안녕하세요 강사님 좋은 강의 잘 듣고 있습니다! useSuspenseQuery를 사용 중에 고민이 생겨서 질문 드립니다. 제가 구현하고 있는 프로젝트의 대부분 API는 인증이 필요합니다. refresh token 은 http only 쿠키로 관리하고, access token 은 쿠키에 저장하고, 요청 헤더에 넣어 인증을 하고 있습니다. useSuspenseQuery 를 사용하는 페이지에서 SSR 단계에 401 에러가 발생합니다. 이후 CSR 전환 시에는 정상적으로 데이터를 불러와 화면은 최종적으로 렌더링됩니다. 해당 페이지를 dynamic import 로 CSR 강제하면 401이 발생하지 않습니다. 제가 추정한 원인은 클라이언트 컴포넌트 내부라도 초기 렌더링 시 SSR 패스에서 useSuspenseQuery 가 실행되어 서버에서 API 요청이 발생. 이때 공통 axios 인스턴스가 클라이언트 전용 방식으로 쿠키를 읽어 헤더에 토큰을 주입하도록 구현되어 있어, 서버 환경에서는 토큰을 읽지 못해 401이 발생하는 것으로 판단했습니다. 해결을 위해 시도한 방법 prefetchQuery + useSuspenseQuery 조합으로, prefetchQuery 단계에서 next/headers 를 통해 서버 환경에서 토큰을 읽어 주입하면 401이 사라졌습니다. 다만, 모든 useSuspenseQuery 호출 지점마다 prefetchQuery 를 추가하는 것은 과도하다고 느껴 대안을 모색 중입니다. 질문 사항 왜 SSR에서 실행되나요? 클라이언트 컴포넌트 내부에서 호출하는데도 useSuspenseQuery 가 SSR 렌더링 단계에서 동작하는 메커니즘을 정확히 이해하고 싶습니다. useSuspenseQuery 의 단점/주의점 강의에서는 주 사용을 권장해 주셨는데, 모든 데이터 관리에 useQuery 대신 useSuspenseQuery 사용하는게 좋은건지 실제 서비스에서 고려해야 할 단점이나 주의사항이 궁금합니다. 401을 피하는 권장 패턴 제 환경처럼 서버에서 토큰을 읽지 못해 401이 나는 경우, 제가 시도한 방법 인 prefetchQuery 적용 외에 권장되는 표준 패턴이 있을까요? prefetchQuery 를 여러 곳에서 사용할 때의 리스크 여러 페이지/쿼리에서 prefetchQuery 를 널리 적용하면 TTFB 지연, 직렬화된 캐시의 HTML 페이로드 증가, 중복 호출 등의 문제가 커질 수 있을까요? 그렇다면 적절한 적용 기준이나 완화 전략이 궁금합니다. 그리고 어떤 기준으로 prefetchQuery 를 적용하면 좋을지도 궁금합니다. 문서와 블로그, GPT 등을 찾아봤지만 명확히 정리하기 어렵고, 제가 질문을 드릴 수 있는 최고 전문가라고 생각하여 의견을 여쭙니다. 긴글 읽어주셔서 감사합니다! 아래 에러가 발생하는 예시 코드 첨부 드립니다. (APage를 CSR로 강제하면 에러 미발생) import Spinner from "@/components/common/spinner/Spinner"; import A from "@/components/pages/A"; import { Suspense } from "react"; import { ErrorBoundary } from "react-error-boundary"; interface APageProps { params: { id: string; }; } export default async function APage({ params, }: APageProps) { const { id } = params; const parsedId = parseInt(id); return ( <ErrorBoundary fallback={<div>에러가 발생했습니다</div>}> <Suspense fallback={<Spinner fullscreen />}> <A id={parsedId} /> </Suspense> </ErrorBoundary> ); } "use client"; import { useGetAList } from "@/api/A/queries/useGetAList"; interface AProps { id: number; } export default function A ({ id }: AProps) { const { data: probiomeList } = useGetAList(id); // 생략 import { queryKeys } from "@/constants/queryKeys"; import { UseSuspenseQueryCustomOptions } from "@/types"; import { useSuspenseQuery } from "@tanstack/react-query"; import { getAList } from "../A"; import { AList } from "@/types/A"; export function useGetAList( id: number, queryOptions?: UseSuspenseQueryCustomOptions<AList> ) { return useSuspenseQuery({ queryFn: () => getAList(id), queryKey: [ queryKeys.A.BASE, queryKeys.A.GET_A_LIST, id, ], ...queryOptions, }); }
첫번쨰 dag 실행시 링크로 가쟈오는 csv 파일이 xml 파일로 읽어드리면서 에러로 띄우네요?? 도커에서 csv 파일을 읽을떄 에러메세지를 xml로 리턴하는거같은데 우선 csv 파일자체를 넣어서 하드코딩했습니다. 혹시 도커로 사용시 외부 파일받아올때 보안적인 부분에서 해제해야되는경우가있나요?
