커널 재실행 직후 run all 하면 토큰 수 제한 에러가 뜹니다. 다시 run all하면 잘 실행되구요. websearch 후 generate의 query 찍어보면 토큰 수 제한 걸릴일이 없는 문장인데 왜이럴까요? websearch 후 generate의 query 값이 "쿼리입니다 === " 이 부분입니다.

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...

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 MCP 와 AI AGENT 차이가 뭔가요?비슷비슷해보이는데 컨텍스트가 있는 대화형 외의 큰 차이점이 있나요?  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요  n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):운영 체제: 

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요  n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등): railway운영 체제:안녕하세요! 강의 잘보고 있습니다.셀프호스팅에서 도커는 PC 사용에 부담을 느껴 paas 프로그램중 레일웨이를 사용하였는데요. 이렇게해서 오픈하니까.. 아예 실행이 안되더라구요 ㅜㅜ 제가 아예 개발을 모르는 사람이다 보니 아예 이유를 찾기가 어려워 여쭤봅니다.강의를 보고 아래 영상을 참고 했습니다 : https://www.youtube.com/watch?v=DhuaKAW819s&t=41s17:26초 쯤 있습니다!

실습코드에서 초기화 각각 적용 부분 self._init_weights(self.fc_layers[0], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[1], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[2], mode='xavier') 모델을 읽어보면 NeuralNetwork( (fc_layers): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=196, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=196, out_features=49, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=49, out_features=10, bias=True) (5): Sigmoid() ) ) 0, 2,4 번에 초기화를 적용해야 실제 작동을 할 것 같습니다.  

개념상 똑같은거 같아요.예를들어 세무 전용 Agent 서비스가 있다고하면 결국 그게 LLM 서비스이고, LLM 애플리케이션이자, RAG 솔루션 아니에요? AI Agent = LLM 서비스 = LLM 애플리케이션 = RAG 솔루션 다같은말이에요?? 너무헷갈려요

아래 2개 구현이 n8n 으로 가능한지 궁금합니다. 1/ 미팅 녹화본의 요약 & 액션 아이템을 정리해 주고, 그 내용 바탕으로 자동으로 원하는 형식의 1) 이메일을 써주거나 2) 회사 노션 3) 슬랙의 원하는 부분에 기재되게 하는 것2/ 미팅 녹화본의 스크립트 기반으로 적절한 블로그 글 주제 선정 및 (평소 쓰던 톤을 바탕으로) 글 작성해주고, 개인 네이버 블로그에 자동 작성되게 하는 것목표를 잡고 강의를 들으면 더 효능감이 있을 것 같아서 질문드려요!

"3.5 Retrieval 효율 개선을 위한 데이터 전처리" 강의에서 세율 데이터를 표로 LLM에 전달하다가마크다운으로 변경했는데 데이터를 읽어오지 못합니다표로 데이터를 전달했을 때는 데이터를 잘 읽어갔는데 왜 그런 걸까요?

강의를 듣고난 후 회사의 주요 핵심 가치를 타겟으로 면접 질문 및 자소서 등 도움을 주는 AI를 만들고 싶은데 이 강의를 듣고 할 수 있을까요? 감사합니다.

안녕하십니까 선생님 강의 잘 듣고있습니다.만약 create_react_agent에 tool이 vectordb retriever를 수행 할 때 retriever의 문서의 내용이 너무 많은 context를 가지고 있다면 llm이 리트리버한 결과를 바탕으로 질문에 대한 답변을 하지 않고 리트리버 문서를 요약해서 답변으로 출력합니다. 왜 그런건지 궁금합니다. from langgraph.prebuilt import create_react_agent @tool def retriever_tool(query: str)->List[Document]: """ 이 도구는 HR 데이터베이스에서 정보를 검색합니다. """ return retriever.invoke(query) tools = [retriever_tool] research_agent = create_react_agent( model = llm, tools = tools, prompt=(""), )

