안녕하세요 오랜만에 글을 쓰는것같습니다. 강사님 덕분에 하나씩 만들어가는데 재미를 붙이고 있습니다. 유튜브 대본 추출하는것 때문에 fastapi와 더불어 도커 이미지를 생성했었지요... 그 덕분에 n8n에서만 하기 힘든것(예 동적 크롤링) 을 하기 위해서 파이썬 및 셀레리움으로 도커 이미지를 만들어서 사용하고 있습니다. 다른 곳에서 찾아서 도메인 연결 및https인증도 받아서 진행 하기도 했구요 회원제는...잘 알려주셨지만 아직 현실화를 못했네요 생각보다 넘어야 할 산이 좀 있었네요 전에 알려주셨던 카톡봇에 대해서 궁금하여 파이썬 강의를 들었습니다. 말 그대로 어떤지 들었구요 정말... 난이도는 극악인것같습니다. 사업자를 가진 상황에서 정말 서비스를 구현할떄는 좋은 상황이지 일반 개인이 도전하긴 쉽지 않은 난이도 임은 분명하더군요 . 차라리 그전에 클롤링을 위한 사전지식? 센스? 그게 더 당장에는 도움되었습니다. 혹시 도움 되실까 싶어서 남깁니다 카톡채널의 봇이 아니라 봇이긴 하는데 일반계정으로 운영하는 방법입니다. https://www.youtube.com/watch?v=3oI0VvBYl_s&t=666s 물론 이미 아실지도 모르겠습니다. 핸드폰에 어플을 다운하고, 해당 어플은 푸시를 읽어 내구요 이후 답변을 해당 카톡방에 하게 됩니다. 해당 영상에서는 푸시로 받으 내역을 웹훅으로 메이크에 전송 , 답변을 웹훅으로 어플에 전달 어플은 카톡에 전송 이런 형태였습니다. 저도 실행해본건 아니나.. 웹훅이 되기에 텔레봇과 같은 역할은 할수 있지 않을까 생각은 들었습니다. 그리고..이번에 추가 강의 업로드하시면서 다음강의를 말씀해주신게 있는데 언제쯤 오픈예정인지 알수있을까 싶어서 글을 남깁니다 너무 좋은 강의에...요청만 많은것같아 민망합니다 그러나 다른 어떤 강의보다 저에게 많은것을 남겨주셨기에 궁금해서 여쭤봅니다.
'Incorrect API key provided' 강의 내용과 동일하게 아래 주소로 로그인 후 'Create new secret key'를 통해서 API KEY를 발급받았습니다. https://platform.openai.com/api-keys 이후에 Copy 버튼 클릭해서 환경변수(.env) 파일에 OPENAI_API_KEY=복사한_API_KEY 저장 후 ChatOpenAI를 통해서 선언한 llm을 invoke()했는데, 반복적으로 Incorrect API Key provided 오류가 발생합니다. 혹시나 잘못 복사해서 붙여넣었나 싶어서 삭제 후 API KEY를 신규 생성 후 동일하게 invoke 해봤는데, 문제가 해결되지 않았습니다. 혹시 다른 원인이 있을까요?? 답변 기다리겠습니다.
안녕하세요. 강의에서 설명해주신 페이지 라우터의 단점 중 "불필요한 컴포넌트들도 JS 번들에 포함된다"는 내용에 대해 질문드리고 싶습니다. 제가 이해한 바로는, 초기 HTML은 사전 렌더링 시 모든 컴포넌트를 포함하여 만들어지되, 실제로 브라우저에서 하이드레이션(클라이언트 측 React 활성화)이 일어나는 컴포넌트는 상호작용이 필요한 컴포넌트나 CSR 방식으로 처리된 컴포넌트에 한정 되어 이들만 JS 번들에 포함되는 것으로 생각했습니다. 즉, 단순히 정적인 컴포넌트는 HTML로만 렌더링되고, JS 번들에는 포함되지 않거나 최소화된다고 이해했는데, 혹시 이 부분에서 제가 잘못 이해하고 있는 걸까요? 초기 렌더링 시 어떤 요소들이 HTML로 렌더링되고, 어떤 컴포넌트들이 JS 번들에 포함되는지 기준을 설명해주시면 감사하겠습니다.
충전 금액이 balance에 누적되는 것 같은데, userPoint에는 따로 저장되는 것이 아닌가요? 아니라면 충전 된 유저의 포인트는 어떻게 가져와야 될까요? 그리고, 사진처럼 fetchUser 하면 userPoint.amount 가 non-nullable field 라며 userPoint의 amount를 못가져오는데 혹시 오류일까요?