안녕하세요! langraph를 업무에 사용예정이여서 강의 수강중입니다. 윈도우 환경셋팅이 필요해서 다음 에러를 해결해서 개발환경 셋팅을 완료했습니다. 앞으로 강의를 수강하는데 다음 uvloop 패키지가 없어도 괜찮을까요? chroma-hnswlib 도 무시하고 설치로 해도 괜찮은지 궁금합니다. 가능하다면 윈도우 환경에서의 패키지 모듈 관리도 되면 좋을 것 같습니다 🙂 uvloop window 환경에서는 무시하고 설치하도록 변경 'uvloop; sys_platform != "win32"', # ⬅ Windows에서는 설치 안 함 chroma-hnswlib Visual C++ Build Tools 설치
💡 질문하기 전에 먼저 확인해보세요! 답변을 기다리는 동안, 아래 항목들을 먼저 확인해보시면 문제가 해결될 수도 있어요. 강의 내용 다시 보기: 혹시 놓친 부분이 없는지 해당 챕터의 강의를 한 번 더 돌려보셨나요? 오타 및 들여쓰기 확인: 파이썬은 특히 들여쓰기에 민감해요. 코드에 오타나 잘못된 들여쓰기는 없는지 꼼꼼히 확인해주세요. 에러 메시지 검색: 빨간색 에러 메시지가 떴다면, 메시지 전체를 복사해서 구글에 그대로 붙여넣기 해보세요. 전 세계 개발자들이 비슷한 문제를 겪고 해결책을 공유해두었을 확률이 높습니다. Q&A 게시판 검색: 혹시 다른 분이 먼저 비슷한 질문을 올렸는지 게시판을 한번 살펴보는 것도 좋은 방법이에요.
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from pydantic import BaseModel, Field from typing import Literal class Route(BaseModel): target: Literal["income_tax", "llm", "real_estate_tax"] = Field( description="The target for the query to answer" ) router_system_prompt = """ You are an expert at routing a user's question to 'income_tax', 'llm', or 'real_estate_tax'. 'income_tax' contains information about income tax up to December 2024. 'real_estate_tax' contains information about real estate tax up to December 2024. if you think the question is not related to either 'income_tax' or 'real_estate_tax'; you can route it to 'llm'.""" router_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [("system", router_system_prompt), ("user", "{query}")] ) structured_router_llm = small_llm.with_structured_output(Route) def router(state: AgentState) -> Literal["income_tax", "real_estate_tax", "llm"]: """ 주어진 state에서 쿼리를 기반으로 적절한 경로를 결정합니다. Args: state (AgentState): 현재 에이전트의 state를 나타내는 객체입니다. Returns: Literal['income_tax', 'real_estate_tax', 'llm']: 쿼리에 따라 선택된 경로를 반환합니다. """ query = state["query"] router_chain = router_prompt | structured_router_llm route = router_chain.invoke({"query": query}) return route.target 안녕하세요 강병진 강사님:) 혹시 위 코드에서 router_prompt없이 Route class의 Field에만 프롬프트 지침을 넣어도 문제가 없을까요? 테스트 결과는 잘 나왔습니다. 아래는 수정 코드입니다. class Route(BaseModel): target: Literal["real_estate_tax", "llm", "income_tax"] = Field(description = """ 당신은 사용자의 질문을 보고 적절한 라우터를 연결해주는 전문가입니다. 부동산에 관련된 질문은 real_estate_tax라우터를, 소득세에 관한 질문은 income_tax라우터를, 그 외의 질문은 llm라우터로 연결해주세요. """) def router(state: AgentState): query = "역삼역 떡볶이 맛집을 알려주세요 " router_llm = llm.with_structured_output(Route) response = router_llm.invoke(query) return response.target print(router({})) >> 'llm'
MCP Server 나 langgraph 나 모두 tool 입니다. 만약 tool 에서 결과 값이 너무 많이 나오는 경우 어떻게 처리 해야 할까요? 예1) MCP Server의 "우리 회사 고객 정보중 매출 얼마 이상 되는 정보를 보여줘?" 라고 고객이 입력 했는데, 그 고객 정보가 10만명이 나와서 tool 의 결과가 너무 커 버리는 예) DB의 Limit 등으로 어떻게 하더라도 다음 호출을 LLM이 잘 못해주는 경우가 있음. 예2) 슬랙의 채널을 보여줘 했을 때, 슬랙의 채널이 너무 많은 경우 ... 결국 전부다 예3) 소스코드를 분석해 줘 소스코드가 1만 - 2만 라인 되었을 경우 Tool 의 결과라도 양이 많으면 Summary를 하면서 계속 돌려야 하는게 효과 적일까요? 아니면 페이지 1, 2 등을 호출할 수 있게 어떻게 하던 LLM 에게 권한을 주는게 효과 적일까요? 더 괜찮은 방법이나 좋은 prompt 등이 있으시면 답변 부탁 드립니다. 감사합니다.