안녕하세요.외부 셀프호스팅 방법 (Render, Railway etc)으로 소개해 주신 부분에 대해 질문드립니다.N8N공식 서비스를 사용하면 호스팅에 대한 지식이 전혀 없어도 간편히 사용할수 있잖아요.그럼에도 외부 셀프호스팅 방법을 제안주신 이유는 어떤 필요에 의해서 일것 같은데 그 부분으로 짐작되는 것이 1.커뮤니티에 있는 비공식 노드들을 사용할수 있고2.개인 로컬은 상시 ON상태를 유지하기 어렵고3.셀프호스팅 방법에서보니.. 클릭으로 N8N환경을 자동으로 세팅해 간편해 보이기도 하고.. 이런 것이 맞을까요 ? 또는 제가 모르는 다른 필요가 있을까요 ?

mcp server가 인텔리제이 플러그인에 안나오는데 어떻게 해야하나요?

안녕하세요현재 유료 결제나 외부로 API를 연동하는 것이 사내 보안 규정 상 어려운 상황입니다.강의에 나온 대로 langchain-core 라이브러리를 활용하는 경우 core 내부에 langsmith를 쓰는 import 가 있어 langsmith를 반드시 사용 해야하는 상황입니다. langsmith가 유료로 변경되면 API 키가 필요한 상황이라 현재 사내에서는 사용이 어려울 것 같습니다.이런 경우 langsmith를 사용하지 않고 유사하게 기능을 구현하는 방법이 있는지 궁금합니다.

이전 강의에서는 코랩에서 작성하였는 데 마지막 강의만 뭐가 많이 다르네요..

다음의 코랩 실습 파일 링크 연결시 권한관련 오류 메시지가 나와서 노트북이 열리지 않습니다.해결방법 알려주세요.언어모델간임베딩유사도비교언어모델별_단어예측예시Konlpy_의미기반형태소분석기

코랩 실습 파일 링크 연결시 권한관련 오류 메시지가 나와서 노트북이 열리지 않습니다.해결방법 알려주세요.

안녕하세요 강의 잘 보고있습니다. 에이전트 구현 관련해서 강의 외적으로 몇가지 질문드립니다. 에이전트를 리눅스 호스트에서 구동하며 ShellTool, PlayWright 등을 활용해서 원래 사람이 직접 리눅스와 소통하며 수행해야 했을 동작들을 에이전트로 대체하고자 합니다. 이와 관련된 좋은 Practice Example이 있을까요?에이전트를 여러 시나리오에 대응할 수 있도록 여러 Sub StateGraph로 나누어 작업한 후에 이들을 하나의 에이전트로 합치는 구조를 생각하고 있습니다. 혹시 이렇게 될 경우 State가 Subgraph 마다 다른 것과, 메모리 등에 대해서 정확한 그림이 그려지지 않는데 이를 해결하기 위해 혹시 효과적인 설명이나 예시가 있을까요?

624만원이 안나와요 ㅠ  

Upstage를 사용해도, exceeded 되었다고 에러나서요. 뭔가 최근에 토큰 제한이 줄었나봐요. 아래와 같이 batch를 주어서 반복문으로 요청후 database.add_documents(batch)하는 방식으로 해야되네요 ㅠㅠ from langchain_pinecone import PineconeVectorStore # 데이터를 처음 저장할 때 index_name = 'tax-upstage-index' # Split documents into smaller chunks text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100) chunked_documents = text_splitter.split_documents(document_list) print(f"Chunked documents length: {len(chunked_documents)}") # Initialize the PineconeVectorStore database = PineconeVectorStore.from_documents( documents=[], # Start with an empty list embedding=embedding, index_name=index_name ) # Upload documents in batches batch_size = 100 for i in range(0, len(chunked_documents), batch_size): print(f'index: {i}, batch size: {batch_size}') batch = chunked_documents[i:i + batch_size] database.add_documents(batch) # Add documents to the existing database

안녕하세요. Execute Workflow 노드에 사용되는 워크폴로우 받을수 있을까요 ? 전체 공개해 주셔도 좋고, kinghm10@naver.com으로 보내 주셔도 좋습니다. 감사합니다.