안녕하세요 큰돌님 강의를 즐겨보는 취준생입니다. 강의를 보며 궁금한 점들이 있어 질문 남깁니다. 간단하게 제 상황을 말하면 1년 정도 SI 업체 다니다가 현재는 군대에서 취준하고 있고 6월에 전역하면서 동시에 취업을 하는 것을 목표로 하고 있습니다. Q1: Readme 파일을 잘 꾸미는게 중요하다고 말씀주셨는데, 제가 했던 프로젝트들이 전부 회사에서 혼자 진행한 프로젝트들이여서 모두 private 인 상황입니다. 이럴 경우에는 Readme 파일에 꾸미기 보다는 노션에 따로 정리하는게 맞을까요?? Q2: QnA 글을 보니 큰돌님께서는 이력서와 포트폴리오를 같이 준비하라고 하신걸 봤습니다. 근데 토스채용 같이 이력서와 포트폴리오를 같이 제출해야되는 상황에서는 어떻게 해야될까요?
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 예전에 유튜브에서 class 강의 중 this에 대해서 "호출한 놈"이라는 명쾌한 설명을 들은 이후로 강렬하게 남아 있는 분이 클로드코드 강의를 하고 계셔서 바로 결제 했습니다. 궁금한 점은 집에서 제가 강의를 들으며 설정한 클로드 설정을 회사의 클로드코드의 설정에도 동일하게 적용하고 싶은데, 동기화를 어떤 식으로 할 수 있을까요? cursor는 profile이라는 개념으로 하고 있는데, 클로드코드도 비슷한게 있을까요?
강의 모두 코드 똑같이 돌리고 db만 pinecone 을 사용하였습니다 ! 결과에 강의처럼 answer이 나오지 않는데 원인을 잘 모르겠습니다 ㅜ gpt 에 검색해보면 전체 코드를 꼼꼼히 검토해본 결과, 질문하신 "결과(answer)가 나오지 않는 이유" 는 크게 두 가지입니다. 하나는 데이터가 유실되는 방식의 반환(return) 때문이고, 다른 하나는 무한 루프(Infinite Loop) 가능성 때문입니다. 1. 가장 큰 원인: State 데이터 유실 LangGraph의 각 노드 함수( retrieve , generate , rewrite 등)는 AgentState 를 반환할 때, 기존의 데이터를 포함해서 돌려주어야 합니다. 현재 작성하신 코드를 보면: retrieve 함수: return {'context': docs} (이때 query 가 사라짐) generate 함수: return {'answer': response.content} (이때 query , context 가 모두 사라짐) 이렇게 나오는데 제가 봤을땐 이게 원인은 아닌것같습니다...!
제가 만들었을때 이 오류가 떠서 선생님께서 만드신 n8n을 복사해서 사용해도 이 오류가 뜨네요 이미지 프롬포트 생성 LLM에서 Structured Output Parser 오류가 뜹니다 확인부탁드립니다 ㅠㅠ 따른 질문들 방법으로 해봐도 고쳐지지 않습니다 Model output doesn't fit required format To continue the execution when this happens, change the 'On Error' parameter in the root node's settings
[진도] 1주차 9강 - 실용적인 도구 만들기 1: 개인 비용 관리 앱 8분 [질문] 개인 비용 관리 앱을 만들다가 credit을 다 써버린 상황인데 로그아웃 후 다른 이메일로 로그인한 후 기존에 작업중이던 프로젝트를 어떻게 이어서 해야 할까요? 새로운 이메일로 로그인을 하게 되면 처음부터 만들어야 하는걸까요?
1-5 수강중입니다. Replit 화면에서 에러코드가 뜨는경우에 확인할 수 있도록 devtools로 확인하라고 하시는데요. UI가 변경된 것인지 뜨지 않습니다. 유사한 형태로 Webview logs 버튼은 있는데 이걸로 봐야하나요? 본다면 어떻게 에러코드를 볼수 있을까요? Webview 클릭시 뜨는 화면 캡쳐본 첨부합니다.
