벡터저장소 코드실행시 다음과 같은 경고메시지가 나타납니다. 무슨 문제일까요? Failed to send telemetry event ClientStartEvent: capture() takes 1 positional argument but 3 were given Failed to send telemetry event ClientCreateCollectionEvent: capture() takes 1 positional argument but 3 were given

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.

vector = embeddings.embed_query(sample_text)강의 진행을 위해서 어느정도의 비용을 지출하면 될까요? 감이 오지 않아서 문의 드립니다.ㅠㅠ

안녕하세요. 영상잘보고 있습니다.하나하나 따라해보고 있는 중,dotenv, langchain_community 두 모듈의 실행이 되지않아 문의글 남깁니다.( requirements 에 langchain_community 는 확인했으나, dotenv는 보이지 않네요) 아나콘다환경에서 VSCode를 실행했습니다.혹시 다른 첨부파일에 있는 걸까요? pdf_files, 데이터, 실습파일 에는 없는 것으로 확인했습니다.확인해주시면 감사드리겠습니다.

 실습2_GPT기반_온라인_댓글_분류_자동 파일 오류 수정해주세요. 쥬피터 노트북 파일에는 total 데이터 썼다고 되어 있는데, review 데이터 아닌가요? 토탈 데이터 없습니다. 그리고 text 컬럼 없어요. 시간 한참 허비 했습니다.그리고 전체적으로 코드 자료 구글 드라이브 엑셀 파일 정리 좀 맞게 해주세요. 매치가 안 되고 정리가 안 돼서 보기 불편합니다. 강의명에 맞게 파일을 정리해야죠. 뭔가 정리가 잘 안 되네요.  reviews['text']

VDI 시스템에서 수강을 하고 있습니다.플레이버튼을 누르면 동영상은 재생이 되고 있는데화면에 아무것도 나오지 않네요. 모든 강의가 다 동일한 현상입니다. 어떻게 해야 하나요?

윈도우 파워쉘에서 패키지 설치 시 아래와 같은 오류가 납니다. 1) 첫번 째 오류PS C:\Users\hanul\Edu> poetry new qa-bot정보: 제공된 패턴에 해당되는 파일을 찾지 못했습니다.Created package qa_bot in qa-botPS C:\Users\hanul\Edu>-> 오류메시지가 나오나 qa-bot 폴더가 만들어지긴 합니다. 그리고 qa-bot 폴더 하위에 아래의 디렉토리와 파일들이 있습니다.d----- 2026-04-08 오후 7:12 srcd----- 2026-04-08 오후 7:12 tests-a---- 2026-04-08 오후 7:12 373 pyproject.toml-a---- 2026-04-08 오후 7:12 0 README.md pyproject.toml 을 VScode로 열어보면 아래와 같습니다.[project]name = "qa-bot"version = "0.1.0"description = ""authors = [ {name = "Your Name",email = "you@example.com"}]readme = "README.md"requires-python = ">=3.13"dependencies = [][tool.poetry]packages = [{include = "qa_bot", from = "src"}][build-system]requires = ["poetry-core>=2.0.0,<3.0.0"]build-backend = "poetry.core.masonry.api" 2) 두번째 오류설치 중 아래와 같은 오류가 발생하면서 더 이상 진행이 안됩니다.PS C:\Users\hanul\Edu\qa-bot> poetry add python-dotenv langchain langchain_openai gradioUsing version ^1.2.2 for python-dotenvUsing version ^1.2.15 for langchainUsing version ^1.1.12 for langchain-openaiUsing version ^6.11.0 for gradioUpdating dependenciesResolving dependencies... (2.0s)The current project's supported Python range (>=3.13) is not compatible with some of the required packages Python requirement: - langchain-openai requires Python <4.0.0,>=3.10.0, so it will not be installable for Python >=4.0.0Because langchain-openai (1.1.12) requires Python <4.0.0,>=3.10.0 and no versions of langchain-openai match >1.1.12,<2.0.0, langchain-openai is forbidden.So, because qa-bot depends on langchain-openai (^1.1.12), version solving failed. * Check your dependencies Python requirement: The Python requirement can be specified via the python or markers properties For langchain-openai, a possible solution would be to set the python property to ">=3.13,<4.0.0"https://python-poetry.org/docs/dependency-specification/#python-restricted-dependencies,https://python-poetry.org/docs/dependency-specification/#using-environment-markers 

5분 경의 테스트데이터셋 평가 에 대해 계산값이 자꾸 0.000이 나와서 context_docs와 retrieved_docs 내용을 확인해 보니 2번째 사진과 같이 나왔습니다.content 내용은 동일해도 doc_id 값이 다르며, 함수 수정을 통해 doc_id를 동일하게 변경해도 평가지표 값이 0.000이 나옵니다.애초에 구조 자체가 좀 달라서 발생하는 문제 같습니다.제가 어떤 것을 해볼 수 있을까요?   

40강 언어 감지 및 검색 라우팅에 대해서 쿼리로 들어온 언어에 맞는 벡터DB에 접근해 관련 문서를 검색해서 답변을 하게끔 구현한다고 했는데, 이 방법으로 구현하려면 동일한 한개의 문서에 대해 여러 언어별로 벡터DB를 구현해놓아야 하는건가요?

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 동영상이 검은 화면으로 나옵니다. 관련 증상 mac m1 노트북에서 화면히 검정화면으로 나옵니다. (사파리, 크롬 다 포함 )관련 동영상 RAG의 기본 개념과 LangChain 소개

섹션2. LangChain의 주요RAG 컴포넌트 소개 과정에서 다음과 같은 메세지와 함께 진행되지 않습니다. 해결 부탁드립니다. "압축파일이 잘 해제되지 않을 때는 반디집 또는 알집 같은 압축 프로그램을 사용해보시기 바랍니다.문제가 계속 발생할 경우에는 질문 게시판에 남겨주세요."