안녕하세요. 배포 후 SEO 확인 과정에서 이해되지 않는 부분이 있어 질문드립니다. [id].tsx 에서 동적 라우팅을 처리할 때, getStaticPaths 를 통해 id=1,2,3 에 해당하는 페이지는 빌드 시점에 SSG로 사전 렌더링되도록 설정하였고, 나머지 ID에 대해서는 fallback: true 를 사용해 첫 요청 시 SSR처럼 처리되는 것으로 이해했습니다. 또한 강의에서 router.isFallback 이 true 일 경우, SEO를 고려하여 <Head> 에 별도의 메타 정보를 넣어주는 분기 처리를 하신 것으로 알고 있습니다. 저는 이 분기 처리가 필요한 이유가, 해당 시점에는 실제 데이터가 포함된 HTML이 아직 완성되지 않았기 때문에 SEO 검사 도구나 크롤러에 최소한의 메타 정보를 제공하려는 의도라고 이해했습니다. 하지만 실제 배포된 결과를 확인해보니, id=1,2,3 외의 fallback으로 생성된 페이지들조차도 og:image 등 메타 정보가 정상적으로 노출되고 SNS 공유 시에도 커버 이미지가 잘 보이고 있습니다. 이런 경우, fallback으로 생성된 SSR 페이지임에도 불구하고 og 태그가 잘 노출되는 이유는 무엇인지 궁금합니다. SEO 관점에서 이런 동작이 가능한 이유가 있다면 설명 부탁드립니다.
4강까지 강의를 다 들었습니다. 하지만 연봉 5천만원인 거주자의 소득세는? 이라는 쿼리를 날릴경우 답변이 624만원이 나오지 않고 다양한 값이 나오고 있는것을 확인했습니다. upstage model을 사용하고 pinecone vector store 를 사용하고 있으며 dictionary chain 까지 구성해서 직장인 -> 거주자로 바꾸는것 까지 적용해서 invoke 를 실행했습니다. 직접 테스트한 예시로는 'query': 연봉 5천만원인 거주자의 소득세는 얼마인가요? 소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘, 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 550만원입니다. 소득구간별 세율에 따라 계산하면, 5천만원 이하의 과세표준에는 15%의 세율이 적용되어 84만원 + (1,400만원을 초과하는 금액의 15%) = 550만원이 소득세로 산출됩니다.'}, {'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 550만원입니다. 이는 종합소득 과세표준 5,000만원 이하 구간에 해당하는 세율을 적용하여 계산한 금액입니다.', {'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 526만원입니다. (산출식: 5,000만원 - 1,400만원 = 3,600만원, 3,600만원 * 15% - 84만원 = 420만원)'} 이런식으로 지속적으로 다른 답이 나오고 있으며 " 소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘" 이 부분을 추가하지 않고 처음 쿼리를 날리면 직장인의 소득세는 xxx 만원입니다. 하고 바로 끝나는 result가 나왔습니다. 이러한 원인이 upstage 모델을 사용해서 이런 결과가 발생했는지 궁금하고 4강에서 설명했던 few-shot prompting 이 되지 않아서 처음에는 정확한 답을 주지 못하고 있다가 " 소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘 " 이 부분이 추가되면서 다음 응답들이 더 자세하게 나오게 된 것인지 궁금합니다.
💡 질문하기 전에 먼저 확인해보세요! UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xed in position 3465: illegal multibyte sequence 유니코드 관련에러가 발생합니다. utf-8 관련 설정에 문제가 있어보이는데, 해결방법을 구합니다. 별것을 다해본것 같은데 해결이 되질 않습니다. 코드는 알려주신데로 아래와 같이 수정했습니다. # /alembic.ini 파일 sqlalchemy.url = sqlite+aiosqlite:///./sql_app.db # /alembic/env.py 파일 import asyncio # 추가 from logging.config import fileConfig import os # 경로 작업 위해 추가 import sys # 경로 작업 위해 추가 from sqlalchemy import engine_from_config from sqlalchemy import pool # ✨ 추가: 비동기 엔진 설정을 위해 async_engine_from_config 사용 ✨ from sqlalchemy.ext.asyncio import async_engine_from_config from alembic import context # --- ✨ 추가: 프로젝트 루트 경로 추가 (env.py가 app 모듈을 찾도록) ✨ --- # env.py 파일의 부모 디렉토리의 부모 디렉토리 (즉, 프로젝트 루트)를 sys.path에 추가 sys.path.insert(0, os.path.realpath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))) # -------------------------------------------------------------- # --- ✨ 추가: Base 및 모델 임포트 ✨ --- from app.database import Base # database.py의 Base 임포트 import app.sql_models.task # task 모델 모듈 임포트 (Base.metadata가 인식하도록) # 만약 다른 모델 파일들이 있다면 모두 임포트해주는 것이 안전합니다. # ----------------------------------------------------------------------------- # this is the Alembic Config object, which provides # access to the values within the .ini file in use. config = context.config # Interpret the config file for Python logging. # This line sets up loggers basically. if config.config_file_name is not None: fileConfig(config.config_file_name) # add your model's MetaData object here # for 'autogenerate' support # from myapp import mymodel # target_metadata = mymodel.Base.metadata # target_metadata = None # --- ✨변경: target_metadata 설정 ✨ --- target_metadata = Base.metadata # 우리의 모델 메타데이터 지정! # -------------------------------- # other values from the config, defined by the needs of env.py, # can be acquired: # my_important_option = config.get_main_option("my_important_option") # ... etc. # ✨ 