from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser dictionary = ['사람과 관련된 표현 -> 거주자'] rewrite_propmt = PromptTemplate.from_template(f"""사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요 사전:{dictionary} 질문: {{query}}""") def rewrite(state: AgentState)->AgentState: query = state['query'] rewrite_chain = rewrite_propmt | llm | StrOutputParser() response = rewrite_chain.invoke({'query': query}) return {'query' : response} # Create a LangSmith API in Settings > API Keys # Make sure API key env var is set: # import os; os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = "<your-api-key>" from langsmith import Client from typing import Literal client = Client() relevance_prompt = client.pull_prompt("langchain-ai/rag-document-relevance") def check_doc_relevance(state: AgentState)-> Literal['generateAnswer','rewrite']: query= state['query'] context= state['context'] relevance_chain = relevance_prompt | llm response = relevance_chain.invoke({'question':query, 'documents': context}) if response['Score'] ==1: return 'generateAnswer' return 'rewrite' graph_builer.add_node('retrieveDoc', retrieveDoc) graph_builer.add_node('generateAnswer', generateAnswer) graph_builer.add_node('rewrite', rewrite) from langgraph.graph import START, END graph_builer.add_edge(START,'retrieveDoc') graph_builer.add_conditional_edges('retrieveDoc', check_doc_relevance) graph_builer.add_edge('rewrite','retrieveDoc') graph_builer.add_edge('generateAnswer', END) graph =graph_builer.compile() from IPython.display import Image, display display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png())) initial_State = {'query' : '연봉 5천만원 세금'} graph.invoke(initial_State) 강사님! 강의랑 똑같이 코드를 작성했는데도 'query: 연봉 5천만원 세금 ' 질문에 대한 답 score가 계속 1이 나와서 rewrite 노드로 이동하지 않습니다. 쿼리자체에 거주자나 사람을 나타내는 표현이 없는데도 문서에서 관련성을 키워드로 찾다보니 키워드가 있기만 해도 결과가 1이 나오네요ㅜㅜㅜ 강사님은 결과가 0이 나와 rewrite를 하고 제가 해볼때는 1이 나오는 이유가 무엇인지 모르겠습니다. {'query': '연봉 5천만원 세금', 'context': [Document(id='15f6746f-4e63-4775-a47e-c72298375620', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='소득세법'), Document(id='a6c9015f-092f-4aa3-819b-e23588bb0a0f', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='소득세법\n하는 자(제119조제9호에 따른 국내원천 부동산등양도소득을 지급하는 거주자 및 비거주자는 제외한다)는 제127조\n에도 불구하고 그 소득을 지급할 때에 다음 각 호의 금액을 그 비거주자의 국내원천소득에 대한 소득세로서 원천징\n수하여 그 원천징수한 날이 속하는 달의 다음 달 10일까지 대통령령으로 정하는 바에 따라 원천징수 관할 세무서,\n한국은행 또는 체신관서에 납부하여야 한다. <개정 2013. 1. 1., 2016. 12. 20., 2018. 12. 31., 2019. 12. 31., 2020. 12.\n29.>\n1. 제119조제1호에 따른 국내원천 이자소득: 다음 각 목의 구분에 따른 금액\n가. 국가·지방자치단체 및 내국법인이 발행하는 채권에서 발생하는 이자소득: 지급금액의 100분의 14\n나. 가목 외의 이자소득: 지급금액의 100분의 20\n2. 제119조제2호에 따른 국내원천 배당소득: 지급금액의 100분의 20\n3. 제119조제4호에 따른 국내원천 선박등임대소득 및 같은 조 제5호(조세조약에 따라 국내원천 사업소득으로 과세\n할 수 있는 소득은 제외한다)에 따른 국내원천 사업소득: 지급금액의 100분의 2\n4. 제119조제6호에 따른 국내원천 인적용역소득: 지급금액의 100분의 20. 