13번째 동영상 들으면서 따라하는 중이고 OpenAI API 사용 중인데, 아래 코드만 돌리면, PineconeApiException HTTP response body: {"code":11,"message":"Error, message length too large: found 15431073 bytes, the limit is: 4194304 bytes","details":[]} 이러한 에러가 뜹니다. 이를 해결하기 위해서, chunk_size = 10, chunk_overlap=0 으로 줄였는데도 계속 에러가 떠요. 어떻게 하면 해결할 수 있나요? database = PineconeVectorStore.from_documents( document_list, embedding, index_name=index_name )
안녕하세요 쿠케님. 우선 좋은 강의 감사합니다. 다름이 아니라 댓글 무한 depth - 테이블&구현 설계에서 unique index를 작성하는 부분이 나오는데 unique index 대신 index로 구현하고 table 생성 시 path에 unique 제약을 걸어도 효과가 같을지 궁금합니다.
a.md 파일 만들고 u에서 a 이후 첫 커밋하는 건 잘 따라했는데요. 이후 두 번째 커밋 하는 방법 보여주실 때 a.md 파일 수정하니까 강사님 화면에서는 m으로 바뀌더라구요. 근데 저는 아무리 a.md 를 수정해도 m으로 바뀌지 않아서.. 챗지피티 통해 알아보니까, a.md 수정 후 "저장(ctrl+s)" 해야 m으로 바뀌는 거였군요.. 강사님은 자동 저장이 되어 있어서 그런걸까요?
관련 내용: 강의: 55. 해시 알고리즘6 - 해시 충돌 구현 21:56 pdf: 6. 컬렉션 프레임워크 - 해시(Hash) 24P 정리 부분 해시 인덱스를 사용하는 경우 데이터 저장을 할 때 평균 시간복잡도가 O(1) 이라고 설명. 의문점 private static void add(LinkedList<Integer>[] buckets, int value) { int hashIndex = hashIndex(value); LinkedList<Integer> bucket = buckets[hashIndex]; //O(1) if (!bucket.contains(value)) { //O(n) bucket.add(value); } } 위와 같이 항상 bucket이 contains(..) 메서드를 호출하여 중복된 값이 있는지 확인하므로 O(n)의 시간 복잡도가 소요됩니다. 그래서 저는 항상 데이터 저장을 할 때는 O(n)으로 계산해야 한다고 생각했습니다. 강의에서 말씀하신 내용은 이상적으로 해시 충돌이 별로 발생하지 않는 상황(그리고 구체적인 구현은 신경쓰지 않는 상황)이라 가정하고 O(1)이라고 한 것일까요?
GetMail의 크레덴셜이 적용된 메일만 UID값이 나오더라구요! 그래서 계속 크레덴셜이 네이버인데, 지메일 워크플로우 중 겟메일에서 아웃풋 값이 안나와 많이 해메었네요.. 이 부분이 강의에선 따로 말씀이 없으셨는지, 제가 못들은건지 잘 모르겠어유 ㅠㅠ 최종적으로 아래와 같이 구현하여 자동으로까지 잘 작동되는 걸 확인했습니다! 고생해도 실제로 생각대로 구현이 되니 매우 기분이 좋네요 ㅎㅎ.. 추가적으로 궁금한 부분은 현재 제 워크플로우는 스위치에서 양쪽으로 값을 보내고 지메일이면 아래에서만 아웃풋이 나와 정크로 가고, 네이버면 위에서만 아웃풋이 나와 정크로갑니다. 뭔가 직감적으로 조금 위험한 구조다(?) 라는 생각이 드는데, 혹시 더 효율적으로 노드를 구성하는 방법이 있나 궁금하고, 제목처럼 워크플로우를 어디까지 하나의 워크플로우로 하는 게 효율적일까 라는 궁금증도 생겼습니다. 사실 이정도면 그냥 edit field 없이 네이버 구현한것처럼 짧게 구글을 하나로 구현하는 게 맞지 않나 싶기도 해서요! 아 추가적으로 만약 이 워크플로우를 계속 active가 되도록 하려면 결국 컴퓨터를 계속하여 켜놔야 하는거겠죠.,,?
