워드프레스 연동하기 위해 proxy host 설정하다가 아마 제가 띄어쓰기 하나를 더 넣었는지 바로 안되서, 설정창에 바로 들어가서 수정하려고 하는데 네트워크가 끊겨서 제 도메인으로 안들어가져요 ㅠ-ㅠ-ㅠ제 도메인으로 된 ngnix가 접속이 안되는 상황인데방법이 없을까요? ㅠㅠ

궁금한게 있는데 집에서는 모바엑스텀이 잘로그인되는데, 회사에서는 모바엑스텀이 패스워드입력하라고 나와서 입력하면 계속 안되네요 원래그런건가요?

Blog_Content_writer 에서Split out 되어 6 item 이 나왔고Loop over Items 로loop로는 1개 설정하여 잘 나오는데done 에는 아무것도 안나오는데 어떻게 해야될까요? ㅠ그래서 이후 단계인 모아서 워드프레스 적용하는 단계를 못하고 있습니다.

Get reserved data 잘되다가 또 이렇게 되네요 ㄷㄷ 뭐한개를 고치면 저래되고, 자료다운받아도 오류나고; 너무답답하네요 계속 gpt한테 묻고 뭐가다른건지

{{ $('Set Now').item.json.today }}현재 저는 이렇게 나오는데 강의는{{ $('Set NOW').first().json.today }}이렇게 나오지만 상관없는건가요?

안녕하세요!도메인은 다행히 빨리 연결이 되어서 순차적으로 강의 듣고 있는데 포르테이너. io에서local Down 으로 나옵니다.선생님처럼Up 이 안돼요 ㅠ그래서 퍼플렉시티에 검색해서 다시 지웠다가 새로 해보고리부팅도 해보고 하는데계속 Down 입니다.뭐가 문제일까요? 

안녕하세요!강의 그대로 다 진행했는데저는 ping ~ 했을때계속해서 도메인 연결이 안되어 있어서이후에 강의 진행도 막혀서 못하고 있는데혹시 최대 시간이 얼만큼 걸릴까요? ㅠㅠ아니면 바로 안되면 별도 문의를 어느쪽에 드려야할까요?

학습 내용과는 상관없긴 한데코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드 위 강의도 같이 구매 하였습니다. 지금 현재 강의를 듣기 전에 위 입문강의를 듣고 진행하는것이 좋을까요 입문강의를 듣지 않아도 현강의 만으로도 자동화에 대한 내용을 익히는데 문제가 없을까요? 그래서 저의 계획은 현강의를 먼저 듣고 n8n에 대해 좀더 공부하기 위해 n8n입문 강의를 마무리 하려했습니다. 이렇게 해도 되는건지. ㅎ

설치후에 Portainer 설치하고 들어가서 위 local부분 클릭하면 up으로 되있는게 바로 down으로 바뀌면서 아래와 같이 에러가 발생하면서 들어가질 못합니다. 서버자체를 다시 인스톨하고 새로설치해도 같은 문제가 발생합니다. 머가 문제일까요..ㅜ,ㅜ 

안녕하세요. 강의 잘 보고 있고 좋은 내용으로 강의해 주셔서 너무 감사드립니다.31강의 코드에서 characters에는 마침표, 쉼표, 물음표, 느낌표 같은 문자들이 포함되어 있지 않기 때문에 SENTENCE_ENDINGS을 참조하여 다음의 스코어로 진입을 하지 않을 것으로 생각합니다. if ends_with_sentence(segment_text): score = 2.0 - time_diff내용 검토 부탁 드립니다.

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?   

enum 부분 강의를 듣고 있는데, 강의 자료에 public폴더가 없습니다.

