출력값 str1==str2: true str1==str2: false 이부분 str2==str3: false 이게 맞죠? int형과 integer의 동일한 값은 ==나 equals 모두 true이지만 int와 int / integer와 integer끼리의 -128~127 외의 값은 ==로 비교 했을 때 false double은 == 비교 값은 모두 false new로 새로만든 생성자의 데이터 값은 값은 동일하여도 메모리 주소의 값이 달라서 ==와 equals(메서드 지정x)은 모두 false이며 같게 하려면 본 동영상 8분30초 부분 메서드와 같아야 equals가 true가 나오는 거죠? 처음 equals가 값만 같으면 ture라고 생각했는데, new생성자는 값이 같아도 메모리 값이 달라서 메서드가 없으면 equals도 결과 값이 false가 나오네요 처음 str="hello"가 같은 메모리 주소를 가르켜 equals메서드가 따로 없어도 ture가 나온다는 점을 잘 알아야 겠네요
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
안녕하세요. 좋은 강의 항상 감사드립니다. 한 가지 문의드리고 싶습니다. 섹션 6의 28강에서 RAG 실행 부분을 실습하던 중, 제 로컬 환경에서는 코드가 에러 없이 정상적으로 실행되었지만 .chroma/esl_topics 폴더가 생성되지 않는 현상이 발생했습니다. 코드 상으로는 os.makedirs(PERSIST_DIR, exist_ok=True) 구문이 있으므로 폴더가 자동으로 생성될 것으로 예상했는데, 실제로는 생성되지 않는 것 같습니다. 혹시 해당 폴더가 생성되는 정확한 경로를 알려주실 수 있을까요? 또는 Windows 환경에서는 위 코드로 폴더가 생성되지 않는 경우가 있는지도 궁금합니다. 확인 부탁드립니다. 감사합니다. import os from typing import Type, Optional from crewai.tools import BaseTool from pydantic import BaseModel, Field from env import OPENAI_API_KEY from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.chains import RetrievalQA os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY PDF_FILENAME = os.path.join("knowledge", "29ESLConversationTopic.pdf") PERSIST_DIR = os.path.join(".chroma", "esl_topics") def qa(question): os.makedirs(PERSIST_DIR, exist_ok=True) embeddings = OpenAIEmbeddings() try: has_index = bool(os.listdir(PERSIST_DIR)) except FileNotFoundError: has_index = False if has_index: vectordb = Chroma(persist_directory=PERSIST_DIR, embedding_function=embeddings) else: loader = PyPDFLoader(PDF_FILENAME) docs = loader.load() splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=800, chunk_overlap=100) chunks = splitter.split_documents(docs) vectordb = Chroma.from_documents(chunks, embeddings, persist_directory=PERSIST_DIR) retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini",temperature=0.3) return RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever).run(question) class RAGToolInput(BaseModel): question: str = Field(description="질문") class RAGTool(BaseTool): name: str = "ESL_Chroma_RAG" description: str = "Retrieves from '29 ESL Conversation Topics' PDF via ChromaDB and answers questions." args_schema: Type[BaseModel] = RAGToolInput def _run(self, question: str): try: return qa(question) except Exception as e: return str(e) rag_tool = RAGTool()
