'도커 기반 HTTPS 보안 서버 구축과 서브 도메인 리버스 프록시 설정법' 강의 보고 있습니다. 자세히 설명해주셔서 감사합니다. (저는 생초보인데도 이정도면 잘따라하는거 같아요) 다만 Nginx Proxy Manager - SSL Certificates 메뉴를 누르는 부분 (강의 11:30) 이 홈페이지 UI 가 바뀐것 같습니다 (아니면 제 설정값 예를들면 docker-compose.yml 내용같은? 것이 변하면 저 UI가 바뀔수 있나요?) SSL Certificates -> Certificates 로 메뉴가 변경된것 같고 "Add SSL Certificate" 분홍색 버튼이 없고 아래 스크린샷 처럼 나옵니다. 변경된 UI 에 대해서 설명을 한번 확인해주실 수 있나요? 복잡한 내용을 간략하게 지름길만 설명해주셔서 감사합니다.
call n8n workflow tool의 input에 query가 없어요. 그냥 그래도 강의대로 004-1-search에 query로 작성하니 동작은 잘 햇습니다. 궁금한 점은 call node에서 input에 qeury가 없는데 실제 검색 node에서는 어떻게 검색이 동작하는지 궁금합니다. 아니면 call node에서 query 정보를 확인할 수 있는 방법이 따로 있는건가요?
안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다. 강의에서 이해가 안되는 부분이 생겨 질문드립니다. 2.4 답변을 검증하는 self rag 에서, hallucination을 판단하는 부분에 대한 질문입니다. node가 hallucination을 잘 판단하지 못하자, 강의에서는 크게 3가지 조치를 취하셨는데요 hallucination prompt 직접 작성 hallucination_llm의 temperature = 0 으로 설정 generate_llm의 max_completion_tokens를 100, 50 으로 감소 근데 저는 강의대로 따라해도, 계속 hallucinated, not hallucinated가 번갈아가면서 나오더라고요. max_completion_tokens을 100 --> 70, 50으로 감소시켜도, test하는 셀을 여러번 돌리면 hallucinated, not hallucinated가 번갈아가면서 나옵니다. 답변 내용을 보면, 저의 answer는 5천만원에 대한 소득세를 624만원으로 잘 계산을 하는데 check_hallucination만 판단을 잘 못하는것 같았습니다. 답변을 "소득세는 624만원입니다." 이런 식으로만 짧게 대답을 하다보니, hallucination에 대한 판단을 잘 못하는것 같다는 느낌을 받았습니다. 그래서 chatgpt의 도움을 받아서 아래와 같이 수정을 하니 hallucination에 대한 판단은 일관되게 not hallucinated로 판단하더라고요. generate_llm의 max_completion_tokens를 200, 300 정도로 증가 generate_prompt를 직접 작성하면서, 작성할때 답변에 대한 근거 도 같이 제시하라고 지시 아마도 답변에 대한 근거가 같이 제시되면서 hallucination에 대한 판단에 도움을 준 것 같습니다. 그런데 문제가 있습니다 ㅠ 소득세 계산을 잘 못합니다. 수업 코드로 하면 소득세 계산은 624만원으로 매번 잘 계산을 하지만, 이렇게 바꾸는 경우 소득세 계산이 맞을때도 있고 틀릴때도 있습니다. 그럼 현실에서는 max_completion_tokens 을 150, 100 이렇게 조절해가면서 중간의 타협점?을 찾는 것이 방법인지요? 아니면 제 방법이 틀린 것인지, 다른 방법이 있는 것인지 코멘트 해주시면 감사하겠습니다.
