강의 수강 방법에 대해서 질문이 있습니다. 저는 Blind75를 순서대로 풀고 있는데 강의 순서랑은 Blind75 순서랑 조금 다르더라구요 자료구조 알고리즘을 모르는 상태로 강의를 시작해도 되는지 1번과 연계되는 질문으로 일단 문제 풀이를 시도하되 한 문제당 어느정도의 시간을 두고 풀면 되는지 보통 10분 정도 고민해보고 정말 모르겠다면 문제풀이 강의를 바로 들어보는 편입니다. Blind75 순서대로 문제를 풀면서 풀지 못한 문제에 대해서만 강의를 시청하면 되는지 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 강의를 듣다 보니 Storybook과 Chromatic이 컴포넌트 검증과 협업에 도움이 된다는 점은 이해할 수 있었습니다. 다만 한 가지 궁금한 점이 생겨 이렇게 메시지를 드립니다. 개인 프로젝트나 소규모 프로젝트에서도 Storybook을 사용하는 것이 적절한지, 아니면 디자인 시스템을 갖추거나 컴포넌트 재사용이 많은 프로젝트에서 주로 사용하는 도구인지 판단 기준이 궁금합니다. 규모, 협업 인원, 유지보수 관점에서 Storybook 도입 여부를 결정할 때 어떤 기준으로 판단하는 것이 좋은지도 알고 싶습니다. 모든 프로젝트에서 Storybook을 사용하는 것이 오히려 관리 비용이 될 수도 있겠다는 생각이 들어, Storybook을 사용하는 것이 효과적인 경우와 굳이 사용하지 않아도 되는 경우를 어떻게 구분하면 좋을지 조언을 듣고 싶습니다. 감사합니다.
'섹션 2. Next.js를 소개합니다' - '7. 1.3) 실습용 백엔드 서버 세팅하기' 강의 10:04 에서 npm i 하면 ' 30 vulnerabilities (9 low, 7 moderate, 13 high, 1 critical) '라고 취약점이 많이 떠서 AI를 활용해서 취약점을 제거 했습니다. AI가 권하는대로 npm audit fix npm install @nestjs/common@latest @nestjs/core@latest @nestjs/platform-express@latest @nestjs/swagger@latest @nestjs/cli@latest @nestjs/testing@latest 명령어를 사용하여 취약점을 제거했습니다. 이후 npm i 등 cmd 명령어를 순서대로 입력해서 해당 강의에서는 문제 없이 잘 진행이 됩니다. npm install @nestjs/XXX@latest 명령어들이 최신 버전을 설치하는거 같아서 나중에 버전 관련 문제가 생기지 않을까 걱정이 됩니다. 지금이라도 다시 백엔드 서버 세팅을 다시 맞춰서 강의와 맞는 버전으로 진행하는게 좋을까요?
new_question 이 ''연봉 5천만원인 거주자의 소득세는 얼마인가요?'' 이라는 질문만 내놓고, 답은 내놓지 않습니다 %pip install python-dotenv langchain langchain-upstage langchain-community langchain-text-splitters langchain-pinecone docx2txt from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1500, chunk_overlap=200, ) loader = Docx2txtLoader('./tax.docx') document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) from dotenv import load_dotenv from langchain_upstage import UpstageEmbeddings # 환경변수를 불러옴 load_dotenv() # OpenAI에서 제공하는 Embedding Model을 활용해서 `chunk`를 vector화 embedding = UpstageEmbeddings(model="embedding-query") from langchain_pinecone import PineconeVectorStore # 데이터를 처음 저장할 때 index_name = 'tax-upstage-index' database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embeddin g, index_name=index_name) query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' # `k` 값을 조절해서 얼마나 많은 데이터를 불러올지 결정 retrieved_docs = database.similarity_search(query, k=3) retrieved_docs from langchain_upstage import ChatUpstage llm = ChatUpstage() from langchain_core.prompts import PromptTemplate prompt_with_template = '아래 질문에 답변해주세요:\n\n {query}' prompt_template = PromptTemplate(template=prompt_with_template, input_variables={"query"}) from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate dictionary = ["사람을 나타내는 표현 -> 거주자"] prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f""" 사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요. 만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다. 그런 경우에는 질문만 리턴해주세요 사전: {dictionary} 질문: {{question}} """) dictionary_chain = prompt | llm | StrOutputParser() tax_chain = {"query": dictionary_chain} | prompt_template new_question = dictionary_chain.invoke({"question": query}) new_question RetrievalQA 가 사라져서 PromptTemplate 랑 Pinecorn으로 어떻게든 대체하려고 했는데 엉망이 된거 같습니다. ㅠㅠ 어떻게 하면 답까지 내놓게 할 수 있을까요?
