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Cannot read properties of undefined (reading 'parts')
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오류가 나서 찾아보니 해당 x된 부분이 모델때문에 오류가 나서 그런거 같은데,,해당 부분 모델은 2.5 pro를 사용하고 있습니다만 다른 모델 추천하실께 있으실까요...? 왜 오류가 나는지 모르겠네요
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안녕하세요, 오개발님.
지금 화면에서 처럼 단지 오류가 났다는걸로 마무리될 이야기는 아니고 노드 내에서 오류의 내용을 확인 해봐야 할 듯 합니다.
Cannot read properties of undefined (reading 'parts') 라고 말씀을 하셨는데 일단 이 부분은 아마도 AI Agent가 Structured Output Parser에 JSON 형태의 값을 셋팅하려면서 문제가 생긴거라고 판단해볼 수 있는데 제미나이가 약간 그런 고집스러움이 있긴 합니다.
여러가지 대안이 있을 수 있지만 가장 간단하게는 프롬프트에 “반드시 Tool을 호출하고 JSON으로만 응답" 과 같은 추가 지침을 강하게 강조하는 방법이 있을 수 있습니다. 물론 제미나이가 버전마다 차이가 약간은 있지만 그래도 다른 AI에 비해 고집이 쎈 경향이 있어서 말을 잘 안들을때가 많습니다.
더 간단한 방법은 제미나이 2.5 버전을 다른 버전으로 변경하셔도 되고 챗지피티나 클로드, 그록같은 서비스 자체를 변경해보시면서도 테스트 해보는것도 좋긴 합니다.
또 다른 방법은 Structured Output Parser 의 Auto Fix 옵션 사용, Customize Retry Prompt 에 실패시 다른 프롬프트를 작성하는 방법도 있습니다. 물론 여기서 다른 프롬프트라고 별건 없고 어떻게 JSON을 정의할지 한번 더 강조하는 것 뿐입니다.
그렇게 되면 위와 같이 Retry를 하기 위해 AI 모델을 또 하나 작성할 수 있는데 여기서 제미나이 대신 다른 AI를 써보는 방법도 있습니다.
좀 더 원론적으로 난 꼭 제미나이를 써야겠다면 그냥 Structured Output Parser 를 포기하고 문자열 형태로 JSON을 출력하게 하고 다음 노드에서 Code 를 추가하고 직접 JSON을 파싱하는 방법도 있습니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 오개발님.
현재 겪고 계신 오류 메시지 “Cannot read properties of undefined (reading ‘parts’)“는 주로 데이터가 예상 밖의 포맷으로 넘어왔거나, 특정 필드가 비어 있을 때 발생할 수 있습니다. 이 문제는 AI 에이전트와 모델 간의 데이터 흐름에서 발생하는 경우가 많습니다.
문제 해결 방법:
모델 및 데이터 플로우 확인:
- 사용 중인 “Google Gemini Chat Model” 과 “Anthropic Chat Model” 의 출력 데이터를 다시 한 번 확인해 보세요. 출력 포맷이 파서와 일치 않는 경우가 문제를 야기할 수 있습니다.
- 데이터가 올바르게 흐르고, 필요한 필드가 모두 채워졌는지 확인하세요.
- 사용 중인 “Google Gemini Chat Model” 과 “Anthropic Chat Model” 의 출력 데이터를 다시 한 번 확인해 보세요. 출력 포맷이 파서와 일치 않는 경우가 문제를 야기할 수 있습니다.
대체 AI 모델 사용:
- 현재 “2.5 pro” 모델에서 문제가 발생 중이신 것 같은데, 다른 모델로 변경하여 테스트해보는 것도 방법입니다. “OpenAI GPT” 또는 “Claude”와 같은 다른 AI 모델을 사용하여 결과를 비교해 보세요. AI 모델마다 특성이 다를 수 있어 같은 작업에 대한 성능이나 출력의 차이가 발생할 수 있습니다.
- 현재 “2.5 pro” 모델에서 문제가 발생 중이신 것 같은데, 다른 모델로 변경하여 테스트해보는 것도 방법입니다. “OpenAI GPT” 또는 “Claude”와 같은 다른 AI 모델을 사용하여 결과를 비교해 보세요. AI 모델마다 특성이 다를 수 있어 같은 작업에 대한 성능이나 출력의 차이가 발생할 수 있습니다.
디버깅 및 로그 분석:
- n8n의 디버깅 기능을 활용하여 어느 단계에서 데이터 누락이나 포맷 불일치가 발생하는지를 파악하세요. 각 단계별 로그를 통해 문제 원인을 보다 정확하게 식별할 수 있습니다.
- n8n의 디버깅 기능을 활용하여 어느 단계에서 데이터 누락이나 포맷 불일치가 발생하는지를 파악하세요. 각 단계별 로그를 통해 문제 원인을 보다 정확하게 식별할 수 있습니다.
코드 및 출력 데이터 점검:
- AI 모델이 생성하는 출력 데이터에 예기치 않은 값이나 비어있는 필드가 없는지 확인해 보세요. 필요시 코드 노드에서 데이터를 직접 파싱하여 사용 가능한 형식으로 변환하는 방법도 고려해볼 수 있습니다.
- AI 모델이 생성하는 출력 데이터에 예기치 않은 값이나 비어있는 필드가 없는지 확인해 보세요. 필요시 코드 노드에서 데이터를 직접 파싱하여 사용 가능한 형식으로 변환하는 방법도 고려해볼 수 있습니다.
아래의 관련 질문을 체크해 보시면 해결에 힌트를 얻으실 수 있습니다:
- [AI 모델 변경 후 발생하는 데이터 흐름 오류 해결하기]
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