강의를 NestJS로 적용해 따라가고 있습니다. 마지막 “ArchUnit을 이용한 아키텍처 테스트” 파트에서 Node/NestJS 환경에서는 어떤 방식으로 아키텍처 규칙을 테스트/검증하는 것이 좋은지 궁금합니다. 자바에서는 ArchUnit으로 레이어 규칙, 패키지 의존성, 순환 참조 등을 명시적으로 검사할 수 있는데, Node 진영에서는 유사한 도구로 무엇을 추천하실까요? 제가 찾은 것은 “ts-arch”였고, 폴더/슬라이스 의존성, 사이클 검사를 지원하는 것으로 보입니다. 적용을 하다가 실패를 했는데, 다른 방법이 있다면 조언 부탁드립니다. 😭 😭 😭
프로젝트 소스 코드의 개발 히스토리 또는 문서화를 위해 도움을 줄 수 있는 모델을 생성 할 수 있을까요? 코드에 주석을 다는 것이 아닌 개발 중인 프로젝트 코드에 특정 시간 또는 날짜를 기준으로 개발 히스토리를 개별 자동 생성 및 관리화 해서 추후에 개발자가 문서화를 위해 참고 할 수 있는 정보를 얻고 싶어요
프론트엔드 개발을 하면서 javascript의 제네레이터 함수에 대해 학습했으나, 프론트에서는 이 함수의 실용성에 대해서 크게 공감을 받지 못했습니다. 그러던 중 파이썬을 학습하여 백엔드까지 확장을 넓혀야겠다고 생각했고 이 강의를 접하게 되었는데 제네레이터 함수의 실무에서의 사용을 잠깐 언급하신 것 같습니다. 구체적으로 어떤 사용사례가 있는지 궁금합니다.
1탄부터 자바 웬만한 문법들은 다 이용해서 만드는거 같은데 2탄 3탄은 어떤 내용일지 궁금합니다 카프카, 하둡등 빅데이터 플랫폼 관련 기술스택을 배우고 싶어 필요한 자바 문법 (멀티 쓰레드, 서버 소켓 프로그래밍) 김영한님 자바 고급 편 2 ,3 편을 구매해 보고 있지만 멀티 쓰레딩, 동기화, 채팅 프로그램, http 통신, stream api등 잔득 배워 존재는 알겠는데 대체 이걸 어디에 어떻게 써야 하는건데? 라는 목마름이 있는 상태 입니다 다른 자바 강의들도 마찬가지로 문법의 메커니즘?? 문법을 되게 딥하게(ex 멀티쓰레드 하나만 20시간 이상 ) 강의 설명해주시는 강의가 과반수 였습니다(제가 물론 못찾을겁니다) 저같은 멍청이 입장에서는 모래사장에서 바늘찾기 마냥 소화를 못할 내용이고 강사님의 강의 철학과 같이 자바 기본 문법들을 배우고 다양한 예제를 단계별로 풀어보며 비로소 왜 이렇게 돌아가는지 메커니즘이 궁금할때 위에 딥한 강의를 찾아보는게 낫다고 생각이 듭니다 혹시나 이 소인의 의견을 긍정적으로 보시고 관련된 내용이 반영 된다면 제발 주니어 입장에서 자세한 설명과 쉬운거 부터 단계별로 다양한 문제로 부탁 드립니다 ㅠ 마지막으로 ㅇ..이러면 안되지만.. ㅎ..혹시 2, 3탄 ㄹ..론칭 할인 할인 쿠폰을 제공해주실 예정이 있으신가욥..?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] @Getter @AllArgsConstructor public class MemberOrderStatDto { private Long memberId; private String memberName; private long orderCount; // 주문 수 (distinct) private BigDecimal totalAmount; // 총 매출 private Double avgItemPrice; // 아이템 평균 가격 private Long last7dOrderCount; // 최근 7일 주문 수 (서브쿼리) } 위와 같은 통계치를 여러 테이블을 조인하여 추출해내야 하는데, 이 경우에는 querysql로 쿼리를 작성하는 것보다 mybatis xml에 직접 쿼리를 작성하는게 더 효율적일까요?
섹션 3 퀴즈에서 헷갈리는 부분이 생겨서 질문드립니다. 문제의 일부는 아래와 같습니다. (정답은 B) 1. 배열과 링크드 리스트의 주요 성능 차이점 중 하나는 무엇일까요? A 배열은 요소 탐색 시 O(1)이 걸리지만, 링크드 리스트는 O(N)이 걸립니다. B 링크드 리스트는 중간에 요소를 삽입/삭제 시 O(1)이 걸리지만, 배열은 O(N)이 걸립니다. 제가 헷갈리는 부분 A도 정답이 될 수 있지 않을까요? (A를 선택한 경우 오답으로 처리됨) 수업과 수업 자료를 통해 이렇게 이해 했습니다. "특정 원소 조회시 배열은 O(1), 링크드 리스트는 O(N)의 시간 복잡도를 가진다" 요소 탐색과 요소 조회는 다른 개념일까요?
안녕하세요. 강의 재밌게 잘 듣고있습니다. 섹션 2 - 12 목차가 Modular Monolithic Architecture 소개로 되어있는데, 실제 강의 내용이 Layered Architecture 관련 내용인 것 같습니다. 목차 명이 의도하신 것이 맞는지 궁금해서 질문드립니다!
