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해결됨
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
강의를 볼 때는 이해가 되는데, 막상 퀴즈를 풀려고 하면 어떻게 접근해야 할지 머릿속에서 잘 떠오르지 않습니다. 코드를 작성하는 데도 시간이 오래 걸리고, 결과를 보면 제가 짠 코드가 스스로 보기에 만족스럽지 않을 때가 많습니다. 자바를 처음 배울 때 이런 고민이 드는 것이 당연한 걸까요?
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
| 이런 파이프라인 문법 수업중에 보이는 how-to-guides의 링크가 어디인가요? 공식문서가 많이 업데이트 되었는지 수업 전반으로 일치하는 부분 찾기가 너무 힘드네요...
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
new_question 이 ''연봉 5천만원인 거주자의 소득세는 얼마인가요?'' 이라는 질문만 내놓고, 답은 내놓지 않습니다 %pip install python-dotenv langchain langchain-upstage langchain-community langchain-text-splitters langchain-pinecone docx2txt from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1500, chunk_overlap=200, ) loader = Docx2txtLoader('./tax.docx') document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) from dotenv import load_dotenv from langchain_upstage import UpstageEmbeddings # 환경변수를 불러옴 load_dotenv() # OpenAI에서 제공하는 Embedding Model을 활용해서 `chunk`를 vector화 embedding = UpstageEmbeddings(model="embedding-query") from langchain_pinecone import PineconeVectorStore # 데이터를 처음 저장할 때 index_name = 'tax-upstage-index' database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embeddin g, index_name=index_name) query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' # `k` 값을 조절해서 얼마나 많은 데이터를 불러올지 결정 retrieved_docs = database.similarity_search(query, k=3) retrieved_docs from langchain_upstage import ChatUpstage llm = ChatUpstage() from langchain_core.prompts import PromptTemplate prompt_with_template = '아래 질문에 답변해주세요:\n\n {query}' prompt_template = PromptTemplate(template=prompt_with_template, input_variables={"query"}) from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate dictionary = ["사람을 나타내는 표현 -> 거주자"] prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f""" 사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요. 만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다. 그런 경우에는 질문만 리턴해주세요 사전: {dictionary} 질문: {{question}} """) dictionary_chain = prompt | llm | StrOutputParser() tax_chain = {"query": dictionary_chain} | prompt_template new_question = dictionary_chain.invoke({"question": query}) new_question RetrievalQA 가 사라져서 PromptTemplate 랑 Pinecorn으로 어떻게든 대체하려고 했는데 엉망이 된거 같습니다. ㅠㅠ 어떻게 하면 답까지 내놓게 할 수 있을까요?
해결됨
한시간으로 끝내는 LangChain 기본기
안녕하세요, 일단 책 출간하는 점 축하드립니다. 그리고 여쭤볼 사항이 있습니다. 제이쓴님의 "AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵" 강의를 전부 구매했고, 현재 한시간으로 끝내는 LangChain 기본기만 전부 들은 상태입니다. 지금까지 나온 강의는 다 듣고 복습하는 느낌으로 책을 읽는 게 좋을까요? 1) AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵 -> 책 -> 신규강의 2) 책 -> AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵 + 추후 신규강의
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
안녕하세요. 강의 도중에 세법 pdf => 마크다운 변경후에 Spliiter로 분할하면, 표가 짤려서 답변이 생성이 잘 안될수도 있다고 하셔서 txt로 진행한다고 하셨는데.. 전 궁금한게 txt도 마차가지로 스플릿을 하더라도 짤리지 않나요..? text_spliters = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1500, chunk_overlap = 100, separators=['\n\n','\n'] ) 청크사이즈가 1500 이니까 뭔가 표랑 경계선이 겹치게 되면 txt도 마찬가지 짤리는게 아닐까.. 생각이 들어서요
미해결
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
static이 뭐였는지 기억이 안나요 ㅜㅜ강의에서 어떤경우에 쓰는지 말씀해주셨던거 같은데 어디인지 기억이 안나요 ㅠㅠ
미해결
graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
지식그래프(KG) 검색 - 전문 검색에서 fulltext index 생성이 안됩니다. 여러번 실행해도 동일합니다. 아래 3개 중 movie_title_tagline_fulltext만 생성되고 movie_title_fulltext와 person_name_fulltext는 실행해도 반응이 없습니다. SHOW FULLTEXT INDEXES를 실행하면 movie_title_tagline_fulltext만 표시됩니다. Neo4j 버전: 버전 2.1.1(2.1.1) Neo4j는 Desktop 버전으로 실행했습니다. [참고] 실행 파일: KG_P1_03_neo4j_movie_03_full-text_search.ipynb [스크립트] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_tagline_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title, m.tagline] CREATE FULLTEXT INDEX person_name_fulltext IF NOT EXISTS FOR (p:Person) ON EACH [ p.name ]
미해결
스프링 부트와 리액트로 구현하는 보안 JWT 로그인
강사님 세션 9에서 Secretes Manager나 Parameter Store 를 현업에서도 깃허브 액션 하고 같이 쓰나요? 이거 궁금해서 질문드립니다.
