음식이름, 만드는 레서피, 필요한재료 를 구글Sheet에 저장을 해 놓고 챗봇을 통해서 그 구글Sheet 에 있는 내용만을 기본으로 해서 답변을 할 수가 있나요 ? 즉, 구글Sheet 나 구글 구글 문서를 기반으로 한 답변 챗봇을 만들려고 합니다. 이게 가능할까요 ? 아니면 이 데이타를 변형해야지만 가능한가요?

구글드라이브 인증하면서 권한도 모두 체크 했습니다. 그런데 Folder> From list에서 폴더가 보이지 않습니다.무엇이 문제인지 문의드립니다.

안녕하세요, 5강에서 강사님께서 설명해주신 대로 세팅을 다 했는데, 입력 값이 이상하게 나옵니다. 강의에서는 '지금 몇 년도야?'라고 물었을 때 2025년이라고 나오는데, 저 같은 경우에는 계속 2024년도라고 응답이 됩니다. 프롬프트 수정도 해보았는데, 계속해서 '2024년'이라고 응답하고 있습니다. 세팅은 다 잘 따라했는데, 무엇이 부족한 걸까요?

volumes: n8n_storage: postgres_storage: ollama_storage: qdrant_storage: redis_storage: networks: demo: x-n8n: &service-n8n image: n8nio/n8n:latest networks: ['demo'] environment: - N8N_SECURE_COOKIE=false - DB_TYPE=postgresdb - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres - DB_POSTGRESDB_USER=${POSTGRES_USER} - DB_POSTGRESDB_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD} - N8N_DIAGNOSTICS_ENABLED=false - N8N_PERSONALIZATION_ENABLED=false - N8N_ENCRYPTION_KEY - N8N_USER_MANAGEMENT_JWT_SECRET - OLLAMA_HOST=ollama:11434 env_file: - .env x-ollama: &service-ollama image: ollama/ollama:latest container_name: ollama networks: ['demo'] restart: unless-stopped ports: - 11434:11434 volumes: - ollama_storage:/root/.ollama x-init-ollama: &init-ollama image: ollama/ollama:latest networks: ['demo'] container_name: ollama-pull-llama volumes: - ollama_storage:/root/.ollama entrypoint: /bin/sh environment: - OLLAMA_HOST=ollama:11434 command: - "-c" - "sleep 3; ollama pull llama3.2" services: postgres: image: postgres:16-alpine hostname: postgres networks: ['demo'] restart: unless-stopped environment: - POSTGRES_USER - POSTGRES_PASSWORD - POSTGRES_DB volumes: - postgres_storage:/var/lib/postgresql/data healthcheck: test: ['CMD-SHELL', 'pg_isready -h localhost -U ${POSTGRES_USER} -d ${POSTGRES_DB}'] interval: 5s timeout: 5s retries: 10 n8n-import: <<: *service-n8n hostname: n8n-import container_name: n8n-import entrypoint: /bin/sh command: - "-c" - "n8n import:credentials --separate --input=/demo-data/credentials && n8n import:workflow --separate --input=/demo-data/workflows" volumes: - ./n8n/demo-data:/demo-data depends_on: postgres: condition: service_healthy n8n: <<: *service-n8n hostname: n8n container_name: n8n restart: unless-stopped ports: - 5678:5678 volumes: - n8n_storage:/home/node/.n8n - ./n8n/demo-data:/demo-data - ./shared:/data/shared depends_on: postgres: condition: service_healthy n8n-import: condition: service_completed_successfully qdrant: image: qdrant/qdrant hostname: qdrant container_name: qdrant networks: ['demo'] restart: unless-stopped ports: - 6333:6333 volumes: - qdrant_storage:/qdrant/storage redis: image: redis:latest container_name: redis hostname: redis restart: unless-stopped ports: - "6379:6379" volumes: - redis_storage:/data healthcheck: test: ["CMD", "redis-cli", "ping"] interval: 1s timeout: 8s retries: 5 command: ["redis-server", "--appendonly", "yes"] redisinsight: image: redislabs/redisinsight:latest container_name: redisinsight hostname: redisinsight restart: unless-stopped ports: - "8001:8001" depends_on: - redis ollama-cpu: profiles: ["cpu"] <<: *service-ollama ollama-gpu: profiles: ["gpu-nvidia"] <<: *service-ollama deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] ollama-gpu-amd: profiles: ["gpu-amd"] <<: *service-ollama image: ollama/ollama:rocm devices: - "/dev/kfd" - "/dev/dri" ollama-pull-llama-cpu: profiles: ["cpu"] <<: *init-ollama depends_on: - ollama-cpu ollama-pull-llama-gpu: profiles: ["gpu-nvidia"] <<: *init-ollama depends_on: - ollama-gpu ollama-pull-llama-gpu-amd: profiles: [gpu-amd] <<: *init-ollama image: ollama/ollama:rocm depends_on: - ollama-gpu-amd 위의 내용은 docker-compose.yml 이구요. redis node를 생성하는데 아래와 같이 에러발생 합니다. os는 우분투 24.04 lts desktop 버전입니다.

