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해결됨
대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해
강사님께 질문드립니다. 수업을 듣다 문득 이런 생각이 들었습니다. LLM은 엄청난 데이터를 학습했으니, 파인튜닝을 위해 제공한 학습자료가 이미 학습된 자료일 수도 있습니다. 비중에 따라 다를 수 있겠지만, 이럴때는 어떤 결과가 예상되는지 궁금합니다. 또한, 중복된 학습자료임을 LLM이 알고 알려주거나 뱉어낼 수 있는건가요?
해결됨
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 OpenClaw
openclaw를 설치하고 환경을 설정할 때 openclaw와 대화하면서 설정했습니다. api key나 인증 토큰이 평문으로 저장되는 것 같습니다. 대화 이력이도 남는 것 같구요. 문제가 없을까요? 아니면 다른 방법이 있나요?
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
선생님 안녕하세요. 영상을 따라하고있었는데 초기에 설치내용이 완전히 사라져있어서 남깁니다. 영상 1:02 부분이고 스크롤 타고내려오면 있어야할게 없고 이미지로 바뀌어있네요. 물론 그 아래 내용도 다릅니다. 대체가 된걸까요? - uv curl로 설치 안하고 해도 되는거죠? : 이제 초반이라 우선 그냥저냥 일단 따라가 볼게요~! [이미지] 깁니다.
미해결
챗봇을 만들며 배우는 ai agent 개발의 모든것(fastapi, RAG, vector, LangChain, sLLM/파인튜닝)
강의 노션 링크나 github 정보는 화면 보면서 하나하나 쳐야 하는걸까요?
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
보통 RAG를 잘 구축하면 충분히 'AI 에이전트'로서의 역할을 수행할 수 있다고 생각하는데, 실무에서는 어떤 지점에서 파인튜닝을 결합하는 것이 일반적인지 궁금합니다. 단순히 말투를 바꾸거나 특정 도메인 지식을 주입하는 것이 목적이라면 파인튜닝이 필수가 아닌 것 같기도 한데, '파인튜닝을 반드시 수행해야만 하는 결정적인 상황' 은 언제인가요? 혹시 파인튜닝의 높은 비용과 관리 부담을 고려했을 때, 실무에서는 RAG의 검색 품질 개선(하이브리드 검색, 리랭킹 등)을 최우선으로 두고 어느 정도 수준까지 도달했을 때 파인튜닝을 고려하는지, 그 판단 기준이나 우선순위가 궁금합니다.
미해결
AI 마스터를 위한 LLM 아키텍처 이해와 GPU 활용전략
강의듣고 할려고보는데.. pods이라던지 청구구분이 어떻게 사용해야할지 모르겠습니다. 어떻게 처음부터 셋팅해야할까요? 처음부터 150달러 결제를해야하는것인지궁금합니다 깃헙 연동해서 가입했지만.. 처음에 메일 등록할려고하니까 회사정보를 권장하는데... 직장인만가능한것일까요? 교재 따라할려면 150달러 이상 투입해야하는지 궁금합니다. 셋팅방법 조언해주시면 감사하겠습니다.
해결됨
실전 OpenAI SDK: 중급자를 위한 AI 에이전트 워크플로우와 서비스 구축
오영제 선생님안녕하세요 혹시 chat GPT말고 다른 LLM에서는 agent library가 지원되지 않습니까? 단순 API 말고 지금 강의 해주신 것과 같은 수준의 agent 프레임워크가 재미나이나 크로드 등에도 있는것이 있는지 확인 질문드립니다 감사합니다.
미해결
챗봇을 만들며 배우는 ai agent 개발의 모든것(fastapi, RAG, vector, LangChain, sLLM/파인튜닝)
fastapi 구조와 실행에서 postman에 사용하는 json은 어디서 받을 수 있을까요?
미해결
AI 기반 실전 보안 실습 : 취약점 탐지부터 LLM 탈옥까지
강의 PPT 자료는 제공되지 않나요?