🚨 필독) 질문하시기 전에 꼭 읽어주세요 (10초 소요) 제목을 구체적으로 작성해 주세요 ✅ 좋은 예 : 감정일기장 Home 구현중 xx 이슈가 발생합니다. ⛔ ️ 나쁜 예 : 이거 왜 안되나요?, 오류나요 도와주세요 등 비슷한 궁금함을 갖고 계신 분들께 도움이 될 수 있어요! 코드의 이슈는 전체 프로젝트를 "링크 형태"로 올려주셔야 원인을 파악할 수 있습니다. 깃허브, 구글드라이브 등의 수단을 통해 링크 형태로 전달해주세요 직접 실행해보며 원인을 파악해야 하기 때문에 텍스트 형태로 붙여넣는건 삼가해주세요 🥲 답변이 도움이 되셨다면 답글 or 해결완료 버튼을 클릭해주세요 비슷한 궁금함을 갖고 계신 분들께 도움이 될 수 있어요! 제 답변이 여러분께 도움이 되었는지 저도 알고 싶어요 🥲 강의 내용에 궁금한 점이 있다면 몇 챕터의 몇 분 몇 초인지 알려주시면 더 좋아요 더 빠른 답변이 가능합니다!
안녕하세요 좋은 수업제공해주셔서 많은 도움을 받고있습니다. langChain에 public 모델을 사용할때 개인정보 관련해서 질문이 있는데요 예를 들어 챗봇이나 자동 상담 기능에 적용을 한다고하면 입력이 매우 자유로울거같은데 개인정보에대해서는 어떻게 처리를 해야할까요? 기본적으로는 정규식으로 전처리를 하는데 100%보장된 작업은 아니라 현업에서는 어떻게 처리하는지 궁금합니다. 만약 개인정보 처리가 매우 중요하다면 public 모델(ex. chatGPT, gemini)은 사용 못하고 private 한 환경에 오픈소스로 운영할수밖에는 없을까요?
안녕하세요 파이썬 활용한 데이터 전처리 부분에서 14.1 파이썬을 활용한 데이터 전처리.ipynb 위 코드를 가져와서 진행하는 과정에서 아래와 같은 에러가 발생했습니다. UnicodeEncodeError : 'cp949' codec can't encode character '\u2219' in position 1119: illegal multibyte sequence 이것저것 파이썬 기본 인코디을 utf-8로 바꾸라고 해서 set PYTHONUTF8=1 해당 코드도 사용해 봤는데 결국에는 아래와 같은 에러가 발생해서 질문드리게 되었습니다. TypeError : 'NoneType' object is not iterable 혹시 어떻게 해야할까요? (윈도우 사용중입니다)
안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다. 웹 페이지 중 List영역의 검색창에 단어를 입럭할 때 마다 getAnalyzed() 함수가 호출되는 이유가 궁금합니다. 저의 부족한 실력으로나마 추측을 했을 때, 검색창에 해당하는<input>태그에 입력이 발생할 때 마다 search라는 내부 state의 값이 바뀌게 되어 랜더링이 다시 진행되고, 이에따라 getAnalyzed()가 실행되는 것 같습니다. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다!
n8n을 도커로 서버에 올려 사용중인데요, (서버의 스펙은 4코어 16기가) 조금만 무거운 작업을 하면 Node.js( 단일 이벤트 루프 )의 문제인지 서버가 블로킹이 되어 작업이 완료될때까지 서버가 멈추는 현상이 있습니다. 멈추는 사이에는 별도의 쓰레드로 요청을 보내도 응답을 주지 않습니다. 제가 했던 워크플로는 10메가정도의 zip파일 1개를 ftp에서 다운로드 후 압축해제 하여 압축해제된 json파일을 하나로 합치는 작업입니다. 이정도의 작업으로 n8n서버가 멈추는(블로킹) 현상이 일반적인가요? 답변부탁드립니다. 감사합니다.
