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묻고 답해요

173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

교재 수강평 인증 방법

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

수강평 인증 후 취업 및 교재 관련 정보 알려주신다고 소개글에 나와있었는데, 맨 마지막으로 가도 못찾겠어서요!! 어디서 얻을 수 있을까요?

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
  • data-structure
한달안에 끝낸다 댓글 1 좋아요 0 조회수 116

배포 시 requirement.txt 유무

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

배포 시 requirement.txt 가 존재하지 않을 때는 배포가 되지 않았는데, 추가하니까 배포가 정상적으로 됩니다. 해당 파일은 배포 시 필수 파일인가요 ?

  • vector-database
  • llm
  • langchain
  • rag
  • openai-api
댓글 2 좋아요 0 조회수 88

데모사이트 접속이 안됩니다.

해결됨

React & FastAPI로 만드는 투표 커뮤니티 플랫폼: 결제 시스템으로 수익화까지!

데모사이트 접속이 안됩니다.

  • react
  • mysql
  • docker
  • rest-api
  • FastAPI
robot 댓글 1 좋아요 0 조회수 83

2장 환경설정 문의

미해결

파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자

2장 환경설정 Visual Studio Code에서 64비트라 그런지 화면 버전과 다릅니다. print("Hello world") 입력 후 벌레모양 눌리면 Debug with Python이 안보입니다.

  • python
nmpa244 댓글 1 좋아요 0 조회수 112

10강 궁금증

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

10강에서 OpenAIEmbeddings -> UpstageEmbeddings로 변경하는 과정을 따라하고 있었습니다. 궁금한 점은 query = "연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?" reviewed_docs = database.similarity_search(query, k=3) 이렇게 진행을 하시고, 또 아래와 같은 코드를 왜 실행시키는지 궁금합니다. # 이제 QA 체인 만들기 from langchain.chains import RetrievalQA qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=database.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt" : prompt}) QA 체인이 문서 검색 기능을 해주는 것으로 알고 있는데 왜 위에서 "reviewed_docs = database.similarity_search(query, k=3) " 을 넣으신건지 궁금합니다.

  • vector-database
  • llm
  • langchain
  • rag
  • openai-api
댓글 1 좋아요 0 조회수 74

_app.js 작성 이후로 에러가 발생하네요

미해결

[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스

uri 서버를 들어갔더니 계속 무한로딩 되더라구요 그래서 서버 접속되는 포토폴리오용 주소로 했는데도 안됩니다. 무슨 문제인지 모르겠어요

  • react
  • node.js
  • seo
  • graphql
  • next.js
댓글 2 좋아요 0 조회수 127

문서 못 찾음

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

%pip install --upgrade --quiet docx2txt langchain-community from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1500, chunk_overlap=200) # 사이즈는 하나의 청크가 가지는 토큰 수, 오버랩을 통해 유사도 검색시 우리가 원하는 문서 가져오는 확률 높임(앞뒤 문맥 주기 가능) loader = Docx2txtLoader("./tax.docx") document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) %pip install -qU langchain-text-splitters document_list len(document_list) from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from dotenv import load_dotenv load_dotenv() embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") %pip install -qU langchain-chroma from langchain_chroma import Chroma # database = Chroma.from_documents(documents=document_list, embedding=embedding, collection_name="chroma-tax", persist_directory="./chroma") database = Chroma(collection_name="chroma-tax", persist_directory="./chroma", embedding_function=embedding) print(database._collection.count()) # 문서 개수 query = "연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?" # reviewed_docs = database.similarity_search(query, k=3) from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o") %pip install -U langchain langchainhub --quiet from langchain import hub prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") prompt # 이제 QA 체인 만들기 from langchain.chains import RetrievalQA qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=database.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt" : prompt}) ai_messgae = qa_chain.invoke({"query" : query}) ai_messgae 인강을 들으며 코드를 동일하게 작성하였는데 관련 문서 내용을 찾지 못하여 답변이 저렇게 나오는데 어느 부분이 문제인지 모르겠습니다.