안녕하세요 강사님, 강의 잘 보고 있습니다. "n8n API와 Streamlit으로 만드는 이메일 작성 봇" 강의 중 9분 04초쯤 AI Agent 노드의 Memory(Simply Memory) 설정 부분에서 질문이 있습니다. 강의 초반에는 " When chat message received " 노드를 사용하셨는데, 이 경우 워크플로우가 지속적으로 실행되면서 세션이 유지되므로 AI Agent가 이전 대화 내용을 기억할 수 있습니다. 그런데 강의 후반부에서 "When chat message received" 노드를 " Webhook " 노드로 변경하셨습니다(Streamlit 사용을 위해). Webhook을 사용하면 사용자의 각 질문마다 워크플로우가 새롭게 실행되고, 실행이 끝나면 세션이 종료되는 것 으로 알고 있습니다. 이런 구조에서는 Simple Memory가 각 Webhook 호출 간 대화 내용을 유지하지 못해, AI Agent가 이전 대화를 참고할 수 없는 것 아닌가요? Webhook 방식에서도 대화 맥락을 유지하려면 Simple Memory 대신 Redis Chat Memory나 Postgres Chat Memory 같은 영구 저장소 기반 메모리를 사용해야 하는 것이 맞는지 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. ELT를 구현할 때 SWAP 명령어를 사용한 정확한 이유가 궁금합니다. 제가 찾아본 바로는 SWAP 명령어는 포인터 교체 방식으로 '즉시' 데이터와 메타데이터가 교체되므로, 무중단 배포가 가능하다는 것이 장점인 것 같습니다. 사실, 트랜잭션을 활용해도 같은 기능을 구현할 수 있을 것 같은데 메타데이터 복제를 빠뜨리는 것을 예방하고, 트랜잭션을 활용하였을 때보다 성능이 우수하고, lock을 예방하기 때문에 SWAP 문법을 활용하는 걸까요?
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 강사님 혹시 이런 이슈 만난 적 있으신가요? n8n 에서 pdf 파일을 binary 형식으로 supabase vector store 입력 중 생기는 에러 입니다. 어떤 pdf 파일은 되고 어떤 pdf 파일은 에러 발생으로 멈춥니다. binary 를 json 으로 변경 후 DB table 쪽 jsonb 컬럼에 입력 할 항목 스캔하면 '\x00' 문자들이 몇개 있습니다. python 직접 코딩 streamlit, LangChain 으로 같은 로직, 같은 파일을 supabase vector store로 입력하면 문제 없이 임베딩 처리 후 입력이 됩니다. Issues: Error inserting: unsupported Unicode escape sequence 400 Bad Request
현재 국가전산망 화재로 소득세법을 '국가법령센터'가 장애중입니다. 대체사이트인 (사법정보공개포탈)에서는 PDF와 TXT만 다운로드가 가능합니다. 대부분 pdf화일 문서가 많은데, word말고 pdf문서를 임베딩하는 방법/강의가 있었으면 합니다. 추가로, 문서내 텍스트외에 도형이나 표같은경우는 어떻게 임베딩을 하면 좋을까요?
실제로 실행을 못해보는환경이라서 질문하는건데, JobLauncher를 활용한 REST API 구현 의 예제같은경우 컨트롤러 하나를 생략없이 다 표현한거같은데 jobRegistry 는 di받지않았는데 어떻게 실행하는거임? 빼먹은건가? job = jobRegistry.getJob(jobName);
from google.colab import files upload = files.upload() 위 명령어 실행없이 바로 데이터 불러올수없나요? 퇴근후딴짓님처럼 바로 df=pd.read_csv("members.csv") 로 불러오고싶은데 에러가 나네요 No such file or directory:members.csv
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
# --- [핫픽스] dask ↔ sktime 호환 패치 --- import types try: import dask.dataframe as dd # 최신 라이브러리 구조 변화에 대응하여 호환성을 맞춰주는 코드 # 상세한 내용을 이해할 필요는 없으며, 안정적인 실행을 위한 장치로 이해하세요. if not hasattr(dd, "core"): dd.core = types.SimpleNamespace() if not hasattr(dd.core, "DataFrame"): try: from dask.dataframe import frame as _frame dd.core.DataFrame = _frame.DataFrame except ImportError: class _DummyDF: pass dd.core.DataFrame = _DummyDF except ImportError: pass # dask가 설치되지 않은 환경에서는 무시합니다. 들여쓰기가 제대로 되어있지 않아 노션의 코드를 복사하여 붙여넣을 시 에러납니다.
안녕하세요, 강사님. 강의 덕분에 RAG를 활용한 챗봇을 성공적으로 구현해서 잘 사용하고 있습니다! (질문1) 다만, RAG 구조상 사용자의 질문과 가장 유사한 문서 조각(chunk)을 찾아서 그 안에서만 답변을 생성하다 보니, 전체 문서를 이해해서 답변을 해주지는 못하는 점이 아쉽습니다. RAG로 학습시킨 매뉴얼이 약 47페이지 정도이고 양이 많지 않은데, 이 전체 매뉴얼의 내용 전체를 이해하고 종합적으로 답변할 수 있는 방법이 있을까요? 출처를 알려줄 수 있는 RAG의 분명한 장점이 있어서, 현재의 RAG 기반 구조를 유지한 채 개선을 할 수 있는 방법이 있을지 궁금합니다. (질문2) 47페이지 문서 외에 더 자세한 매뉴얼을 추가로 반영하려고 하는데요, 이때 pinecone에 동일 DB(인덱스)로 그냥 추가하는게 좋을지 아니면 더 나은 구조가 있을지 조언 구하고 싶습니다. 감사합니다.
