Redis Pub/Sub 구독을 통해 Redis 갱신 시 Sub로 구독 중인 각 서버에 캐시 무효화 및 강제 갱신 시키는 구조는 잘 안쓰이나요? 이 방법도 네트워크 순단 시 fire and forget, 구현 복잡도가 높음 등의 문제가 있긴한데 실무에서는 Pub/Sub을 잘 안쓰는지 궁금합니다.
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
def get_conversation_context(self, limit=10): docs = list( self.db.collection(self.collection_name) .order_by("timestamp", direction="ASCENDING") .limit(limit) .stream() ) if not docs: return "이전 대화 없음" context = "=== 최근 대화 기록 ===\n" for i, chat in enumerate(docs, 1): context += f"{i}. 사용자: {chat.get("user_message")}\n" context += f" 봇: {chat.get("bot_response")}\n\n" return context 이 함수에서 timestamp로 정렬해서 가져오는데 최근 대화 10건을 가져오려면 ASCENDING이 아닌 DESCENDING으로 최근 대화내역을 가져와서 reverse로 다시 순서를 오래된 순으로 교체해줘야 맞는거 아닌가요?
안녕하세요, 강사님 우선 좋은 수업 제공해주셔서 좀 더 쉽게 툴을 배우고 있습니다 감사합니다. 다름이 아니라 48강 csv 파일 2개를 어디서 다운로드 받는지 모르겠습니다 session_timestamp.csv user_session_channel.csv 자료 다운로드를 클릭하면 pdf만 다운로드 됩니다 학습 관련 질문을 상세하게 남겨주시면 더 좋습니다. 예를 들어 이해가 안 가는 부분이 있다고 하면 강의에서 어느 부분인지 어떤 부분이 이해가 안되는지 등등 추가 정보가 큰 도움이 됩니다. 그리고 에러가 난다면 어떤 에러 메시지가 나오는지 같이 공유해주세요. 혹시라도 유사한 질문이 있었는지 먼저 확인 부탁 드리겠습니다. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어갔으면 하고 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
제미니님 안녕하세요. 강의를 통해 각 개념 간의 응집성을 높이고, 불필요한 의존성을 줄여 격벽을 세우는 설계를 깊이 있게 연습하고 있습니다. 강의에서 배운 원칙을 적용하여 '리뷰'나 '찜' 같은 개념들이 '상품' 개념을 단방향으로 참조하도록 구조를 잡고 있습니다. 하지만 실제 상품 목록 조회 기능을 구현하다 보니, 설계의 일관성을 유지하기 어려운 상황을 마주하게 되어 조언을 구하고자 합니다. 개념 간 의존성의 역전: 목록 화면에서 '리뷰 수'나 '찜 수'를 함께 보여주거나, 이를 기준으로 상품을 정렬해야 하는 요구사항이 생겼습니다. 이 경우 상품 개념이 본래 몰라야 할 하위 개념(리뷰, 찜 등)의 상태를 알아야만 하는 상황이 발생합니다. API 구성의 어려움: 상세 페이지는 API를 잘게 나누어 클라이언트에서 합성함으로써 개념 간의 독립성을 지킬 수 있지만, 목록의 경우 수십 개의 상품에 대해 매번 각각의 리뷰 수 API를 호출하여 클라이언트가 매핑하는 방식은 어딘가 어색하고 성능과 구현 효율 면에서 의문이 듭니다. 결국 조회를 위해 상품이 다시 리뷰나 찜을 알게 되면, 처음 설계한 개념 간의 단방향 참조 구조가 깨지거나 서로를 참조하는 순환 참조가 발생할 것 같아 우려됩니다. 이처럼 개념 간의 격벽을 유지하려는 설계 원칙과, 여러 개념의 데이터가 한꺼번에 필요한 조회 요구사항이 충돌할 때 어떤 식으로 접근하는 것이 현명할까요? 원칙을 고수하며 우회할 방법이 있을지, 혹은 이런 조회 상황에서는 설계적 타협이 필요한 것인지 견해를 듣고 싶습니다.
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
제목처럼 "구글 ai pro 구독자는 클로드 pro 구독 필요한가요?" 💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요.
안녕하세요, 작년 4월경에 실기 공부를 하기 위해 수강신청을 하였으나 제대로 수강을 하지 못한 수강생입니다.. 올해 6월 실기 시험을 보려고 하는데, 강의 만료 기한이 4월까지여서 수강 연장 문의드릴 수 있을까하여 여쭤봅니다. 이메일은 distiny@naver.com 이고, 일요일날 메일도 드렸습니다. 확인해주시면 감사하겠습니다!
섹션2. LangChain의 주요RAG 컴포넌트 소개 과정에서 다음과 같은 메세지와 함께 진행되지 않습니다. 해결 부탁드립니다. "압축파일이 잘 해제되지 않을 때는 반디집 또는 알집 같은 압축 프로그램을 사용해보시기 바랍니다. 문제가 계속 발생할 경우에는 질문 게시판에 남겨주세요."
pygame 설치가 안되네요 오류 길이는 많이 긴데 note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed to build 'pygame' when getting requirements to build wheel 이게 마지막 오류 문구입니다.
안녕하세요 단건데이터(ex: 로그) 처리의 경우에는 크게 고민하지 않고 MERGE를 사용하여 처리하고 있습니다. 하지만 10~20건 이상의 데이터셋이 들어오는 경우에는 어떤 방식으로 처리하는 것이 더 적절한지 고민이 되어 질문드립니다. 데이터 DELETE -> INSERT 2번의 쿼리 수행(또는 BEGIN으로 1번에 수행) 데이터 STATE (I, U, D 등)를 활용하는 방식 화면에서 데이터에 INSERT / UPDATE / DELETE 상태값을 기반으로 서버에서 DELETE 1회, INSERT 1회, UPDATE N회를 수행 실무에서는 작업 공수 문제로 1번 방식(DELETE -> INSERT)을 선택하는 경우가 많았습니다. 다만 이 방법을 사용하면서 DELETE로 인해 발생하는 DB 블록 낭비 기존 데이터의 CREATE_DATE가 유지되지 않아 UPDATE_DATE와 의미 차이가 사라지는 문제 데이터 관리, 유지보수, 성능 측면에서 어떤 방식이 더 바람직한 선택인지 궁금합니다.
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
pycaret 인코딩 버그가 있는 건지 강사님과 전혀 다른 결론이 나오길래 확인하니 get_config('X_train') 로 확인하여도 데이터가 변환되지 않는 이슈가 있는 것 같습니다. 혹시 pycaret project 하시는 분들도 프로젝트를 버렸다는 말이 나오는데,, 사실이라면 빨리 말씀주시면 다른 공부를 시작할 수 있을 것 같습니다..