강의 46 듣고 질문드립니다.여러 노드가 병렬로 수행 되면서 동일한 ToolSearchState를 접근해서 데이터를 수정하게 되면 thread-safety 문제가 발생할 텐데 이런 부분에 대한 설명이 명시적이지 않아서 어떻게 처리 되는 건지 궁금합니다. Langchain에서 State 클래스는 이미 thread-safety를 보장하는 것인가요? 아니면 강의 예제에는 없었지만 실 구현시에는 사용자가 직접 thread-safety에 대한 고려를 해서 코딩해야 하는 건가요?

안녕하세요.Self RAG 에이전트 구현하기 강좌에 대한 질문이 있습니다. 중간 중간에 결과 평가하는 것 중 검색된 문서와 질문에 대한 관련성을 평가하는 부분이 있는데요, 검색 자체를 embedding된 vector에서 similarity search를 하여 뽑아 낸 것들이고, 이 방식 자체가 질문과 유사한 문서를 뽑아 내는 기술인데 굳이 LLM으로 하여 다시 평가를 하게 하는 이유는 뭘까요? 벡터 embedding 과 유사도 검색에 대한 기술이 LLM에 맏기는 것 보다 유사도 검색에 있어 더 정확해야 하는 것이 아닌가 하는 생각이 들어서요. LLM이 하는 유사도 평가가 더 정확하다면 굳이 벡터 embedding 같은 기술을 쓸 필요가 있을까 싶어서 질문 드립니다.

문제가 발생하는 코드 ㄴ LLM모델만 gemini-2.5-pro로 사용하고 있고 다른 부분은 다른게 없는데 아래의 에러가 발생하네요...혹시 도와주실 수 있을까요? # AgentExecutor 실행 query = "시그니처 스테이크의 가격과 특징은 무엇인가요? 그리고 스테이크와 어울리는 와인 추천도 해주세요." agent_response = agent_executor.invoke({"input": query})에러로그 Entering new AgentExecutor chain... Invoking: search_menu with {'query': 'Signature Steak'} [Document(metadata={'menu_name': '시그니처 스테이크', 'menu_number': 1, 'source': './data/restaurant_menu.txt'}, page_content='1. 시그니처 스테이크\n • 가격: ₩35,000\n • 주요 식재료: 최상급 한우 등심, 로즈메리 감자, 그릴드 아스파라거스\n • 설명: 셰프의 특제 시그니처 메뉴로, 21일간 건조 숙성한 최상급 한우 등심을 사용합니다. 미디엄 레어로 조리하여 육즙을 최대한 보존하며, 로즈메리 향의 감자와 아삭한 그릴드 아스파라거스가 곁들여집니다. 레드와인 소스와 함께 제공되어 풍부한 맛을 더합니다.'), Document(metadata={'menu_name': '안심 스테이크 샐러드', 'menu_number': 8, 'source': './data/restaurant_menu.txt'}, page_content='8. 안심 스테이크 샐러드\n • 가격: ₩26,000\n • 주요 식재료: 소고기 안심, 루꼴라, 체리 토마토, 발사믹 글레이즈\n • 설명: 부드러운 안심 스테이크를 얇게 슬라이스하여 신선한 루꼴라 위에 올린 메인 요리 샐러드입니다. 체리 토마토와 파마산 치즈 플레이크로 풍미를 더하고, 발사믹 글레이즈로 마무리하여 고기의 풍미를 한층 끌어올렸습니다.')] Invoking: search_wine with {'query': 'steak'} [Document(metadata={'menu_name': '사시카이아 2018', 'menu_number': 3, 'source': './data/restaurant_wine.txt'}, page_content='3. 사시카이아 2018\n • 가격: ₩420,000\n • 주요 품종: 카베르네 소비뇽, 카베르네 프랑, 메를로\n • 설명: 이탈리아 토스카나의 슈퍼 투스칸 와인입니다. 블랙베리, 카시스의 강렬한 과실향과 함께 허브, 가죽, 스파이스 노트가 복잡성을 더합니다. 풀바디이지만 우아한 타닌과 신선한 산도가 균형을 잡아줍니다. 오크 숙성으로 인한 바닐라, 초콜릿 향이 은은하게 느껴집니다.'), Document(metadata={'menu_name': '샤토 디켐 2015', 'menu_number': 9, 'source': './data/restaurant_wine.txt'}, page_content='9. 샤토 디켐 2015\n • 가격: ₩800,000 (375ml)\n • 주요 품종: 세미용, 소비뇽 블랑\n • 설명: 보르도 소테른 지역의 legendary 디저트 와인입니다. 아프리콧, 복숭아, 파인애플의 농축된 과실향과 함께 꿀, 사프란, 바닐라의 복잡한 향이 어우러집니다. 놀라운 농축도와 균형 잡힌 산도, 긴 여운이 특징이며, 100년 이상 숙성 가능한 와인으로 알려져 있습니다.')]--------------------------------------------------------------------------- JSONDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[163], line 4 1 # AgentExecutor 실행 3 query = "시그니처 스테이크의 가격과 특징은 무엇인가요? 그리고 스테이크와 어울리는 와인 추천도 해주세요." ----> 4 agent_response = agent_executor.invoke({"input": query}) File c:\Users\jangi\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\langgraph-agent-AGzdf7hx-py3.11\Lib\site-packages\langchain\chains\base.py:170, in Chain.invoke(self, input, config, kwargs) 168 except BaseException as e: 169 run_manager.on_chain_error(e) --> 170 raise e 171 run_manager.on_chain_end(outputs) 173 if include_run_info: File c:\Users\jangi\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\langgraph-agent-AGzdf7hx-py3.11\Lib\site-packages\langchain\chains\base.py:160, in Chain.invoke(self, input, config, kwargs) 157 try: 158 self._validate_inputs(inputs) 159 outputs = ( --> 160 self._call(inputs, run_manager=run_manager) 161 if new_arg_supported 162 else self._call(inputs) 163 ) 165 final_outputs: Dict[str, Any] = self.prep_outputs( 166 inputs, outputs, return_only_outputs 167 )... 339 if end != len(s): --> 340 raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) 341 return obj JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 29 (char 28)Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings... 

