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미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
섹션2. LangChain의 주요RAG 컴포넌트 소개 과정에서 다음과 같은 메세지와 함께 진행되지 않습니다. 해결 부탁드립니다. "압축파일이 잘 해제되지 않을 때는 반디집 또는 알집 같은 압축 프로그램을 사용해보시기 바랍니다. 문제가 계속 발생할 경우에는 질문 게시판에 남겨주세요."
미해결
죽음의 Spring Batch: 새벽 3시의 처절한 공포는 이제 끝이다.
형 스프링부트 4에서는 jdbc starter 추가 안하면 안되던데 뭐지 ```build.gradle.kts description = "batch" dependencies { implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-jdbc") implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-batch") implementation("org.springframework.boot:spring-boot-h2console") runtimeOnly("com.h2database:h2") testImplementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-batch-test") } ``` implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-jdbc") 위 처럼 의존성 명시적으로 처리해주기 전에는 아래 에러떳었어. Could not autowire. No beans of 'PlatformTransactionManager' type found.
미해결
떠먹여주는 객체지향 디자인 패턴 - by 얄코
안녕하세요 얄코님 객체지향 프로그래밍 섹션 수강 후 디자인 패턴 섹션을 수강하려 하는데 notion의 샘플 코드를 보면 Creational Patterns Structural Patterns Behavioral Patterns 으로 분류하여 나열해놓으셨는데, 강의 순서는 위의 분류와 상관없이 나열되어 있더라구요. 강의 순서에 의도가 있을까요? 별다른 의도가 없는 경우 위에서 분류된 패턴별로 강의를 들어볼까 하여 질문드립니다.
미해결
14 days with Claude Code
이게 무엇인데 돈을 받고 설명하는거죠? 설명은 맞는지 부터 ... 모르겠네요.
미해결
토비의 클린 스프링 - 도메인 모델 패턴과 헥사고날 아키텍처 Part 1
안녕하세요, 이번 강의를 통해 처음으로 헥사고날 아키텍처에 대해서 공부하고 있는 사람입니다. 헥사고날 아키텍쳐를 지키면서 배치, 시큐리티, 이벤트 처리 등등 다양한 기술을 어떻게 사용하나요? 제가 공부해본 바로는 1. 배치: 애플리케이션 계층에 배치를 통해 이루어질 api를 만들어두고, 어댑터 계층엔 배치(Job, Step, Writer, Reader등 )에 관한 설정들을 위치하게 한다. 2. 시큐리티: 전부 어댑터에 위치한다. 이벤트 처리: 이벤트는 도메인으로 간주하고 도메인 계층에 위치시키고, 이벤트 리스너는 어댑터 계층에 위치시킨다. 이벤트를 발행시키는 로직은 애플리케이션 계층에 위치하고, ApplicationEventPublisher 같은 경우는 추상화됐다고 판단하고 그냥 사용하거나, 혹은 인터페이스를 따로 만들어서 사용한다. 이정도인데 큰 흐름에서 제가 이해한 게 맞을까요? 특히 궁금한 건 "이벤트가 도메인으로 간주되어도 문제가 없는지" 입니다. (무조건 도메인이기 보다는 로직을 처리하기 위해 존재하는 dto로 볼 수도 있는 거 아닌가 싶어서요.) 다른 기술들을 헥사고날 아키텍쳐에 적용시킬 때 주의할만한 사항들도 따로 존재를 할까요?
미해결
AI Agent 개발을 위한 모든 지식 [얼리버드]
학습 자료가 노션으로 제공된다고 본것 같은데, 어떻게 볼 수 있나요?
해결됨
초심자를 위한 친절한 Java 한바퀴
강의 잘 보았습니다! 다음단계를 위해 다음 강의가 언제쯤 오픈예정이실지 궁금합니다. 그리고 자바 -> 스프링 으로 가기위해서 준비해야하는 조언과 만약 다른강의를 추천해주실 수 있다면 어떤게 좋을지 알려주시면 감사하겠습니다~
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
24:25에서 포인터를 쓰는 이유가 있나요?