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요, 관련된강의와 선생님께서 쓰신책도 구매하여 보고있습니다. 보다보니, 강의 내용과 책의 코드가 다른것같아서요 (예를들어 chroma 파트에서의 코드부분) 어떤식으로 학습하면 좋을지 문의드립니다
미해결
Spring WebFlux + LLM 실전 구현
강의에서는 Spring AI와 같은 프레임워크를 쓰지 않고 Webflux 를 사용한 이유가 있을지 여쭙고 싶어요. Spring AI도 비동기 통신 방식을 지원하는 것으로 보았는데, 더 커스텀한 구현을 위해서 사용하신건지 강사님의 의견이 궁금합니다!
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
2.3을 강의를 듣고 실습하였습니다. smith.langchain에서 pull_prompt()가 안되어 https://smith.langchain.com/hub/rlm/rag-document-relevance 에 있는 Docu를 보고 하였지만 되지 않았습니다. 이 부분을 어떻게 하면 될까요?
미해결
[입문/초급] 다양한 예제를 통한 추천 시스템 구현
안녕하세요? 현 강의와 관련 없는 질문해서 죄송합니다. (답변 받는 즉시 지우겠습니다.) 강사님 강의를 모두 수강하고 싶은데... 비용 부담 문제가 있습니다. ㅠㅠ 그래서 혹시... 얼리버드 할인 쿠폰으로 선처를 베푸실 실 수 있으신가요? ㅠ mhcai1st@gmail.com 입니다.
미해결
[6월 환급 과정] Agentic AI 개발 실전: LLM + RAG + Tools + Workflow
pyproject copy.toml 파일이 어디에 있는지 없는데 혹시 어디에 있을까요?
미해결
[Perplexity] ai기반 검색엔진 가이드
안녕하세요 선생님 강의 8번은 영상이 깨져서 중간에 40초 부근부터 안나와요. 무료 VS 유료 영상이요 수정 부탁드립니다. 감사합니다
미해결
[6월 환급 과정] Agentic AI 개발 실전: LLM + RAG + Tools + Workflow
라이브 강의 녹화본은 어디에서 확인해 볼수 있을까요?
미해결
[6월 환급 과정] Agentic AI 개발 실전: LLM + RAG + Tools + Workflow
라이브 강의 녹화본은 어디에서 확인해 볼수 있을까요?
미해결
graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
섹션8 강의자료가 안열려요
해결됨
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
안녕하세요. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다. 강의 2.3 에서 강사님 코드와 동일하게 작성하고 gpt 모델만 'gpt-5.4-mini' 로 변경 후에 전체 실행 했을 때, 답변이 이렇게 돌아옵니다. {'query': '연봉 5천만원 세금', 'context': [Document(id='9814d06b-07f0-47e3-866c-fdf3940e2649', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='5년 이하: 30만원 → 납입연수\n5년 초과 10년 이하: 150만원 + 50만원 × (납입연수 - 5년)\n10년 초과 20년 이하: 400만원 + 80만원 × (납입연수 - 10년)\n20년 초과: 1,200만원 + 120만원 × (납입연수 - 20년)\n\n② 직장근로자 초과관세환급금을 분배하여 지급받는 경우 세액의 계산 방법 등 필요한 사항은 대통령령으로 정한다. \n<대통령 2014. 12. 23.>\n<전문개정 2009. 12. 31.>\n제64조(부동산매매업자에 대한 세액 계산의 특례)\n1) 대통령령으로 정하는 부동산매매업(이하 “부동산매매업”이라 한다)을 영위하는 거주자가 이하 “부동산매매업자”라 한다)로서 종합소득세법에 제104조제1항제1호(본항을 포함한다) 및 제103조 또는 같은 조 제7항 각 호의 어느 하나에 해당하는 자산의 매매자익(이하 “주택등매매차익”이라 한다)이 있는 자의 종합소득 산출세액은 다음 각 호의 세액 중 많은 것으로 한다. \n<개정 2014. 12. 23., 2017. 12. 19., 2020. 12. 29.>\n1. 종합소득 산출세액\n\n다음 각 목에 따른 세액의 합계액\n 가. 주택등매매차익에 따른 세율을 적용하여 산출한 세액의 합계액\n 나. 