신규 회원은 API 키 발급을 못하게 막아놨네요. API 키 발급하기 버튼이 사라지고 Vertex AI를 사용하라고 유도하는거 같습니다.구글이 사실상 이제 웹 전체 검색을 API로 제공하지 않겠다는 의지인거 같아요.

보시는대로 네이버냐 구글이냐 가르는 스위치 노드 인풋까지는 정상적으로 들어옵니다. 강의대로 똑같이 했는데, 아웃풋이 안 나옵니다.왜 이런걸까요?참고로 구글로 테스트해보면 구글은 잘 됩니다.더 참고로 말씀드리면 네이버 정크 메일 노드는이전 노드 아웃풋이 없으니 당연히 이렇게 인풋이 없습니다. 

안녕하세요, 설명 주신대로 워크플로우 간 연결을 시도해보고 있는데, AI Agent는 잘 실행되고 있는데, 검색 워크플로우에서 작동이 안되는 것 같아 문의드립니다.  인증 단에서 실패하는 것 같진 않고, 쿼리 파라미터에서 실패하는 것 같은데 혹시 도움주실 수 있으실까요?

안녕하세요,http Request를 하는 과정에서 알려주신대로  cx, key, q 를 다 잘 설정했는데This project does not have the access to Custom Search JSON API 오류가 납니다. 혹시 도움주실 수 있을까요?

강의 내용에 uv add easyocr관련 내용이 빠져 있는거 같습니다md 파일로 변환 할 때 에러가 나서확인 해보니 pip install easyocr 을 하라는 메세지를보고 설치를 했습니다  

강의 없이 PDF 자료만 보고 학습을 해야하는 경우자료가 많아서 3강 + 4강처럼 나만의 요약본을 만들고 싶을때는 이런경우 3강의 PDF 교안만 가지고 프롬프트사용만 해도 충분히 요약본으로 봐도될까요?아니면 추가로 어떤 방법이 있는지 궁금합니다.

안녕하세요, 폐쇄망에 챗봇을 구축하려 합니다. 하지만, GPU가 안 되는 환경입니다. 폐쇄망 환경에서 CPU 위주로 운용한다는 제약까지 고려했을 때, 강의에서 소개된 것처럼LGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct를 생성 모델로 사용하고,intfloat/multilingual-e5-large-instruct를 임베딩 모델로 사용하는 조합이한국어 중심 RAG 환경에서도 여전히 합리적인 선택이라고 보시는지 궁금합니다.

환경설정좀 자세히좀 부탁드립니다.

안녕하세요, 강의 잘 수강하고 있습니다 😃40강에서 Naver 이메일의 text를 가져오려고 Email get many 노드에서 text content를 포함하니 무한 로딩에 걸립니다.content 크기 문젠가 싶어 limit을 1로 잡아도 그러네요.↑text content 포함 시 ↑text content 미포함 시 text content와 html content에서 그런 문제가 발생하고 다른 값(header 등)을 선택하면 문제가 없습니다. 네이버 이메일 문제인지 싶어서 Gmail도 해보니 똑같네요.원인을 알고 싶습니다ㅠ

Custom Search API 사용 시cx, key, q 모두 확인하고또 서비스 사용 설정 등도 체크 다 하는데 계속 저 오류가 나네요ㅜ프로젝트부터 다 신규로 만들고 해도 동일하게 계속 오류가 납니다.도와주세요 ㅠ 

RAG 강의에서 Qdrant 사용시 Credential to connect with에서 'Local QdrantApi database' 가 없네요 ㅜ어떻게 설정하면 될까요? 

강의를 통해서 대략적인 LLM에 대해서 알게 되었는데요. 복습을 위해서 강의 자료를 공유 해주셨으면 좋겠어요

얼마전까지 text로 된 메일본문을 가져올 수 있었는데 갑자기 {{ $json.text }}가 undefined로 나오네요. html로 된 본문만 가져오는데 네이버 imap mail이 보내주는 형식이 변경된건지 제가 잘못한건지 몰라서요. 그리고 account 정보 입력하고 host정보도 이전에 성공했던거 동일하게 처리했는데 save하면 오류가 발생합니다.그런데 메일가져오기 실행하면 또 되네요.ㅠㅠ

복습을 할 수가 없네요...

안녕하세요6강 따라하고 있는데메인 워크플로우에서 AI 에이전트의 Call 004-1-search 를 불러와서 작동시키잖아요. 근데 똑같이 따라했는데, 중간중간 저는 조금씩 뭔가 다르더라구요, 그래서 제미나이 물어봐가며 어떻게 따라가긴 했는데, 004-1-search 워크플로우에서 자체적인 실행을 했을 때는 실행이 되는데 메인워크플로우에서는 Call 004-1-search 이게 작동이 안되네요... 하시는대로 query 이런것도 다 했는데, 안 되서 제미나이 물어보니까 서브워크플로우 가서 active 버튼 누르라고 해서 봤더니 저는 없고, publish 버튼이 있고, 강의화면을 보면 publish 가 없고 inactive 토글이 있더라고요. 이거 혹시 버전 문제인가요? 2강인가에 docker-compose.yml 파일에서 버전을 바꾸라고 하셔서 뒤늦게 메모장 편집으로 이렇게 바꾸긴 했는데(n8n_secure_cookie=false 이건 수업 중에 나와서 같이 따라하며 바꿨습니다), 혹시 버전 1.123.7로 안바꿔서 다르게 나온건지 궁금합니다. 이제라도 바꾸고 재부팅까지 해서 다시 켜봤는데 그래도 그대로 publish 가 있고, 강사님 화면처럼 inactive 토글 버튼은 안 보입니다.. 이거 버전 어떻게 강사님처럼 할 수 있을까요?ㅠ

22강 듣고나니 agent 수업을 들어보라고 쿠폰을 쏘셨는데 할인이 적용되는건가요? 아니면 안되는 건가요?

강의자료는 없나요

어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우)을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. 프롬프트가 2개씩 생성되는 것 같아요. 결과로 생성된 이미지가 input으로 포함이 되는것 같은데, 어떻게 처리하면 좋을까요

아마 2강인듯한데, 도커 설치 후 .env 라고 강의에 나오는데, 저는 .env.example 로 뜹니다. docker compose --profile gpu-nvidia up이것도 그대로 했는데, 뭘 끌어오는 작업 없이 이렇게 하고 끝났습니다. 그 뒤로 도커 들어가서 컨테이너 이미지 등 확인해봐도 다릅니다.  어떻게 하나요?

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 :)