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., 

근데 도대체 제주_코스별_여행지 이 pdf 파일은 어디있나요..?기본으로 줘야되는거 아닌가요?

강의를 들었을때 , 랭체인 사용하게 되면 , 약간 프레임워크의 형태였고,간단하고 구조화를 제법 잘 할수있을것 같은데,필요하다면 파인튜닝만 해도 제법 괜찮겠는데 생각이 들었습니다그럼에도 불구하고 rag 로 구현하는 이유가 현실적으로 어떤경우가 있을까요 ??

안녕하세요, score 기반 서치를 할 때 특정 유사도 미만이면 결과를 출력해주지 않았는데요 물론.... 프로젝트의 종류, 성질에 따라 다르지겠지만,보통 스코어가 0.X 이상일 때 부터 그나마 관련이 있는 문서여서 사용자에게 보여줘도 된다 ! 라는 그런 수치가 혹시 있을까요? 본 강의에서는 0.6이라고 정의를 하셨는데 실제 도입할 때는 몇으로 하는지 궁금합니다

(ch01_env) C:\inflearn\inflearn_chatGPT-main\ch01>까지 완료하였느데 vscode에서 select interpreter 가상환경 안보입니다. ㅜㅜ

제공해주신 데이터.zip파일내에 한글 text 파일이 누락된것 같습니다.