패키지 설치:poetry add python-dotenv langchain langchain_openai gradio위를 입력하는데, 아래 처럼 같은 에러가 수십번 납니다  PS D:\mypersonal\myprojects\LANGCHAIN\qa-bot> poetry add python-dotenv langchain langchain-openai gradioUsing version ^1.1.1 for python-dotenvUsing version ^0.3.26 for langchainUsing version ^0.3.27 for langchain-openaiUsing version ^5.35.0 for gradioUpdating dependenciesResolving dependencies... (1.1s)The current project's supported Python range (>=3.10) is not compatible with some of the required packages Python requirement: - langchain-text-splitters requires Python <4.0,>=3.9, so it will not be installable for Python >=4.0Because no versions of langchain match >0.3.26,<0.4.0 and langchain (0.3.26) depends on langchain-text-splitters (>=0.3.8,<1.0.0), langchain (>=0.3.26,<0.4.0) requires langchain-text-splitters (>=0.3.8,<1.0.0).Because langchain-text-splitters (0.3.8) requires Python <4.0,>=3.9 and no versions of langchain-text-splitters match >0.3.8,<1.0.0, langchain-text-splitters is forbidden.Thus, langchain is forbidden.So, because qa-bot depends on langchain (^0.3.26), version solving failed. * Check your dependencies Python requirement: The Python requirement can be specified via the python or markers properties For langchain-text-splitters, a possible solution would be to set the python property to ">=3.10,<4.0" 

mcp-server가 node.js 기반인데 제가 node.js를 안깔아서 생긴 문제였습니다ㅠ참고하시면 좋을거같아요!

안녕하세요, 강의 감사히 잘 보고 있습니다.Plan-and-Execute 강의 코드 보다가 궁금한 점이 있는데요,다른 agent 구성에서는 동기 방식으로 def를 정의했었는데,여기에서는 async와 await, .ainvoke의 비동기 방식으로 agent를 정의하는 것 같아 왜 여기서는 비동기 방식으로 정의하는지 여쭤봅니다.plan -> execute -> replan 자체도 순차적으로 실행되는 것 같은데(RAG와 같이), 비동기 방식이 어떤 이유로 필요한 것인지 질문드립니다.감사합니다.

안녕하세요 답변 길이에 관한 질문을 좀 드리고 싶은데 llm에 넘긴건 문서 1,2장 정도 되는 길이로 보내는데 답변은 3,4 줄 밖에 안 나오는데 답변의 길이나 퀄리티를 좋게 해달라는 문구를 넣어도 그대로인 부분은 개선이 불가능한걸까요??

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다.강의자료 관련하여Structured outputs 관련 자료는 '강의 슬라이드 다운로드'를 통한 다운로드에도 포함되어 있지 않고 강의 화면에서 아래로 스크롤을 내려서도 확인할 수 없는데,어디서 받을 수 있는지 답변주시면 감사드리겠습니다.

