사용되지 않은 props나 img태그로인해 에러문구가 뜨면서 빌드가 되지 않는데코드를 봐도 정환님 강의에서도 img 태그를 그대로 쓰고계신데 왜 저는 에러가 나는걸까요? 추가적으로 eslint 경고가 있으면 빌드가 안되는 것으로 알고있는데 어떻게 빌드해야하나요?

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?)

추가 질문 드립니다! 현재 업무지침 원본 문서에 챗봇용 추가 정보(예: 부연설명 등)를 직접 삽입하여 feeding 하고 있습니다.다만, 업무지침이 매년 개정되다 보니, 개정 시마다 챗봇용으로 추가한 정보들을 새로운 버전에 다시 반영해야 하는 어려움이 있습니다. 특히 이런 문서 관리는 개발팀이 아닌 현업에서 해야 하는 부분이라 현업 관점에서 문서 버전 관리나 갱신을 보다 효율적으로 할 수 있는 방법이 있을지 조언을 구하고 싶습니다.감사합니다.

안녕하세요, 질문드립니다.사내 업무 챗봇을 만드는 과정에서 질문 드립니다.답변의 일관성 관련현재 챗봇 테스트 중인데, 동일한 질문임에도 답변이 조금씩 달라집니다. 서비스 운영 시에도 직원들이 한 질문에 대해 일관된 답변을 받아야 문제점을 정확히 파악할 수 있을 것 같아, 같은 질문에는 동일한(유사한) 답변이 나오도록 설정하고 싶습니다. 다만 현재 history_aware_retriever를 사용하고 있어서, 이전 대화 맥락이 다르면 동일한 질문이라도 검색되는 문서와 답변이 달라질 수 있다는 점을 확인했습니다. 이때 이전 대화 맥락이 있더라도 질문이 동일하면 동일한(비슷한) 문서가 검색되도록 하거나 답변의 편차를 최소화하는 방법이 있을지 궁금합니다.RAG 검색 우선순위 관련현재 2개 문서(A, B)에 대해서 RAG를 적용하고 있습니다. 이때 A문서에서 가장 유사한 chunk를 먼저 검색하고, 유사한 chunk가 없는 경우 B문서에서 chunk를 찾도록 하고 싶습니다. 제가 생각한 방법은 2개인데, 어떤 접근이 더 좋을지 또는 더 나은 방법 있을지 문의드립니다.1안) 단일검색 + A문서 우선랭킹A와 B를 동시에 검색한 후, 뽑힌 문서 중 A결과를 먼저 선택하는 방법 (k=2 예정)후보: [A1, B1, B2, A2] → 최종: [A1, A2]후보: [A1, B1, B2, B3] → 최종: [A1, B1]2안) 계단식 검색1차로 A만 검색 후 임계치 미달 시 B문서 검색하는 방식입니다. 다만 임계치를 결정하는 것이 어려울 것 같고, langchain 만으로 구현이 가능할지 모르겠습니다. langgraph를 사용하면 쉽게 할 수 있는 방법이 있을까요?감사합니다!

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?

병진님 안녕하세요:)바쁘실텐데 답변 확인해주셔서 감사합니다!'사내 QnA 봇' 강의 실습 중에 질문이 생겨서 글 남깁니다. inhouse-rule-index는 pdf 표의 한계로 제대로 인덱싱이 안되어서 틀린 답이 나온다고 하셨습니다.그 근거로 '전결 규정' 파일을 확인하셨고, '대표이사' 승인이 필요하다고 말씀 주셨습니다. 실제로 inhouse-rule-index 실습 결과, '대표이사'에 대한 언급이 답변에 없어서 이해를 하고 넘어갔습니다.  하지만, inhouse-python-index로 전처리를 하고 n8n으로 교체후에 돌려보았을 때도 아래와 같이 동일한 결과가 나왔는데요. 왜 그럴까 확인해봤더니, '경비 관리 가이드' 문서의 내용을 토대로 답변을 작성한 것으로 보입니다. 제 질문은,'경비 관리 가이드' 문서만 보면 처음에 틀렸다고 생각했던 답변이 맞다라고 판단되는데, 제가 이해한게 맞을까요? 서로 다른 문서에서 승인 절차에 대해 다른 내용이 있기 때문에 문서 싱크가 맞지 않아서 그런 것으로 보여집니다. 이 부분에 대해서 병진님 의견이 궁금합니다!