안녕하세요 선생님 ! 선생님 코드로 구현을 완료하고 제가 커스텀 해보고 있는 중에 고민이 있어 질문글 남깁니다. 추천 수가 특정 개수 이상일때 hot article이 되고, 매일 갱신하는 것이 아닌, 한번 hot article이 되면 계속해서 hot article 게시판에 게시하고 싶습니다. 이럴 때 hot article을 데이터베이스에 저장하는 것이 좋을까요 아니면 redis에 저장하는 것이 좋을까요 ? 선생님의 의견이 궁금하여 질문 남깁니다.
ollama가 제 컴퓨터에선 구현이 되어서 llm model 을 gpt대신 연결해보았씁니다. llama 3.2는 한글만 내뱉지 않아서, exaone3.5를 다운받아 적용해보았습니다. 혹시 ollama외에서 다른 더 나은 모델들을 무료로 사용해볼 수 있을까요?? 이렇게 ollama를 사용할 경우엔 serpAPI와 연동이 안되더라구요. GPT로하니까 연결이 되던데 이건 혹시 무슨이유인지 알 수 있을까요??
제가 예전에 파일의 확장자를 임의로 바꾸니까 바뀌어진적이 있었거든요.. 그런것과 배운것을 유추해보건데... 사실 저장되어있는 "파일 덩어리" 그자체만 봤을때 이거를 어떻게 읽어야하는지 알수가없는거죠? 그러니까 동영상파일이든 word 파일이든 다 저장은 010101 이렇게 되어있어서 그것 자체만으로는 구분이 불가능하고 ... 이거를 어떻게 해석해야하는지 운영체제에게 알려주기위해서 확장자가 있는걸까요?
음.. 제가 이해한게 맞는지 확인차 질문드립니다. 1) 컴퓨터가 켜지고 게임파일을 읽으면 inputStream이라는 걸로 파일을 설정한 단위로 읽어온다. 2) 그런데 게임은 항상 순차적으로 진행되는건 아니니.. 필요한 부분을 offset으로 해당하는 부분을 찾아서 읽어온다. 3) 이게 실시간으로 잘되면 로딩없이 끊김없이 잘 굴러가는거고, 느리거나 파일이 너무크면 로딩등 딜레이가 생기는거다. 결론: 파일이 어떠한 레스토랑에 있는 모든 음식이라면.. cpu는 사람이고 스트림은 "음식을 전달하는 파이프라인"이다. 이런느낌으로 이해하면되나요?
안녕하세요. 강의 ' AI Agent에 직접 Google API 를 사용해서 구글 검색 툴 작성하기 '에서 'http request' 세팅을 남박사님이 알려준 방식으로 한 것 같은데, 채팅에 " 오늘 날짜가 뭐야?"라고 입력 하면 '저는 현재 날짜를 알 수 없습니다."라고 답을 합니다. 결국 'http reques'이 작동을 안하고 있습니다. 무엇이 문제 일까요? 아래 이미지는 제가 n8n으로 수행한 것들을 캡쳐 한겁니다. 확인 부탁합니다.
현재 군대 사지방에서 공부를 하고 있는 군인입니다. 여기서 깃허브 코드스페이스로 개발 공부를 하고 있습니다. iframe을 사용했을 때, live server로 포트를 열어 html을 열면 https 주소로 이동되고 iframe은 작동되지 않습니다. vscode 다운로드가 불가능해 로컬 환경에서 돌릴 수가 없는 상황인데 해결방법이 있을까요?
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안녕하세요 선생님 현재 애플리케이션을 MSA에서 모놀리식으로 바꾸고 있습니다. MSA 에서는 hot-article 애플리케이션에서는 각각의 서비스들과 통신하지 않고 데이터를 저장하기 위해 ArticleCommentCountRepository, ArticleViewCountRepository, ArticleLikeCountRepository 를 따로 만든 것으로 이해했습니다 . 모놀리식에서는 이 3개의 Count Repository를 따로 만들지 않고 각각의 서비스에 있는 Count Repository 에서 가져오는 것이 더 좋을까요, 아니면 아니면 MSA hot-article 패키지에 따로 count repository를 만드는 것이 좋을까요 .. 선생님의 의견이 궁금합니다 .