종합소득세법 제55조에 따라 주택등매매차익에 대한 개별세액을 공제한 금액을 과세표준으로 하고 이에 제55조에 따른 세율을 적용하여 산출세액'), Document(id='74dc15eb-b151-49b8-9106-1399b7722dd3', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='1. 근속연수에 따라 정한 다음의 금액\n근속연수 | 공제액\n--- | ---\n5년 이하 | 100만원 공제소득\n5년 초과 10년 이하 | 500만원+200만원×(근속연수−5)\n10년 초과 20년 이하 | 1천500만원+250만원×(근속연수−10)\n법제처 | 31 | 국가법령정보센터'), Document(id='1c1ccbad-e1fe-45f7-b08f-223a475212c4', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='소특별판\n경우에는 100분의 30에 해당하는 금액을 해당 과세기간의 종합소득세법에서 공제한다. \n<개정 2014. 12. 23., 2016. 12. 20., 2017. 12. 19, 2021. 12. 8, 2023. 12. 31.>')], 'answer': AIMessage(content='연봉 5천만원의 세금은 공제 항목(4대보험, 근로소득공제, 인적공제 등)에 따라 달라져 정확히 한 숫자로 말하기 어렵습니다. \n제공된 자료만으로는 5천만원 연봉의 실제 세액을 계산할 수 없습니다. \n원하시면 **연봉 5천만원, 1인 가구/부양가족 여부** 기준으로 대략 계산해드릴게요.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 108, 'prompt_tokens': 848, 'total_tokens': 956, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-5.4-mini-2026-03-17', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-DtSMXJU8oQmhDi4TWrlNkXhmwuADF', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--019eedff-fd63-79f1-bb50-9fe5bb58b7c8-0', tool_calls=[], invalid_tool_calls=[], usage_metadata={'input_tokens': 848, 'output_tokens': 108, 'total_tokens': 956, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})} 결국 답변은 정보가 부족하다는 것 같아 보이는데, retrieve 할 때, k의 개수도 4로 늘려보았지만 답변은 같았습니다. 이러한 경우 어떻게 하는 게 답변을 개선하기 좋을까요?
해결됨
실무에 바로 적용하는 Spring AI: Spring 서비스에 챗봇·RAG·MCP 도입하기
윈도우 환경에서 가상환경 만들기 및 파이썬 MCP 설치 명령어 1. 파이썬 최종 명령어만 정리 인텔리제이 Terminal에서 그대로: py --version py -m venv venv .\venv\Scripts\Activate.ps1 python -m pip install --upgrade pip python -m pip install mcp python -m pip install mcp_weather_server python -m mcp_weather_server 설치 잘 되었는지 확인 방법 확인은 아래 명령어로 해봐. python --version python -m pip show mcp python -m pip show mcp_weather_server Name , Version , Location 이런 정보가 나오면 설치 성공이야. 그리고 실행했을 때: python -m mcp_weather_server 이 명령어 입력 후 아무 에러 없이 터미널이 멈춘 것처럼 대기 상태 면 정상일 가능성이 높아. MCP 서버가 실행 중이라 입력창이 바로 안 돌아오는 게 맞을 수 있어. 중지하려면: Ctrl + C 정리하면: 1. (venv) 표시 있음 → 가상환경 활성화 성공 2. pip show mcp_weather_server 결과 나옴 → 설치 성공 3. python -m mcp_weather_server 실행 후 에러 없이 대기 → 서버 실행 성공