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
gpt 유료 버전을 결제해야 하는 걸까요? 무료로는 불가능 할까요?
해결됨
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. 일단 현재 yml 강의 자료 기준으로는 trasaction rolled back에 대한 로그가 찍히질 않는데, 해당 옵션을 추가해봤습니다. org.springframework.orm.jpa: trace #JPA 트랜잭션 관련 로그 그랬더니 찍히긴 하던데 약간 이상하게? 찍힙니다. 2026-01-07T02:05:57.767+09:00 DEBUG 5469 --- [ Test worker] o.s.orm.jpa.JpaTransactionManager : Initiating transaction rollback 2026-01-07T02:05:57.767+09:00 DEBUG 5469 --- [ Test worker] o.s.orm.jpa.JpaTransactionManager : Rolling back JPA transaction on EntityManager [SessionImpl(1610625797<open>)] 혹시나 다른 옵션이 있을까? class가 아니라 SessionImpl? 이렇게 나오네요. 이건 제가 공식 문서를 봐봤는데, 다른분들께 도움이 될까 싶어서요, 나중에 자료도 업데이트 해주시면 좋을 것 같아요! https://github.com/gavlyukovskiy/spring-boot-data-source-decorator?tab=readme-ov-file#quick-start 현재 저는 부트 4 버전을 사용중인데, 4버전 부터는 p6spy를 1.10.0 이 아닌 2.0.0으로 해줘야 합니다! implementation 'com.github.gavlyukovskiy:p6spy-spring-boot-starter:2.0.0' 현재 자료 기준은 1.10.0이라 수정해 주시면 좋을 것 같습니다! (그리고 3버전도 1.12.1 로 올라갔습니다!) 사실 2번은 질문이라기 보다는 알려드리고 싶은 부분이었고, 1번만 트랜잭션 로그를 다르게 찍는 방법? 이 있는지 궁금합니다.
미해결
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
안녕하세요, 하기 코드 중에서 it는 list.iterator의 return값을 담은, 또 다른 Iterator로 판단됩니다. 저는 그 다른 it를 while 돌려서 (알 수 없음)을 모두 삭제했습니다.(첫 번째 while문) 그러고나서 다시 it = list.iterator 코드를 입력하면, 사실상 앞에서 (알 수 없음)을 삭제했던 작업은 다 날아가고 새로운 Iterator return값으로 덮어 씌워지고, 이후 두 번째 while문에서는 (알 수 없음)도 모두 출력되어야 하는 상황으로 이해되는데 그렇지 않고 강사님께서 의도하신대로 정상 출력되더라고요. 혹시 사유가 어떻게 되나요? 자바에서 x = A 라는 수식은 x에 A값을 집어넣는 게 아닌가요? x는 A의 메모리 주소를 가리키고 x를 수정하면 A 내부 값이 함께 수정되는건가요?? // (알 수 없음) 데이터 삭제 it = list.iterator(); while (it.hasNext()) { String s = it.next(); if (s.contains("(알 수 없음)")) { it.remove(); } } // 삭제 정리된 데이터 재순회 it = list.iterator(); // 데이터 삭제 간 맨 마지막으로 가 있는 위치 초기화 while (it.hasNext()) { System.out.println(it.next()); }
미해결
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
int[] size = {250, 255, 260, 265, 270, 275, 280, 285, 290, 295}; for (int i = 0; i < size.length; i++) { System.out.println("사이즈 " + size[i] + " (재고 있음)"); } 사고력이라고 칭하는게 맞는지는 모르겠지만 위에 코드가 제 코드 인데요. 부끄럽지만 이건 앞으로 보나 뒤로 보나 생각하는 힘이 부족 한거 같아요. 퀴즈를 풀기전 배열을 배우는 것도 그렇고 이해가 잘 안되었지만 꾸역꾸역 어떻게든 이해를 해서 퀴즈를 풀었는데 선생님께서 말씀하신 효율적이고 빠르게 적용할수 있는 코드가 제 머리에선 도무지 나오지 않습니다ㅠㅠ 퀴즈 풀이를 볼때 250 + (5 * i) 이 코드만 보고 와 어떻게 저렇게 풀 생각을 하지 라는 생각을 하곤 합니다. 여기까지 오면서 오랫동안 쉴때도 있고 복습도 틈틈히 할 때도 있었습니다. 퀴즈 풀이에서 최대한 선생님 코드를 보며 왜 이런 식으로 적으셨을까 생각하며 이해를 할때도 있었습니다. 근데 한 챕터 한 챕터 갈 수록 이해하는데 오래 걸려서 사고력 키우는 법이 따로 있는지 여쭈어봅니다ㅠㅠ
미해결
2026 코딩테스트 올인원 [JAVA]
안녕하세요! 다름이 아니라 , compareTO 랑 comparable관련 설명이 있을까요 ? 개인적으로 이해가 정확히 안가서...ㅎㅎ... 감사합니다!
미해결
처음 해보는 맞춤형 LLM 만들기 – LoRA & QLoRA 파인튜닝 입문
