이전 분이 올리신 내용과 동일합니다. 27. 생성형 AI를 활용한 애플리케이션 배포 영상이 3:39 초 에서 더 이상 재생이 되지 않습니다.

안녕하세요! 워크플로우 내 input 설정과 관련하여 궁금한 점이 있어서 질문 남깁니다.우선, 강의에서 설정한 대로 004-1-search 워크플로우를 설정하였는데, 아래와 같은 에러 메시지를 확인하였습니다. 이후 004-chatbot-naver-api 에서 Call 004-1-search 툴을 더블 클릭하여 아래와 같이 input을 설정하였더니 잘 동작하였는데요. workflow inputs를 설정하지 않으면 에러가 발생하여, 강의에서 설정한대로 진행하면 잘 동작해야하는 것이 맞을까요?제가 임의로 설정한 부분과 강사님이 설정해주신 부분에 어떤 관련이 있는지 궁금합니다. 

제가 다른 강의를 듣다가 제 기준으로 어려워서 남박사님 강의를 신청했습니다. 이전 강의에서 환경 설정할 때 window에 리눅스 환경으로 설정해서 썼었습니다. (wsl로 설치를 한다는게 그런 의미로 이해했습니다.) 기존 wsl 환경으로 본 강의를 진행해도 되는지, 아니면 남박사님 강의에 맞춰서 새로 설치를 하는게 좋을지 알려주세요.  

저는 replicate을 사용하지 않고 fal ai 사이트를 이용해서 다음과 같이 생성을 했는데요.   저 리스폰스 url을 입력하면 {"images":[{"url":"https://v3b.fal.media/files/b/0a8468a3/Xzyv19HpZoJQGUcwFCweO.webp","content_type":"image/webp","file_name":"Xzyv19HpZoJQGUcwFCweO.webp","file_size":null,"width":896,"height":1280}],"description":""}이런 화면이 뜹니다.  어떻게 해결해야 할까요?

 이런 오류가 뜹니다. 뭐가 문제일까요?

16강에서 텔레그램 트리거 사용할때 저는 레일웨이에서 n8n을 사용 중인데요. 그럼 ngrok인가? 이거 필요 없나요?

11강에 뉴스를 요약해서 메세지를 보내는데 각 뉴스 중 관심있는 뉴스는 원문을 볼 수 있도록 각 요약뉴스 밑에 원문 링크를 넣어서 같이 텔레그램으로 발송하려면 어떻게 해야할까요?

안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다.3.3 강의를 듣고 있는데 코드에 오류가 발생해서 질문드립니다. chatgpt에도 물어봤는데 오류가 해결되지 않네요 tool_node.invoke({'messages': [ai_message]})부분에서 아래와 같은 오류가 발생합니다. ---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 4 1 # tool_node를 직접 invoke 하는 경우 이런 형식으로 해야 하고, ai message가 가장 마지막에 들어가야 한다. 2 # ai message는 반드시 tool_calls 값을 가지고 있어야 한다. ----> 4 tool_node.invoke({'messages': [ai_message], 'tools' : tool_list}) File c:\Users\user\miniconda3\envs\langgraph-agent-inf\Lib\site-packages\langgraph\_internal\_runnable.py:368, in RunnableCallable.invoke(self, input, config, **kwargs)366 if kw_value is MISSING: 367 if default is inspect.Parameter.empty: --> 368 raise ValueError( 369f"Missing required config key '{runtime_key}' for '{self.name}'."370 ) 371 kw_value = default 372 kwargs[kw] = kw_value ValueError: Missing required config key 'N/A' for 'tools'.혹시 몰라서 아래와 같이 해봤는데도 같은 오류가 발생합니다. tool_node.invoke({'messages': [ai_message], 'tools' : tool_list}) 기존 코드에서 바꾼것은 없고, 다만 azurechatopenai 대신 chatopenai를 직접 사용해서 llm, small_llm을 이렇게 정의했습니다.llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o') small_llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o-mini') 어디가 오류의 원인인걸까요 ㅠ?

궁금한 점이나 추가로 확인이 필요한 내용이 있다면 언제든지 질"2. 강의수강 꿀팁"에 아무것도 나오지 않습니다. 확인 부탁드립니다.문해주세요. :)

재생 도중 멈춤니다.

