안녕하세요, 33강 권한 모드 (accept, plan): 프로필 웹 사이트 만들기 강의에서 8:58대에 이미지를 넣는 부분이 있는데요, 따라하면서 만들어진 웹사이트의 스크린샷을 찍고 cursor에 붙여넣기 하려고 하는데 안되네요 ㅠ 강의에서 진행하고 있는 claude 화면이랑 제가 진행하고 있는 claude 화면이 좀 다른거 같은데 terminal로 클로드를 켜서 진행하는것 아닌가요? 제 cursor 화면 스크린샷으로 보여드립니다. 빨간 박스로 하이라이트 한 부분에 이미지 붙여넣기 하려 하는데 안되네요 ㅠ +추가: 클로드 코드 이미지 첨부 UI 변경 안내 [new_251224] 내용으로 33강 강의가 끝이나고 난 후에 강사님께서 이미지 첨부 관련해서 새로운 페이지를 만들어 두셨었네요! alt + V 실행시 이미지 첨부 되는 내용 확인 했습니다 🙂
안녕하세요, 33강 권한 모드 (accept, plan): 프로필 웹 사이트 만들기 를 진행하고 있는데 질문있어 연락 드려요 ❯ @ ROADMAP.md 파일을 참고해서 개발해줘 라고 plan모드를 활용해서 md파일을 제작 하는데, 강의의 5:30시간대에 따르면 3가지 옵션을 선택할 수 있어요 1. Yes, auto-accept edits 2. Yes, manually approve edits 3. No, keep planning 이렇게 있는데 강사님은 3번을 누르셨지만, 저는 No, Keep planning이란 옵션이 안떴거든요 ㅠㅠ 이렇게 선택지 자체가 다르게 부여될 수도 있는건가요? 알기 쉽게 스샷 공유 드릴게요
강의 제목 '권한 관리 (/permissions)'의 4:18대에 "클로드를 실행해 주세요" 라고 하시고 화면 우측상단에 Claude Code 가 뜨는데, 그걸 실행하라는게 1. 터미널에서 실행 시켜라는 건지 2. 확장을 통해서 클로드를 시켜라는건지 이해가 안갑니다. 문제는 강사님 화면과 다른 화면으로 클로드가 실행 되는것 같은데 단순히 '클로드를 실행시켜라' 로 클로드를 실행 시키는 것 말고 어떤 방식으로 실행 시켜라는 말씀이신지요? 제 커서 화면 스크린샷 공유 드립니다. 1번은 아마 4:18대의 강사님이 말씀하시는 내용의 클로드 실행은 아닌 것 같고 2번의 터미널에서 사용하는 클로드는 강의 때 말씀하시는 방향성과는 비슷한것 같으면서도 아닌 것 같아서 질문 드립니다.
안녕하세요 오늘까지 전체수업 한번 쭉 들어봤습니다. 고민이 저는 파이썬 장고가 조금 익숙한데 .. 이번강의 에서 Next.js + Supabase조합은 사실 조금 생소합니다. 디버깅등 보다 완성도 있는 코딩을 하려면 AI에만 의존할 수 없는데 그럼 이조합이 가장 이상적인것인지.. 나중에 AI 분석에 들어가면 많은 분석기법을 파이썬에서 해야하는데 그걸 이 웹조합과 연계도 문제가 없는지 그리고 가장 중요한 질문은 지금 처음부터 next.js 나 supabase를 처음부터 공부하기에는 또 이번 수업에 나오는 다양한 기존 툴들 공부하려면 어디서 부터 어떻게 해야하는지요 .. 너무 기본적인 질문인가요
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
서브에이전트를 /agents로 생성하면 색상 지정하고 백그라운드에서 본래의 서브에이전트 기능으로 사용할 수 있는데 업로드 주신 starterkit의 2파일은 실행하고자 하면 메인? 에서 실행이됩니다. 등록하고 써야하는건지 등록방법은 어떻게되는건지 궁금합니다 agnets/dev에 있는 starter-cleaner.md angets/docs에 있는 prd-generator.md
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.
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
안녕하세요! 일반적으로 개발할때는 개발 환경을 분리하는것으로 알고 있습니다. 그래서 저도 짧은 지식으로 conda 로 환경을 분리해왔구요 - 예를들어 파이썬은 맥북 내장 파이썬과 충돌할까봐 분리해서 설치해서 진행합니다. - 강의중에 node, nvm은 깔라고 해서 일단 깔았어요 ㅎㅎ (일단 시킨대로... 프로젝트별로 관리 알아서 된다고 하길래) - 근데 이렇게 각종 Next.js, ShadcnUI 등을 깔게 되면 이런건 버전관리나 충돌을 어떻게 관리하게 되나요?
서브에이전트 VS 에이전트팀 4가지 질문만 던져보면 답이 나온다고 하셨는데.. 저는 4 가지 질문에 대한 설명이 전부 좀 애매 하다고 느껴지긴 했는데요. 그 중에서 첫번째 질문인 팀원 간 소통이 필요한가? 라는 질문에서 YES 일 경우 에이전트 팀 을 사용 한다고 했는데요. 팀원 간 소통이 필요 한지를 어떻게 알 수 있나요? 예를 들어 프론트와 백엔드 작업 을 모두 진행 해야 하는 경우 이건 독립적 병렬 작업 으로도 가능할 것 같고, 어떻게 보면 팀원 간 소통이 필요한 것 같기도 하고요.. 좀 애매 한데요...잘 모르겠습니다..