from langchain_core.messages import HumanMessage from langgraph.prebuilt import create_react_agent from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient async with MultiServerMCPClient( { "house_tax": { "command": "python", "args": ["./mcp_stdio_server.py"], "transport": "stdio", }, } ) as client: ##### AGENT ##### tool_list = client.get_tools() agent = create_react_agent(llm, tool_list) query = '5억짜리 집 1채, 10억짜리 집 1채, 20억짜리 집 1채를 가지고 있을 때 세금을 얼마나 내나요?' system_prompt = client.get_prompt(server_name="house_tax", prompt_name="house_tax_system_prompt", arguments={}) messages = await system_prompt + [HumanMessage(content=query)] print("=====RESPONSE=====") stream_generator = agent.astream({'messages': messages}) all_chunks = await process_stream(stream_generator) if all_chunks: final_result = all_chunks[-1] print("\nFinal result:", final_result)안녕하세요, mcp 쪽 공부하다가 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. MultiServerMCPClient를 이용해서 react_agent를 생성하면, query에 적합한 tool들을 알아서 선별해서 query가 요청하는 태스크를 실행해주는 방식이란 점은 잘 이해가 됩니다. 하지만, 어떤 방식으로 tool들의 메타 정보(description, 필수 argument 정보)등을 가져오고 인식하는 지 공식 문서로 정리된 점이 있나요? 강의 자료에서는 local python 파일을 이용해서 tool을 등록했지만, 아래의 방식처럼 smithery를 통해 tool을 등록하는 방법도 있는 것으로 알고 있습니다. 이렇게 tool을 등록하는 방식이 다양한데 MultiServerMCPClient가 어떤 식으로 tool들의 정보와 사용법에 대한 정보를 얻어서, 태스크에 적절한 tool들을 할당할 수 있는 지에 대해 여쭤보고 싶습니다"Gmail": { "transport": "sse", "enabled": True, "command": "npx", "args": [ "-y", "supergateway", "--sse", "https://" ], https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters/tree/main 에서 MultiServerMCPClient 코드들을 조회해봤을 때 get_prompt나 get_resources가 있는 것으로 보아 분명 '어떠한 방식'으로 등록하려는 도구들에 대한 메타 정보를 가져오는 것 같은데 그 '어떠한 방식'을 구체적으로 알고 싶습니다  

