docker 설치 후에 windows 기능 켜기 /끄기란에서 나머지 두개는 다 있는데 Hyper-V 가 없어서 체크를 못했습니다 .이 상태로 강의 수강해도 괜찮을까요?

안녕 하세요.영상대로 따라 하고 있는데..오류가 발생 합니다.아래 그림 처럼 test step 을 클릭 해보면 오류가 나는데요.파라미터를 확인 해보라고 하는데.. 영상 처럼 따라 해서 틀릴 게 없는데..오류가 나네요.조금 틀린 것은 value 를 넣을때 영상 에서는 value Provided 라고 나오고 By Model 이라고 나오는데 비해..저는 그냥 Value 를 입력 하게끔 나오고 있습니다.왜 그럴까요??  

안녕하세요, SerpAPI 연결을 위해서 아래와 같이 하였으나 에러가 납니다.어떻게 해야하나요 ? Key 복사 API Key 붙여넣고 Save -> 에러 

Upstage의 모델을 사용하는데 답변의 정확성이 떨어지는 것 같습니다. 아래 캡처 화면을 보면 retriever가 페이지를 가져오는 것 까지는 괜찮아 보이는데, 가져온 문서의 내용을 적용하여 계산하는 것, 그리고 심지어 기본적인 수학적 계산도 종종 오류를 냅니다 ㅜㅜ 더 정확한 답변을 내도록 할 방법이 있을까요? 

안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다 실습중에 n8n을 gemini 2.0 모델고 연결하고 simple memory에 연결까는 잘 동작하는것을 확인했습니다채팅으로 "요즘 인기있는 영화 추천좀 해줘"라고 요청을 보내면 아래와같이 agent가 검색을 사용하지 못하는것으로 보입니다http request만 따로 요청했을때는 api 호출이 잘 되는것으로 보여집니다문제 해결에 도움 부탁드리겠습니다 좋은 강의 감사드립니다

Error response from daemon: Ports are not available: exposing port TCP 0.0.0.0:5678 -> 127.0.0.1:0: listen tcp 0.0.0.0:5678: bind: An attempt was made to access a socket in a way forbidden by its access permissions. 이라고 뜹니다.

docker compose up 이 아니라For everyone elsegit clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git cd self-hosted-ai-starter-kit docker compose --profile cpu up이렇게 해야하는거 아닌가요?

남박사님 덕분에 천천히지만 잘 따라가고 있습니다.메일을 확인해서 미팅관련 메일이 있을 경우 구글 캘린더에 등록하고 회신까지 하는 프로젝트는 재밌게 보았는데요, 제가 테스트할 때 메일이 3개가 들어와 있었는데 그 중 하나만 제가 일정 등록을 하기 위해 TEST로 보낸 메일이었고 나머지는 일반 메일이었습니다. 이 경우 AI Agent가 일정관련된 내용인지는 판단하여 구글 캘린더에 등록을 하지만 메일을 보내는 건 3개가 전부 넘어가더라고요. 이전 시간에 배운 Switch 노드 같은걸 이용해서 회신을 보낼 메일(미팅 일정관련인지) 여부를 판단해서 나누는게 좋을까요?

남박사님 강의 잘 듣고 있습니다. 스팸 여부를 판단할 때, Structured Output Parser에서 "is_spam" : "스팸여부" 를 판단하는데,여기서 어쩔 때는 true/false, 또 어쩔 때는 yes/no 혹은 이 두 가지가 섞여서 나오기도 합니다.형식을 정확히 지정할 수는 없을까요?  그리고 추가로 위와 같이 노드들을 연결한 뒤에 실행을 하면, Gmail 트리거가 작동을 하지 않습니다.지메일 노드에서 개별적으로 실행을 하면 작동을 하는데, 전체 Test Workflow를 누르면 네이버만 실행되는데 어떻게 해야 할까요?

 강의 상에 있는 2단계 인증..앱 비밀번호 설정 imap 사용 확인 등을 다 거쳤고설정 테스트 할땐 이상 없이 정상확인 됩니다.근데 워크플로우 실행시에는 imap connection closed inexpectedly 라고 뜨네요 왜그럴까여...  

안녕하세요. 강의 17:40초에 진행되는 파라미터 cx, key, q 설정을 할 때 3가지 모두 Using Field Below 항목이 빈 값이기 때문에 다른 질문자분 질문에 답변을 주신것처럼 Defined automatically by the model을 모두 선택해서 진행했는데 구글 api에서 사용자 인증 정보에 새로운 API Key 확인이 안됩니다.