타임아웃 에러 때문에 마지막 실습이 어렵습니다. ==((====))== Unsloth 2026.1.2: Fast Llama patching. Transformers: 4.57.3. \\ /| Tesla T4. Num GPUs = 1. Max memory: 14.741 GB. Platform: Linux. O^O/ \_/ \ Torch: 2.9.0+cu126. CUDA: 7.5. CUDA Toolkit: 12.6. Triton: 3.5.0 \ / Bfloat16 = FALSE. FA [Xformers = None. FA2 = False] "-____-" Free license: http://github.com/unslothai/unsloth Unsloth: Fast downloading is enabled - ignore downloading bars which are red colored! --------------------------------------------------------------------------- TimeoutError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1173 try: -> 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: 6 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in wrapper(*args, **kwargs) 774 elif effective_backend == "process": --> 775 return _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, 776 start_method=start_method, kill_grace=kill_grace) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, start_method, kill_grace) 701 proc.join() --> 702 raise TimeoutError(f"Timed out after {seconds:g}s") 703 except KeyboardInterrupt: TimeoutError: Timed out after 120s During handling of the above exception, another exception occurred: TimeoutError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-2933263888.py in <cell line: 0>() 4 5 # ✅ STEP 1: 모델 및 토크나이저 로딩 (Unsloth LLaMA 3.1 8B 기준) ----> 6 model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( 7 model_name = "unsloth/Meta-Llama-3.1-8B", 8 max_seq_length = 2048, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/loader.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, load_in_8bit, load_in_16bit, full_finetuning, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, trust_remote_code, use_gradient_checkpointing, resize_model_vocab, revision, use_exact_model_name, offload_embedding, float32_mixed_precision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, qat_scheme, load_in_fp8, unsloth_tiled_mlp, *args, **kwargs) 582 load_in_8bit_kwargs = False 583 --> 584 model, tokenizer = dispatch_model.from_pretrained( 585 model_name = model_name, 586 max_seq_length = max_seq_length, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/llama.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, model_patcher, tokenizer_name, trust_remote_code, revision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, unsloth_vllm_standby, num_labels, qat_scheme, **kwargs) 2202 model_patcher.pre_patch() 2203 # For debugging - we use a download counter to see if environments are not breaking or if HF is down -> 2204 get_statistics(kwargs.get("local_files_only", False)) 2205 2206 if dtype is None: /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in get_statistics(local_files_only) 1212 disable_progress_bars() 1213 disabled = True -> 1214 _get_statistics(None) 1215 _get_statistics("repeat", force_download = False) 1216 total_memory = ( /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: -> 1176 raise TimeoutError( 1177 "Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :(\n" 1178 "Check https://status.huggingface.co/ for more details.\n" TimeoutError: Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :( Check https://status.huggingface.co/ for more details. As a temporary measure, use modelscope with the same model name ie: ``` pip install modelscope import os; os.environ['UNSLOTH_USE_MODELSCOPE'] = '1' from unsloth import FastLanguageModel model = FastLanguageModel.from_pretrained('unsloth/gpt-oss-20b') ``` 해결 방법이 있을까요? 강사님...
