하이딩과 static, 상속 관련해서 질문이 있습니다. 일반적인 상속 상황을 가정할 때 부모, 자식에게 둘 다 있는 메서드(즉, 오버라이딩): 자식꺼 사용 부모, 자식에게 둘 다 있는 static 메서드: 부모꺼 사용 부모, 자식에게 둘 다 있는 변수: 객체의 자료형(Parent p = new Child();의 경우 Parent의 변수 사용, Child c = mew Child();의 경우 Child의 변수 사용)에 맞는 변수 사용 이 맞을까요?
url = "https://finance.naver.com/item/sise.nhn?code=352820" pd.read_html(url, encoding='cp949') AttributeError: 'SoupStrainer' object has no attribute 'name' 상기와 같이 코드 실행시 에러가 발생합니다.. 원인을 알려주십시요
강사님 안녕하세요. 크게 중요하지는 않지만, 강사님이 촬영하신날과 버전이 다른건지 n8n 내 기본 기능 관련해서 질문이 있는데요. 1. overview 내에서 project 별로 delete 버튼이 없는데, 별도 셋업이 필요할까요? project 내부에서 save 기능이 없습니다. 자동으로 저장이 되는것같긴한데, 이또한 별도셋업이 필요한지 궁금합니다.
========================================= [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. '클래스 도입'이라는 강의 16:25 쯤 강사님이 "마치 method을 호출하고 반환한 것처럼 끝나고 나면 참조값을 딱 반환합니다. " 라고 하셨는데 매서드를 호출하고 반환할 때 원래 위치로 돌아가는 것이 참조값을 반환해서 라고 이해하면 될까요? 무슨 말인지 잘 이해가 안 됩니다.
안녕하세요. 강의 수강 중 중간중간에 일이 생겨 이제서야 빠르게 복습하고 다시 수강하고 있는 수강생입니다. 저는 강의에서 사용되었던 코드를 실행했을 때, 평가 실행 시 "KeyError" 오류가 발생되었습니다. 많은 분들께서 따라하는 과정에서 저와 같은 오류를 마주하고 Langsmith Docs를 열어보셨을 것 같습니다. 다만 강의에서 다루는 코드와 현재 시점에 Langsmith Docs에 작성된 튜토리얼 코드는 많은 부분이 변경되었기에 현재 시점의 Langsmith Docs에서 다루는 LLM Evaluator 구현 시 포인트와 함께 Upstage를 사용한 방법을 정리하여 공유드리려합니다. 참고로 현재 시점의 Langsmith Docs는 아래 링크의 문서이며, 이하 설명에서는 Langsmith Docs를 Docs로 부르겠습니다. https://docs.langchain.com/langsmith/evaluate-rag-tutorial 1. Evaluator 종류 - 현재 Doc에서는 다음과 같은 평가 지표에 대한 예시를 제공하고 있습니다. 1) 정확성(Correctness): LLM의 답변이 실제 답변과 얼마나 유사하고 정확한지 측정 2) 관련성(Relevance): LLM의 답변이 사용자의 질문과 얼마나 관련있는지 측정 3) 근거성(Groundedness): LLM의 답변이 검색된 데이터의 맥락과 얼마나 일치하는지 측정 4) 검색 관련성(Retrieval relevance): 입력된 질문과 검색된 데이터는 얼마나 관련있는지 측정 2. 데이터 셋 형식 변경 - 현재의 Docs에서는 다음과 같은 데이터 셋 형식을 사용하고 있습니다. # Define the examples for the dataset examples = [ { "inputs": {"question": "How does the ReAct agent use self-reflection? "}, "outputs": {"answer": "ReAct integrates reasoning and acting, performing actions - such tools like Wikipedia search API - and then observing / reasoning about the tool outputs."}, }, ... ] - 따라서 강의에서 제공된 데이터 셋을 다음과 같이 변경할 수 있습니다. Docs의 Evaluator에서는 'contexts' 를 사용하진 않는 것 같지만 기존 데이터 셋의 내용에 맞추어 수정한 점은 참고바랍니다. examples = [ { "inputs": {"question": "제1조에 따른 소득세법의 목적은 무엇인가요?"