강사님 안녕하세요.수익형 AI Agent n8n 전문가 강의 를 수강하다 강사님 강의가 재밌어서 이 강의를 또 수강하고 있는 학생입니다.(최근 base64로 한참 골머리를 앓았었죠^^;)제가 전문가 과정에서 수업했을때는 호스팅에서 도메인을 만들고 SSL 통해서 https가 적용된 상태입니다.이럴땐 지금 강의해주시는 내용에서 NGROG 설정 단계를 건너뛰고 제 도메인 고유주소(https://healthyagent.kr)을 써도 되는걸까요?

6강에서 manual trigger하면 작동합니다근데 workflow를 실행해보니이렇게 parameter 설정을 잘못했다고 뜹니다어떻게 고쳐야하나요?

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?

노션 페이지에 빠져있습니다.

위와 같이 에러가 나네요. ㅠ..ㅠOpenAI에 물어보니 Add Option에서 Add Option Manually나 Expression Editor에 들어가서 q {{ $json.chatInput }} 입력하고 Execute Step을 다시 눌러보면 된다고 하는데...Add Option에 해당 메뉴가 아예 없습니다. ^^+Q&A를 찾아보니 해당 게시글이 몇 개 있는데...당췌 무슨 말인지 잘 모르겠어요. ㅠ..ㅠstep by step으로 화면 캡쳐해서 해결 방법을 좀 보여주시면 안될까요?이제4강인데...벌써 포기할 수는 없어요.부탁드려요~

맥 사용자는 Homebrew, MacPorts, Binary Installer 중에 어떤걸 설치해야하나요? Gemini 왈 Binary 라는데 확인부탁드립니다.

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.

안녕하십니까! 강병진 강사님! 강의를 수강하고 인터뷰도 보면서 많은 에너지와 영향을 받았습니다. 정말 감사드립니다!강병진님의 langchain강의 커리큘럼에서 n8n을 제외하고 모두 수강하였습니다.덕분에 RAG를 어떻게 구성하고 어떤식으로 정확도를 향상시킬 수 있는지도 배웠습니다.다름이 아니라 저는 현재 대학교 3학년으로써 프로젝트를 진행하고 싶은데 강병진님 같은 훌륭하신 선배 개발자님께서 좋게 보실 만한 프로젝트가 어떤 프로젝트인지 조언을 구하고 싶습니다.단순 챗봇을 구현해보기에는 기업에서 이러한 것이 많이 중요할까? 라는 걱정도 있습니다.기업에서는 어떤식으로 RAG를 사용하고 원하는 경험이 무엇일까 궁금합니다.저는 실무에서 RAG를 어떤식으로 사용하는지도 잘 모르고 선배님들께서 이러한 기술로 어떤 업무들을 하시는지도 잘 모릅니다. 그래서 어떤 방향성으로 준비해야 할지 잘 모르겠습니다.만약 강병진님께서 같이 일할 주니어를 뽑으신다면 어떤 프로젝트 경험이 있는 주니어를 뽑으실 지 가능하신다면 조언 한번만 부탁드리고 싶습니다!현재 사용할 수 있는 기술은 알려주신 langchain관련 기술과 fastapi로 백엔드 구현이 가능합니다.도메인마다 원하는 방향성이 다르겠지만 프로젝트 기획하는 단계로써 좋은 출발을 하고 싶어서 질문드립니다!계신 시간대로 저녁일거라 예상되는데 좋은 저녁 보내시길 바랍니다ㅎㅎ 감사합니다! 

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 하루에 06시, 정오, 자정 이렇게 스케줄을 해놨는데, 수동으로 할 때는 텔레그램 수신까지 확인했는데, 스케쥴로는 해당 시간에 작동을 안합니다. 제가 확인할 옵션이 있을까요?

첫번째 강의에 대한 질문입니다. 제 노트북에는 Hyper그게 없어서 일단 없이 나머지 2개를 체크하고 넘어갔습니다.그리고 docker를 설치했습니다docker는 설치된 것처럼 보이는데, 그 다음 단계 self host에서 제 gpu가 Intel(R) Iris(R) Xe Graphics 이건데 모르고 그냥 nvidia걸로 n8n host를 했습니다. docker compose --profile gpu-nvidia up 이걸 넣었더니 variable not found라고 뜹니다. 이런 경우에는 어떻게 해야되나요?

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. 

<추가> youtube-transcript 오류를 위한 무료 API 분석부터 직접 서버 구축까지!8월 경에 추가된 강의로 보이는데, 지금은 kome.ai도 막힌 것으로 보입니다. 영문, 국문 사이트 url 여러가지를 시도해봤는데, 제가 해본 것은 모두 저작권 문제로 제공할 수 없다는 피드백만 나옵니다.