대표님께서 연락 주셔서 제 연락처 및 본문 내용 지웠습니다. 연락 주셔서 감사합니다.

안녕하세요 선생님 🙂먼저 양질의 강의를 제공해주셔 정말 감사합니다. cross_encoder_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=re_ranker, base_retriever=multi_query_custom_retriever, )위와 같이 re-ranker를 적용시킬때 retriever를 멀티쿼리로 적용을 해보았습니다.랭스미스로 로깅을 해보니, 멀티 쿼리는 정상적으로 작동한것 같은데요, 각각의 쿼리에 대해 Runnable로 리랭킹을 하는게 아닌, 원본 쿼리를 기반으로 리랭킹을 한다는 느낌을 받았습니다.아무래도 데이터셋이 테스트용이라 확답이 안서는데, 이 부분은 사용자의 "원본" 쿼리로만 리랭킹을 하는건지 궁금합니다. 만약 그렇다면 랭그래프로 해결을 할 수 있을듯 한데요,State에 멀티 쿼리의 문서 검색 결과를 저장한 뒤, 각 쿼리에 대한 리랭킹 노드를 하는 방법이 생각이 났는데 피드백 부탁드려도 될까요? (사실 오버 엔지니어링이라는 생각이 들지만 ㅎㅎ 실제 프로덕션에 적용시킨다면 어떤 아키텍쳐가 좋은지 궁금합니다!) 감사합니다 :)

터미널 프로세스를 시작하지 못했습니다.

랭채인 버전 관련 정보 입니다.langchain 1.2.0langchain-classic 1.0.1langchain-community 0.4.1langchain-core 1.2.5langchain-huggingface 1.2.0langchain-text-splitters 1.1.0langgraph 1.0.5langgraph-checkpoint 3.0.1langgraph-prebuilt 1.0.5langgraph-sdk 0.3.1langsmith 0.5.2 이전 답변 내용에서from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker이 부분도 역시 에러가 발생합니다원래 코드 였던from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker이 코드에서는 에러가 발생하지 않지만여전히from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder 이코드에서 에러가 발생합니다  PROBLEMS[{ "resource": "/c:/study/conda_rag/LangChain_005_Advanced_Retrieval.ipynb", "owner": "workbench.notebook.cellDiagnostics", "severity": 8, "message": "ImportError: cannot import name 'create_model' from 'langchain_core.utils.pydantic' (c:\\D\\miniconda3\\envs\\langchain_env\\Lib\\site-packages\\langchain_core\\utils\\pydantic.py)", "source": "Cell Execution Error", "startLineNumber": 4, "startColumn": 1, "endLineNumber": 4, "endColumn": 71}]  전체 에러 콜백 은 아래와 같습니다  ---------------------------------------------------------------------------ImportError Traceback (most recent call last)Cell In[31], line 31 from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever2 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker----> 3 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder5 #from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker6 #from langchain_community.cross_encoders.huggingface import HuggingFaceCrossEncoder12 model = HuggingFaceCrossEncoder(model_name="BAAI/bge-reranker-v2-m3")File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_community\cross_encoders\__init__.py:47, in getattr(name)45 def getattr(name: str) -> Any:46 if name in modulelookup:---> 47 module = importlib.import_module(_module_lookup[name])48 return getattr(module, name)49 raise AttributeError(f"module {__name__} has no attribute {name}")File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\importlib\__init__.py:126, in import_module(name, package)124 break125 level += 1--> 126 return bootstrap.gcd_import(name[level:], package, level)File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_community\cross_encoders\huggingface.py:51 from typing import Any, Dict, List, Tuple3 from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field...(...) 36 model_validator,37 )38 from typing_extensions import overrideImportError: cannot import name 'create_model' from 'langchain_core.utils.pydantic' (c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_core\utils\pydantic.py)  

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.3-2. Re-rank 에서from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder이 구문에서 임포트 에러가 납니다---------------------------------------------------------------------------ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[47], line 4 2 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker 3 #from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder ----> 4 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder

 Gradio ChatInterface로 PDF 챗봇 애플리케이션 구현 (실습)강의에서 작성하신 코드를 그대로 똑같이 적용해서 돌렸는데 이런 에러가 뜨네요.TypeError: argument of type 'bool' is not iterableERROR: Exception in ASGI applicationdemo = gr.ChatInterface(fn=process_pdf_and_answer, additional_inputs=[ PDF(label="Upload PDF file"), gr.Number(label="Chunk Size", value=1000), gr.Number(label="Chunk Overlap", value=200), gr.Dropdown(["cosine", "l2"], label="similarity metric", value="cosine"), gr.Slider(label="Temperature", minimum=0, maximum=2, step=0.1, value=0.0), ], )   gradio launch 시 additional_inputs에 PDF를 제외하면 launch가 되는데, PDF를 포함하니까 위의 에러가 뜨면서 launch 자체가 안 돼요.gradio document를 봐도 이해가 잘 안 돼서요..코드를 어떻게 수정하면 될까요?

sLLM을 설명을 주었는데, 내용은 SLM으로 보입니다. 다른 강의 자료를 보면 SLM과 sLLM를 구분하여 설명하고 있는데, 강의 내용은 sLLM 이 아닌 SLM으로 보입니다. 어떤 내용이 맞는지 확인 부탁드립니다.

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.

from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain이 부분에서 에러가 납니다TypeError: Fields of type "<class 'langchain_core.runnables.base.Runnable'>" are not supported.,