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
from langchain_core.messages import HumanMessage query = '집이 15억일때 종합부동산세를 계산해주세요' for chunk in graph.stream({"messages": [HumanMessage(query)]}, stream_mode='values'): chunk['messages'][-1].pretty_print() from langchain_core.tools import create_retriever_tool from pinecone import Pinecone from langchain_openai import OpenAIEmbeddings import dotenv from langchain_pinecone import PineconeVectorStore dotenv.load_dotenv() index_name = "real-estate-tax" embeddings = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large') vectorstore = PineconeVectorStore(index_name=index_name, embedding=embeddings) retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={'k':5}) retriever_tool = create_retriever_tool(retriever= retriever, name="real_estate_tax_retriever", description="Contains information about real estate tax. if you have any questions about real estate tax, use this tool.") ================================ Human Message ================================= 집이 15억일때 종합부동산세를 계산해주세요 ================================== Ai Message ================================== Tool Calls: real_estate_tax_retriever (call_LiPlj4OGqlAzP2PsssaZTVsc) Call ID: call_LiPlj4OGqlAzP2PsssaZTVsc Args: query: 15억 종합부동산세 ================================= Tool Message ================================= Name: real_estate_tax_retriever 납세의무자가 3주택 이상을 소유한 경우 | 과세표준 | 세율 | | ------------------- | -------------------------------------------------------------------- | | 3억원 이하 | 1천분의 5 | | 3억원 초과 6억원 이하 | 150만원+(3억 원을 초과하는 금액의 1천분의 7) | | 6억원 초과 12억원 이하 | 360만원+(6억원을 초과하는 금액의 1천분의 10) | | 12억원 초과 25억원 이하 | 960만원+(12억원을 초과하는 금액의 20) | | 25억원 초과 50억원 이하 | 3천 560만원+(25억원을 초과하는 금액의 30) | | 50억원 초과 94억원 이하 | 1억 1천60만원+(50억원을 초과하는 금액의 40) | | 94억원 초과 | 2억 8천 660만원+(94억원을 초과하는 금액의 1천분의 50) | ``` --- [Section: Page 4-6] --- ... - 9,600,000 + 600,000 = 10,200,000 따라서, 15억 원의 집에 대한 종합부동산세는 1,020만 원 입니다. 안녕하세요, 선생님 강의 마지막 쯤 create_retriever_tool 부분에서 강의 대로 쭉 그대로 진행했는데 이 tool 이 pdf 에서 병렬로 자료를 검색해서 가져오지 못하고 ( 과세표준, 공정시장가액비율, 1세대 1주택 여부 등) 오직 종합부동산세 표 '한개만' 가져옵니다. 왜 여러 정보를 검색을 못할까요...?ㅠ -------------gemini 검색결과입니다------- 병렬 리트리빙 부재: create_retriever_tool 은 기본적으로 "질문 1개 -> 검색 1번" 구조입니다. AI가 스스로 "세율도 모르고, 공정시장가액비율도 모르네? 추가로 검색해야지!"라고 생각하게 만드는 추론(Reasoning) 루프 가 약한 상태입니다 AI의 오판: 리트리버가 준 결과물(제8항 세대 정의, 제9항 공시가격 정의 등)은 실제 계산에 필요한 세율표나 공정시장가액비율 이 아닌, 용어 정리 수준의 파편화된 정보였습니다. 그런데 AI는 이 정보를 보고 "아, 더 이상 찾을 게 없나 보다" 혹은 "내가 아는 지식으로 대충 계산해야지"라고 판단하고 1560만원이라는 (부정확할 확률이 높은) 결론을 내버린 것입니다.