  • vector-database
  • llm
  • langchain
  • rag
  • openai-api
댓글 2 좋아요 0 조회수 143

n8n 설치 에러

미해결

퇴근 2시간 당기는 자동화, 코딩 몰라도 됩니다

설치 시 에러 발생했는데 어떤게 문제일까요..ㅠ

  • python
  • excel
  • no-code
  • n8n
  • 인공지능(ai)
졍니 댓글 2 좋아요 0 조회수 252

22. 슬랙봇으로 연결하는 Test-to-SQL 강의, query string newline

미해결

회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)

안녕하세요. 슬랙에 표시될 때 가끔 Query 가 줄바꿈 없이 표시됩니다. query 생성 LLM 이 개행문자 '\n' 없이 출력해 주는 경우가 있네요. 대부분은 아래와 같이 표시되지만요.

  • n8n
  • 인공지능(ai)
  • langchain
  • ai-활용-(ax)
  • langgraph
khs 댓글 2 좋아요 0 조회수 100

Django의 View나 URL의 네이밍 컨벤션

미해결

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)

안녕하세요 강사님, 스타트업에서 django를 활용해 개발하고 있는 신입 개발자입니다. 일을 시작하다 보니 제가 django에 대해 잘 모르고 있다는 것을 느껴 수강하게 되었는데요, 그 중 가장 고민이 되는 부분이 네이밍이었습니다. 그래서 질문드리는 것이 Django에서는 View나 URL 엔드포인트 별명(name=에 들어가는 값)을 지을 때 해당 객체의 타입도 같이 적는지 궁금합니다. 예를 들어 View의 이름을 지을 때 PostRenderView라고 짓는지, 아니면 PostRender라고만 해도 될까요? url name을 지을 때에도 post_render라고만 하면 되는지, post_render_view라고 해주는게 좋은지 django의 컨벤션을 알고 싶습니다. 제가 생각하기엔 View의 클래스 이름은 view라는 것을 명확하게 하기 위해 View를 붙이는 게, url name은 template에서 쓰이는 별명이므로 post_render라고만 하는 게 좋다고 생각해서 지금까지 이렇게 짓고 있었습니다. 또 HTTP response에 대해 들었던 내용 중에 정확하진 않지만 메서드 타입이 get이면 이미 타입에 역할이 포함되어 있기 때문에 메서드 이름에 get을 넣지 않는 게 좋다라고 들었던 기억이 있어서요. 강사님의 생각이 궁금합니다. 알찬 강의 잘 수강하고 있습니다. 감사합니다!

  • python
  • django
  • web-api
  • htmx
back010 댓글 1 좋아요 0 조회수 94

22. 슬랙봇으로 연결하는 Test-to-SQL 강의에서 Request URL 설정

미해결

회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)

안녕하세요. 로컬에 n8n 설치해 강의 실습하고 있습니다. (localhost:5678) 22강의 Event Subscriptions 과정에서 Request URL 로의 request 가 실패하고 있습니다. response 가 오긴 하는 거 같은데 challenge 파라미터 값이 없다고.. localhost 일 때는 추가 조치가 필요할까요?

  • n8n
  • 인공지능(ai)
  • langchain
  • ai-활용-(ax)
  • langgraph
khs 댓글 2 좋아요 0 조회수 115

Golden Dataset 관련 질문

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 강의에서 evaluation을 위한 golden dataset을 chatgpt로 생성하셨는데 실무에서는 보통 어떻게 처리하시는지 궁금합니다. 실무에서도 LLM이나 인공지능을 활용하여 dataset을 만드시나요? 아니면 사람이 개입해서 수집이나 조사 등을 통해 작성하시나요?

  • vector-database
  • llm
  • langchain
  • rag
  • openai-api
댓글 1 좋아요 0 조회수 177

custom_image 디렉토리 문의드립니다.

미해결

Airflow 마스터 클래스

안녕하세요. 섹션 12 강의를 듣는중인데 airflow 디렉토리 밑에 custom_image 디렉토리가 이미 하나 있어야 하더라구요. 그런데 제 airflow 디렉토리 밑에는 해당 디렉토리가 없습니다. 여태 진행한 강의는 분명 빠짐없이 들었는데 제가 실수로 놓친 부분이 있는 것 같습니다.. 다시 찾아 듣고자 하는데 어느 강의인지 찾지를 못하고 있습니다. 죄송하지만 혹시 해당 부분 몇 강에서 진행하셨는지 알 수 있을까요?

