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강의자료 부탁드립니다.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

kdh05157@gmail.com

  • python
kdh05157 댓글 1 좋아요 0 조회수 64

Hub에서 다운 받은 프롬프트에 이미지 추가하기

해결됨

LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

안녕하세요. 저는 이번에 pdf를 입력하고 그것을 기반으로하는 멀티모달 graph를 streamlit을 통해 구현했습니다. 근데 제가 이번에 Langchain 관련 코드를 몰라서 완성 된 것과는 별개로 너무 투박하게 코드가 작성된 것 같아서 질문드립니다. 질문 요약 : hub.pull("rlm/rag-prompt")한 프롬포트 str로 뽑기 or 이미지 추가해서 메세지만드는 방법 GPT 모델은 message_content = [] message_content.append({"type": "text", "text": prompt}) message_content.append( {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:{image_type};base64,{image_data}"}} ) message = HumanMessage(content=message_content) # 응답받기 client = ChatOpenAI(model='gpt-4o') response = client.invoke([message]) response.content ## str임! 해당 모양대로 메세지를 만들고 invoke하면 이미지포함 메세지가 되는 것을 알았습니다. 이를 통해 이미지에 보이는것은 ~~문서에있니? 이런식으로 구현하고자 했습니다. generate 함수(노드) 에서 이미지와 텍스트를 같이 메세지로 전달하고 싶은데 조금 어려움을 겪었습니다. generate 함수 코드입니다. 해당 함수는 sate['context']의 내용을 프롬포트에 넣고 이를 이미지와 함께 보내고자합니다. # 허브에서 RAG 프롬프트를 가져옵니다 generate_prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") # 지정된 매개변수로 언어 모델을 초기화합니다 generate_llm2 = ChatOpenAI(model='gpt-4o') def generate(state: AgentState) -> AgentState: """ 주어진 state를 기반으로 RAG 체인을 사용하여 응답을 생성합니다. Args: state (AgentState): 사용자의 질문과 문맥을 포함한 에이전트의 현재 state. Returns: AgentState: 생성된 응답을 포함하는 state를 반환합니다. """ context = state['context'] query = state['query_message'] make_massage = [] massage = generate_prompt.invoke({'question': query, 'context': context}) messages = massage.to_messages() # print(massage) # print("--------------------------------") # print(messages) # print("--------------------------------") # print(messages[0]) # print("--------------------------------") # print(messages[0].content) # print("--------------------------------") make_massage.append({"type": "text", "text": messages[0].content}) if state['query_img'] != "": make_massage.append({"type": "image_url", 'image_url': {"url": state['query_img']}}) final_massage = HumanMessage(content=make_massage) response = generate_llm2.invoke([final_massage]) answer = { "type" : "RAGtext", "message" : response.content} print(f"call : generate") return {'answer': answer} 처음에는 prompt에서 str을 추출하려고 했는데 조금 어려웠습니다; from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain import hub # 허브에서 RAG 프롬프트를 가져옵니다 generate_prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") print(generate_prompt.messages[0]) print(generate_prompt.messages[0].content) # 'HumanMessagePromptTemplate' object has no attribute 'content' 오류 print(generate_prompt.messages[0].invoke({"context" : "test", "question" : "test22" })) # 오류;; 그렇기에 일단 invoke 를하고 완성된 text를 찾아 넣어주었습니다. make_massage.append({"type": "text", "text": messages[0].content}) 이런식으로 텍스트를 추출해서 다시 메세지를 구성하는게아니라. 이미지 url을 알고있으니 추가로 더 넣어주는 뭔가 그런 세련된 방법이 없었을까요? 분명 HumanMessagePromptTemplate 클래스나 그런것들다루는거라 기초 문법인거 같은데 조금 많이 헤매서 더 좋은 코드가 있을까 싶어 이렇게 질문을 드립니다.