해결됨
OpenAI를 활용한 나만의 AI 에이전트 만들기 (Agent Builder, GPT-5, Chatkit, Cloudflare, MCP, Fine Tuning, CoT 등)
안녕하세요. Cloudflare를 이용해 앱 배포를 진행하던 중, 강의 영상에서 안내된 과정과 현재 Cloudflare의 인터페이스 및 설정 방법이 달라진 것을 확인했습니다. 그 과정에서 생성 및 배포를 진행할 때 지속적으로 빌드 실패가 발생하고 있습니다. 특히 최근 업데이트로 인해 "Worker 생성" 관련 버튼과 설정 방식이 변경된 것으로 보이며 , 이전에는 확인할 수 있었던 빌드 명령(Build Command) 설정이 현재는 "선택 사항"으로 표시되어 정확한 설정 방법을 파악하기 어려운 상황입니다. 최신화된 Cloudflare 환경에서는 어떤 방식으로 생성 및 배포 과정을 진행해야 하는지 안내해 주시면 감사하겠습니다. 감사합니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
하이딩과 static, 상속 관련해서 질문이 있습니다. 일반적인 상속 상황을 가정할 때 부모, 자식에게 둘 다 있는 메서드(즉, 오버라이딩): 자식꺼 사용 부모, 자식에게 둘 다 있는 static 메서드: 부모꺼 사용 부모, 자식에게 둘 다 있는 변수: 객체의 자료형(Parent p = new Child();의 경우 Parent의 변수 사용, Child c = mew Child();의 경우 Child의 변수 사용)에 맞는 변수 사용 이 맞을까요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 기본편
========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. '클래스 도입'이라는 강의 16:25 쯤 강사님이 "마치 method을 호출하고 반환한 것처럼 끝나고 나면 참조값을 딱 반환합니다. " 라고 하셨는데 매서드를 호출하고 반환할 때 원래 위치로 돌아가는 것이 참조값을 반환해서 라고 이해하면 될까요? 무슨 말인지 잘 이해가 안 됩니다.
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의 수강 중 중간중간에 일이 생겨 이제서야 빠르게 복습하고 다시 수강하고 있는 수강생입니다. 저는 강의에서 사용되었던 코드를 실행했을 때, 평가 실행 시 "KeyError" 오류가 발생되었습니다. 많은 분들께서 따라하는 과정에서 저와 같은 오류를 마주하고 Langsmith Docs를 열어보셨을 것 같습니다. 다만 강의에서 다루는 코드와 현재 시점에 Langsmith Docs에 작성된 튜토리얼 코드는 많은 부분이 변경되었기에 현재 시점의 Langsmith Docs에서 다루는 LLM Evaluator 구현 시 포인트와 함께 Upstage를 사용한 방법을 정리하여 공유드리려합니다. 참고로 현재 시점의 Langsmith Docs는 아래 링크의 문서이며, 이하 설명에서는 Langsmith Docs를 Docs로 부르겠습니다. https://docs.langchain.com/langsmith/evaluate-rag-tutorial 1. Evaluator 종류 - 현재 Doc에서는 다음과 같은 평가 지표에 대한 예시를 제공하고 있습니다. 1) 정확성(Correctness): LLM의 답변이 실제 답변과 얼마나 유사하고 정확한지 측정 2) 관련성(Relevance): LLM의 답변이 사용자의 질문과 얼마나 관련있는지 측정 3) 근거성(Groundedness): LLM의 답변이 검색된 데이터의 맥락과 얼마나 일치하는지 측정 4) 검색 관련성(Retrieval relevance): 입력된 질문과 검색된 데이터는 얼마나 관련있는지 측정 2. 데이터 셋 형식 변경 - 현재의 Docs에서는 다음과 같은 데이터 셋 형식을 사용하고 있습니다. # Define the examples for the dataset examples = [ { "inputs": {"question": "How does the ReAct agent use self-reflection? "}, "outputs": {"answer": "ReAct integrates reasoning and acting, performing actions - such tools like Wikipedia search API - and then observing / reasoning about the tool outputs."}, }, ... ] - 따라서 강의에서 제공된 데이터 셋을 다음과 같이 변경할 수 있습니다. Docs의 Evaluator에서는 'contexts' 를 사용하진 않는 것 같지만 기존 데이터 셋의 내용에 맞추어 수정한 점은 참고바랍니다. examples = [ { "inputs": {"question": "제1조에 따른 소득세법의 목적은 무엇인가요?"