랭체인 에이전트 심화

- RouterChain, RunnableBranch, SequentialChain

ollama/rag_company.py

@@ -21,8 +21,6 @@ import os
 import shutil
 import pickle
 
-# TODO : 일단 되게 함 공유되면 코드 비교해서 다른 부분 체크
-
 # 모델(LLM, Embedding)
 load_dotenv()
 
@@ -105,7 +103,7 @@ META_FILEDS = [
 ]
 
 # 대화 메모리
-memory = ConversationBufferWindowMemory(k=5, memory_key="chat_history", return_messages=True, output_key="answer", input_key="question") # TODO : input_key="question" 이것도 추가했음
+memory = ConversationBufferWindowMemory(k=5, memory_key="chat_history", return_messages=True, output_key="answer", input_key="question")
 SYSTEM_PROMPT = """\
 당신은 회사 내부 문서를 기반으로 직원들의 질문에 답하는 AI 어시스턴트입니다.
 
@@ -124,7 +122,7 @@ QA_PROMPT = ChatPromptTemplate.from_messages([
     {context} 
     [질문] 
     {question}"""
-     ), # TODO : 이것도 원래 query 였는데 question으로 변경했음
+     ),
 ])
 
 # =======================
@@ -237,7 +235,7 @@ def upload_files(files):
     SELFQUERY_RETRIEVER = None
     FINAL_RETRIEVER = None
     CHUNKS = []
-    VECTORSTORE = None  # TODO : 원래 []였는데 None로 바꿈
+    VECTORSTORE = []
 
     # 💡 [Check] 파일이 업로드되지 않고 빈 상태로 버튼을 누른 경우 처리
     if files is None:
@@ -377,7 +375,7 @@ def create_chain():
             retriever = FINAL_RETRIEVER,
             memory = memory,
             combine_docs_chain_kwargs = {"prompt": QA_PROMPT},
-            get_chat_history=lambda h: h, # TODO : 이거 맞음?
+            get_chat_history=lambda h: h,
             return_source_documents = True,
         )