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미해결
FastAPI 완벽 가이드
안녕하세요 교수님 강의를 통해 많은 도움을 받고 있는 수강생입니다. 수정 기능 구현 시, 전체 데이터를 Body에 담아 보내는 방식은 대용량 파일이나 멀티파트 폼 데이터 처리 시 효율성이 떨어지는 경험을 했습니다. 그래서 모든 필드를 Optional로 설정하여 부분 수정을 허용하게 하면 벨리데이션(Validation) 로직이 복잡해지는 문제가 발생했습니다. 현업에서는 어떤 식으로 업데이트 코드 스타일을 관리하는 것이 표준인지 교수님의 조언을 듣고 싶습니다. 감사합니다.
해결됨
[매일 완독 챌린지] 저자와 함께하는 <FastAPI로 기획에서 출시까지>
- is_host를 기준으로 호스트 사용자와 게스트 사용자를 구분하는 것은, 가입 당시부터 본인의 역할을 선택하여 구분 짓는 경우에 효과적인 것으로 판단됩니다. 가입 시점부터 역할(게스트/호스트)을 구분 지어서 관리하고자 하는 경우에 적절한 구조라고 생각되며, 호스트의 자격조건이 있거나, 검증이 필요한 서비스라면 이렇게 관리하는 방법이 적절해 보입니다. - 반면, 호스트/게스트의 타입을 캘린더의 존재 여부(또는 갯수)로 정의한다고 하면, 모든 가입자가 가입시에 동일한 자격을 갖는 가입자로서 가입처리가 되고, 추가 단계로서 캘린더를 생성 함으로 써, 호스트와 게스트의 역할을 자유롭게 넘나드는 자유도가 생기는 구조가 될 것 같습니다. - 지금은 커피챗을 목적으로 일정을 조율하는 목적을 갖는 시스템이므로, is_host를 사용하지 않는 결정을 하겠습니다. 전자상거래 시스템같은 판매자와/소비자 처럼 엄격한 구분과 자격을 검증해야 하는 시스템으로 여겨지지는 않기때문입니다. is_host 필드가 없어지는 경우에, 사용자의 상태(또는 역할)을 구분하기 위해서 매번 캘린더의 존재 여부를 확인해야 하지만 앞서 언급한 호스트와 게스트의 역할 변경에 열려있는 점이 중요하게 생각되기 때문입니다. 하지만 모든 가입자가 게스트로 시작하는 만큼 커피챗 호스트를 어떻게 유치할 것인가는 고민이 되는 부분입니다.
미해결
Complete Full-Stack Python Developer Roadmap: Learn FastAPI, React, Database Design API Architecture
안녕하세요. 커리큘럼을 봐도 현재 업데이트된 강의 시간내에 전부 커버가 안되고 있는 것으로 보이는데, 강의는 어느정도 길이로 계획되어있고, 언제 업데이트가 전부 완료될지 예상 시점이 궁금하여 문의드립니다.
미해결
초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
터미널 프로세스를 시작하지 못했습니다.
미해결
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
RSS, 웹 서치 Tool 개발 8분 20초쯤 crewai - trace batch finalization을 확인하는 부분이 있는데, 코드에서 tracing이 켜져있지 않아 출력하지 않게 됩니다. 필요하다면 crew에서 tracing=True를 추가해주어야 하는것 같습니다.
해결됨
[매일 완독 챌린지] 저자와 함께하는 <FastAPI로 기획에서 출시까지>
def create_engine(dsn: str): return create_async_engine( dsn, echo=True, # SQLAlchemy가 실행하는 SQL을 콘솔에 출력하도록 함 ) def create_session(async_engine: AsyncEngine | None = None): if async_engine is None: async_engine = create_engine() 위 코드중 마지막줄 async_engine = create_engine() 여기에 dsn 인자가 없어서 오류 나지 않나요?
