강의와는 상관없지만, 번역자님의 강의라서 표시해봅니다. 249페이지model_state_dict = troch.load("review_classifier.pth, map_location=device")-->model_state_dict = troch.load("review_classifier.pth", map_location=device) 255페이지 url 에 오타 rickipark -> rickieparkurl = ( 'https://raw.githubusercontent.com/rickiepark/llm-from-scratch' '/main/ch07/01_main-chapter-code/instruction-data.json') 

프로젝트 4번에서 제공해주는 실습데이터의 zip안에 파일이 존재하지 않습니다. 그래서 법령 사이트 들어가서 pdf로 다운받아서 실습을 진행했는데 결과가 다르게 나옵니다.

안녕하세요. 해당 챕터에서 강의 내용과 실행 결과 간 매치가 잘 안되는 듯 느껴져 문의드립니다.from langchain_core.messages import HumanMessage for chunk in graph.stream({'messages': [HumanMessage('3에다 5를 더하고 거기에 8을 곱하면?')]}, stream_mode='values'): chunk['messages'][-1].pretty_print()강의 화면에서 위와 같은 query 에 대해 노드 단위로 출력한 결과를 보면, 첫 번째 Ai Message 는 Tool Calls 로 add 과 multiply 두 툴에 대한 요청을 함께 생성하고 다음 Tool Message 로 multiply 의 결과 64 를 반환, 두 번째 Ai Message 는 Tool Calls 로 multiply 만 생성하고 다음 Tool Message 로 결과 64를 반환하고 있습니다.근데 강의에서는 첫 번째 Ai Message 에 대해 "먼저 덧셈을 실시합니다. 그러니까 multiply(?) 라는 툴이 64를 주고, 근데 task 가 두 개니까 task 에서 도구 호출을 또 하는 겁니다. 그런 다음에 64라는 답이 나오고..." 라고 녹화되어 있는데... 이게 무슨 얘기인지 잘 와닿지가 않네요..녹화 당시의 실행 결과와 상관없이 add 한 번 호출 후 multiply 한 번 호출에 대한 설명인 걸까요? 아니면 병렬 도구 호출에 대한 설명인 걸까요? 감사합니다.

안녕하세요 너무 유익한 강의 잘 듣고 있습니다 :) 강의를 듣다보니 RAG와 파인튜닝은 LLM의 할루시네이션을 줄이고 특정 도메인에 대한 지식을 주입하면서 더 적절한 답변을 낼 수 있다는 측면에서 닮아 보인다는 느낌을 받았습니다.물론 두 방법의 차이나 적용 사례는 구글링하면서 쉽게 찾을 수 있지만 만약 강사님이 특정 도메인에 특화된 LLM을 개발하신다면 어떤 기준과 절차로 RAG와 파인튜닝을 선택하고 활용하시는지 강사님의 개인적인 생각이 궁금합니다 :)

기존 자바 스프링 백엔드로 학습하고 있는데, 인공지능 분야 학습을 하려고하는데, Python을 어느정도로 학습해야할지 궁금합니다.기본적인 개념은 이해하겠는데, 문법 등이 낯선 부분들이 많이 있습니다.혹시 추천해주실만한 강의가 있으신지 궁금합니다.

8강 부터는 영상이 안나오는게 정상인가요?

2.7 병렬 처리를 통한 효율 개선 (feat. 프롬프트 엔지니어링)수업을 보다 생긴 궁금증 질문드립니다.병렬처리 작업 중에 어떤 부분이 에러가 발생하거나 했을때의 처리는 보통 어떻게 하시나요?

지식그래프(KG) 검색 - Text2Cypher 기법지식그래프(KG) 검색 - Text2Cypher 기법 여기 커리큘럼에서 갑자기 LangChain smith 관련 내용이 나오는데 이거 관련한 설정이나 Langchain이 LLM(GPT, Gen) 과 같은 설명이 좀 있었으면 좋겠어요그리고 한글에 대한 정보를 이해하기 위해서, 좀더 부가적인 설정이 필요한지 궁금해요~  