}, "outputs": {"answer": "소득세법의 목적은 소득의 성격과 납세자의 부담능력에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지하는 것입니다."}, "metadata": {"contexts": "제1조(목적) 이 법은 개인의 소득에 대하여 소득의 성격과 납세자의 부담능력 등에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지함을 목적으로 한다."}, }, ... ] 3. Upstage Model을 사용하는 방법 - 현재의 Docs에서는 각 단계에서 LLM을 선언하는 부분에서 다음과 같이 'ChatOpenAI()' 함수를 사용하고 있습니다. # Rag-Bot from langchain_openai import ChatOpenAI ... llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=1) # Evaluators grader_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=0).with_structured_output( ... ) - 따라서 다음과 같이 'ChatUpstage' 라이브러리를 import한 후, 'ChatOpenAI()' 함수를 사용하는 부분을 'ChatUpstage()' 함수로 변경해주면 됩니다. 'Rag-Bot' 코드를 작성하는 셀에서 'ChatUpstage' 라이브러리를 import한다면 이하 코드에서는 일일이 import하지 않아도 되며, 'ChatOpenAI()' 함수에서 사용하던 'temperature=1' 인자는 제거해도 무방했습니다. # Rag-Bot from langchain_upstage import ChatUpstage ... llm = ChatUpstage(model="solar-pro3") # Evaluators grader_llm = ChatUpstage(model="solar-pro3").with_structured_output( ... ) 제가 수정한 전체 코드, 코드별 설명과 변경된 데이터 셋 파일은 아래 링크에 업로드해두었으며, 참고하시면 좋을 것 같습니다. https://github.com/C0deH4ter/llm-application/tree/main/5.1%20Upstage%20Challenge
1) 이미지 5개 생성으로 한바퀴 돌리고 영상 생성 때마다 이미지 요청 가지 않도록 pin으로 고정했음(초록색 형광펜) 2) 그 이후 영상 생성하기 위해 get lows in sheet 눌러서 excute 눌렀는데 노란색 형광펜 표시된것처럼 무한정 돌아갑니다 10번까지 되길래;;중지 처리햇는데 어떤 부분이 잘못된걸까요?
운영체제 관점의 실제 모니터 명세는 조건변수를 추가할 수 있습니다. synchronized는 자바가 구현한 모니터인데 조건변수의 추가가 불가능해서 생산자 소비자 문제를 해결할 수 없습니다. ReentrantLock은 자체적으로 구현한 락을 사용하지만 그 락의 구현은 실제 조건변수를 추가할 수 있는 모니터의 명세를 따르고 있어 모니터를 구현했다고 할 수 있습니다. 모니터는 CAS를 내부적으로 사용합니다. CAS를 반복문으로 돌리며 바쁜대기를 하거나 Park로 락을 획득하고 반환합니다. 원자적 연산도 CAS를 구현하지만 단순 속도가 synchronized와 ReentrantLock보다 더 빠른 이유는 락의 존재 유무입니다. 혹시 제가 이해한 내용들이 맞을까요?? 현재 81강까지 들었습니다!
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. 영상에선 정렬되서 나오는데 제 DB에서는 price부터 나오네요 코드 에러는 없고 넣으면 들어가는데 보기좋게 정렬되게 만들고 싶은데 어떻게 해야할까요?
anaconda 홈페이지에서 기존 indivisual 설치가 되지 않아 Q&A 에 답변 해주신 miniconda를 설치 하였습니다. 설치후 cmd를 치니 anaconda prompt 가 떳고 여기서 python --version을 확인하니 python만 써지고 버전은 나오지 않네요. 3.14.3 version을 설치 한 상태 입니다 . 혹시 몰라 mkdir 와 jupyer note book 까지 진행 해 봤지만. 더이상 강의를 따라갈수가 없네요 .. 아래는 prompt 화면 입니다 .