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
doran 댓글 2 좋아요 0 조회수 63

멘토링 신청은 어디서 하나요

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

멘토링 페이지에서 강사님 이름을 쳐도 안나오는데 멘토링 신청 안받는것인지 궁금해서 여쭤봅니다.

  • vector-database
  • llm
  • langchain
  • rag
  • openai-api
개발 까마귀 댓글 1 좋아요 0 조회수 63

재귀함수-2: 회문검사

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

1. 현재 학습 진도 23. 2-9 재귀함수 - 2 2. 어려움을 겪는 부분 재귀함수-2 의 영상 6분 쯤에 "for i in range(n)" 부분이 이해가 안 가서요! 문자열 길이만큼, 끝까지 연산해야하는 로직인가요? 3. 시도해보신 내용 range(n)이 range(n/2) 이런식으로 절반까지만 연산해야하는게 아닌가 헷갈려서 질문드립니다 ㅠㅠ! 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
  • data-structure
당황한 치타 댓글 2 좋아요 0 조회수 95

예제 프로젝트 관련 질문입니다.

미해결

프론트엔드 개발자를 위한, 실전 웹 성능 최적화(feat. React) - Part. 2

강의 보고 따라해 보고 싶은데 예제 프로젝트는 제공 되지 않는 걸까요?

  • react
  • chrome-devtools
한승철 댓글 1 좋아요 0 조회수 104

메일보내기 할 때 에러..