수익형 AI 강의 들으면서 다 설치한 상태인데,나만의 RAG 시스템 강의 따라가려고 하니수익형 AI 강의에서는 설치하지 않았던 docker desktop 을 이번 강의에서는 초반에 설치를 하던데, 그대로 하면 될까요?  docker desktop 설치한다고 해서기존에 해뒀던거에 영향이 가진 않겠지요?

ai에이전트에 강의와 동일하게 파서를 입력하고 동작하면 에러가 발생합니다.어떤 이유인지를 모르겠습니다...코드를 붙여넣기에는 너무 길다고 하네요. 

안녕하십니까 훌륭하신 강병진님! 질문이 있어서 글 남깁니다!저는 현재 교내 학교 문서를 RAG를 만들어서 정보를 얻는 것을 구현하던 중입니다.우선 개인 학생 성적, 수강 데이터들로 교내 졸업 요건을 파악하는 그래프를 구현 하던 중에 정확도 향상을 고민하던 중 조언을 듣고 싶습니다!현재 '21학번 컴퓨터공학과 졸업요건 알려줘' 라고 임베딩 검색을 할때 k값을 3으로 할때는 다른 학과 정보까지 같이 나옵니다. 그래서 k값을 1로 하면 딱 컴퓨터 공학과에 맞는 정보들만 주지만 공통 졸업 요건 부분들을 파악하지 못합니다. 결국 학교 문서상으로 llm이 판단하려면 공용 졸업요건 + 개별 학과 졸업요건 정보가 같이 주어져야지 잘 판단하는 거 같습니다.그래서 생각한 방법이 쿼리가 오면 그걸 기반으로 공통 졸업 요건 파악하는 노드, 개별 학과 졸업 요건 파악하는 노드를 만들어서 그걸 generate노드로 줌데이터 전처리 과정에서 임베딩 할 때 청크를 학과 별로 나눈다음에 메타데이터로 학과 이름을 넣어주고 하나의 retrieve로 k값의 갯수를 늘림이 정도 방법이 생각나는데 이러한 접근이 올바른지 혹은 더 적절한 방법이 있는지 궁금합니다. 참고 사항입니다!)현재 구현 그래프 동작은 다음과 같습니다엔트포인트 호출시 해당 학생 id값으로 db쿼리로 학생 성적 받아와서 성적 리스트와 쿼리를 상태로 가짐.유저 쿼리로 벡터db invoke값을 context로 담고 generate에서 쿼리, 성적 리스트, 컨텍스트 정보로 llm이 판단 (model: gpt-5-mini)글 읽어주셔서 감사합니다!!

https://platform.openai.com/chat/edit?models=gpt-5-nano여기에서tools > add 선택, MCP Server를 선택하면, Add Connector 팝업이 뜨는데, 계속 무한로딩되면서 화면에 아무것도 뜨지가 않습니다.   검색해보니 맥os는 시스템설정 > 보안에 가면 MCP관련해서 설정을 열어줘야 한다는데 관련 내용도 보이질 않네요. 혹시 무엇이 문제일까요? ==> 다음날 어떤 작업도 하지 않았는데 저절로 해결이 되었습니다. 어떤 이유로 해결되었는지 모르겠습니다.

완전 초보를 위한 N8N 설치부터 셀프호스팅까지_DOCKER 실습편 입니다. GIHUB 에서 NVIDIA GPU 유저로 복사해서 설치 하려고 하는데..세번째 줄 docker compose --profile gpu-nvidia up을 복사하고 엔터를 치면 아래와 같이 나옵니다.  C:\N8N\self-hosted-ai-starter-kit>docker compose --profile gpu-nvidia uptime="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_USER\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_PASSWORD\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_USER\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_PASSWORD\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_USER\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_DB\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_USER\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_PASSWORD\" variable is not set. Defaulting to a blank string."env file C:\N8N\self-hosted-ai-starter-kit\.env not found: CreateFile C:\N8N\self-hosted-ai-starter-kit\.env: The system cannot find the file specified. 