안녕하세요 강의를 너무 잘 보고 있습니다. 강의를 보다가 문득 궁금한점이 있는데 프론트엔드 취업을 위해서 어느정도로 알고 있어야 되는지 그리고 어디까지 공부를 하고 회사를 지원을 해야되는지 궁금하더라구요. 뭔가 완벽히 그리고 많이 알야된다는 걱정에 지원을 못하고 계속 공부만 하게 되는거 같은데 조언 부탁드립니다
강의 내용 중에 "pip install pykrx" 이 부분에 대한 설명을 해 주신다고 했지만 나중에 VS CODE만 설명하시면서 실제로는 강의에서 빠져 있어서 기존 문의드린 오류가 난 게 아닌가 합니다. 느낌으로는 conda promp 상에서 실행하면 될 것 같은데 안되네요. "pip install pykrx" 를 어디에 설치해야 하나요? 아래 2곳에서는 안됩니다.
안녕하세요, 일단 책 출간하는 점 축하드립니다. 그리고 여쭤볼 사항이 있습니다. 제이쓴님의 "AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵" 강의를 전부 구매했고, 현재 한시간으로 끝내는 LangChain 기본기만 전부 들은 상태입니다. 지금까지 나온 강의는 다 듣고 복습하는 느낌으로 책을 읽는 게 좋을까요? 1) AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵 -> 책 -> 신규강의 2) 책 -> AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵 + 추후 신규강의
안녕하세요. 결론부터 말씀드리면, 언제 Tailwind CSS를 사용해야 하는지 아직 감이 잘 오지 않습니다. CSS를 적용하는 여러 가지 방식을 배우긴 했지만, 리액트를 사용하다 보니 실무나 강의에서는 Tailwind CSS를 사용하는 경우가 특히 많다 는 느낌을 받았습니다. 그래서 “요즘은 거의 Tailwind가 기본처럼 쓰이는 건가?”라는 생각도 들게 됩니다. 수코딩님이 항상 말씀해 주시는 것처럼, 기술 자체보다도 어떤 상황에서 어떤 기술을 사용하는지가 더 중요하다 고 생각하고 있습니다. 그래서 단순히 “요즘 많이 쓰인다”는 이유로 선택하는 게 맞는지, 아니면 분명한 기준이 있는지 궁금해졌습니다. 죄송합니다만 아직 이해가 부족해서 질문드리고 싶습니다. Tailwind CSS는 어떤 상황에서 사용하는 것이 적절한지 실제로 실무에서 거의 고정적으로 사용되는 편인지 CSS Module, Styled Components 같은 다른 방식들은 요즘 잘 사용되지 않는지 만약 사용된다면 각각은 어떤 상황에 더 적합한지 이 부분을 비교해서 정리해 주실 수 있을지 궁금합니다. “언제 어떤 CSS 방식을 선택해야 하는가”라는 관점에서 설명해 주시면 감사하겠습니다
현재 카카오 개발자 페이지에서 플랫폼에 계정상태 변경 웹 훅 , 연결 해제 웹훅 , 카카오톡 공유 웹훅 이 있는데 수업에서 보여주시는게 달라서 질문드립니다 이 화면에서 계정 상태 변경 웹훅 설정을 들어가면 이 화면이 나오는데 여기서는 https 프로토콜만 사용이 가능하다고 나오는데 이 설정은 어떻게 해야 할까요? 현재 mongdb 와 그 이외에 모든 환경설정은 강의와 똑같이 했는데 카카오로그인 페이지 이동 자체가 안되서요!!
graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
지식그래프(KG) 검색 - 전문 검색에서 fulltext index 생성이 안됩니다. 여러번 실행해도 동일합니다. 아래 3개 중 movie_title_tagline_fulltext만 생성되고 movie_title_fulltext와 person_name_fulltext는 실행해도 반응이 없습니다. SHOW FULLTEXT INDEXES를 실행하면 movie_title_tagline_fulltext만 표시됩니다. Neo4j 버전: 버전 2.1.1(2.1.1) Neo4j는 Desktop 버전으로 실행했습니다. [참고] 실행 파일: KG_P1_03_neo4j_movie_03_full-text_search.ipynb [스크립트] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_tagline_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title, m.tagline] CREATE FULLTEXT INDEX person_name_fulltext IF NOT EXISTS FOR (p:Person) ON EACH [ p.name ]