안녕하세요,n8n에서 gemini를 연결 중에 오류가 발생해서 찾아보다가 문의드립니다.1) api를 붙여 credential 생성하려고 했으나 'SELF_SIGNED_CERT_IN_CHAIN' 오류 발생.2) 챗지피티한테 확인해보니 ssl 연결시 자체 서명된 인증서가 껴 있다는 내용으로 회신구체적인 내용은 이해를 못했지만 대략 회사 보안 환경과 충돌이 생겨서 그런 것 같더라고요.(회사 노트북으로 수강중) 사내 보안 환경에서는 일부 기능이 제한되는 것으로 이해하면 될까요?

qddrant 가 아닌 supabase 로 연결하는 방법도 알려주세요.

안녕하세요..DuckDuckGo 검색 관련 랭체인 가이드 보고 따라하는데from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun search = DuckDuckGoSearchRun(cache_results=True) result = search.invoke("obama's first name?") print(result)이를 실행했을 때, 다음과 같은 오류가 발생합니다. 어떻게 수정해야 하는지 알려주셨으면 좋겠습니다.---------------------------------------------------------------------------DuckDuckGoSearchException Traceback (most recent call last) Cell In[18], line 103 from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun 6 search = DuckDuckGoSearchRun(cache_results=True) ---> 10 result = search.invoke("obama's first name?") 11 print(result) File ~/Workspace/pythonprj/langgraphtutorial/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/tools/base.py:513, in BaseTool.invoke(self, input, config, kwargs)505 @override 506 def invoke( 507 self, (...) 510kwargs: Any, 511 ) -> Any: 512 tool_input, kwargs = preprun_args(input, config, kwargs) --> 513 return self.run(tool_input, kwargs) File ~/Workspace/pythonprj/langgraphtutorial/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/tools/base.py:774, in BaseTool.run(self, tool_input, verbose, start_color, color, callbacks, tags, metadata, run_name, run_id, config, tool_call_id, kwargs)772 if error_to_raise: 773 run_manager.on_tool_error(error_to_raise) --> 774 raise error_to_raise 775 output = formatoutput(content, artifact, tool_call_id, self.name, status) 776 run_manager.on_tool_end(output, color=color, name=self.name, kwargs) File ~/Workspace/pythonprj/langgraphtutorial/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/tools/base.py:743, in BaseTool.run(self, tool_input, verbose, start_color, color, callbacks, tags, metadata, run_name, run_id, config, tool_call_id, **kwargs)... 181logger.info(f"Error to search using {b} backend: {ex}") 182 err = ex --> 184 raise DuckDuckGoSearchException(err) DuckDuckGoSearchException: https://lite.duckduckgo.com/lite/ 202 Ratelimit 확인 부탁드립니다.

