pyproject.toml 으로 uv 환경 생성uv syncuv 환경 활성화source .venv/bin/activateuv 환경 비활성화deactivatepython 코드 실행uv run [python 코드]

Errorfrom llama_index.core.bridge.langchain import Document위 코드에서 아래와 같은 에러 발생pydantic.errors.PydanticSchemaGenerationError: Unable to generate pydantic-core schema for typing.AsyncGenerator[str, NoneType]. Set `arbitrary_types_allowed=True` in the model_config to ignore this error or implement `__get_pydantic_core_schema__` on your type to fully support it.If you got this error by calling handl..

데이터 구조object_idcol_nameOBJ00000000000000003시도OBJ00000000000000002시도OBJ00000000000000100시도문제 상황데이터 조회가 제대로 되지 않음.for row in session.query(DatalakeType1Columns).all(): logger.info(f"ID: {row.object_id}, ColName: {row.col_name}")위 코드에서, 내가 원하는 건 id 3, 2, 100에 대한 데이터를 모두 가져오는 것이었다.근데 3밖에 안가져와짐commit 하고 expire_all() 해봐도 마찬가지근데 DB 에는 제대로 데이터가 모두 들어가 있다.object_id, col_name 을 복합키로 인식하지 않고 col..

Error MessageValueError: Already found path for node 'make_keyword'.For multiple edges, use StateGraph with an annotated state key.My Graphdef CompilingGraph(): workflow = StateGraph(AgentState) # Make keyword workflow.add_node("make_keyword", RunHCXRewrite) # generate_prompt # Data Search workflow.add_node("retrieve_api_desc", RetriveAPIDesc) workflow.add_node("retrieve_api_t..

원래 langchain 패키지에 PGVector 클래스를 사용했었는데뭔가 오류가 남SQLModel 선언해서 직접 넣어보자define Modelclass LangchainEmbedding(SQLModel, table=True): __tablename__ = 'langchain_pg_embedding' class Config: arbitrary_types_allowed = True id: str = Field(primary_key=True) collection_id: uuid.UUID = None embedding: Any = Field(sa_column=Column(Vector(1024))) document: str = None cmetadata: Any ..

pd.to_csv 시 (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape 오류가 뜬다면 path 의 \ 를 / 으로 바꿔주면 된다

keras 로 딥러닝 모델을 만들고 fit 할 때 ValueError: No gradients provided for any variable: ['dense/kernel:0', 'dense/bias:0', 'dense_1/kernel:0', 'dense_1/bias:0', 'dense_2/kernel:0', 'dense_2/bias:0', 'dense_3/kernel:0', 'dense_3/bias:0']. 이런 오류가 뜬다면? 학습할 가중치를 제대로 받지 못하고 있다는 것이다 모델 comlpile 시 loss 를 제대로 주었는지 확인해보자 ^^!

pd.set_option('display.max_columns', None) 혹은 pd.options.display.max_columns = N N 에 보고 싶은 개수를 쓰면됨 row 도 똑같이 columns -> rows 로 바꾸면 된다 https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.set_option.html?highlight=set_option#pandas.set_option pandas.set_option — pandas 1.5.3 documentation display.[chop_threshold, colheader_justify, column_space, date_dayfirst, date_yearfirst, encoding, expand_fram..

dataframe.groupby('집계기준변수', as_index = True/False)['집계대상변수'].집계함수 대충 sales3 라는 데이터프레임에 있는 State 를 기준으로 Amt 를 합을 집계하고, 매출액(Amt)이 가장 높은 top 3를 보려한다 temp = sales3.groupby('State', as_index = True)['Amt'].sum() temp.sort_values('Amt', ascending = False).head(3) ~~~ ValueError: No axis named Amt for object type Series '해당 컬럼이 데이터프레임에 없다'는 오류임 해결법 as_index 를 False 로 바꿔주거나, 집계 대상 column 을 리스트로 전달해주면 오류..