미해결
3. 웹개발 코스 [스프링 프레임워크+전자정부 표준프레임워크]
안녕하세요~ 강의를 구매했는데 신규강의가 있는 줄 미처 확인하지 못했네요 loverain1541 지메일로 메일하나 보냈는데 확인 부탁드립니다
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
현재 강의에서 예시로 보여주신 프로젝트 구조가 현업에서도 주로 사용하는 구조일까요?? 현재 멀티모듈 구조가 아닌 별도 repository 구조에서 업무를 진행하고 있어서 궁금하네요. 현업에선 다른 구조를 사용한다면 예시도 말씀해주시면 감사할것 같습니다.
미해결
토비의 클린 스프링 - 도메인 모델 패턴과 헥사고날 아키텍처 Part 1
안녕하세요! 수업 잘 듣고 있습니다. PT하실때 쓰신 툴이 무엇일까요? 너무 깔끔하고 좋은 것 같습니다.
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 1편
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] pc에서는 이렇게 강의 내내 검은 화면만 나옵니다.다행히 앱에서는 정상적으로 재생이 되어서 모바일로 수강하긴 했는데요, 왜 그런건가요?? 인터넷 연결은 두기기 다 같은 와이파이로 정상적인 인터넷 연결되어있었습니다
해결됨
카카오 면접관이 알려주는 MSA 관점에서의 분산 트랜잭션 패턴
강의의 시퀀스 다이어그램을 보았을 때, 2가지 정도 질문 드립니다. 1) stateless 요청에서 상태값의 전달 관련 일반적으로 웹과 같이 stateless 한 서비스를 고려했을 때, 비동기 처리로 인해 주문서비스가 고객의 주문요청에 대해 (이후의 수행작업과 상관없이) 즉시 리턴하게 되는 것이 예상되는데요. (위 그림에서는 동기적인 flow 로 주문완료 응답을 end point 유저에게 전달하는 것으로 보이긴 합니다만) 주문 완료 페이지에서 주문한 상품 정보나 결제 수단의 상태값 전/후 를 보여주는건 어떤 식으로 동작하게 될까요? 가령, 실물 상품이 아닌 연속선상의 사이버 재화(ex: 네이버포인트 등)를 지급해야하는 입장에서 주문 이전의 재화 정보와 주문 요청 후(최종적으로 트랜잭션 완료된 후의) 증/감 재화 정보를 유저에게 보여주어야 할 수도 있는데, 뒷단의 비동기 작업(이벤트 subscribe)을 수행하는 스레드랑 최초 주문 요청을 받는 요청스레드가 다른 부분에서 고려해야할 것이 더 있을 것 같은데요. 얼핏 생각했을 때는, 사용자에게 즉시 내려주는 응답 페이지는 PENDING 에 해당하는 페이지 UI 로 (ex: 결제 진행중... 표시) 전달하고, 사용자 PENDING 페이지 (클라이언트)에서 몇초 단위의 주기적인 서버 요청 등으로 완료 이벤트를 조회 하도록 처리하여 완료페이지로 리다이렉션 처리되는 방식이 될까요? 이 때, 중간 상태값은 별도 캐시서버등에 저장을 해야 할 것이고요. (리다이렉션 되는 완료페이지와 PENDING 페이지의 state가 또 다르므로) 2) 메시지 브로커(카프카) 를 쓸 때 고려사항 주제랑 좀 벗어난 걸 수는 있는데요, 보통 메시지 발행의 정확성을 위해 CDC (Change Data Capture) 를 설정하는 것이 일반적인 방식으로 알고 있습니다. 다만, 현재 서비스중인 DB 의 설정이나 부하 이슈로 CDC 를 쓰지 못하는 경우에는 어떤 방식으로 처리가능할지가 궁금합니다.
해결됨
카카오 면접관이 알려주는 MSA 관점에서의 분산 트랜잭션 패턴
11번 강의처럼 첨부파일 내려받았을 때 시퀀스 다이어그램 이미지 등이 없는 경우가 종종 존재합니다. 첨부파일이 없는데 아이콘표시가 달린건지 누락된건지 알 수 있을까요?