다만, 국외에서 제공하는 인적용역 중대\n통령령으로 정하는 용역을 제공함으로써 발생하는 소득이 조세조약에 따라 국내에서 발생하는 것으로 보는 소득\n에 대해서는 그 지급금액의 100분의 3으로 한다.\n5. 제119조제9호에 따른 국내원천 부동산등양도소득: 지급금액의 100분의 10. 다만, 양도한 자산의 취득가액 및 양\n도비용이 확인되는 경우에는 그 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금액과 그 자산의 양도차익의 100분의 20에\n해당하는 금액 중 적은 금액으로 한다.\n6. 제119조제10호에 따른 국내원천 사용료소득: 지급금액의 100분의 20\n7. 제119조제11호에 따른 국내원천 유가증권양도소득: 지급금액(제126조제6항에 해당하는 경우에는 같은 항의 정\n상가격을 말한다. 이하 이 호에서 같다)의 100분의 10. 다만, 제126조제1항제1호에 따라 해당 유가증권의 취득가\n액 및 양도비용이 확인되는 경우에는 그 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금액과 같은 호에 따라 계산한 금액\n의 100분의 20에 해당하는 금액 중 적은 금액으로 한다.\n8. 제119조제12호에 따른 국내원천 기타소득: 다음 각 목의 구분에 따른 금액\n가. 제119조제12호카목의 소득: 지급금액의 100분의 15\n나. 제119조제12호타목의 소득: 다음의 구분에 따른 금액. 다만, 가상자산을 교환하거나 인출하는 경우에는 다음\n의 구분에 상당하는 금액으로서 가상자산 단위로 표시한 대통령령으로 정하는 금액으로 한다.\n1) 제126조제1항제3호에 따라 가상자산의 필요경비가 확인되는 경우: 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금\n액과 같은 호에 따라 계산한 금액의 100분의 20에 해당하는 금액 중 적은 금액'), Document(id='5a211886-c6db-4fd5-9e77-a4375dd2ee6d', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='5. 공적연금소득에 대해서는 기본세율\n5의2.제20조의3제1항제2호나목 및 다목에 따른 연금계좌 납입액이나 운용실적에 따라 증가된 금액을 연금수령한\n연금소득에 대해서는 다음 각 목의 구분에 따른 세율. 이 경우 각 목의 요건을 동시에 충족하는 때에는 낮은 세율\n을 적용한다.\n가. 연금소득자의 나이에 따른 다음의 세율\n|나이(연금수령일 현재)| 세율 |\n| ----------- | ----------- |\n| 70세 미만 | 100분의 5 |\n| 70세 이상 80세 미만 | 100분의 4 |\n| 80세 이상 | 100분의 3 |\n나. 삭제 <2014. 12. 23.>')], 'answer': AIMessage(content='연봉 5천만원에 대한 세금은 다양한 소득세 항목에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 소득세율은 소득금액에 따라 차등 적용되며, 기본 세율은 5%에서 시작합니다. 정확한 세금액을 계산하기 위해서는 총소득, 공제 항목 등을 고려해야 합니다.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 78, 'prompt_tokens': 1352, 'total_tokens': 1430, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_3683ee3deb', 'id': 'chatcmpl-D2psPuRb1GQcktIDJfUhfjTjYL2CO', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--019c027f-916f-7c82-9b4a-00ba35551ea7-0', tool_calls=[], invalid_tool_calls=[], usage_metadata={'input_tokens': 1352, 'output_tokens': 78, 'total_tokens': 1430, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})} 도와주시면 감사하겠습니다.
Cluade Code 최근 버전에서 think 모드가 다른 가능으로 대체 Yes, clear context and auto-accept edits (shift+tab) Sequence Thinkinkg 설치 방법 변경 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking 작업 관리 도구중에서 planning with files가 핫하고 잠시 사용해보나 MCP Shrimp Task Manager외 바교하여 기본 개념은 유사(파일시스템을 영구 메모리로 활용)하지만 서로 장단점이 있어 상호 보완적이사고 생각됨 https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files 등을 추가 강의로 제작하실 계획이 있으신지요.
안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 질문이 있어 글 남겨봅니다. 행동가치함수는 그 상태에서 행동을 통해 즉시보상을 얻는 것이고, 상태가치함수는 그 상태에서 정책을 쭉 따라가면서 가치함수를 계산한다는 제 이해가 맞을까요? 상태 가치가 제일 높은 것을 선택하는 것이 최적 정책이고, 최적 정책을 만들기 위해서는 각 상태에서 결정적 최적정책을 통해 최적행동가치함수의 값이 가장 큰 행동을 선택한다는 제 이해가 맞을까요? 좋은 하루 되시길 바랍니다.