안녕하세요. 좋은 강의로 덕분에 webflux에 대해 쉽게 이해할 수 있었습니다. 저는 현재 kotlin으로 개발하는 프로젝트가 있어,webflux를 사용할때는 coroutine을 함께 사용하는데요, 이렇게 하면서 코드를 함수형처럼 짤 수 있어 보다 쉽게 동료들에게 보여줄 수 있었습니다. 혹시 강사님께서도 coroutine을 함께 사용하기도 하시는지, 그렇다면 java가 아닌 kotlin을 사용한 강의 계획이 있는지 궁금합니다.또한, 강의에서 쉽게 설명해주셨지만 비즈니스 로직이 좀 더 추가되는 경우 코드가 많이 복잡하고 가독성이 어려워지던데, 가독성을 위한 팁들이 있는지 궁금합니다.  ps. webflux 2 프로젝트에는 사용 가능한 gmemini api key가 입력되어 있습니다. 😅  

4강 부터 upstage 관련해서 업데이트가 안된것 같네요 openai -> upstage로 바꾸는 방법이나 샘플 코드가 있으면 좋을것 같습니다. docs나 지피티 참고해가면서 바꾸고 있는데 굉장히 힘드네요

강의를 듣다보면 임베딩 및 프롬프트의 성능에 대해서 "어떤것이 좋다" 라고 말씀십니다. 혹시 그런 성능들은 직접 모두 수행해봐야 하는건가요? 아니면 어떤 상황에서는 어떤것의 성능이 더 좋다라는 데이터가 존재할까요?

안녕하십니까 강사님! 덕분에 강의 너무 유익하게 잘 들었습니다!강의 들으면서 궁금했던 점을 질문 드립니다.1. 워크플로우와 에이전트 혹은 커스텀 도구 등 선택 기준에 대하여는 명확한 기준이 있다기보다는 성능 비교를 통해 정확도, 토큰 사용량, 시간 등 이러한 지표들을 테스트 해가며 적절한 에이전트 혹은 워크플로우로 구축하면 될까요? 아니면 사용하는 호출 모델을 이해하여 그 모델에 맡게 최적화를 해야할까요? 이러한 부분들이 강의 들으면서 궁금했습니다!2. 학사 졸업생 및 신입으로 프롬포트 엔지니어링 등 이러한 분야로 취업 준비를 한다면 기업들이 원하는 인재상은 어떤지도 궁금합니다! RAG기술을 어느정도 이해하고 구축하며 또 추가적으로 도움될 기술이 있는지 궁긍합니다.수준 높은 강의를 듣게 되어 영광입니다. 앞으로도 강사님의 강의 많이 참고하겠습니다.감사합니다!!

안녕하세요. 강사님강의 쿠폰을 받으려면 어떻게 해야 하는지 문의드립니다.10월 6일 발급된다고 봤는데, 쿠폰함에 이력도 안남아 있어서요.확인 부탁드립니다!감사합니다.

안녕하세요!human-in-the-loop에 대해서 질문드립니다. 랭그래프에서 워크플로우를 정의할 때,LLM응답 후 reivew 작업을 노드에 추가하여 human-in-the-loop를 구현할 수 있다고 이해하였습니다. 이때, LLM응답이라는 작업이 끝나지 않아도(응답이 stream으로 생성되는 도중에도)사람이 review할 수 있도록 구현할 수 있을까요?생성되던 응답을 일시 정지 시키고,응답 history를 토대로 tool이나 args를 변경시킬수 있을지 궁금합니다.   

Jetbrains 러닝이라로 뜨는데, 허용하겠습니다 라는 안내문구는 안뜹니다. 그리고 연결이 안됩니다혹시 pc방에서는 안되는 건가요?   node.js 최신버전, 인텔리제이 최신, 플로그인 설치, json 변경 했습니다

강사님의 api 키가 노출되는 거 같습니다호출은 안해봤는데  

안녕하세요. 연휴에 공지 확인을 제대로 못해서 쿠폰 등록을 놓쳤는데, 혹시 재발급 가능할까요?

안녕하세요 선생님RAG 강의 안듣고 AGENT 강의 먼저 들어도 되나요?

현재 국가전산망 화재로 소득세법을 '국가법령센터'가 장애중입니다. 대체사이트인 (사법정보공개포탈)에서는 PDF와 TXT만 다운로드가 가능합니다. 대부분 pdf화일 문서가 많은데, word말고 pdf문서를 임베딩하는 방법/강의가 있었으면 합니다. 추가로, 문서내 텍스트외에 도형이나 표같은경우는 어떻게 임베딩을 하면 좋을까요?

7:40초 즈음에 GPT3가 768 차원이라고 하셨는데 책에는 GPT2가 768차원 , GPT3가 12,288차원인데 어떤 설명이 맞는걸까요