니다! 1. 윈도우에서 하면 벡터db용 텍스트도 utf-8 케릭터셋 관련 오류가 발생해서 wsl 를 이용해 우분투 환경해서 실행하면 잘됩니다! 2. 첨부된 requirement.txt 파일을 이용해서 필수 모듈을 설치하세요! python3 -m venv .venv . .venv/bin/activate pip install -r requirement.txt 3. 책에 있는 벡터소스용 txt 파일을 같은 위치에 둡니다. 4. 아래 파일을 실행하면 됩니다. import os from langchain_community.vectorstores import Chroma from.. 2024. 3. 28. 이전 1 다음 반응형