  • 프롬프트엔지니어링
  • llm
  • ai-agent
  • langgraph
이성규 댓글 1 좋아요 0 조회수 198

테스트 코드 오류

해결됨

실전! FastAPI 입문

안녕하세요 테스트 코드 사용 중 오류가 잡히지 않아서 문의 드립니다. 강의에서 설명해주신 것처럼 아래와 같이 코드를 작성했지만 오류가 발생합니다. 어떻게 해야 할까요? from fastapi.testclient import TestClient from main import app # api들이 있는 app을 검증할 클라이언트 생성 client = TestClient(app=app) def test_health_check(): # api 요청 response = client.get("/") # 반환 값 검증 assert response.status_code == 200 assert response.json() == {"ping": "pong"} 아래는 오류 내용 입니다. (fastapi_orm) C:\Users\User\Desktop\Fast_API(ORM)\code\src>pytest ============================================================================= test session starts ============================================================================= platform win32 -- Python 3.10.16, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 rootdir: C:\Users\User\Desktop\Fast_API(ORM)\code\src plugins: anyio-4.8.0 collected 0 items / 1 error =================================================================================== ERRORS ==================================================================================== _____________________________________________________________________ ERROR collecting tests/test_main.py _____________________________________________________________________ tests\test_main.py:5: in <module> client = TestClient(app) ..\..\..\..\anaconda3\envs\fastapi_orm\lib\site-packages\starlette\testclient.py:399: in __init__ super().__init__( E TypeError: Client.__init__() got an unexpected keyword argument 'app' =========================================================================== short test summary info =========================================================================== ERROR tests/test_main.py - TypeError: Client.__init__() got an unexpected keyword argument 'app' !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 1 error during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ============================================================================== 1 error in 0.86s ===============

  • python
  • 리팩토링
  • orm
  • FastAPI
  • pytest
Full Stack 개발자 댓글 1 좋아요 0 조회수 197

3.5 강 14:20초 관련 질문입니다.

해결됨

LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

해당 위 사진은 GitHub에 올려주신 3.5 강 노트북이미지입니다. 강의에서 요약 프롬포트를 summary로 하고 요약 메세지는 response의 content로 저장하는데 혹시 오타인건가요? 아니면 MessagesState 클래스는 자동으로 메세지를 저장해준다고 이야기해주신 그거랑 연관이있는걸까요?

  • 프롬프트엔지니어링
  • llm
  • ai-agent
  • langgraph
이성규 댓글 2 좋아요 0 조회수 110

모델링및평가(분류) 17:30초 지점 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 모델링및평가(분류) 17:30초 지점에서 검증용 데이터 분리를 설명하기에 앞서 그 위에 문제2가 있는데 문제2가 검증용 데이터분리와 연관되나요. 즉, 검증용 데이터분리는 문제1에 연장인지 문제2에 해당하는지를 묻습니다.

  • python
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  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
강민균 댓글 2 좋아요 0 조회수 118

강의자료

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

-요구사항 분석 챕터에서 중요한 부분 정리 - 통합 구현 등등 동영상아니고 문서형태 강의인데 이 파일들은 다운로드가 안되나요?

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
김유라 댓글 2 좋아요 0 조회수 118

정의한 ex1, ex2 등이 정의되지 않은 문자라고 떠요.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

미리 문자로 정의한 내용들이 다 정의되지 않는다고 뜨네요 아래처럼요! 수업자료와 함께 답변 부탁드립니다 ㅠ dpdltmee@gmail.com [디버깅시 오류 내용 ] NameError: name 'ex1' is not defined >>> print(ex2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'ex2' is not defined >>> print(ex3) [입력 함수] x = 50 y = 100 text = 308276567 n = 'Lee' #출력1 ex1 = 'n = %s, s = %s, sum=%d' % (n, text, (x + y)) #%는 찰 쓰지 않는다 print(ex1) #출력2 ex2 = 'n = {n}, s = {s}, sum={sum}'.format(n=n, s=text, sum=x+y) print(ex2)

  • python
jsr 댓글 2 좋아요 0 조회수 94

질문드립니다 4~5강

해결됨

Airflow 마스터 클래스

op_args와 op_kwargs 등 파라미터를 전달하는 함수를 사용할 때 task 파라미터를 사용해서 하는 방법은 따로 설명이 없는데 이렇게 함수에 파라미터를 전달해서 사용할 때는 파이썬오퍼레이터를 항상 써야만하는 건가요?

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
kosa.share05 댓글 3 좋아요 0 조회수 130

jsbundle의 이름이 도중에 변경 되어도 nextjs가 인지하고 받아올 수 있나요??

해결됨

한 입 크기로 잘라먹는 Next.js

안녕하세요 덕분에 next.js를 깊게 공부할 수 있었습니다. next.js는 기존 리액트와 다르게 jsbundle(청크) 파일을 나누어 받아 옵니다. 강의에서 본 것처럼 청크 파일들이 각각의 유니크한 해쉬 값을 가지는 것도 확인했습니다. 시나리오 next 프로젝트를 빌드 배포 된 웹페이지를 오픈 next 프로젝트를 다시 빌드 기존의 웹페이지를 새로고침 하지 않고, 페이지 이동 기존 리액트 프로젝트에서는 하나의 청크 파일을 처음 한 번에 받아서 새로고침 전까지 1번의 이전 빌드된 웹페이지로 동작이 되는 것으로 알겠는데요. next프로젝트에서는 jsbundle과 rsc_payload를 필요한 시점에 받으니까 새로 빌드한 파일엔 기존 청크해시 값과 달라서 문제가 생기지 않을까? 라는 생각이 들었습니다. 그런데 테스트 해보니 별다른 문제가 생기지 않는 것 같더라구요.. jsbundle과 rsc_payload의 유니크한(해쉬) 파일 이름이 도중에 변경 되더라도 next 서버측에서 찾을 수 있게 조치가 되어 있는 걸까요?