5강 20:01 까지 세팅을 문제없이 잘 마쳤고, Gemini모델도 강사님이 설정하신 버전과 동일해요.처음엔 채팅 입력시 Gemini가 "모른다" "알 수 없다" 등의 답변만 내놓길래, 다른분이 남겨주신 질문에 답변하신 내용을 보고 "모르는 내용은 검색을 활용해서 알려줘라" 하니까 검색해서 알려주긴 알려 주는데요. 정보가 틀려요.HTTP Request가 잘못 연결됐나? 싶은데 해당 노드 들어가서 Test step에서 입력 해보면 결과를 잘 가져와요(eg. 지금 몇년도야?->현재 년/월/일 알려줌).근데 사실 이것도 보면 질문에 대한 답변이 아니고 질문이랑 관련있는 웹페이지의 메타데이터...... 입니다.(eg. 지금 몇년도야? -> "지금 몇년도"라는 주소를 갖고있는 웹사이트 검색해서 https://www.saturdaygift.com/what-year-is-it/ 에서 표시하는 년/월/일 알려줌. ) 하지만 더 이상한건chat 입력을 하고 gemini -> http 거치면 사진처럼 이상한 대답이 나와요. 이미지 처럼 2024년 이라고 한다던가. 다른 질문에도 아래처럼 대답해요input : 요즘 인기있는 영화 추천해줘output : "요즘"의 정의를 내놔라.input : 모르면 검색해서 요즘 인기있는 영화 추천해줘output : "요즘"이 무슨 뜻인지 알고싶습니다. 예를 들어 "이번주", "이번달", "지난1년"이라고 할 수 있습니다input: 이번주에 인기있는 영화 추천해줘output : 이번주의 start date과 end date를 알려주세요 이런식인데....................매우 초반임에도 불구하고 강의 영상대로 따라해도 결과물이 영상과 아예 달라 계속 따라해야되는지 의구심이 듭니다.어떻게 해결할 수 있을지요.   

그림 처럼 네이버 메일에 메일이 없을 경우 네이버만 계속 돌고 지메일은 돌지 않는게 맞나요?지메일 에만 메일을 보내서 테스트 하려고 하는데.. 네이버 메일만 돌고 있어서..이게 맞는건지..틀린건지..도 모르겠고..만일..네이버 메일만 돌고 있는게 맞다면..그럼 지메일은 왜 있는 건지도 모르겠고요..  

현재 윈도우10 사용중인데 윈도우기능 켜기에서 Hiper-V 탭 자체가 없습니다....다른 탭에 숨어있나요? 만약 없으면 수업따라가는데 문제 있을까요?

 N8N서버가 끈긴다고 나오는데요...어떻게 해결해야할까여 서버도 유효하다고 하는데 설정파일에 오타는 없습니다.event: endpoint data: /mcp/677b0abf-fea7-4d28-9634-0ff3deaa91cc/messages?sessionId=db30ba90-0093-4c7f-a508-36244f222188

안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다. 감사합니다. 5강 구글 서치 API를 설정하는 화면이 강의와 다릅니다.강의에는 Value Provided라는 선택지가 있는데, 현재는 없네요. 그래서 아래와 같이 대체 설정을 해보았는데, 질문을 남겨보니 아래와 같은 에러가 발생했습니다.   Memory 히스토리는 아래와 같습니다. 어떻게 해결할 수 있을지 검토 부탁드립니다.감사합니다.

네이버 메일 테스트를 위해서 새로운 계정을 만들고 테스트 중 인데요..테스트 시 받은 메일함에 메일이 있으면 잘 처리가 되는데..받은 메일함에 메일이 없을 경우 그림 처럼 NaverEmail Email trigger 에서만 돌고 있고..진행이 되지 않습니다.제가 잘못 설정을 한 걸까요?  

영상이 보이지 않습니다.다른 강의 영상은 잘 보입니다.

14. 유튜브 요약 챗봇 만들기: 텔레그램 인터랙션과 n8n으로 구현하는 AI 자동화 장에서 012-youtube-transcript-telegram-callbak만들때텔레그램 노드를 사용하려고 하니,아래 그림과 같이 Credential to connect with 부분에서 "Due to Telegram API limitations, you can use just one Telegram trigger for each bot at a time" 와 같이 표시되면서 테스트가 실패되네요.어떻게 해야 할까요? 