미해결

Python 엑셀 프로그래밍 - with xlsxwriter

한글파일명인 액셀파일을 첨부하는 것은 안되나요? 아니면, 액셀 내 columns value 값이 한글인 것을 가져와서 메일 헤더나 파일명으로 사용한게 에러인 것인지.. 궁금합니다... 메일주소와 password 는 '^^^^^' 임의 처리한 코딩입니다. 오류내용: ❌ 이메일 발송 실패: 진리종합상사 - 'ascii' codec can't encode characters in position 5-7: ordinal not in range(128) import pandas as pd import os from openpyxl.utils import get_column_letter from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side import smtplib from email.message import EmailMessage import ssl from email.header import Header from email.utils import formataddr # ------------------------- # 설정 # ------------------------- cost_manage_path = 'cost_manage.xlsx' partner_path = 'partner.xlsx' output_dir = 'output' SENDER_EMAIL = '^^^^^^^^^^^^^^' SENDER_PASSWORD = '^^^^^^^^^^^^^^' SMTP_SERVER = 'smtp.gmail.com' SMTP_PORT = 587 # ------------------------- # 엑셀 읽기 # ------------------------- try: cost_data_df = pd.read_excel(cost_manage_path, sheet_name='Sheet1', header=1) partner_sheet1_df = pd.read_excel(partner_path, sheet_name='Sheet1') partner_sheet2_df = pd.read_excel(partner_path, sheet_name='Sheet2') except FileNotFoundError as e: print(f"오류: 파일을 찾을 수 없습니다. {e.filename}") exit() # ------------------------- # 데이터 전처리 # ------------------------- for df in [cost_data_df, partner_sheet1_df, partner_sheet2_df]: df.columns = df.columns.str.strip() cost_data_df = cost_data_df.drop(columns=['협력사ID', '협력사명']) cost_data_df['상세분류ID'] = cost_data_df['상세분류ID'].astype(str).str.strip() partner_sheet1_df['상세분류ID'] = partner_sheet1_df['상세분류ID'].astype(str).str.strip() partner_sheet2_df['협력사KEY'] = partner_sheet2_df['협력사KEY'].astype(str).str.strip() merged_df = pd.merge(cost_data_df, partner_sheet1_df, on='상세분류ID', how='left') final_df = pd.merge(merged_df, partner_sheet2_df, on='협력사KEY', how='left') final_df = final_df.drop(columns=['상세분류명_y']) final_df = final_df.rename(columns={'상세분류명_x': '상세분류명'}) final_columns = ['상세분류ID', '상세분류명', '협력사KEY', '협력사ID', '협력사명', '상품ID', '규격', '단가', 'moq', '이메일주소'] real_final_df = final_df[final_columns] grouped_by_partner = real_final_df.groupby('협력사KEY') if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) # ------------------------- # 엑셀 생성 & 이메일 발송 # ------------------------- for partner_key, group_df in grouped_by_partner: # 엑셀 데이터 준비 columns_for_excel = ['상세분류ID', '상세분류명', '협력사ID', '협력사명', '상품ID', '규격', '단가', 'moq'] data_to_write = group_df[columns_for_excel].copy() header_row1 = pd.DataFrame([['', '', '', '', '', '', '▼작성', '▼작성']], columns=columns_for_excel) header_row2 = pd.DataFrame([columns_for_excel], columns=columns_for_excel) final_excel_df = pd.concat([header_row1, header_row2, data_to_write], ignore_index=True) # 파일 경로 file_name = f"{partner_key}_견적_요청서.xlsx" output_path = os.path.join(output_dir, file_name) # 엑셀 생성 with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer: final_excel_df.to_excel(writer, index=False, header=False, sheet_name='Sheet1') worksheet = writer.sheets['Sheet1'] worksheet.sheet_view.showGridLines = False # 스타일 설정 bold_yellow_fill = PatternFill(start_color='FFFF00', end_color='FFFF00', fill_type='solid') center_align = Alignment(horizontal='center') left_align = Alignment(horizontal='left') bold_font = Font(bold=True) thin_border = Border(left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'), top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin')) # 1행 스타일 for cell in worksheet[1]: if cell.value == '▼작성': cell.fill = bold_yellow_fill cell.font = bold_font # 2행 스타일 for cell in worksheet[2]: cell.alignment = center_align cell.border = thin_border # 데이터 행 스타일 left_align_cols = ['상세분류ID', '상세분류명', '규격'] col_map = {col: i + 1 for i, col in enumerate(columns_for_excel)} for row_num in range(3, worksheet.max_row + 1): for col_name in columns_for_excel: cell = worksheet.cell(row=row_num, column=col_map[col_name]) cell.alignment = left_align if col_name in left_align_cols else center_align cell.border = thin_border # 열 너비 자동 조정 for column in worksheet.columns: max_length = 0 column_letter = get_column_letter(column[0].column) for cell in column: if cell.value: max_length = max(max_length, len(str(cell.value))) worksheet.column_dimensions[column_letter].width = max_length + (20 if column_letter == get_column_letter(col_map['규격']) else 5) print(f"✅ '{file_name}' 파일이 '{output_dir}' 폴더에 생성되었습니다.") # 이메일 정보 partner_email = group_df['이메일주소'].iloc[0] partner_name = group_df['협력사명'].iloc[0] if pd.isna(partner_email): print(f"❌ {partner_name}의 이메일 주소가 없어 이메일 발송을 건너뜁니다.") continue print(f"📧 '{partner_name}' ({partner_email})님에게 이메일 발송 중...") msg = EmailMessage() msg['From'] = formataddr((str(Header('보내는 사람 이름', 'utf-8')), SENDER_EMAIL)) msg['To'] = partner_email # 이 부분만 이전 코드로 되돌려 일반 문자열을 할당합니다. msg['Subject'] = f'[{partner_name}] 월간 비용 견적 요청서입니다.' body = f"""안녕하세요, {partner_name} 담당자님. 월간 비용 견적 요청서(첨부파일)를 보내드립니다. 확인 후 회신 부탁드립니다. 감사합니다. -- 보내는 사람 이름 """ msg.set_content(body) try: with open(output_path, 'rb') as f: # `filename` 인수를 일반 문자열로 전달 msg.add_attachment(f.read(), maintype='application', subtype='octet-stream', filename=file_name) except Exception as e: print(f"❌ 파일 첨부 중 오류 발생: {e}") continue try: context = ssl.create_default_context() with smtplib.SMTP(SMTP_SERVER, SMTP_PORT) as server: server.starttls(context=context) server.login(SENDER_EMAIL, SENDER_PASSWORD) server.send_message(msg) print(f"✅ 이메일 발송 성공: {partner_name}") except Exception as e: print(f"❌ 이메일 발송 실패: {partner_name} - {e}")

  • python
  • xlsxwriter
최미희 댓글 0 좋아요 0 조회수 69

vscode 터미널 출력이 안되요

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

위에서 입력하면 터미널 창에 나와야 되는데 안나와요ㅠ

  • python
댓글 2 좋아요 0 조회수 831

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