■ Settings 클래스의 embed_model 정적 변수를 사용해 허깅 페이스 임베딩(HuggingFaceEmbeddings)을 커스텀 설정하는 방법을 보여준다.
▶ main.py
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import os from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings from llama_index.core import Settings, SimpleDirectoryReader, GPTVectorStoreIndex from llama_index.llms.openai import OpenAI os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OPENAI_API_KEY>" simpleDirectoryReader = SimpleDirectoryReader(input_dir = "/home/king/data") documentList = simpleDirectoryReader.load_data() Settings.llm = OpenAI( model = "gpt-4", # 모델명 temperature = 0.1 # 온도 ) Settings.max_input_size = 4096 # LLM 입력의 최대 토큰 수 Settings.num_output = 256 # LLM 출력의 토큰 수 Settings.max_chunk_overlap = 20 # 청크 오버랩의 최대 토큰 수 Settings.embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name = "bongsoo/moco-sentencedistilbertV2.1") vectorStoreIndex = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documentList) retrieverQueryEngine = vectorStoreIndex.as_query_engine() answer1 = retrieverQueryEngine.query("미코의 소꿉친구 이름은?" ) answer2 = retrieverQueryEngine.query("울프 코퍼레이션의 CEO 이름은?") answer3 = retrieverQueryEngine.query("미코의 성격은?" ) print(f"미코의 소꿉친구 이름 : {answer1}") print(f"울프 코퍼레이션 CEO 이름 : {answer2}") print(f"미코의 성격은 : {answer3}") |
▶ 실행 결과
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미코의 소꿉친구 이름 : 미코의 소꿉친구의 이름은 료입니다. 울프 코퍼레이션 CEO 이름 : 울프 박사입니다. 미코의 성격은 : 문맥에 따르면 미코는 끈기 있고 용감한 성격을 가진 것으로 보입니다. 그녀는 상황이 엄중한 데도 굴하지 않고 울프 박사와 싸우었으며, 그의 약점을 찾아 그를 이길 수 있었습니다. |
▶ requirements.txt
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aiohttp==3.9.5 aiosignal==1.3.1 annotated-types==0.7.0 anyio==4.4.0 async-timeout==4.0.3 attrs==23.2.0 beautifulsoup4==4.12.3 certifi==2024.6.2 charset-normalizer==3.3.2 click==8.1.7 dataclasses-json==0.6.6 Deprecated==1.2.14 dirtyjson==1.0.8 distro==1.9.0 exceptiongroup==1.2.1 filelock==3.14.0 frozenlist==1.4.1 fsspec==2024.6.0 greenlet==3.0.3 h11==0.14.0 httpcore==1.0.5 httpx==0.27.0 huggingface-hub==0.23.3 idna==3.7 Jinja2==3.1.4 joblib==1.4.2 jsonpatch==1.33 jsonpointer==2.4 langchain==0.2.3 langchain-community==0.2.4 langchain-core==0.2.5 langchain-huggingface==0.0.3 langchain-text-splitters==0.2.1 langsmith==0.1.75 llama-index==0.10.43 llama-index-agent-openai==0.2.7 llama-index-cli==0.1.12 llama-index-core==0.10.43 llama-index-embeddings-langchain==0.1.2 llama-index-embeddings-openai==0.1.10 llama-index-indices-managed-llama-cloud==0.1.6 llama-index-legacy==0.9.48 llama-index-llms-openai==0.1.22 llama-index-multi-modal-llms-openai==0.1.6 llama-index-program-openai==0.1.6 llama-index-question-gen-openai==0.1.3 llama-index-readers-file==0.1.23 llama-index-readers-llama-parse==0.1.4 llama-parse==0.4.4 llamaindex-py-client==0.1.19 MarkupSafe==2.1.5 marshmallow==3.21.3 mpmath==1.3.0 multidict==6.0.5 mypy-extensions==1.0.0 nest-asyncio==1.6.0 networkx==3.3 nltk==3.8.1 numpy==1.26.4 nvidia-cublas-cu12==12.1.3.1 nvidia-cuda-cupti-cu12==12.1.105 nvidia-cuda-nvrtc-cu12==12.1.105 nvidia-cuda-runtime-cu12==12.1.105 nvidia-cudnn-cu12==8.9.2.26 nvidia-cufft-cu12==11.0.2.54 nvidia-curand-cu12==10.3.2.106 nvidia-cusolver-cu12==11.4.5.107 nvidia-cusparse-cu12==12.1.0.106 nvidia-nccl-cu12==2.20.5 nvidia-nvjitlink-cu12==12.5.40 nvidia-nvtx-cu12==12.1.105 openai==1.32.0 orjson==3.10.3 packaging==23.2 pandas==2.2.2 pillow==10.3.0 pydantic==2.7.3 pydantic_core==2.18.4 pypdf==4.2.0 python-dateutil==2.9.0.post0 pytz==2024.1 PyYAML==6.0.1 regex==2024.5.15 requests==2.32.3 safetensors==0.4.3 scikit-learn==1.5.0 scipy==1.13.1 sentence-transformers==3.0.0 six==1.16.0 sniffio==1.3.1 soupsieve==2.5 SQLAlchemy==2.0.30 striprtf==0.0.26 sympy==1.12.1 tenacity==8.3.0 threadpoolctl==3.5.0 tiktoken==0.7.0 tokenizers==0.19.1 torch==2.3.1 tqdm==4.66.4 transformers==4.41.2 triton==2.3.1 typing-inspect==0.9.0 typing_extensions==4.12.1 tzdata==2024.1 urllib3==2.2.1 wrapt==1.16.0 yarl==1.9.4 |
※ pip install openai langchain llama-index langchain-community langchain-huggingface sentence-transformers 명령을 실행했다.
