/search 파일 내부의 getServerSideProps함수 내부에서 console.log로 context 객체를 출력하면 서버측 콘솔에서 context내용이 출력된다고 강의 영상 14:35에서 언급 하셨습니다. 하지만 실습에서 저희가 사용하는 서버는 section02파일이 아닌 onebite-books-server-main 파일인 것으로 알고있었기에 의문이 생겨 질문을 드립니다. 또한 제가 이해한 개념은 section02파일은 프런트엔드, onebite-books-server-main파일은 백엔드 서버로 구분된다고 이해하고 있었습니다. 혹시 이 부분에서 제가 잘 못 이해한 부분이 있다면 제게 가르침을 주세요! 감사합니다!
안녕하세요, 병진님. 현재 n8n 강의 잘 수강하고 있습니다. 다름이 아니라,강의를 보면서 따라한 코드를 제 깃허브 학습 및 정리 차원에서 업로드하고 싶은데, 혹시 이러한 방식으로 업로드해도 될지 괜찮을지 여쭤봅니다. 만약 허용되지 않은 부분이 있다면 말씀 하신대로 따르겠습니다! 늘 좋은 강의 감사드립니다!
현재까지 잘 따라왔는데 href 에서 막혀서 질문드립니다. 현재 네이버의 span class에서 제목은 가져왔습니다. 그런데 href는 윗 단계인 <a>에 있지만 class명이 복사하면 깨져서 나옵니다. 그래서 <a> 에 있는 href를 가져오지 못하고 있습니다. 더 한단계 위인 <div>를 사용해 보았지만 href는 불러오지 못했습니다. +++++++++++++++++++++++++ <div class=“”> <a nocr=“1” href=“…..” <span class=“………”>기사제목</span> </a> ++++++++++++++++++++++++++ 어떤 방법이 있는지 문의드립니다.
안녕하세요. MMR 관련 질문이 있습니다. MMR을 retriever로 설정할 때 fetch_k와 k를 같이 설정해주도록 되어 있는데, 여기서 질문입니다. fetch_k를 설정한다는 것 자체가 다양성을 확보하기 위한 MMR과 배치되는 것 아닌가요? => 그냥 전체 문서수를 fetch_k로 하면 되는 것 아닌가요? mmr 알고리즘 or 문서검색을 하는 원리가 잘 이해되지 않습니다. 감사합니다.
안녕하세요. 토큰별로 문서를 쪼개는 이유가 아래가 맞을까요? 유사도 검색 18만글자를 안쪼개고 벡터 데이터베이스에 저장하면 유사도 검색이 안됨 GPT4-0 컨텍스트 토큰 한계 18만글자를 안쪼개고 넣는다 한들 유사도 검색 후 GPT가 그 결과값을 보고 답변을 줘야하는데 결과값이 18만글자니깐 답변 조차 못함
아래의 코드와 같이 chunk_size와 seperator 두가지 기준으로 문서를 분할하는 text_splitter를 정의하였을때, 어떤 것을 우선하여 텍스트를 분할하나요? 예를 들어 토큰사이즈가 100개 이하지만 정규식 조건에 해당하여 분할을 하는것인지 혹은 토큰사이즈 100개 이상이 되어 정규식 조건을 충족하지 않아도 문서를 분할하는지 궁금합니다. text_splitter = CharacterTextSplitter.from_huggingface_tokenizer( tokenizer=tokenizer, separator=r"[.!?]\s+", chunk_size=100, chunk_overlap=0, is_separator_regex=True, keep_separator=True, )
파이썬 설치도 했고요. 아래 유사 질문이 있어 답변 바탕으로 진행해봤는데, visual studio code 다운로드하고 터미널까지 들어가서 ollama pull deepseek-r1:1.5b 까지 했거든요. 그 이후로는 zsh: command not found으로 떠요. 개발자가 아니다보니까 하나하나 사소할 수 있는데 너무 어렵네요 ㅠㅠ 도와주십시오.
Taxi가 랜덤하게 init된 손님와 목적지의 위치를 아는 이유는 observations 환경이라 그런 걸까요? 랜덤하게 목적지와 손님의 위치가 설정되더라도 과업을 어느정도 완벽히 수행하게 되는 원리는 어떤 특정 지점에 대해서 손님의 위치까지의 경로 계획을 위한 행동 가치에 대한 훈련과 그 손님의 위치에서 목적지를 향한 경로 계획에 대해서의 가치 훈련을 수행 했기 때문으로 보는 것이 맞을까요?
