안녕하세요, 현재 Vue 2.0을 사용하고 있으며, React로 이직을 하고자 해당 강사님의 강의를 수강하고있습니다. 혹시 현업에서도 해당 도구를 많이 사용하는지 빈도가 궁금합니다. Vue를 사용하면서는 그러지아니하다보니 이것을 알고있는게 좋은지 파악이 안된다보니 쌩뚱한 질문을 드려 죄송합니다.
안녕하십니까 강사님! 덕분에 강의 너무 유익하게 잘 들었습니다! 강의 들으면서 궁금했던 점을 질문 드립니다. 1. 워크플로우와 에이전트 혹은 커스텀 도구 등 선택 기준에 대하여는 명확한 기준이 있다기보다는 성능 비교를 통해 정확도, 토큰 사용량, 시간 등 이러한 지표들을 테스트 해가며 적절한 에이전트 혹은 워크플로우로 구축하면 될까요? 아니면 사용하는 호출 모델을 이해하여 그 모델에 맡게 최적화를 해야할까요? 이러한 부분들이 강의 들으면서 궁금했습니다! 2. 학사 졸업생 및 신입으로 프롬포트 엔지니어링 등 이러한 분야로 취업 준비를 한다면 기업들이 원하는 인재상은 어떤지도 궁금합니다! RAG기술을 어느정도 이해하고 구축하며 또 추가적으로 도움될 기술이 있는지 궁긍합니다. 수준 높은 강의를 듣게 되어 영광입니다. 앞으로도 강사님의 강의 많이 참고하겠습니다. 감사합니다!!
31강 공공데이터 API 를 사용하여 자동화하는 공부중인데요, 정부 전산센터 화재로 인해, 공공데이터 포털 접속이 되질 않아 실습을 할 수가 없네요^^ 공공데이터에 대해 관심이 많은데^^ 아쉽습니다... 실습을 하려면, 공공데이터 포털이 빨리 복구 되는 수 밖에 없겠죠?? 항상 열정적인 강의 감사드립니다..
이론 부분을 제가 이해를 잘 못해서 질문드리는 것 같은데요, Kafka와 Debezium 까지의 전반적인 그림은 그려지는데 temporal(acitivity나 workFlow클래스 등) 까지 합쳐졌을 때의 플로우가 잘 이해가 가지 않는데 구상하신 아키텍처를 모두 합친 플로우가 궁금합니다!
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
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. 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?
안녕하세요 강사님! Airflow 강의에 이어 Kafka & Spark 강의도 열심히 듣고 있는 수강생입니다. 지난 Airflow 강의에서는 VSCode를 기반으로 실습을 진행했었는데, 이번 강의는 Pycharm으로 진행하시더라구요. 혹시 Pycharm 대신 VSCode를 사용하면 실습을 따라가는 데 있어서 신경써줘야 할 부분들이 좀 많을까요? 그게 아니라면 기존에 쓰던 VSCode를 기반으로 실습을 따라가고 싶어서요! 항상 좋은 강의, 그리고 친절한 답변 감사드립니다 :)
문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 40강에서 식단관련 채널이 없어졌습니다. 그래서 그런데 다른 Http Request에서 통합데이터 즉 테이블로 분류 되지 않은 데이터에서 분류할수 있는 필요한 데이터만 가져올수 있게 하는 방법들이 있나요? 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):Docker 운영 체제:WIN10
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.
1장당 0.04달러짜리 모델 하다가 1장당 0.025달러짜리 모델로 갔는데 1개 생성하자 마자 바로 그림이 글자가 다 깨져나오네요 그래서 바로 1장당 0.04달러짜리 모델로 복귀했습니다. 뭐든지 돈만큼하네요 근데 사진생성이 돈이 너무 많이 들어서요 혹시 지금의 절반만 생성되게 하려면 어디가서 뭐를 바꿔야 할까요?
안녕하세요, 강의 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. GROUP BY 사용 패턴3: 필터링 후 그룹화에서 WHERE status = 'paid' GROUP BY status ORDER BY status 처럼 동일한 컬럼을 사용하는 경우, 하나의 인덱스로 효율적으로 처리할 수 있다고 말씀하셨는데요. 이 경우 WHERE 절에서 status = 'paid' 로 필터링하면, 결과가 모두 동일한 status 값을 가지게 되어 GROUP BY나 ORDER BY를 추가해도 WHERE 절만 사용한 것과 결과가 동일하지 않을까요? 궁금한 점: WHERE, GROUP BY, ORDER BY에서 동일한 필드를 사용하는 실제 사용 사례가 있을까요?