강의명 : 벡터DB로 구현하는 LLM 기반 검색 엔진 & 유사 상품 추천 시스템 (ft. Pinecone & Langchain)

질의 chapter :

Part2. 벡터 임베딩의 종류 - 텍스트

> Ch7. Embedding Model 실습

> 03.Embedding Model 실습-알맞은 embedding model 선택방법 에서

(질문1)

"02.알맞은 embedding model 선택 방법.ipynb" 내용 을 따라하는 중인데,

펑션 create_embeddings 만들고 "emb1 = create_embeddings(df.loc[2, 'text'])" 실행중인데 계속 "Error code: 429 -" 에러가 납니다.

강의내용에서는 무료버전으로 충분히 가능하다고 하신것으로 기억하는데 자꾸 에러가 납니다.

gpt 에 요청해서 limit 을 피할 수 있는 방향을 코딩달라고 해서 "time.sleep(delay)" 이런 구문을 추가해도 계속 에러가 납니다.

어떻게 해야할까요. 첨부로 수정된 파일을 보내고 싶은데 첨부는 없네요

(질문2)

처음에 Key 넣는 부분에서 OPEN API KEY 는 제가 받은 걸로 넣었는데, CO_API_KEY 는 강의내용에서 안보여서 강의 소스에 있는거 그대로 사용합니다.

그래도 문제없는건가요 ?

참고로, 저는 프로그래머는 아니고,

현재 테스트는 colab 에서 계속 진행하고 있습니다.