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 바로 아래 질문 올린 수강생입니다. 강의에 나온대로 openai api를 사용해서 pdf 파일을 markdown으로 변환하는데, 아래와 같은 오류(?) 메시지가 뜨다가, 맨 마지막에는 결과물이 나오긴 합니다.import nest_asyncio nest_asyncio.apply() from pyzerox import zerox import os import json import asyncio kwargs = {} ## Vision 모델에 사용할 시스템 프롬프트 custom_system_prompt = None model = "gpt-4o-mini" # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 메인 비동기 진입점을 정의합니다 async def main(): file_path = "./documents/income_tax.pdf" ## 로컬 파일 경로 및 파일 URL 지원 ## 일부 페이지 또는 전체 페이지를 처리 select_pages = None ## 전체는 None, 특정 페이지는 int 또는 list(int) 페이지 번호 (1부터 시작) output_dir = "./documents" ## 통합된 마크다운 파일을 저장할 디렉토리 result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir, custom_system_prompt=custom_system_prompt, select_pages=select_pages, **kwargs) return result # 메인 함수를 실행합니다: result = asyncio.run(main()) # 마크다운 결과를 출력합니다 print(result)에러 메시지(실제는 이런게 여러번 반복이 됨)Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.- 결과물 : ZeroxOutput(completion_time=69952.953, file_name='income_tax', input_tokens=626909, output_tokens=17668, pages=[Page(content='# 소득세법\n[시행 2025. 1. 1.] [법률 제20615호, 2024. 12. 31., 일부개정]\ (이후 생략)--> 근데 생성된 markdown 파일을 보니 18조 정도밖에 생성이 안되어있고, 그 이후 내용은 모두 없더라고요.  이건 그냥 token의 문제 때문에 openai api가 너무 큰 pdf파일을 처리하지 못하면서 발생하는 문제인가요?강의에서는 아무런 문제 없이 변환이 되는데, 갑자기 안되는 이유가 있을까요? 강의 소스코드에 제공된 파일의 markdown 파일에는 소득세법의 전 내용이 들어가있던데, 그걸 사용하면 강의 따라가는데는 문제가 없어보입니다. 맞나요?   

오늘 강의 내용은 잘 fu 했는데요, 일정 등록이 될 때 제목을 입력하는 방법이 별도로 있을까요?(air table하고 연계하면 더 깔끔해 질 수 있을 것 같은데 맞을까요?)잘 모르지만 열심히 해보겠습니다! 

혼자 몇시간 헤매다가 여쭙니다 ㅠ강의대로 하였는데 엑세스 차단됨이 해소가 안됩니다    첨부와 같이 설정잘했는데 혹시 n8n에서 자동기입하는 리디렉션 url에 https://가 없는게 문제일까여?(왜없을까요 혹시 다시깔아야할까요?)

안녕하세요? 2.2 강의에서 강의내용과 노트북에 차이가 있어 질문드립니다. 강의에서는 openai api key를 쓰셨는데, 노트북은 azure로 되어있더라고요 강의대로 openai api key를 써서 했는데 아래와 같은 오류가 납니다. 혹시 어떤 것 때문일까요? from pyzerox import zerox import os import json import asyncio ### 모델 설정 (Vision 모델만 사용) 참고: https://docs.litellm.ai/docs/providers ### ## 일부 모델에 필요할 수 있는 추가 모델 kwargs의 자리 표시자 kwargs = {} ## Vision 모델에 사용할 시스템 프롬프트 custom_system_prompt = None # model = "azure/gpt-4o-2024-11-20" model = "gpt-4o-mini" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # os.environ["AZURE_API_KEY"] = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY") # os.environ["AZURE_API_BASE"] = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") # os.environ["AZURE_API_VERSION"] = "2024-08-01-preview" # "2023-05-15" # 메인 비동기 진입점을 정의합니다 async def main(): file_path = "./documents/income_tax.pdf" ## 로컬 파일 경로 및 파일 URL 지원 ## 일부 페이지 또는 전체 페이지를 처리 select_pages = None ## 전체는 None, 특정 페이지는 int 또는 list(int) 페이지 번호 (1부터 시작) output_dir = "./documents" ## 통합된 마크다운 파일을 저장할 디렉토리 result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir, custom_system_prompt=custom_system_prompt, select_pages=select_pages, **kwargs) return result # 메인 함수를 실행합니다: result = asyncio.run(main()) # 마크다운 결과를 출력합니다 print(result) (오류내용 아래부분만) TypeError: 'NoneType' object is not iterable2. 강의내용과 노트북을 다르게 하신 이유가 있으실까요? azure openai api key, azure openai endpoint 값들은 chatgpt에 검색해서 나오는 방법으로 받으면 되는건가요? 아니면 다른 방법이 있나요?