열정적인 강의 감사드립니다. [N8N으로 구현하는 나만의 RAG 시스템: 벡터 검색부터 AI 응답까지] 강좌에서 pdf 같은 텍스트 자료를 구글드라이브에서 가져오지 않고 n8n으로 바로 업로드 해서 활용하는 방법은 없을까요? railway에서 n8n을 호스트하다보니 Extract from File 노드에서 DOMMatrix is not defined 에러가 나와서요. 에러에 대해 찾아보니... 다음과 같은 DOMMatrix는 웹 브라우저 환경에 기본적으로 내장된 그래픽 관련 API입니다. 웹페이지에서 2D 및 3D 그래픽 변환을 처리하는 데 사용됩니다.pdf-parse 라이브러리의 특정 버전은 PDF 내부의 그래픽 요소를 처리하기 위해 브라우저에만 존재하는 이 DOMMatrix를 사용하려고 합니다.하지만 n8n 워크플로우는 서버(Node.js) 환경에서 실행됩니다. 서버 환경에는 그래픽을 렌더링할 화면이 없으므로, 당연히 DOMMatrix와 같은 브라우저 전용 API가 존재하지 않습니다 (is not defined).)라고 나와서 Extract from File 노드가 서버환경에서는 제대로 작동을 하지 않는 것 같습니다. 개인컴에 설치한 것과 환경이 달라서 종종 애를 먹고 있습니다. 제 컴이 old 해서 n8n을 돌리기에는 GPU가 역부족이라서요...ㅜㅜ

메시지를 발송하면 그 시점 기준으로 최신 뉴스를 요약하여 보여주는 걸 구현해보고 싶었는데, 트리거에 텔레그램이 있지만 localhost 이다보니 웹훅이 제대로 안되는 것 같습니다.  AI와 씨름하며 ngrok을 통해 설정을 해보았는데, TEST url의 주소는 바뀌었지만 역시나 product URL은 안바뀌었고, ACTIVE도 안되네요..  이런 작업을 위해선 클라우드 서비스나 N8N SAAS를 이용해야할 것 같은데 (추후 자동화 자체를 24시간 돌리기 위해서도) 어떤 방식을 추천하시는지 궁금합니다!

안녕하세요, gemini를 이용해서 챗봇 생성중에 있습니다.그런데 하기와 같이 챗봇을 llm과 연동하는 중에 에러가 계속 발생합니다.gpt한테 계속 물어가면서 에러잡고있는데 계속 동일한 에러만 나오네요. ㅠ어떻게 개선할 수 있을까요? 조언부탁드립니다. 감사합니다.코드)import streamlit as st from langchain import hub from dotenv import load_dotenv from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings from langchain_pinecone import PineconeVectorStore from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import ChatPromptTemplate st.set_page_config(page_title="영향분석 챗봇", page_icon="★") st.title("영향분석 챗봇") st.caption("System 변경 영향 분석") load_dotenv() # 세션 상태에 메시지 리스트가 없으면 초기화 if 'message_list' not in st.session_state: st.session_state.message_list = [] # 이전 메시지 출력 for message in st.session_state.message_list: with st.chat_message(message["role"]): st.write(message["content"]) def get_ai_message(user_message): try: # 입력 메시지 확인 if not isinstance(user_message, str) or not user_message.strip(): return "질문이 비어 있습니다. 유효한 질문을 입력해 주세요." print(f"user_message: {user_message}") # user_message의 내용 출력 print(f"user_message length: {len(user_message)}") # 문자열 길이 출력 print(f"user_message type: {type(user_message)}") # 타입 출력 # Google Generative AI Embeddings 모델 초기화 embedding = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model='models/gemini-embedding-exp-03-07') index_name = 'uml-index' database = PineconeVectorStore.from_existing_index(index_name=index_name, embedding=embedding) llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash") prompt_template = hub.pull("rlm/rag-prompt") retriever = database.as_retriever(search_kwargs={'k': 4}) # RetrievalQA 인스턴스 생성 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever, chain_type_kwargs={"prompt": prompt_template}) dictionary = ["External Entity -> actor"] prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f""" 사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요. 만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다. 그런 경우에는 질문만 리턴해주세요. 사전 : {dictionary} 질문 : {{question}} """) dictionary_chain = prompt | llm uml_chain = {"query": dictionary_chain} | qa_chain ai_message = uml_chain.invoke({"question": user_message}) return ai_message except Exception as e: print(f"오류 발생: {repr(e)}") # 오류 메시지 출력 print(f"입력된 user_message: {user_message}") # 오류 발생 시 입력된 메시지 출력 return f"오류가 발생했습니다: {repr(e)}" # 사용자 입력 처리 if user_question := st.chat_input(placeholder="CR 내용을 첨부해주세요"): with st.chat_message("user"): st.write(f"사용자 질문: {user_question}") st.session_state.message_list.append({"role": "user", "content": user_question}) ai_message = get_ai_message(user_question) with st.chat_message("AI"): st.write(ai_message) st.session_state.message_list.append({"role": "AI", "content": ai_message}) 에러)user_message: 시스템에 연결된 External Entity를 알려주세요user_message length: 31user_message type: <class 'str'>오류 발생: GoogleGenerativeAIError('Error embedding content: bad argument type for built-in operation')입력된 user_message: 시스템에 연결된 External Entity를 알려주세요