작업형 3의 문제 ## 심장마비 확률이 높은사람? - 성별, 나이, 혈압, 콜레스테롤, 공복혈당, 최대 심박수 등의 컬럼이 있음 - 평가: ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1 을 구하시오 - target : output (1:심장마비 확률 높음, 0:심장마비 확률 낮음) - csv파일 생성 : 수험번호.csv (예시 아래 참조) ~~~ 위와 같은 문제가 실제 시험 환경에서 문제 양식과 비슷한가요? 저렇게 문제가 나오면 전처리를 어떻게 해야 하는지... 궁금합니다. 만약, 시험 환경 문제가 저렇게 나온다면.. 결측치 제거를 그냥 컬럼을 보고 아무 컬럼이나 제거를 해도 되는지. 그게 채점 규정에 맞을지. 그리고 결측치 제거시, fillna()를 쓰는데 아무 값이나 넣어도 되는지. fillna(method='bfill') 이런걸 써도 되는지. 이상치 제거도 그냥 이것도 임의로 뭔가 이상치 인거 같다 싶으면 제거 하는건지.. 이게 채점 규정에 맞을지... 애매 한거 같은데요. ============ 그리고 혹시나 시험 유형이 저렇게 안나온다면, 문제를 좀 더 명확하게 서술 해주셔야 할 거 같아요
안녕하세요 혹시 문제에서는 전처리시에 열을 삭제하고, cols = ['name', 'host_name', 'last_review', 'host_id'] 열을 삭제하고, 값이 비어 있는거 train['reviews_per_month'] = train['reviews_per_month'].fillna(0) test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0) 이렇게 채우는게 문제에서 지시 사항이 없었는데, 작업을 해도 되는건가요? 명확한 지시 사항이 있어야 하는게 아닌가 싶어서 여쭤봅니다. 시험 환경에서 저렇게 데이터를 삭제하거나 이상치를 처리 하는거 결측치 처리를 임의로 해도 되는지 궁금합니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train.drop('Attrition_Flag', axis=1), train['Attrition_Flag'], test_size=0.2, random_state=2022 ) 선생님, 데이터 분리 작성할 떄, train.drop('Attrition_Flag', axis=1) 이 부분이 이해가 가지 않아요. Attrition_Flag 컬럼은 pop함수로 따로 빼놓는거로 알고 있는데, 여기서 왜 drop으로 삭제를 하고, 뒤에 train['Attrition_Flag']를 다시 넣는건지 모르겠어요.. + 데이터 분리 전에, 먼저 target에 Attrition_Flag를 따로 분리시켜놓고 split함수를 작성해도 되나요?
안녕하세요. 영상 10:00쯤(정확히는 10:39)에 printf(*(*ptr_b+1)); 부분 설명해 주실 때 *ptr_b+1은 ptr_b주소에서 char크기만큼 증가시키는거라고 설명해 주셨습니다. 그런데 이전 영상에서는 출력할때 포인터변수명 앞에 *(별표)를 붙이면 주소가 아닌 값을 가져오는거라고 설명해 주셨는데, 여기서는 왜 값이 아닌 주소를 불러오는건지 문의드립니다.
제가 아래의 사이트를 자체 서버를 만들어 구동을 해보았습니다. 물론 테스트 및 학습용으로.... http://112.166.186.238/ 사용한 것들 App서버: FastAPI로 백엔드 api와 간단한 프론트 엔드 DB 서버: MySQL Redis 서버 Nginx 서버 Portainer.io를 이용해, Dockerfile로 이미지 생성하고 4개의 컨테이너를 만들어, 구동시켰습니다. 서버는 제가 쓰던 오래된 개인 PC(아마도 족히 15년가까이된 구닥다리 컴퓨터)에 우분투 22.04.5 LTS를 설치해서 서버 구동을 시켰습니다. 제가 전공자는 아니고, 완전히 다른 직업군에 있는 사람이라... 몇년전에 장고, 플라스크로 웹어플리케이션 공부를 한적이 있는데 그때 웹프레임워크만 제외하고 똑같은 방식으로 서버구동을 시켜본 적이 있는데... 