2번째 챕터를 하던 와 중 gpt 모델을 mini로 바꾸고pdf 변환을 하려고했으나 여전히 429 에러가 나타는데 해결법이 어떻게 되는지 알 수 있을까요?!(llm 채팅 메세지 전송은 정상적으로 됩니다) 

Google 최신뉴스들 실시간으로 Notion에 저장하기강의를 보고 있는데Google Headline News 테스트 중인데, 뉴스가 하나만 가져와지는데, 실제 url에 입력하면 뉴스가 여러개 뜨긴 한데 왜 그럴까요?감사합니다문제 / 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):운영 체제: 

안녕하세요.강의들 듣다가 질문이 생겨서 문의 드립니다. 첫번째, 툴이 너무 많은경우 어떤 식으로 처리해야 하나요? 즉, 사용할수 있는 툴이 천개 정도 된다면 LLM 호출시 마다 모든 툴에 대한 description 등을 같이 보내서 알맞은 툴을 선택하라고 할 수 없을 것 같은데 좋은 방법이 있을 까요?두번째, 툴들 중 비슷한 역할을 하거나 중복되는 툴이 있을 때는 어떻게 처리해야 하나요? 사용자 정의 툴들을 등록하다 보면 기존에 있었던 것과 동일하지만 이름만 다르거나 아예 중복되는 툴들이 생길 수 있는데 이럴때 처리 방법이 궁금합니다.

여러 벡터 데이터베이스가 나왔는데 혹시 Elasticsearch 를 docker로 설치하고 사용하는 경우도 있는지 궁금합니다. Elasticsearch 도 벡터 데이터베이스를 지원한다는 글을 읽은바가 있고, 검색엔진 분야에서는 Open 소스로 많이 활동되다는 점에서 활용성이 좋아보여서 질문 드립니다.

안녕하세요 강의 7분 30초 쯤에 키워드 사전을 통해서 답변의 퀄리티를 높힌다고 하셨는데 그 강의가 RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain) 일까요??

그래도 눈치가 제법 빠른편인데 notebook 이나 파이썬...이거 모르겠는데 어떻하나 걱정되는데요? 일단 임베디드와 기존의 LLM의 차이는 뭔가요

강의에서 구성한 그래프를 보면 retriever로 조회한 document들을 그대로 context로 넣는것으로 보이는데요.여기에서 document의 page_content만 추출하는 과정은 필요 없나요?lang smith를 보면 아래와 같이 프롬프트가 구성되어있는데 page_content만 넣도록 해야하는것이 아닌가 의문이 들었습니다. 

안녕하세요.강의에선 zeorx로 PDF -> Markdown 변환 후 UnstructuredMarkdownLoader로 split해서 document chunk를 얻는데요 혹시 UnstructuredPDFLoader를 통해서 한번에 load_and_split 하는것과는 어떤 차이가 있을까요? UnstructuredLoader에서 요구하는 것이 패키지 외에도 pdf2image 모듈등이 있는것 같아서 실제로 시도해보지는 못했습니다.

혹시 LlamaIndex 관련한 강의는 없는지 또는 계획은 없으신지 궁금합니다

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 강사님,YouTube 공식 API를 이용한 자막 추출 과정에서 문의드립니다.3단계에서 "Forbidden - perhaps check your credentials?" 오류가 발생하고 있습니다. 2단계에서 item을 성공적으로 추출한 것으로 보아 Google 설정 자체는 문제가 없는 것 같은데, 3단계에서만 이러한 오류가 발생하여 원인을 파악하기 어렵습니다.혹시 스크린샷에 보이는 5번 scope 설정 부분이 문제일까요? 이 에러 상황을 해결할 수 있는 방법이 있을지 여쭙니다.감사합니다.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): cloud운영 체제: 

강사님, 안녕하세요. 강의를 통해 n8n의 기본 개념과 활용 가능성에 대해 잘 이해할 수 있었지만, 개인적인 자동화 워크플로우를 직접 구축하는 과정에서 몇 가지 조언을 얻고자 질문드립니다.특히, ArXiv RSS 피드를 활용하여 제가 설정한 분야(예: cs.ai, cs.cv ) 및 키워드(예: 멀티모달 LLM, 비디오 VLM 등 )에 해당하는 논문들을 매일 아침 자동으로 요약하고, 그 내용을 메일 또는 슬랙으로 받아보는 워크플로우를 구현하고 싶습니다.강의에서 제공된 워크플로우들은 완성된 형태로 구성되어 있어 전체적인 흐름을 이해하는 데는 큰 도움이 되었으나, 실제로 제가 원하는 기능을 처음부터 하나씩 구현해나가려니 노드 구성과 각 단계별 설정에 대한 감을 잡기 어려운 부분이 있습니다.이러한 목표를 달성하기 위해, 다음과 같은 부분에 대해 강사님의 구체적인 조언을 얻고 싶습니다.바쁘시겠지만, 위 질문들에 대해 조언을 해주시면 워크플로우 구축에 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다

llm의 응답에 대해서 언어 설정도 가능한가요??어떤 질문을 했을 때 한국어로 나오게 한다거나, 일본어로 나오게 한다거나, 영어로 나오게도 가능한가요??