추가 ✨----------------------------------------------------------------- def do_run_migrations(connection): # context 설정 및 마이그레이션 실행 (run_sync 내부에서 호출될 함수) context.configure(connection=connection, target_metadata=target_metadata) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() # --------------------------------------------------------------------------- # ... (run_migrations_offline 함수는 보통 그대로 둠) ... def run_migrations_offline() -> None: """Run migrations in 'offline' mode. This configures the context with just a URL and not an Engine, though an Engine is acceptable here as well. By skipping the Engine creation we don't even need a DBAPI to be available. Calls to context.execute() here emit the given string to the script output. """ url = config.get_main_option("sqlalchemy.url") context.configure( url=url, target_metadata=target_metadata, literal_binds=True, dialect_opts={"paramstyle": "named"}, ) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() # --- ✨ 변경: run_migrations_online 함수 비동기 방식으로 수정 ✨ --- async def run_migrations_online() -> None: """Run migrations in 'online' mode for an async application.""" # config 섹션에서 비동기 엔진 생성 connectable = async_engine_from_config( config.get_section(config.config_ini_section), prefix="sqlalchemy.", poolclass=pool.NullPool, future=True, # SQLAlchemy 2.0 스타일 사용 ) # 비동기적으로 DB 연결 async with connectable.connect() as connection: # 동기적인 마이그레이션 함수(do_run_migrations)를 # 비동기 연결의 run_sync 메서드 내에서 실행 await connection.run_sync(do_run_migrations) # 엔진 연결 종료 await connectable.dispose() # ----------------------------------------------------------------- ''' # ✨ 위의 것으로 수정 def run_migrations_online() -> None: """Run migrations in 'online' mode. In this scenario we need to create an Engine and associate a connection with the context. """ connectable = engine_from_config( config.get_section(config.config_ini_section, {}), prefix="sqlalchemy.", poolclass=pool.NullPool, ) with connectable.connect() as connection: context.configure( connection=connection, target_metadata=target_metadata ) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() ''' if context.is_offline_mode(): run_migrations_offline() else: # ✨ run_migrations_online() # 아래로 변경 # 온라인 모드일 경우 비동기 함수 실행 asyncio.run(run_migrations_online())
안녕하세요. helloworld.py에 대해 print('hello world') 작성 후 저장, 디버깅을 했음에도 python helloworld.py 를 입력하면 'hello world'가 아닌 'Python'이 도출됩니다. py helloworld.py 를 입력하면 'hello world'가 제대로 나옵니다. 무엇이 잘못되었고 어떻게 수정할 수 있을까요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 혹시 강의에서 사용하시는 ppt 받을 수 있는건가요
안녕하세요. 수업을 듣고 실습도 같이 해보고 있습니다. 유사도 쿼리 관련해서 질문이 있어서 문의드렸습니다. 같은 upstatge 임베딩 모델을 사용했고 chunk size 등 같은 문서 spliter 를 사용했는데 유사도 검색에서 나오는 결과가 예시랑 다르게 나오는 이유가 무엇인가요?
안녕하세요 선생님 현재 강의의 6페이지에 (파이썬으로 간단한 ETL 작성해보기) 파이썬으로 구글 코랩에서 작성하는 데이터 파이프라인 이라는 문구에 링크를 걸어두신 거 같은데요, PDF 다운로드 후 링크가 지속적으로 안열립니다. 웹페이지가 아니라 직접 파일 다운로드 해서 열어도 안되는데 어떻게 해야 되나요?
1. 현재 학습 진도 1-5 6강 최빈값찾기 최빈 문자를 찾는 것 2. 어려움을 겪는 부분 이런 코드는 어떨지 궁금합니다! def find_max_occurred_alphabet(string): mem = {} max_v = 0 max_k = '' for s in string: if s.isalpha(): if s not in mem: mem[s] = 1 else: mem[s] += 1 for k, v in mem.items(): if max_v < v: max_v = v max_k = k return max_k 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는데 답이 다르다면 이런식으로 여기에 올려 첨삭을 받는 형식일까요? 또 궁금한 것이 왜 string에 겹치는 최빈값이 문자열이 많은데 정답은 i, e, b인지 궁금합니다. o, l, t 일수도 있지 않나요? 밑의 질문 내용에서 답을 얻었습니다! 복수정답으로 이해했습니다! 감사합니다!
반복자 range가 5번 i라는 변수에 반복 코드를 생성하고 print(' 파이썬 프로그래밍')이면 변수와 print(' 파이썬프로그래밍') 사이에 연관성이 있어야 하지 않을까하여 질문 드립니다. print(' 파이썬프로그래밍')사이에 위의 변수i 에 걸려서 그 변수가 range만큼 반복한 값(for이라는 반복자를 사용)이 출력될텐데 print(' 파이썬프로그래밍') 와 변수 i와의 연관성을 잘 모르겠습니다.