이번에 FastAPI로 한번 더 공부하면서 구축해보았습니다. 아직, docker-compose.yml로 docker swarm 구축을 해보지는 못했구요... 그런데 여기까지 오면서 궁금해진것이 바로 직전에 질문하신 분처럼 nginx서버 설정을 하다보면, FastAPI코드에서 굳이 없어도 될 부분의 설정부분이 있을 것 같은데.... 그게 어떤것인지 궁금해지더라구요... 예를 들면, 정적파일 처리를 nginx에서 처리하는 경우 app.mount()가 필요없을 것 같은데... 답변이 그렇게 되어 있어, 예상했던 데로 였습니다. app.mount()가 설정이 있어도 무방한 것인지 궁금합니다. 또한 저는 정적파일 css. js 파일들은 nginx에서 처리하지 않도록 했는데... 바뀔수가 있을 것 같아서... 여기서 궁금한것: 이렇게 해도 무방한 것인지 궁금합니다. (참고로, 저는 static/media폴더 안에 user_images, user_videos폴더를 만들어 user가 업로드하는 파일들을 그 폴더안에 저장하게 로직을 작성했습니다. nginx에서 이 디렉토리를 찾아갈 수 있게 해 놓았고, volume mount를 해서 컨테이너가 삭제되더라도 사용자가 올린 실제 이미지들이 삭제되지 않게 했놨습니다. ) MySQL서버와 Redis 서버를 찾아가는 FastAPI코드가 있고, yml파일로 컨테이너를 만드는 코드를 작성할 때, network로 서로를 연결하게 될텐데.... 이때 MySQL서버와 Redis 서버를 찾아가는 FastAPI코드가 없어야만 되는지, 아니면, 있더라도 상관이 없는 것인지... 그것도 궁금합니다. 이 두가지 말고도 yml작성시에 들어가는 내용때문에 FastAPI코드에서 굳이 없어도 부분이 있는지 궁금합니다. 감사합니다.
graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
"graphRAG 구현 (랭체인 LCEL 활용)" 부분입니다. WHERE ANY(title IN $movie_titles WHERE movie.title CONTAINS title) 부분을 아래와 같이 수정 WHERE movie.title IN $movie_titles 수정한 이후에 건수가 제대로 나오질 않았습니다. ( 참고 $movie_titles 는 4건인데 최총 추출되는 것은 2건입니다.) 단순히 생각하면 title 이 추출된 title 에 포함되어 있는 movie 만 추출하면 될 거 같은데..제대로 동작하지 않네요...왜 그런지 설명 부탁드립니다. WHERE 절 안에 다시 WHERE 절이 있는 것도 잘 모르겠습니다. 감사합니다.
안녕하세요. 다름이 아니라 작업형1 모의문제를 풀고자 데이터를 다운 받았는데 사진과 같이 데이터에 오류가 생기는데 혹시 어떻게 해결할 수 있을까요? 노트북으로 다운 받았는데 오류가 생기길래 폰으로 다운을 받고 노트북으로 옮겼더니 또 오류가 생겼으며 메일을 통하여 다운받아도 똑같이 오류가 나네요ㅠㅠ 혹시 엑셀 버전 차이 때문일까요?
안녕하세요! 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다. 저는 비개발자로 무턱대고 강의를 수강했는데, 파이썬 관련된 내용은 아무래도 이해가 어렵네요. 순서대로 강의를 듣는 게 좋겠다고 생각해서 앞에서부터 듣고 있는데, 아무래도 저에게 가장 도움되는 파트는 Text to SQL이 아닐까 싶습니다만... 이 파트에도 파이썬 지식이 필요하면 파이썬을 공부해야 하나 고민입니다. 그래서 질문을 드리자면 Text to SQL 파트도 파이썬 지식이 필요할까요? 만약 그렇지 않더라도 파이썬을 공부하면 다른 강의 내용을 익히는 데 도움이 될 것 같은데, 이 경우에 파이썬을 공부하는 방법으로 추천하시는 게 있을까요? 감사합니다!
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
안녕하세요, 13강에서 2개 질문 있습니다. ch =1로 레이블 되어있던데, shap값이 높으면 음수가 되니까 loyalch가 높을 수록 0으로 분류하는 것 아닌가요? 아래 코드에서 오류가 나는데 어떻게 수정해야 하나요? print("\n--- 4. Local Interpretation (SHAP Reason Plot) ---") interpret_model(tuned_lgbm, plot='reason', observation=0)
