안녕하세요! 질문이 있습니다.

안녕하세요, 좋은 질문 감사합니다. 하나씩 답변을 드려보자면네, 맞습니다. LangChain은 오픈소스 프레임워크이고, 말씀하신 것처럼 특정 도메인에 특화된 LLM 애플리케이션을 만들 때 많이 씁니다. 다만 한 가지 구분하면 좋은 게 있는데, "홈플러스 전용 LLM"이라고 하면 모델 자체를 새로 만드는 것처럼 들리지만, 실제로는 GPT-4나 Claude 같은 기존 범용 모델 위에 홈플러스의 데이터를 연결해서 "홈플러스에 대해 잘 대답하는 앱"을 만드는 거라고 보시면 됩니다. LangChain이 해주는 역할은 그 "연결"을 쉽게 해주는 겁니다.이건 아주 핵심적인 오해를 짚어주신 건데, GPT나 Gemini 같은 서비스는 few-shot 예제를 미리 다 넣어놓는 방식이 아닙니다.작동 방식이 계층적으로 나뉘게 됩니다:1단계 — 사전학습(Pre-training): 인터넷의 방대한 텍스트를 학습해서 언어 자체를 이해하는 단계입니다. 이게 "거대한" 부분이고, few-shot과는 전혀 다른 부분입니다..2단계 — RLHF 등 정렬(Alignment): 사람이 좋은 답변/나쁜 답변을 평가해서 모델이 유용하고 안전하게 대답하도록 튜닝합니다.3단계 — 시스템 프롬프트: 각 서비스가 내부적으로 "너는 이런 식으로 대답해라"라는 지침을 넣어둡니다.그러니까 few-shot은 이미 똑똑한 모델을 특정 작업에 맞게 안내할 때 쓰는 기법이지, 모델의 전체 지식을 만드는 방법은 아닙니다. 비유하자면 — 이미 한국어를 유창하게 하는 사람한테 "이 회사에서는 고객 응대를 이런 톤으로 해줘"라고 예시 2-3개 보여주는 것과 비슷합니다. 한국어를 처음부터 가르치는 게 아니라요.수강 중이신 강의에서 few-shot을 배운 건, 나중에 LangChain으로 앱을 만들 때 "내 앱이 이런 형식으로 대답하게 하고 싶다"는 상황에서 쓰는 도구를 배운 거라고 보시면 됩니다.

배포과정 금액이 상관 없다면 N8N 월간 비용으로 결제하고 수업따라가도 괜찮을까요?

네네 n8n 홈페이지에서 진행하셔도 괜찮습니다!

Basic LLM Chain 에서 모델 추가 시 API 키

안녕하세요, 구글 인증은 2가지 경로가 있는데요,Gemini를 사용하신다면: https://docs.n8n.io/integrations/builtin/credentials/googleai/VertexAI를 사용하신다면: https://docs.n8n.io/integrations/builtin/credentials/google/service-account/ 공식문서를 참고하셔서 진행하시면 됩니다

Gmail 트리거 생성 후 fetch 테스트 시 에러

아래 두가지 확인 부탁드립니다. 사용하고자 하는 gmail 계정에 API 권한을 활성화 하고 진행중이신가요?localhost에서 진행중이신가요?

야매버전 마지막에서 막힙니다 ㅠ

임시 파일이 남아있어서 발생하는 문제인 것 같은데요, 먼저 다른 vim 프로세스가 실행 중인지 확인하시고,ps aux | grep vim실행 중인 vim 프로세스가 없다면, 경고 메세지에서 보시는 것처럼 swap 파일을 삭제하면 됩니다.sudo rm /etc/nginx/sites-available/.default.swp그 후 다시 파일을 열면 경고 없이 정상적으로 편집할 수 있습니다. 그리고 restart가 실패한다면 파일에 문법 오류가 있을 수도 있는데요, 아래 명령어를 통해 확인할 수 있습니다. sudo nginx -t오류를 수정하시고 다시 restart 해보시면 정상 동작할 것 같습니다

호스팅영역 질문

상태가 똑같은데 일시적인 에러 아닌가요? 비용이 중복으로 결제된 게 아니라면 일단 설정해서 진행해보시죠~

route 53 오류메시지

안녕하세요! 스크린샷의 에러는 왠지 재시도하면 해결될 것 같은 일시적인 에러로 보입니다. (아니면 AWS자체에서 발생하는 에러이거나) 한번 다시 해보시겠어요?

영상 메타데이터 생성 관련 LLM 활용 질문

안녕하세요! 좋은 질문과 피드백 감사합니다. 사실 제가 직접적으로 해본적은 없어서 경험에 기반한 답변은 못드리지만, 이론상으로는 아래처럼 가능할 것 같습니다. LLM을 사용해서 후보정을 한다면 Whisper로 1차 인식된 텍스트를 추출한 후에, 해당 텍스트를 LLM으로 말씀하신 도메인 특화 용어를 활용해서 후보정하는 방식이 가능합니다후보정은 가급적이면 작은 단위로 진행을 하는게 좋은데요 (전체 텍스트를 넣게되면 context를 채워서 정확도가 떨어질 가능성이 있습니다). 전체 내용을 한번 요약한 후에요악한 내용과, 후보정할 단위의 텍스트를 도메인 특화 용어와 같이 넣어주는 식으로 진행하시면 될 것 같습니다예전에 회의록 요약 서비스 중에 gemini-flash로 후보정을 한다고 했던 글을 본적이 있는데, 업계에서도 꽤 많이 사용하는 방법인 것 같습니다아쉽지만 저는 회사에서 개발했던 도메인 특화된 자체모델과 Whisper만 사용해봤습니다 ㅠ 요즘은 모델들이 너무 좋아져서 굳이 이미지 특화 모델을 사용하지 않고 Gemini/GPT와 같은 모델로 충분히 가능할 것 같습니다 특히 LLM을 활용해서 후보정을 할 계획이 있으시면 이미 사용중이실테니, 굳이 관리 포인트를 추가하는 것 보다는 이미 사용중인 모델을 사용하는 게 더 편리할 것 같습니다.

pyzerox 유니코드 에러

안녕하세요 혹시 강의에서 활용한 버전을 똑같이 활용하셨을까요? 말씀하신 것처럼 인코딩 문제가 맞는데, asyncio.run()을 통해서 .md가 생성이 되어야 하는거라 with open() 과는 크게 관계가 없는 것 같습니다 asyncio.run() 전에 아래 내용을 한번 추가해서 다시 동작해보시겠어요?import sys sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8") sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8") result = asyncio.run(main())

EXAONE 모델 불러오기 안되는 문제

안녕하세요, 라이브러리 이슈가 맞는 것 같습니다. Transformer 버전을 업그레이드해서 시도해보시겠어요?