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
안녕하세요. 완강하고, 이제는 제가 원하는 주제로 한번 더 수업을 보며 따라하는 중입니다. 첫단계 Basic LLM Chain의 GPT 나레이션 생성하고 Append row in sheet까지 마치고 난 다음에, 제가 구글 시트에서 나레이션의 내용을 수정했다면, 업데이트를 어느 단계에서 어떻게 하면 좋을까요? ^^
해결됨
[매일 완독 챌린지] 저자와 함께하는 <FastAPI로 기획에서 출시까지>
책에서는 128p if TYPE_CHECKING: from appserver.apps.calendar.models import Calendar 이렇게 appserver 부터 시작하니다 130페이지 하단에 보면 https://gilbut.co/c/25069573YP 커밋 참조하라고 되어있는데요 깃헙에서는 if TYPE_CHECKING: from apps.calendar.models import Calendar 여기는 apps부터 시작합니다. 초보에게는 이런거 하나하나가 어렵네요 어떤게 맞는 건지 궁금합니다.
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
-Recraft에게 AI 이미지 생성 요청하기에서 마지막 sheet에서 Update 수행하는 구간에서, Automatically로 동일하게 하고 OUTPUT도 동일하게 나오는데, 실제 구글 시트에는 데이터 udpate가 안되어 무한 루프를 돌고 있네요. 왜그럴까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님, 저는 이직 준비를 위해 빅데이터 분석기사 자격증을 준비중인 회사원입니다. 2025년 2회차 실기시험을 목표로 인프런에서 유명한 선생님의 강의를 신청했지만, 2025년도 하반기 중국 출장(2달)을 가게 되어 2회차 시험에 응시하지 못했습니다.. 수강기간이 2026.04.28까지인데, 2026년 1회차 시험을 목표로 강의를 수강하려고 합니다! 혹시 2026년 1회차 시험인 2026.06.20까지 강의 연장이 가능할까요? 가능하다면 정말 열심히 수강하여 꼭 합격하고 싶습니다! 답변 기다리겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다! 제 이메일은 ( ysy0950@gmail.com ) 입니다!
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
merge단계에서 "비디오생성" 부분 라인이 에러가 나서, nothing 노드도 다시 설정해보고 이것저것 해 봤는데요. 비디오 요청용 JSON에서 1item으로 테스트해서 3 nothing nodes 의 merge까지 성공을 했습니다. 그래서 5 items로 바꾸고 다시 실행하면 꼭 "비디오 시트행 가져오기"에서 저렇게 에러가 나네요. 에러 메시지는 Problem in node ‘비디오 시트행 가져오기‘ Paired item data for item from node '비디오 JSON 병합 및 ID추가' is unavailable. Ensure '비디오 JSON 병합 및 ID추가' is providing the required output. 인데 2,3번 테스트하니 fal요금이 숨풍숨풍 빠져나가서 ㅎㅎㅎ 혹시 어디를 체크하면 좋은지 의견 여쭤봅니다 ^^
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
안녕하세요. 해당 강의 8분 10초 부분에서 막대기가 끝났으니 pop을 해야한다라고 말씀하신 부분이 잘 이해가 안됩니다. 그림에서 막대기가 끝나는 부분에 마지막 잘린 쇠막대기 1개를 더하는 건 이해가 되는데 왜 막대기가 끝났으니 pop을 해야하는 건지 잘 모르겠습니다.
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
랭채인 버전 관련 정보 입니다. langchain 1.2.0 langchain-classic 1.0.1 langchain-community 0.4.1 langchain-core 1.2.5 langchain-huggingface 1.2.0 langchain-text-splitters 1.1.0 langgraph 1.0.5 langgraph-checkpoint 3.0.1 langgraph-prebuilt 1.0.5 langgraph-sdk 0.3.1 langsmith 0.5.2 이전 답변 내용에서 from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker 이 부분도 역시 에러가 발생합니다 원래 코드 였던 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker 이 코드에서는 에러가 발생하지 않지만 여전히 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder 이코드에서 에러가 발생합니다 PROBLEMS [{ "resource": "/c:/study/conda_rag/LangChain_005_Advanced_Retrieval.ipynb", "owner": "workbench.notebook.cellDiagnostics", "severity": 8, "message": "ImportError: cannot import name 'create_model' from 'langchain_core.utils.pydantic' (c:\\D\\miniconda3\\envs\\langchain_env\\Lib\\site-packages\\langchain_core\\utils\\ pydantic.py )", "source": "Cell Execution Error", "startLineNumber": 4, "startColumn": 1, "endLineNumber": 4, "endColumn": 71 }] 전체 에러 콜백 은 아래와 같습니다 --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[31], line 3 1 from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever 2 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker ----> 3 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder 5 #from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker 