문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 구글 캘린더 연동 시 강의에서 보여주셨던 것처럼 OAuth Redirect URL, Client ID, Client Secret 입력 필드가 없고 아래 이미지 처럼 로그인 영역만 보입니다. n8n 클라우드 환경입니다. 어떤 점이 잘못된걸까요? 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 n8n 설치 정보 안내 n8n 버전: 데이터베이스 종류 (기본값: SQLite): n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main): n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등): 운영 체제: iOS
안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다! 비트겟 가입 관련 문의를 드리고 싶은데 보내주신 링크로 가입은 했는데 본인 인증 verify 과정에서 계속 실패가 납니다. 신준증과 얼굴인증을 해도 계속 인증이 실패했다고 하는데 혹시 이와 관련해서 혹시 팁이 있을까요?ㅠ 아니면 본인인증을 하지 않고도 해당 코드를 사용하는데 문제기 없을까요?
안녕하세요 강의자님! 좋은 강의 만들어 주셔서 감사합니다. 빅테크 준비 할 때 좋은 가이드가 된 것 같습니다. 두 가지 질문이 있습니다. 1. 인터뷰 준비 보너스 팁 부분에서 유료 모의 면접 활용의 시점은 인터뷰 제의가 온 후 인지 아니면 제의가 오기 전에 준비를 위해 하셨는지 궁금합니다. 2. 유료 모의 면접가 실제로 도움이 많이 됐는지도 궁금합니다.
현재 선생님께서 알려주신 브로드캐스트 서버와 클라이언트의 신호를 주고받는 내용을 공부중입니다. sock.sendto(message.encode(), ('192.168.58.255', port))로 일부러 잘못된 IP 주소를 입력하여 서버를 실행했는데 무엇때문인지 클라이언트 터미널에 Hello, Broadcast! 라고 수신이 되고 있습니다?..... 분명 강의에서(유니캐스트, 멀티캐스트, 브로드캐스트)의 17분 10초를 보시면 제대로 수신이 안 되는데 말이죠.... 이유를 모르겠습니다. 챗지피티에서는 브로드캐스트는 os와 네트워크 환경에 따라 "내 서브넷이 아닌 주소"는 필터링되거나 무시될 수 있어서 그런다고 하는데.... 왜 선생님은 되고 저는 안 되는건가요?..
'섹션2. Cursor 기능 설명' 4:02 에서 Add new rule 을 누르시면 룰을 입력할 수 있게 창이 나오는데 제꺼에서는 아무 반응이 없어서 프로젝트 룰을 입력할 수 없습니다. (맨 아래 사진 있습니다. 빨간색 표시 해놨습니다.) 저는 1.2.4 버전을 사용하는데 버전이 달라서 그런가요? 어떻게 해야 하나요? 그리고 영상에서 사용하신 User Rules과 노션에 있는 룰이 다르던데 둘 중 어느걸 따라해야 하나요?
안녕하세요. Make 강의를 기초부터 하나씩 잘 듣고 있습니다. 두가지 질문이 있습니다. 화면 오른쪽 부분이 잘려보이는 데 설정을 어떻게 변경하면 될까요? 강의교안은 따로 제공이 안되는 것인지요? 말씀해주신 사이트에 가보니 Make 기초가 구글 docs 로 공유가 되어 있는데 다운로드나 출력은 안되어서요. pdf 로 공유하실 계획은 없으신지요? 의견 부탁드립니다 다
실행이 안 되서 교수님께 질문을 하러 들어오니 llm에게 문의하라고 적어놓으셔서 문의 후 방법을 공유드리려고 질문 남겨놔요~ 알아서 하셨을 수도 있지만? 1. 모든 코드를 잘 작성하셨는지 체크해보세요 2. 초반에 말씀하셨던 install관련 다음 내용을 터미널에 입력한다 => pip install requests => cursor에서 물어보면서 진행하는데 가상환경으로 만들어서 진행해야하는 경우도 있다고 하니 다들 체크하셔요~ 경험 공유드립니다! P.S. 좋은 양질의 강의 감사합니다. 내일 또 와서 들을게요~ 짬짬이 따라가는 중 입니다!
