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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요, 강의 반복중에 있습니다. 이번에는 gemini로 RAG를 구축해보려고 하는데, API Key를 활성화했음에도 계속 하기와 같은 에러가 뜹니다.ㅠ 제가 놓친 부분이 있을까요? from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI llm = ChatGoogleGenerativeAI( model="gemini-2.0-flash", temperature=0, max_tokens=None, timeout=None, max_retries=2, # other params... ) llm.invoke("인프런에 어떤 강의가 있나요?") --------------------------------------------------------------------------- PermissionDenied Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 1 ----> 1 llm.invoke("인프런에 어떤 강의가 있나요?") File c:\Users\yunjeong2.lee\Desktop\VenvWorkspace\myenv\Lib\site-packages\langchain_google_genai\chat_models.py:1255, in ChatGoogleGenerativeAI.invoke(self, input, config, code_execution, stop, **kwargs) 1250 else: 1251 raise ValueError( 1252 "Tools are already defined." "code_execution tool can't be defined" 1253 ) -> 1255 return super().invoke(input, config, stop=stop, **kwargs) File c:\Users\yunjeong2.lee\Desktop\VenvWorkspace\myenv\Lib\site-packages\langchain_core\language_models\chat_models.py:372, in BaseChatModel.invoke(self, input, config, stop, **kwargs) 360 @override 361 def invoke( 362 self, (...) 367 **kwargs: Any, 368 ) -> BaseMessage: 369 config = ensure_config(config) 370 return cast( 371 "ChatGeneration", --> 372 self.generate_prompt( 373 [self._convert_input(input)], 374 stop=stop, 375 callbacks=config.get("callbacks"), ... metadata { key: "method" value: "google.ai.generativelanguage.v1beta.GenerativeService.GenerateContent" } ] Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...
vector-database llm langchain rag openai-api
윤정
2025-06-13T03:28:47.869Z
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한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
서버컴포넌트가 아닌 클라이언트 컴포넌트에서 params나 searchParams를 사용할때도 아래처럼 { params, }: { params: Promise<{ id: string }> } Promise를 붙여야하나요?? 아니면 hook을 사용해서 값을 받아오나요?
chahoon12343
2025-06-13T03:05:36.955Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 보다 머신러닝까지 해서 제출하면 그 결과를 바탕으로 평가지표에 의해서 평가가 되는건지 아니면 제시된 평가지표를 제출전에 꼭 사용해야하는지가 헷갈립니다! 강의에서 볼때는 평가지표를 사용해서 출력해보고 더 나은 모델을 사용하는 정도 인거 같아 보였는데요! 지금 시간이 없어서 랜덤포레스트 모델만 사용하고 외우려고 하는데도 평가지표 코드를 사용해야 할까요?!
python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사
김지수
2025-06-13T03:01:19.949Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
저는 EDA단계 때부터 저렇게 pop을 하는데요! 그 후에 원핫을 햇거든요 근데 마지막에 제출할때 보니 이렇게 달라서 안되더라고요.. 원핫이나 라벨링 한 다음에 pop을 해야하나요?? 기출4 2유형 문제 풀고있습니다..
python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사
황증조
2025-06-13T02:44:07.618Z
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[인프런어워드 베스트셀러] 코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드
도커에 redis 설치 까지 했는데 8001 누르니까 지금 이 페이지가 작동하지 않습니다. 페이지가 뜨네요 ㅠㅠ
n8n 인공지능(ai) rag 생성형ai ai-agent
member
2025-06-13T02:34:27.031Z
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Airflow 마스터 클래스
BaseOperator 생성이 문제일까요? Invalid URL Error 가 나네요. *** Could not read served logs: Invalid URL 'http://:8793/log/dag_id=dags_seoul_api_corona/run_id=manual__2025-06-13T01:23:17.406645+00:00/task_id=tb_corona19_count_status/attempt=1.log': No host supplied
newl0.dev
2025-06-13T01:27:33.997Z
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[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 타겟변수 value_counts로 어떤정보를 보려고 하는것이며 정보에따라 전처리시 달라지는게 있을까요?