  • react
  • typescript
  • next.js
dl_audgh 댓글 2 좋아요 0 조회수 79

section02에다 프로젝트 설치후 npm run dev 입력했더니 이미지가 깨집니다

미해결

한 입 크기로 잘라먹는 Next.js

안녕하세요 npx create-next-app@14 section02 설치 후 (강의 8분49초), npm run dev 실행후 브라우저에 localhost:3000 입력했더니 이미지가 깨져서 나옵니다. 해당 프로젝트를 지우고 다시 설치해도 그대로입니다.

  • react
  • typescript
  • next.js
김지민 댓글 4 좋아요 2 조회수 489

import 문장에 빨간줄이 뜹니다.

미해결

파이썬으로 장고(Django) 공략하기: 입문

안녕하세요? 좋은 강의 감사 드립니다. 처음 장고 프로젝트를 만들었는데, first 폴더를 만들어 놓았는데 폴더 안에 admin.py, apps.py 등등의 파일이 있는데 파일을 더블클릭을 해서 소스를 보았는데 admin.py 파일 같은 경우에는 from django.contrib import admin 문장이 있는데 django 글자와 admin 글자에 빨간줄이 나타납니다. 답변 부탁 드립니다. 감사합니다.

  • python
  • django
임정훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 192

[코드캠프] 부트캠프에서 만든 '완벽한' 프론트엔드 코스 결제 관련 문의드립니다.

해결됨

[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스

현재 강의와 관련없는거 알지만 혹시나해서 문의남깁니다. 현재 강의 구매한 분들 대상으로 [코드캠프] 부트캠프에서 만든 '완벽한' 프론트엔드 코스 강의 90% 할인해서 구매할 수 있었던 것으로 기억하는데, 이미 기간이 끝난거 알지만 지금이라도 할인된 가격으로 구매할 수 있을까 해서 문의남깁니다.

  • react
  • node.js
  • seo
  • graphql
  • next.js
jihun6548 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

강의 자료 부탁드립니다.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

wlstjr298@naver.com입니다.

  • python
wlstjr298 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

db connect

미해결

FastAPI 완벽 가이드

안녕하세요! 강사님! 처음으로 fastAPI를 접하는데 강사님 수업을 통해 배움을 얻어 가게되어 우선 감사 말씀드립니다. DB Connect 세팅 시 create_engine 함수를 이용하여 엔진 객체만 생성하여 DB에 연결을 하는데 다른 참고 자료들과 비교하면 모델 클래스 생성은 ORM을 사용하지 않으니 생성을 할필요가 없을테고, sessionmaker 함수를 통한 세션 클래스는 따로 생성하지 않더군요. 혹시 sessionmake를 통해 생성된 세션 클래스의 역할과 지금 강의에서는 사용하지 않은 이유를 알 수 있을까요?

  • python
  • sql
  • sqlalchemy
  • FastAPI
하늘111 댓글 2 좋아요 0 조회수 153

서버, 클라이언트 데이터 중복 호출 문제

미해결

Next + React Query로 SNS 서비스 만들기

강의와 같이 구현한다면 page.tsx 에서 데이터 fetch PostRecommends.tsx 에서 는 다시 데이터를 fetch 하지 않고 HydrationBoundary를 통해 넘어온 데이터를 사용 이렇게 page.tsx 에서만 데이터가 fetch 되어야 맞는거지요 ? 제가 구현한 소스코드에서는 getPostRecommends 쪽에 로그를 찍어서 확인해보니 page.tsx 에서도 한번 호출하고 PostRecommends.tsx 에서도 한번 호출해서 총 2번 로그가 찍히더라구요. 이론대로라면 page.tsx 에서 1번 호출했을 때만 로그가 찍혀야 하는 것이 맞는거죠? 아 강의는 " 클라이언트 react-query" 입니다.

  • react
  • next.js
  • react-query
  • next-auth
  • msw
shan 댓글 2 좋아요 0 조회수 158

에러 핸들링 실습 예제

해결됨

한 입 크기로 잘라먹는 Next.js

안녕하세요! 6.5 에러 핸들링 강의를 들으며 실습을 진행하고 있는데 브라우저에 http://localhost:3000을 접속하면 "지금 추천하는 도서"에 캐시를 사용안하는데 데이터가 조회가 되고 있습니다. 코드를 잘못적었을까봐 깃허브에 올려주신 소스로 개발서버 실행해도 같은 상황입니다.