강의에서 설명해주신 자료중에 .ipynb이외의 자료는 어디에서 다운받나요? 예를들어, preview KG_P1_02_neo4j_cypher_advanced.md자료는 어디에 잇는지요?

### HTTP 캐싱이 무엇이며 관련된 HTTP 헤더를 설명해주세요.HTTP 캐싱은 클라이언트나 중간 캐시 서버가 동일한 리소스를 재요청하지 않고, 저장된 사본을 사용해 네트워크 트래픽을 줄이는 기술입니다. 이를 위해 캐시 동작을 제어하는 헤더와, 리소스 변경 여부를 확인하는 검증 헤더, 조건부 요청 헤더가 사용됩니다.대표적인 캐시 제어 헤더로는 최신 HTTP에서 사용하는 Cache-Control, 구버전 브라우저와 호환을 위한 Pragma, 그리고 만료일을 지정하는 Expires가 있습니다. 리소스 변경 여부를 검증하는 ETag와 Last-Modified 헤더를 통해 서버는 클라이언트가 가진 리소스가 최신인지 판단하고, 조건부 요청 헤더If-Match, If-None-Match, If-Modified-Since, If-Unmodified-Since)를 활용하면 변경되지 않은 경우 전체 데이터를 전송하지 않고 304 Not Modified를 반환할 수 있어 효율적인 데이터 전송이 가능합니다.VS### HTTP 캐싱이 무엇이며 관련된 HTTP 헤더를 설명해주세요.HTTP 캐싱은 클라이언트(브라우저)나 중간 캐시 서버가 동일한 리소스를 재요청하지 않고, 저장된 사본을 사용하여 네트워크 트래픽을 줄이는 기술입니다.이를 제어하기 위해 캐시 제어 헤더, 검증 헤더와 조건부 요청 헤더가 사용됩니다. 캐시 제어 헤더는 클라이언트와 중간 캐시 사이에서 리소스의 캐싱 동작을 제어하는 핵심적인 역할을 합니다. 대표적으로 Cache-Control, Pragma, Expires 헤더가 사용됩니다.- Cache-Control 헤더는 최신 HTTP 에서 사용되며 캐시 동작을 제어합니다.- Pragma 헤더는 HTTP/1.0 이전에서 사용되며, 구버전 브라우저와의 호환성을 위해 사용됩니다.- Expires 헤더는 HTTP/1.0 부터 사용되며, 캐시 만료일을 정확한 날짜로 지정할 수 있습니다. Cache-Control: max-age 와 함께 사용되면, 해당 헤더는 무시됩니다.검증 헤더와 조건부 요청 헤더는 클라이언트가 이미 가지고 있는 리소스가 최신인지 확인하고, 변경되지 않았다면 서버가 불필요하게 전체 데이터를 전송하지 않도록 하는 기능을 합니다. 대표적으로 ETag & Last-Modified, If-Match, If-None-Match & If-Modified-Since, If-Unmodified-Since 헤더가 사용됩니다.- 검증 헤더- Last-Modified : 리소스가 마지막으로 수정된 날짜를 바탕으로 리소스가 변경되었는지 확인합니다.- ETag : 리소스의 고유 식별자(Tag)를 제공하여, Last-Modified 보다 정확하게 리소스가 변경되었는지 확인할 수 있습니다.- 조건부 요청 헤더- If-Match : 클라이언트가 가진 ETag와 서버의 ETag가 일치할 때만 요청을 수행합니다.- If-None-Match : 클라이언트가 가진 ETag와 서버의 ETag가 다를 때만 요청을 수행하며, 일치하면 304 Not Modified를 반환합니다.- If-Modified-Since : 클라이언트가 가진 마지막 수정 시각 이후로 리소스가 변경되었을 때만 응답을 반환하며, 변경되지 않았다면 304 Not Modified를 반환합니다.- If-Unmodified-Since : 지정한 시간 이후로 리소스가 수정되지 않았다면 요청을 수행합니다.면접관은 첫번째 답변과 두번째 답변 중 어떤 답변을 선호할까요?  첫번쨰는 결과론적이지만 뭔가얕다는 생각이 들지만 면접관이 꼬리질문하기 쉽게 말한거같고 (물론 꼬리질문도 대비했습니다)  두번째 답변은 디테일을 중심으로 말해서 좋게보일 순 있지만.. 면접관이 꼬리질문하기 어려울거같아서.참 고민이군요.. 지식 공유자님은 위 두가지 답변 중 어떤 답변을 선호하시나요? 그리고 그 이유가 있을까요?