python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사
lemon4374
2025-06-12T22:39:18.270Z
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[인프런어워드 베스트셀러] 코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드
'Call n8n Workflow Tool' 이 작동을 거의 안합니다. 10번이상 질문했는데, 1번만 서브 워크플로우 툴이 돌아가고, 나머지는 돌아가지가 않습니다만... ai 가 알아서 그렇게 선택을 하는것인지 무조건 워크플로우가 돌아가게 할수 있는지 여부 등 알아야할점이 있는지 문의드립니다. 감사합니다.
n8n 인공지능(ai) rag 생성형ai ai-agent
jiseon0719
2025-06-12T20:27:13.731Z
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스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
안녕하세요 혹시 해당 강의에 GitHub 주소나 자료가 따로 없을까요..?
react java spring-boot jpa spring-security
이학준
2025-06-12T17:45:25.691Z
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스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
안녕하세요, 강사님 리엑트 코드와 똑같이 만들었지만 페이지가 이상하게 나옵니다. 요런 식으로 나오는데 추가적으로 만져야 할 게 있을까요? 제 패키지 파일 공유드립니다. { "name": "login_react", "private": true, "version": "0.0.0", "type": "module", "scripts": { "dev": "vite", "build": "vite build", "lint": "eslint .", "preview": "vite preview" }, "dependencies": { "@emotion/react": "^11.14.0", "@emotion/styled": "^11.14.0", "@mui/icons-material": "^7.1.1", "@mui/material": "^7.1.1", "react": "^19.1.0", "react-dom": "^19.1.0", "react-router-dom": "^7.6.2" }, "devDependencies": { "@eslint/js": "^9.25.0", "@types/react": "^19.1.2", "@types/react-dom": "^19.1.2", "@vitejs/plugin-react": "^4.4.1", "eslint": "^9.25.0", "eslint-plugin-react-hooks": "^5.2.0", "eslint-plugin-react-refresh": "^0.4.19", "globals": "^16.0.0", "vite": "^6.3.5" } }
react java spring-boot jpa spring-security
별다방
2025-06-12T15:54:23.037Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터 전처리 부분에서 원핫 인코딩을 진행하는데, 저는 object형 컬럼들을 따로 설정해서 원핫인코딩을 진행하였습니다. 하지만 강의에서는 따로 이런 것 없이 바로 원핫을 진행하였습니다. 그런데 f1_score가 약 30%정도 점수가 차이나서 혹시 컬럼을 안지정하고 원핫을 하는게 맞는지 헷갈리네요! 항상 [작업형2]전처리 부분을 어떻게 해야할지 잘 모르겠습니다..
python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사
hong8265
2025-06-12T15:31:57.053Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
from scipy.stats import shapiro cond_tree_A = df['종자'] == 'A' cond_tree_B = df['종자'] == 'B' cond_tree_C = df['종자'] == 'C' cond_tree_D = df['종자'] == 'D' cond_fert_1 = df['비료'] == 11 cond_fert_2 = df['비료'] == 12 cond_fert_3 = df['비료'] == 13 print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_3]['토마토수'])) 단일표본검정, 대응표본검정, 독립표본검정, 일원분산분석에선 stats.shapiro() 괄호 안에 준비된 데이터에서 하나의 열만 들어갔는데, 이원분산분석에서는 shapiro() 괄호 안에 df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'] 이런식으로 들어가더라고요.. 제가 나름대로 이해해보려 했는데 이게 맞는지 궁금합니다. 종자, 비료 컬럼은 범주형 독립변수이기 때문에 정규성 검정을 할 수 없다. 따라서 4개의 종자와 3개의 비료로부터 나올 수 있는 경우의 수(12가지) 모두에 해당하는 토마토수에 대해 정규성 검정을 한다. df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'] 는 df에서 종자가 A이고 비료가 11에 해당하는 토마토수만 모아놓은 것이다. 데이터 프레임에서 조건에 해당하는 특정 열의 데이터만 뽑아내려고 할때 df[조건]['열 이름'] 이런식으로 쓰면 된다.
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2025-06-12T15:28:24.759Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1.분류모델에서 검증데이터 분할시 stratify 옵션은 타겟변수명 넣으면 될까요? 예)train_test_split(train,target,test_size =0.2 , random_state =2022, stratify =target) 2.분류모델에서 는 평가모델에 상관없이 무조건 사용해도되는지요?제약사항이 있는지 궁금합니다.