6 #from langchain_community.cross_encoders.huggingface import HuggingFaceCrossEncoder 12 model = HuggingFaceCrossEncoder(model_name="BAAI/bge-reranker-v2-m3") File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_community\cross_encoders\__init__.py:47, in getattr (name) 45 def getattr (name: str) -> Any: 46 if name in module lookup: ---> 47 module = importlib.import_module(_module_lookup[name]) 48 return getattr(module, name) 49 raise AttributeError(f"module {__name__} has no attribute {name}") File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\importlib\__init__.py:126, in import_module(name, package) 124 break 125 level += 1 --> 126 return bootstrap. gcd_import(name[level:], package, level) File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_community\cross_encoders\huggingface.py:5 1 from typing import Any, Dict, List, Tuple 3 from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field ... (...) 36 model_validator, 37 ) 38 from typing_extensions import override ImportError: cannot import name 'create_model' from 'langchain_core.utils.pydantic' (c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_core\utils\ pydantic.py )
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 3-2. Re-rank 에서 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder 이 구문에서 임포트 에러가 납니다 --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[47], line 4 2 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker 3 #from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder ----> 4 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
수업은 vscode로 진행되는데 영상은 atom으로 되어 있더라구요. vscode로 진행한 수업 영상은 없는건가요? 둘이 미묘하게 달라 헷갈립니다.
미해결
FastAPI 완벽 가이드
안녕하세요 교수님 items 나 users 처럼 딱 떨어지는 리소스는 분리가 쉽지만, 실제로는 모델끼리 얽혀 있는 경우가 많아 라우팅이 모호해지곤 합니다. 예를 들어, /products 라는 경로가 있음에도 불구하고 특정 맥락에 따라 /users/{user_id}/products 와 같이 nested 방식 으로 접근해야 하는 상황이 자주 발생하는데요. (반대인 경우도 발생) 이렇게 데이터가 연결되어 있을 때 어디까지 경로를 중첩시킬지, 혹은 어느 시점에 라우트를 완전히 분리해야 할지 교수님만의 노하우나 팁이 있으실까요? 실무적인 관점에서 라우트 설계의 명확한 기준을 잡고 싶어 질문 드립니다. 추가로 데이터 모델과 라우트 이름을 보통 같게 하나요? 나중에 리팩토링 할 때 문제가 없을까요? 감사합니다!
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
IMG - JSON 구조 변경 update row sheet 1, 2번 과정을 정상 수행 하였으나 구글 시트에 "BGM" 컬럼옆에 "Image1" 에 업데이트 되는게 아니라 맨 뒤에 "Image1" 헤더가 생성 되면서 값이 저장됩니다.
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
파이썬 코드 "for item in items:" 에서 items가 정의되지 않았다는 오류가 발생합니다. 또 다른 문제로는 강의와는 달리 아래 코드를 드래그앤드롭으로 가져오지 못합니다.(맥사용자) # 2) ID 추가 merged["ID"] = _('IMG - 시트행 가져오기').first(). json.ID
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
1) Basic LLM Chain 2) Structured Output Parser 강이 내용에서와 같이 1), 2)화면을 설정하고 1) 화면에서 "Execute step" 실행시 " Model output doesn't fit required format" 오류가 발생합니다. 해결시도1) 창을 닫고 overview로 진입후에 재시도해도 동일한 결과 입니다. 해결시도2) 1)번화면에서 "Output" 결과의 json 구조가 "output" 속성부터 정의되져 있어 2)번 화면에서 items위에 "output" 속성을 추가하고 재시도 하였으나 오류는 동일하게 발생하고 결과는 output위에 output이 하나 더 생기는 결과가 나옴. 구글 시트 Image Prompt는 아래와 같이 정의되어져 있으나 결과는 다르게 나옵니다. Return ONLY a JSON object, no markdown, no code fences. Schema: { "items": [ { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" } ] } 이슈가 해결되지 않아 해결 방법에 대해 문의 드립니다.
해결됨
[매일 완독 챌린지] 저자와 함께하는 <FastAPI로 기획에서 출시까지>
120 페이지 코드 보면 created_at 코드가 class OAuthAccount 코드하고 들여 쓰기 레벨이 같은데 맞는건가요?