이 영상을 포함해서 여러 클립들이 음성만 들리고 영상은 보이지 않습니다. 결론적으로 영상이 보이는 강좌도 있고 안보이는 강좌도 있습니다. 보이는 영상이 있는 걸 보니 설정이 잘못된 것은 아닌것으로 보입니다. 조속한 조치 부탁드립니다.

안녕하세요, 그간 여러 질문을 올렸었는데 친절하고 정확하게 안내해 주셔서 잘 해결해 나가고 있어서 감사드립니다.006-gmail-email 에서 궁금한 점인데요.Test workflow를 실행하면 두개 트리거가 실행되지 않고, 한개 트리거만 실행이 되어서요.아래 이미지는 Test workflow 후의 모습인데요, NaverMail 만 트리거가 실행되고, Gmail Trigger는 실행이 되지 않았습니다.무언가 조치를 추가적으로 하지 않아서 생기는 정상적인 상황인지 문의 드립니다.

안녕하세요, 영상 보고 따라하고 있는데 Community nodes 내에 'install'버튼은 없고, 다른 메세지만 나오고 있어서 문의드립니다. docs를 봐도, 별 내용이 없어서 문의드립니다...!

IMAP 에서 영상을 주욱 따라 하고 있다가get Many 단계에서 첨부한 이미지 처럼 test step 을 클릭 하니까 오른편과 같이 설정을 하라는 얘기가 나옵니다.왼편은 가렸지만 내용은 잘 나왔습니다.뭐가 잘못 된 걸까요?? 그래서 Settings 에 들어가서 Always Output Data 를 켰더니..  처럼 나옵니다..왜 그럴까요??

vector store 저장할때 메타데이터 추가 가능한가요? chat 이랑 대화 나누는데 정확도가 너무 떨어지는것 같아요. 특정 PDF의 백터 임베딩만 필터링 해서, RAG하면 좋겠는데요. 그 방법으로 메타데이터 필터를 생각하고 있는데 커스텀이 쉽지 않네요.

안녕하세요 남박사님 8. Gmail 연동부터 자동 응답까지: 이메일 AI 에이전트 완전 구축법 21:27 ･ 수업 자료 강의를 듣던 와중에,강의에서 알려주신 대로 진행해서 지메일 이메일 트리거를 하려고 했으나2단계 비밀번호를 넣고 "test step" 을 눌렀는데작업이 끝나질 않습니다... 왜일까요?  

안녕하세요 강의 보다가 헷갈리는 부분이 있어서 질문드립니다  질문1. 3.3 LangGraph에서 도구(tool) 활용 방법아래 agent 함수는 여러번 호출되는데 리턴하는 부분에서 새로운 배열을 만드는것 처럼 보이지만 add_messages에 의해 자동으로 누적되어 멀티턴 대화가 된다고 이해하면 맞을까요? def agent(state: MessagesState) -> MessagesState: """ 에이전트 함수는 주어진 상태에서 메시지를 가져와 LLM과 도구를 사용하여 응답 메시지를 생성합니다. Args: state (MessagesState): 메시지 상태를 포함하는 state. Returns: MessagesState: 응답 메시지를 포함하는 새로운 state. """ # 상태에서 메시지를 추출합니다. messages = state['messages'] # LLM과 도구를 사용하여 메시지를 처리하고 응답을 생성합니다. response = llm_with_tools.invoke(messages) # 응답 메시지를 새로운 상태로 반환합니다. return {'messages': [response]} 질문2. 3.5 Agent의 히스토리를 관리하는 방법MemorySaver()의 목적은 주피터 노트북 각 블록을 사용하는데 있어 그 전에 실행해서 얻은 message를 메모리에 저장후 다음 요청 (update_query)에 반영하기 위해 사용된게 맞을까요?