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lemon4374
2025-06-12T15:11:45.037Z
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스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
안녕하세요, 강의 너무 잘 수강하고 있습니다. 강의 수강 중 질문이 생겨서요 refresh Token을 사용하지 않는 이유가 있을까요? access 토큰 하나를 하루의 유효기간을 부여해서 사용하는 이유가 궁금합니다. jwt 버전이 0.11.5로 진행해주셨는데 0.12.x 버전도 있는 걸로 알고 있어요 버전의 올라감과 동시에 로직의 변화도 있는 거로 알고 있습니다. 요것도 0.11.x로 진행하신 이유가 궁금합니다.
react java spring-boot jpa spring-security
별다방
2025-06-12T14:31:24.231Z
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[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 이렇게 작성해도 감점 없을까요? 영상에 나온 rmse 값보다 훨씬 작습니다. (저는 rmse : 816.38 나옵니다) # 2. 탐색적 분석 / 결측치 채우기 # 환불금액 # print( train.info ()) # print(train.head(3)) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) a = int(train['환불금액'].mean()) # print(a) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(a) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(a) train = train.drop('주구매상품',axis=1) test = test.drop('주구매상품',axis=1) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) # 3. 인코딩 target = train.pop('총구매액') # print(target) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # print( train.info ()) # print( test.info ()) # 4. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split x_t, x_v, y_t, y_v = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0) # 5. 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state = 0) model.fit (x_t, y_t) pred = model.predict(x_v) # 6. 평가 - 816.38 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_v, pred) print(rmse) # 7. 예측 pred = model.predict(test) # 8. 제출 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to _csv("result.csv", index=False) result = pd.read _csv("result.csv") print(result)
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tjwngml9110
2025-06-12T14:22:16.291Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
캐글 3유형 문제 푸는중입니다. stats.ttest_rel(df['bp_pre'], df['bp_post'], alternative='greater') stats.ttest_rel(df['bp_post'], df['bp_pre'], alternative="less") 두 코드의 결과 중 통계량은 왜 다를까요? 하나는 양수 하나는 음수입니다. 적은 것 보고 적다고하고, 큰 것을 크다고 하면 결과가 같다고 들었던 것 같은데 잘못 알고있는걸까요?
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gkfksla
2025-06-12T13:59:04.763Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 오브젝트가 대부분인 데이터인데, 오브젝트를 드랍한 게 인코딩 했을 때보다 점수가 더 좋게 나오는 경우.. 그냥 드랍해서 모델 학습시켜도 되는 걸까요? 전에 다른 회차에서도 하나만 수치형 데이터인데 그 수치형 데이터만으로 예측한 게 점수가 더 좋게 나왔었어요..!
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BD (BD)
2025-06-12T13:48:25.246Z
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[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 선생님, 지금까지 코랩이나 주피터에서 연습할때는 프린트 없이 출력하면 데이터테이블 형태로 나와서 보기 편했는데, 체험환경은 프린트를 무조건 넣으면 시리즈로 나와서 보기 불편한데, 이걸 데이터프레임형식으로 보는 방법이 있나요...? ㅠㅠ
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찌찌찌누
2025-06-12T13:18:55.502Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 책과 강의 구매후 공부중입니다. 책에 챕터3에 연습문제가 있는데요, 해당 문제는 강사님의 깃허브에서 파일이 있더라구요. 그리고 캐글에도 다른 연습문제가 있는거 같은데.. 두 곳에서 문제를 다 풀면 좋지만, 시간 여건상 하나만 선택해야 한다고 했을때, 어느 문제를 풀어보는게 좋을까요?
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ejrwls10
2025-06-12T12:48:55.469Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예시문제 작업형 2를 풀다 생긴 질문인데요. train_test_split함수에 들어있는 random_state값이 바뀔때 마다 평가지표의 값이 눈에 띄게 달라지는데 정상인가요? 0일땐 800초반대, 1일땐 1100중반대가 나오는데, 이정도면 꽤나 차이가 나는게 아닌지요? +시험 현장에선 random_state 값을 두세개 넣어보는게 좋을까요?
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황규현
2025-06-12T12:38:11.351Z
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