  • next.js
shim 댓글 2 좋아요 0 조회수 145

orm relationship 정의 중 해당 에러 발생 시 어떻게 고쳐야 하는걸까요

미해결

실전! FastAPI 입문

sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: When initializing mapper Mapper[ScheduleEntity(schedules)], expression 'CountryEntity' failed to locate a name ('CountryEntity'). If this is a class name, consider adding this relationship() to the <class 'src.models.schedule.ScheduleEntity'> class after both dependent classes have been defined. cities = relationship("src.models.city.CityEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") schedules = relationship("src.models.schedule.ScheduleEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") 이미 이렇게 다 해놨는데 말이죠...

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  • 리팩토링
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  • FastAPI
  • pytest
윤서준 댓글 3 좋아요 0 조회수 255

langgraph를 streamlit과 연동(?)하는 과정에서 질문이 있습니다.

해결됨

LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

안녕하세요! section3을 듣고나서 제 나름대로 langgraph를 만들고 이걸.. streamlit으로 구현을 해봤는데요. 이번 강의에서와 같이 chat-history를 checkpointer를 사용해서 연결하려고하면 Checkpointer requires one or more of the following 'configurable' keys: ['thread_id', 'checkpoint_ns', 'checkpoint_id'] 이런 오류 가 뜨고 있는 상태입니다. chat-gpt와 구글 서치를 통해 나름대로 아래와 같이 해보았지만(간략하게 서술하면 CustomMememorySaver라는 클라스를 통해 ['thread_id', 'checkpoint_ns', 'checkpoint_id'] 를 checkpointer에 넣는 것입니다.) 이 역시 제대로 동작하지 않습니다. system_message_template = SystemMessagePromptTemplate.from_template("You are a helpful assistant.") chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_template]) # 세션 키 생성 (세션 관리) def generate_session_key(): if 'session_key' not in st.session_state: st.session_state['session_key'] = str(uuid.uuid4()) return st.session_state['session_key'] # Checkpointer 설정 (세션 상태 관리) class CustomMemorySaver(MemorySaver): def __init__(self, session_key): super().__init__() self.session_key = session_key def get_checkpoints(self): # 필요한 체크포인트 정보 반환 return { "thread_id": self.session_key, # session_key를 thread_id로 사용 "checkpoint_ns": "default", # 기본 네임스페이스 "checkpoint_id": f"checkpoint_{self.session_key}" # 고유한 checkpoint_id } # 시스템 메시지와 메모리 체크포인터 설정 session_key = generate_session_key() checkpointer = CustomMemorySaver(session_key=session_key) # LangGraph만을 사용한 에이전트 생성 (tools는 빈 리스트로 설정) agent_executor = create_react_agent(llm, [], state_modifier=chat_prompt, checkpointer=checkpointer) 또, 예전 langchain 강의에서 알려주셨던 chat-with-history 코드를 활용하려는 시도도 해봤는데요. (가독성을 위해 프롬프트 내용이나 중간 중간 선언 내용은 지웠습니다.) 하지만 이거 같은 경우에는 langgraph를 사용하는 입장에서, rag-chain을 ai_response에 넣는 과정을 어떻게 처리해야될지 모르겠어서 중도포기한 상태입니다. ㅠㅠ;; store = {} def get_session_history(session_id: str) -> BaseChatMessageHistory: if session_id not in store: store[session_id] = ChatMessageHistory() return store[session_id] def get_rag_chain(): llm = get_llm() retriever = get_retriever() contextualize_q_system_prompt = ("생략") contextualize_q_prompt = "생략" history_aware_retriever = create_history_aware_retriever( llm, retriever, contextualize_q_prompt ) system_prompt = ("생략") qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages("생략") question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, qa_prompt) rag_chain = create_retrieval_chain(history_aware_retriever, question_answer_chain) conversational_rag_chain = RunnableWithMessageHistory( "생략" history_messages_key="chat_history", output_messages_key="answer", ).pick('answer') return conversational_rag_chain def get_ai_response(user_message): rag_chain = get_rag_chain() loan_chain ={"input": dictionary_chain} | rag_chain ai_message = loan_chain.stream( { "question": user_message }, config={ "configurable": {"session_id": "abc123"} }, ) return ai_message 결론적으로 말하면 langgraph로 어떻게해야 langchain에서 했던것처럼 streamlit상에서 구현할 수 있을지 궁금합니다! 질문 읽어주셔서 감사합니다!

  • 프롬프트엔지니어링
  • llm
  • ai-agent
  • langgraph
SEO 댓글 1 좋아요 0 조회수 421

(기출) 2024년 2회 기출문제 수업자료가 강의랑 안맞아요

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

섹션7 (기출) 2024년 2회 기출문제 - 이론 포함 강의내용 0:53:26 자료 12페이지 람다 예제 1 만 있어요 예제 2가 없어요

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마이동 댓글 2 좋아요 1 조회수 149

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