강의 잘 듣고 있습니다. 현재 문서를 읽어 agent로 구현하는 학습까지 완료했는데요(17강) gpt 4.0을 활용하여 agent를 구현해 질문을 하는 것과, chatgpt 웹을 켜서 문서를 올려 질문하는 것에 어떤 차이가 있나요? 보안의 차이나 프롬프트를 잘쓰면 성능이 웹gpt보다 좋아지나요? 주어진 서비스를 사용하지 않고 이걸 구현해야하는지가 명확하게 이해가 안되서요. 감사합니다.
react-router-dom 을 사용한 후부터 랜더링되는 하단의 모든 컴포넌트에 react를 import하지 않으면 오류가 발생하거든요 그런데 이전에는 분명 안 이랬어서.... import를 하면 되니까 개발이 안 되는 건 아닌데 강의를 계속 듣다 보니 강사님은 import하지 않으셔도 되는 거 같아서 궁금해서 물어봅니다. 버전 차이 때문일까요? 제가 무슨 설정을 잘못한 걸까요? 버전은 아래와 같습니다.. "dependencies": { "react": "^19.2.0", "react-dom": "^19.2.0", "react-router-dom": "^7.10.1" },
안녕하세요, 강사님. 빅데이터 파일럿 프로젝트 강의를 수강 중입니다. 현재 강의 내용대로 Server01과 Server02를 모두 실행했고, http://server.hadoop.com:7180 주소로 클라우데라 매니저에 접속을 시도했는데 웹 페이지 자체가 열리지 않습니다. 또한 강의 자료에서 로그인 아이디와 패스워드 정보도 찾을 수 없었습니다. 혹시 클라우데라 매니저 기본 접속 주소 기본 로그인 아이디와 패스워드 접속이 되지 않을 때 점검해야 할 설정 을 알려주실 수 있을까요? 처음 환경을 구성하는 단계라서 안내해 주시면 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다.
안녕하세요. n8n 워크플로우를 작성 후 workflow 를 실행하면 Tools로 추가한 Search Tools 외에는 전부가 제대로 동작합니다. Search Tools를 개별로 실행하면 정상 동작하는데, workflow 에서는 실행이 스킵되고 있습니다. 원인이 뭘까요?
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain 이 부분에서 에러가 납니다 TypeError: Fields of type "<class 'langchain_core.runnables.base.Runnable'>" are not supported.,
18강에서 loop over Items를 돌리면 해당 프롬프트가 5개가 나왔다고 한다면 3개까지만 이미지를 생성하고 이후에는 Problem in node ‘Call 'Blog-Image-Maker'‘ The service is receiving too many requests from you 와같은 에러 문구가 뜹니다. replicate에 크레딧이 충분히 있는데도 이러네요 replicate서버 문제일까요? 아니면 빌링 설정 문제일까요?
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 강의를 보며 소스코드를 실행하고 있는데, 3.6 강의에서 수업에 나온 영상과 다르게 코드가 작동하는 부분이 있어서 질문드립니다. agent가 제시한 도구는 그대로 사용하되, args를 바꾸는 경우 수업에서는 아래 코드를 쓰면 바로 요약된 AIMessage가 작성되도록 진행이 되는데, for chunk in graph.stream( Command(resume={"action": "update_args", 'data' : {'query' : "Large Language Model : A Survey 논문의 내용을 검색해서 요약해주세요"}},), config, stream_mode="updates", # values가 아니다. 수정할때는 updates ): print(f'chunk == {chunk}') 저는 아래와 같이 나옵니다. 여기에서 continue를 해도 계속 같은 메시지가 무한반복이 되어버리는 현상이 나옵니다; agent가 제시한 도구를 바꾸는 경우 이 경우에도 위에 처럼 continue를 했음에도 불구하고 계속 "이렇게 진행하면 될까요?" 를 물어보는 현상이 나옵니다. 계속 continue를 해도 같은 현상이 반복되고요 혹시 선생님도 같은 오류가 발생하는지 확인이 가능하실까요? 혹시 이런 오류는 어떤 이유때문에 발생하는 것인지도 답변이 가능하시면 정말 감사하겠습니다. llm 모델을 small_llm이 아니라 일반 llm으로 하니 정상적으로 나오네요. small_llm의 한계 때문에 다음 단계로 못넘어가는 것일까요? 다음 단계로 넘어가는건 비교적 쉬운 task 같은데 small llm의 어떤 부분? 때문에 이런 무한 loop 오류가 발생하는 것인지도 궁금합니다. 답변이 가능하신 선에서 말씀해주시면 감사하겠습니다.