업데이트가 되었는지스미더리와 피그마 페이지에 들어가보면 cursor-talk-to 피그마가 나오지 않습니다. 피그마 연결 업데이트 부분부터 진행을 못하고 있습니다..ㅠㅜ

안녕하세요. 강사님. 다름이 아니라 1)커서룰을 종종 커서가 찾지 못하는 경우가 발생해서 매번 커맨드 창에 직접 @으로 명시를 해주는 상황이 발생됩니다. 프롬프트 문장에 조건 커서룰) @01-common.mdc 명시된 이 부분을 찾지 못하더라구요.2)추가로 프롬프트 파일 화면 우클릭 후 new Chat 하면 해당 파일을 참조로 물고가면 좋겠는데 강의와는 다르게 참조가 누락되어 이것도 매번 드래그해서 참조를 걸어줍니다. 그에 대한 강사님만에 팁이 있을까요?

안녕하세요. 다름이 아니라 프롬프트를 실행 할 경우매번 md 파일로 만들어져서 루트 디렉토리에 쌓이게 되더라구요. 이게 많아지면서 뭔가 자꾸 컨텍스트를 들고 가는지 요구사항을 제대로 못지키는 현상이 발생되는 것 같아 md-files를 만들고 옮겨두었더니 이젠 거기에 md 파일을 생성합니다. 이럴 경우 컨텍스트가 늘어나 원하는 프롬프트 요구사항을 제대로 이행하지 못하는게 맞을까요? 강사님이라면 해당 md 파일 생성은 하지말라는 프롬프트를 추가하셨을까요?

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?

강의에서 "연봉 5천만원 직장인의 소득세는?" 이라는 (직장인이라는)단어를 문서에서 찾지 못해서 응답을 받지 못했다고 하는데 보통 사용자가 질문할때는 정확한 단어를 입력할 확률이 적을것으로 생각되서 이 경우 쿼리에 대해 llm 이나 다른 방법을 통해 알아서 잘(?) 질문에 대해서 llm이 해석 할 수 있도록 해줄 필요가 있을 것 같다고 생각이 드는데, 혹시 이런 경우에 있어서 해결방안이나 팁이 있으신가요?

요즘 솔루션들이 doker에서 k3s나 minikube로 넘어가는 구조로 알고 있습니다.awx의 경우에는 앞으로는 docker 기반보다는 kubernetis 기반을 표준으로 전환 하는 것으로 알고 있는데요. 언제가 될진 모르겠지만요. docker가 더 사용하기 쉽고 리소스 사용량과 조치적인 부분에서 유리하여 선택하신건가요? 실질적으로 저는 이 시스템을 구성하여 몇몇 솔루션을 연동하여 솔루션을 구동하려 하기에 강의 구매를 했고, 이 내용을 참고하여, 구성을 하려 합니다. 제가 생각할 땐 시작이 제일 중요한 것이라 강의와 무관한 내용을 여쭤봅니다.

Cursor를 업데이트하고 기능을 확인하던 중에 Rules 말고도 Commands 라는 기능을 있는걸 봤어요.  설명을 읽어보고, 몇 번 실행해 보긴 했는데 Rules 를 배우고 적용해보는게 이번이 처음이라서 그런지 두 개가 비슷해보이고 차이점을 잘 모르겠네요. 제가 이해할 수 있는건 Rules는 코드를 바꿀 수 있고, Commands 바꿀 수 없다 정도인 것 같아요. Commands를 잘 쓰면 팀에서 쓰기도 좋을 것 같은데, 혹시 현재 쓰고 계신다면 라이브 강의에서 간단하게 라도 설명해주실 수 있나요? 아래는 Commands 관련 공식 링크 입니다:https://cursor.com/ko/docs/agent/chat/commands

안녕하십니까, 강사님.자세하고 유익한 강의를 준비해주셔서 감사합니다. 이전 강의 내용과 비교하면서 궁금한 점이 생겼습니다.이전에 다루신 Adaptive RAG와 이번에 다루신 Multi-Agent 강의의 차이점이 무엇인지 알고 싶습니다.만약 다른 개념이라면, 두 접근 방식이 어떤 부분에서 가장 큰 차이를 보이는지도 궁금합니다.