}, "outputs": {"answer": "소득세법의 목적은 소득의 성격과 납세자의 부담능력에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지하는 것입니다."}, "metadata": {"contexts": "제1조(목적) 이 법은 개인의 소득에 대하여 소득의 성격과 납세자의 부담능력 등에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지함을 목적으로 한다."}, }, ... ] 3. Upstage Model을 사용하는 방법 - 현재의 Docs에서는 각 단계에서 LLM을 선언하는 부분에서 다음과 같이 'ChatOpenAI()' 함수를 사용하고 있습니다. # Rag-Bot from langchain_openai import ChatOpenAI ... llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=1) # Evaluators grader_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=0).with_structured_output( ... ) - 따라서 다음과 같이 'ChatUpstage' 라이브러리를 import한 후, 'ChatOpenAI()' 함수를 사용하는 부분을 'ChatUpstage()' 함수로 변경해주면 됩니다. 'Rag-Bot' 코드를 작성하는 셀에서 'ChatUpstage' 라이브러리를 import한다면 이하 코드에서는 일일이 import하지 않아도 되며, 'ChatOpenAI()' 함수에서 사용하던 'temperature=1' 인자는 제거해도 무방했습니다. # Rag-Bot from langchain_upstage import ChatUpstage ... llm = ChatUpstage(model="solar-pro3") # Evaluators grader_llm = ChatUpstage(model="solar-pro3").with_structured_output( ... ) 제가 수정한 전체 코드, 코드별 설명과 변경된 데이터 셋 파일은 아래 링크에 업로드해두었으며, 참고하시면 좋을 것 같습니다. https://github.com/C0deH4ter/llm-application/tree/main/5.1%20Upstage%20Challenge
미해결
AI Agent with LangGraph version 1 기초부터 고급까지
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 강의를 들었는데 잘 이해가 안되는데요. react agent랑 이전에 설명한 tool여러개 붙인 agent랑 구분이 잘 안되는데 무슨 차이가 있길래 react agent라고 하는 걸까요? reasoning_effort="high", # 논리성 강화 이 부분이 그런걸 하는 것인가요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 고급 1편, 멀티스레드와 동시성
운영체제 관점의 실제 모니터 명세는 조건변수를 추가할 수 있습니다. synchronized는 자바가 구현한 모니터인데 조건변수의 추가가 불가능해서 생산자 소비자 문제를 해결할 수 없습니다. ReentrantLock은 자체적으로 구현한 락을 사용하지만 그 락의 구현은 실제 조건변수를 추가할 수 있는 모니터의 명세를 따르고 있어 모니터를 구현했다고 할 수 있습니다. 모니터는 CAS를 내부적으로 사용합니다. CAS를 반복문으로 돌리며 바쁜대기를 하거나 Park로 락을 획득하고 반환합니다. 원자적 연산도 CAS를 구현하지만 단순 속도가 synchronized와 ReentrantLock보다 더 빠른 이유는 락의 존재 유무입니다. 혹시 제가 이해한 내용들이 맞을까요?? 현재 81강까지 들었습니다!
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
18:30에서 printf("%s\n", *p + 1); 을 해도 OREA가 나오나요?
미해결
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 영상에선 정렬되서 나오는데 제 DB에서는 price부터 나오네요 코드 에러는 없고 넣으면 들어가는데 보기좋게 정렬되게 만들고 싶은데 어떻게 해야할까요?
미해결
에이전트 개발, 어렵다고요? Microsoft랑 하면 쉽습니다!
안녕하세요. 내용은 참 좋은데, 녹음이 아쉽습니다. 삐하는 고음 노이즈가 있어서 이어폰끼고 오래 들을 수 없네요. 녹음된 부분에서 노이즈만 제거처리해서 영상 다시 올려주시면 좋겠습니다. 마이크로소프트의 이름으로 올라온 자료에 노이즈가 있다니... 아쉽네요.
해결됨
AI 기반 실전 보안 실습 : 취약점 탐지부터 LLM 탈옥까지
사전 학습자료 VM등은 어디서 받나요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
**a = &b 와 *a = b 가 같은 말이라고 생각해도 되나요?