 파이썬 버전 3.10.11입니다윈도우 vscode에서 테스트해보고 있어요

13번째 동영상 들으면서 따라하는 중이고 OpenAI API 사용 중인데, 아래 코드만 돌리면,PineconeApiException HTTP response body: {"code":11,"message":"Error, message length too large: found 15431073 bytes, the limit is: 4194304 bytes","details":[]} 이러한 에러가 뜹니다.이를 해결하기 위해서, chunk_size = 10, chunk_overlap=0 으로 줄였는데도 계속 에러가 떠요.어떻게 하면 해결할 수 있나요? database = PineconeVectorStore.from_documents( document_list, embedding, index_name=index_name )

GetMail의 크레덴셜이 적용된 메일만 UID값이 나오더라구요! 그래서 계속 크레덴셜이 네이버인데, 지메일 워크플로우 중 겟메일에서 아웃풋 값이 안나와 많이 해메었네요..이 부분이 강의에선 따로 말씀이 없으셨는지, 제가 못들은건지 잘 모르겠어유 ㅠㅠ최종적으로 아래와 같이 구현하여 자동으로까지 잘 작동되는 걸 확인했습니다! 고생해도 실제로 생각대로 구현이 되니 매우 기분이 좋네요 ㅎㅎ.. 추가적으로 궁금한 부분은 현재 제 워크플로우는 스위치에서 양쪽으로 값을 보내고 지메일이면 아래에서만 아웃풋이 나와 정크로 가고, 네이버면 위에서만 아웃풋이 나와 정크로갑니다. 뭔가 직감적으로 조금 위험한 구조다(?) 라는 생각이 드는데, 혹시 더 효율적으로 노드를 구성하는 방법이 있나 궁금하고, 제목처럼 워크플로우를 어디까지 하나의 워크플로우로 하는 게 효율적일까 라는 궁금증도 생겼습니다. 사실 이정도면 그냥 edit field 없이 네이버 구현한것처럼 짧게 구글을 하나로 구현하는 게 맞지 않나 싶기도 해서요!아 추가적으로 만약 이 워크플로우를 계속 active가 되도록 하려면 결국 컴퓨터를 계속하여 켜놔야 하는거겠죠.,,?

ollama가 제 컴퓨터에선 구현이 되어서 llm model 을 gpt대신 연결해보았씁니다. llama 3.2는 한글만 내뱉지 않아서, exaone3.5를 다운받아 적용해보았습니다. 혹시 ollama외에서 다른 더 나은 모델들을 무료로 사용해볼 수 있을까요??이렇게 ollama를 사용할 경우엔 serpAPI와 연동이 안되더라구요. GPT로하니까 연결이 되던데 이건 혹시 무슨이유인지 알 수 있을까요??

현재 데스크톱과 노트북 두 곳에서 모두 작업을 번갈아가며 하기에 n8n을 함께 이어서 활용하고 싶은데 각 도커로 호스트를 하면 독립적인 공간이 되는건가요?? 노트북을 키지 않고는 데스크톱으로 노트북과 같은 환경에서 N8N 작업을 이어서 할 수 없는건지 궁금합니다.

안녕하세요.강의 'AI Agent에 직접 Google API 를 사용해서 구글 검색 툴 작성하기'에서 'http request' 세팅을 남박사님이 알려준 방식으로 한 것 같은데,채팅에 " 오늘 날짜가 뭐야?"라고 입력 하면 '저는 현재 날짜를 알 수 없습니다."라고 답을 합니다.결국 'http reques'이 작동을 안하고 있습니다. 무엇이 문제 일까요?아래 이미지는 제가 n8n으로 수행한 것들을 캡쳐 한겁니다. 확인 부탁합니다. 

안녕하세요.12강에 도커 서버구축 파일들은 어디서 다운이 가능한가요?heroku를 쓰고 있는데 거기에 설치를 한번 해볼려고 합니다.