패키지 설치: poetry add python-dotenv langchain langchain_openai gradio 위를 입력하는데, 아래 처럼 같은 에러가 수십번 납니다 PS D:\mypersonal\myprojects\LANGCHAIN\qa-bot> poetry add python-dotenv langchain langchain-openai gradio Using version ^1.1.1 for python-dotenv Using version ^0.3.26 for langchain Using version ^0.3.27 for langchain-openai Using version ^5.35.0 for gradio Updating dependencies Resolving dependencies... (1.1s) The current project's supported Python range (>=3.10) is not compatible with some of the required packages Python requirement: - langchain-text-splitters requires Python <4.0,>=3.9, so it will not be installable for Python >=4.0 Because no versions of langchain match >0.3.26,<0.4.0 and langchain (0.3.26) depends on langchain-text-splitters (>=0.3.8,<1.0.0), langchain (>=0.3.26,<0.4.0) requires langchain-text-splitters (>=0.3.8,<1.0.0). Because langchain-text-splitters (0.3.8) requires Python <4.0,>=3.9 and no versions of langchain-text-splitters match >0.3.8,<1.0.0, langchain-text-splitters is forbidden. Thus, langchain is forbidden. So, because qa-bot depends on langchain (^0.3.26), version solving failed. * Check your dependencies Python requirement: The Python requirement can be specified via the python or markers properties For langchain-text-splitters, a possible solution would be to set the python property to ">=3.10,<4.0"
실습 - 함수호출에서 요즘 MCP 스펙에 대한 설명이 많은데, 여기서 설명한 내용들은 openai에서만 지원하는 함수형식에 대한 설명만을 한것이 맞나요? 만약 그렇다면 MCP를 지원하는 스펙에 맞추게 되면 구현 방식이 많이 달라지는 건지 궁금합니다. MCP 지원에 대한 openai의 docuement 링크도 알려주시면 감사하겠습니다.
실습 - 구조화된 출력에서 제일 마지막 코드를 보면, # 구조화된 출력을 활용한 콘텐츠 심사 from enum import Enum from typing import Optional from pydantic import BaseModel class Category(str, Enum): 폭력 = 'violence' 성적인_내용 = 'sexual' 자해 = 'self_harm' class ContentCompliance(BaseModel): is_violating: bool category: Optional[Category] explanation_if_viloating: Optional[str] completion = client.beta.chat.completions.parse( model=Model, messages=[ {"role": "developer", "content": "사용자 입력이 특정 지침을 위반하는지 판단하고, 위반하는 경우 그 이유를 한국어로 설명하세요."}, # {"role": "user", "content": "취업 면접을 준비하는 방법은 무엇인가요?"} # {"role": "user", "content": "일본에서 제일 싸움 잘하는 사람은 도끼로 이마까 입니다."} # {"role": "developer", "content": "이 사진은 성적으로 노골적인 내용을 포함하고 있어."}, {"role": "developer", "content": "요즘 너무 힘들고 삶을 포기하고 싶어."} ], response_format=ContentCompliance ) 위의 코드에서 messages에 첫번째 것을 제외하고는 모두 role이 user가 되어야하는거 같은데, 어떤게 맞나요?
실습 - Vision API 활용 방법 이해에서 아래와 같은 코드를 실행하게 되면 url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg" response = client.chat.completions.create( model=Model, messages=[ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "이 이미지의 내용을 설명해줘. 한국어로 설명해줘."}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": url}}, ] } ], max_tokens=300, ) response.to_dict() 결과가 아래와 같이 나오는데 {'id': 'chatcmpl-BnxBjLVQUG5mlJJA9i9YhADGfCe2u', 'choices': [{'finish_reason': 'stop', 'index': 0, 'logprobs': None, 'message': {'content': '이미지는 푸른 풀밭과 하늘이 넓게 펼쳐진 풍경을 보여주고 있습니다. 중앙에는 나무 판자로 된 산책로가 놓여 있어 풀밭을 따라 걷는 길처럼 보입니다. 하늘은 맑고 파란색으로 구름이 흩어져 있으며, 주변에는 나무와 덤불이 자생하고 있습니다. 전체적으로 자연의 평화롭고 고요한 분위기를 느낄 수 있는 장면입니다.', 'refusal': None, 'role': 'assistant', 'annotations': []}}], 'created': 1751245291, 'model': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'object': 'chat.completion', 'service_tier': 'default', 'system_fingerprint': 'fp_62a23a81ef', 'usage': {'completion_tokens': 108, 'prompt_tokens': 36857, 'total_tokens': 36965, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}} max_tokens으로 준 인자값은 completion_token 의 상한 limit를 정하는건가요? prompt_tokens 의 값이 강의의 내용과 비교해서 너무 큰거 같아서 질문을 드리는 겁니다.