streamlit에서 배포시 위와 같은 에러가 발생합니다 ㅜㅜ파이썬 버전은 3.10.2이고, requirements.txt는 아래와 같습니다. aiohappyeyeballs==2.6.1aiohttp==3.10.11aiosignal==1.3.2altair==5.5.0annotated-types==0.6.0anyio==4.3.0asgiref==3.8.1asttokens==3.0.0async-timeout==4.0.3attrs==25.3.0backoff==2.2.1bcrypt==4.3.0blinker==1.9.0build==1.2.2.post1cachetools==5.5.2certifi==2022.12.7charset-normalizer==3.1.0chroma-hnswlib==0.7.6chromadb==0.6.3click==8.1.8colorama==0.4.6coloredlogs==15.0.1comm==0.2.2contourpy==1.2.0cycler==0.12.1dataclasses-json==0.6.7debugpy==1.8.14decorator==5.2.1Deprecated==1.2.18distro==1.9.0docx2txt==0.9durationpy==0.9exceptiongroup==1.2.0executing==2.2.0fastapi==0.115.12filelock==3.18.0flatbuffers==25.2.10fonttools==4.47.2frozenlist==1.6.0fsspec==2025.3.2gitdb==4.0.12GitPython==3.1.44google-auth==2.39.0googleapis-common-protos==1.70.0greenlet==3.2.2grpcio==1.71.0h11==0.14.0httpcore==1.0.4httptools==0.6.4httpx==0.27.0httpx-sse==0.4.0huggingface-hub==0.30.2humanfriendly==10.0idna==3.4importlib_metadata==8.6.1importlib_resources==6.5.2iniconfig==2.1.0ipykernel==6.29.5ipython==8.36.0jedi==0.19.2Jinja2==3.1.6jiter==0.9.0joblib==1.4.2jsonpatch==1.33jsonpointer==3.0.0jsonschema==4.23.0jsonschema-specifications==2025.4.1jupyter_client==8.6.3jupyter_core==5.7.2kiwisolver==1.4.5kubernetes==32.0.1langchain==0.3.25langchain-chroma==0.2.3langchain-community==0.3.23langchain-core==0.3.58langchain-openai==0.3.16langchain-pinecone==0.2.6langchain-tests==0.3.19langchain-text-splitters==0.3.8langchain-upstage==0.6.0langsmith==0.3.42markdown-it-py==3.0.0MarkupSafe==3.0.2marshmallow==3.26.1matplotlib==3.8.2matplotlib-inline==0.1.7mdurl==0.1.2mmh3==5.1.0mpmath==1.3.0multidict==6.4.3mypy_extensions==1.1.0narwhals==1.38.2nest-asyncio==1.6.0numpy==1.26.4oauthlib==3.2.2onnxruntime==1.21.1openai==1.78.0opentelemetry-api==1.32.1opentelemetry-exporter-otlp-proto-common==1.32.1opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc==1.32.1opentelemetry-instrumentation==0.53b1opentelemetry-instrumentation-asgi==0.53b1opentelemetry-instrumentation-fastapi==0.53b1opentelemetry-proto==1.32.1opentelemetry-sdk==1.32.1opentelemetry-semantic-conventions==0.53b1opentelemetry-util-http==0.53b1orjson==3.10.18overrides==7.7.0packaging==23.2pandas==2.2.3parso==0.8.4pillow==10.2.0pinecone==6.0.2pinecone-plugin-interface==0.0.7platformdirs==4.3.8pluggy==1.5.0posthog==4.0.1prompt_toolkit==3.0.51propcache==0.3.1protobuf==5.29.4psutil==7.0.0pure_eval==0.2.3pyarrow==20.0.0pyasn1==0.6.1pyasn1_modules==0.4.2pydantic==2.11.4pydantic-settings==2.9.1pydantic_core==2.33.2pydeck==0.9.1Pygments==2.19.1pyparsing==3.1.1pypdf==4.3.1PyPika==0.48.9pyproject_hooks==1.2.0pyreadline3==3.5.4pytest==8.3.5pytest-asyncio==0.26.0pytest-socket==0.7.0python-dateutil==2.8.2python-dotenv==1.1.0pytz==2025.2pywin32==305PyYAML==6.0.2pyzmq==26.4.0referencing==0.36.2regex==2024.11.6requests==2.32.3requests-oauthlib==2.0.0requests-toolbelt==1.0.0rich==14.0.0rpds-py==0.24.0rsa==4.9.1scikit-learn==1.5.1scipy==1.14.0shellingham==1.5.4six==1.16.0smmap==5.0.2sniffio==1.3.1SQLAlchemy==2.0.40stack-data==0.6.3starlette==0.46.2streamlit==1.45.0sympy==1.14.0syrupy==4.9.1tenacity==9.1.2threadpoolctl==3.5.0tiktoken==0.9.0tokenizers==0.19.1toml==0.10.2tomli==2.2.1tornado==6.4.2tqdm==4.66.2traitlets==5.14.3typer==0.15.3typing-inspect==0.9.0typing-inspection==0.4.0typing_extensions==4.13.2tzdata==2025.2urllib3==1.26.15uvicorn==0.34.2watchdog==6.0.0watchfiles==1.0.5wcwidth==0.2.13websocket-client==1.8.0websockets==15.0.1wrapt==1.17.2yarl==1.20.0zipp==3.21.0zstandard==0.23.0

안녕하세요.. Plan and Executor 아키텍처에서는 Planning 하고 하나의 태스크를 실행하고, 그리고 다시 Replanning 에이전트를 거치면서 답변을 만들어 가는데, ReWoo 아키텍처에서는 RePlanning 과정에 대한 설명이 없던데.. 그렇다면 ReWoo 아키텍처의 Planner 에이전트 성능이 좋아서 모든 게획을 세운것처럼 보이는데. Plan and Executor의 Planner 에이전트도 모든 계획을 세운 것이 아닌건가요? 둘사이 프롬프트가 달라서 그런건가요? ReWoo에서는 왜 재계획 에이전트가 필요없는건가요?

남박사님 덕분에 잘 따라가면서 배우고 있습니다.검색 에이전트 만드는 것까지 재밌게 만들어봤는데, 말미에 채팅입력을 외부 공유할 때 IP주소를 입력해야 한다고 하셨는데 사전 설정이 필요한거죠?GPT 통해서 물어보니 몇가지 절차가 있더라고요

최신 버전 LangChain 문서의 <How to add chat history> 부분이 강의 영상이랑 대부분 다른 것 같은데 강의 영상 코드 기준으로 진행해도 문제가 없을까요?(https://python.langchain.com/docs/how_to/qa_chat_history_how_to/#chains)

자료 다운로드를 해도 toml파일만 있고 resaurant_wine.txt등의 파일들이 다 없는데 어디서 찾는걸까요..m2사용하고있습니다

남박사님 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 구글 serach 엔진 연결하는 부분에서 HTTP Request 노드에서 화면이 제가 보고 있는 것과 조금 다른 것 같습니다. 아래처럼 Using Field Below를 선택하면parameter 이름과 value 칸만 나오고 있습니다.q 값을 비워두긴 하는데 제대로 동작을 안하더라고요