안녕하세요 Gmail Imap 연동 시 지속 Connection ended unexpectedly 이슈가 발생하네요 ㅠㅠ구글링이나 GPT , Gemini 다물어보고 했는데도 잘안되네요 ㅎㅎ 해당 설정이 안되면 Google쪽 강의 실습이 어려운 것 같은데 방법을 혹시 아실까 하여 문의드립니다

안녕하세요, 강의 반복중에 있습니다.이번에는 gemini로 RAG를 구축해보려고 하는데,API Key를 활성화했음에도 계속 하기와 같은 에러가 뜹니다.ㅠ 제가 놓친 부분이 있을까요?from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI llm = ChatGoogleGenerativeAI( model="gemini-2.0-flash", temperature=0, max_tokens=None, timeout=None, max_retries=2, # other params... ) llm.invoke("인프런에 어떤 강의가 있나요?") --------------------------------------------------------------------------- PermissionDenied Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 1 ----> 1 llm.invoke("인프런에 어떤 강의가 있나요?") File c:\Users\yunjeong2.lee\Desktop\VenvWorkspace\myenv\Lib\site-packages\langchain_google_genai\chat_models.py:1255, in ChatGoogleGenerativeAI.invoke(self, input, config, code_execution, stop, **kwargs) 1250 else: 1251 raise ValueError( 1252 "Tools are already defined." "code_execution tool can't be defined" 1253 ) -> 1255 return super().invoke(input, config, stop=stop, **kwargs) File c:\Users\yunjeong2.lee\Desktop\VenvWorkspace\myenv\Lib\site-packages\langchain_core\language_models\chat_models.py:372, in BaseChatModel.invoke(self, input, config, stop, **kwargs) 360 @override 361 def invoke( 362 self, (...) 367 **kwargs: Any, 368 ) -> BaseMessage: 369 config = ensure_config(config) 370 return cast( 371 "ChatGeneration", --> 372 self.generate_prompt( 373 [self._convert_input(input)], 374 stop=stop, 375 callbacks=config.get("callbacks"), ... metadata { key: "method" value: "google.ai.generativelanguage.v1beta.GenerativeService.GenerateContent" } ] Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

도커에 redis 설치 까지 했는데 8001 누르니까 지금 이 페이지가 작동하지 않습니다. 페이지가 뜨네요 ㅠㅠ

'Call n8n Workflow Tool' 이 작동을 거의 안합니다. 10번이상 질문했는데, 1번만 서브 워크플로우 툴이 돌아가고, 나머지는 돌아가지가 않습니다만... ai 가 알아서 그렇게 선택을 하는것인지무조건 워크플로우가 돌아가게 할수 있는지 여부 등 알아야할점이 있는지 문의드립니다.  감사합니다.

강의를 보면서 화면과 같이 구성후 구성된 PC 외 다른 PC에서 챗을 입력해보았으나, 응답이 없습니다. 워크플로우를 보면 인입된 정보가 없는것 같은데, 어떤게 문제일까요? 

안녕하세요? 문돌이지만 강의를 잘 따라 가보려고 합니다!도커와 n8n 설치까지 모두 무사히 하고, 챗GPT API 연동까지 완료하였습니다.하지만, 이후 n8n 창에서 sign in 화면이 뜨면서 진행이 되지 않고 있습니다.챗gpt에게 물어가며 해결방안을 찾아보려 하는데 저에게는 너무 어렵네요;;api 유료결제까지 완료했는데 초기화 해야하는건지.. 방법이 있을까요?

ngrok 업데이트된 URL을 구글 Oauth에도 추가하고 저장했는데도 승인이 거절된다고 나오는데 혹시 어떤 부분을 더 봐야 할까요? 감사합니다~ 남박사님  

15 강을 시작 하려다가 문의 드립니다.텔레그램에 음성으로 메시지를 남겨서 진행 하는 것 이라면 일반 PC 에 마이크가 없는 경우는 진행이 불가능 한가요?15,16,17 강이 음성을 이용 하는 것 같은데..마이크가 없는 경우는 내용에 대한 테스트가 불가능 한건가요?

유튜브 스크립트를 가지고 오지 못합니다.그리 어려운 과정이 아니기 때문에 잘못 따라 했을 가능성은 없어 보입니다.그래서 12,13,14 과정의 영상을 보는 것이 무의미 할 것 같습니다.그런데 15 과정은 또 13 과정의 ngrok 이라는 것을 설치 해야 하나 봅니다..참 짜증 나네요..  혹시..다른 것이 있을까 해서 물어 보니..아래와 같이 답변을 합니다..아마도 유튜브 관련된 영상은 들을 수가 없을 것 같은데요..  

ngrok 주소 업데이트 된 걸로 바꿔도 실행이 전혀 안되네요..ㅠㅠGPT랑 얘기해봐도 뭐가 문제인지 잘 모르겠요.. 조언 부탁드립니다..! 저장