수고 많으십니다. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 20. txt to sql 1차 개선에서 query에서 강의자료에 있는 쿼리라고 붙여 넣기 한게 있는데 어디에 있는지 잘 모르겠습니다. 다운 받은 Json에서 찾아봐도 없어서 어디일까요?

강의대로 Transaction pooler에 있는 값들 넣어줬는데 안됩니다.. db password 리셋 하고 나서 적용시 시간이 좀 걸린다하셨는데 몇십분 넘게 시간이 걸리나요.?

aws 배포하고 실습할때 정식 배포방법 사용시oauth 로그인할떄 redirect url에 5678포트가 있어서 계속 오류가 났는데sudo docker run -e N8N_PROTOCOL="https" -e N8N_HOST="도메인 url" -e N8N_PORT=443 -d -it --rm --name n8n -p 5678:443 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n이렇게 설정하고 실행하니 해결 됐습니다.

안녕하세요. 강의 듣던 도중에 궁금한 점이 있어 질문드립니다!현재 zerox로 gpt-4o-mini를 이용하여 pdf -> md로 변환하는 과정에서Rate limit 에러가 나서 임의로 concurrency = 2로 변경하여 진행하였습니다. (속도는 36분 걸렸습니다.) 이때 input token이 강사님보다 한자리수 많이 나오는데, 제가 건드린 게 concurrency 밖에 없어서요.concurrency 값과 input token 사이에 어떤 연관관계가 있는지 아실까하여 질문드립니다...!!! 저는 병렬처리에 관한 값이라고 생각하고 숫자를 줄여 rate를 내린다는 생각으로 concurrency 값을 조정했는데(프롬프트는 동일하고 병렬적으로 수행하는 프로세스의 수만 줄어든다고 생각했습니다.), 뭔가 프롬프트의 양이 늘어난 걸 보면 한번에 변환 요청하는 페이지수? 같기도 하다는 생각이 듭니다...

혹시 n8n에서 이미지를 분석해주는 ai 모델도 만들수있을까요. 간단하게 구현을 해봤는데, 이미지를 인식하는 정확도가 떨어지네요. 이미지를 다운받을수있는 url을 ai-agent에게 던져주고 ai모델은 gpt4o, 4.1, 5까지 사용해보고gemini 2.5pro로도 테스트를 해봤는데 정확도가 높지가 않네요 혹시 정확도를 높이는 팁이 있을까요?

Slack 부분이 재밌을 것 같아서 먼저 보면서 따라해보고 있습니다!근데 궁금한게 현재 Docker를 이용해서 local로 진행을 하고 있는데요!선생님처럼 어떻게 url 도메인이 있는걸까요???

InvalidUpdateError: At key 'tax_deduction': Can receive only one value per step. Use an Annotated key to handle multiple values. For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/INVALID_CONCURRENT_GRAPH_UPDATEOutput is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings... graph를 최종 실행하니 에러가 발생하네요여러 노드가 한가지 값을 바꾸려고 한다는 얘기 같은데 langgraph 0.6.3langgraph-checkpoint 2.1.1langgraph-prebuilt 0.6.3langgraph-sdk 0.2.0제 랭그래프에서 지원이 안되는걸까요 ?

선생님이 만들어주신 예제의 데이터베이스가 아닌 제가 개인적으로 갖고 있는 DB를 붙여서 하려고 한다면 어떤 방식으로 해야할까요? 참고 로 mysql 입니다.

if 에서 아무리 설정을 줘도 boolean 값으로 True False를 못받고 "true" "False" 로 값이 출력되어 Wrong type: '[object Object]' is an object but was expecting a boolean [condition 0, item 0] Try either: Enabling 'Convert types where required' Converting the first field to a boolean by adding .toBoolean() 이와 같은 에러가 자꾸 발생합니다.

안만들어져요.......ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ강의랑 똑같이 만들었는데..

권한 에러가 뜨는데요. 혹시 제가 뭘 놓쳤을까요? ㅠ  

429 Client Error: Too Many Requests for url: https://query2.finance.yahoo.com/v10/finance/quoteSummary/SNOW?modules=secFilings&corsDomain=finance.yahoo.com&formatted=false&symbol=SNOW&crumb=Edge%3A+Too+Many+Requests안녕하세요 강사님, 현재 3.7 Multi agent 강의 듣고 따라하고 있는데, yfinance 로 agent 를 통해 필요한 정보를 받아오도록 시키면 위와 같은 문제가 뜹니다. 확인해보니 url request를 단기간에 너무 많이 하는게 원인인것 같다는데, Agent를 통해 tool로 알아서 호출 하는 방식이니 횟수를 제한하거나 할 방법이 없습니다. 혹시 어떻게 해결해야 할지 아시면 해결책을 제시해주시면 감사하겠습니다.

사진과 같이 하시면 폴더에 있는 파일 목록을 가져오실 수 있습니다.

안녕하세요 강의 잘듣고 있습니다.text-to-sql실행중에 postgres account 접속이 잘 안되어서 그런데 제공해주신 postgres 접속정보 확인부탁드려도 될까요? pg account credential)에러 내용) 

안녕하세요 강사님, 강의 잘 듣고 있습니다.개발 병행하면서 강의 수강 중인데, 끝까지 다 듣지 못한 점 미리 양해드립니다. LangGraph 공식 문서를 보면, Graph의 상태 스키마를 정의할 때 Pydantic의 BaseModel보다 TypedDict나 dataclass를 사용하는 걸 더 권장하는 것처럼 보입니다.강사님께서도 강의에서 주로 TypedDict를 쓰시는 걸 확인했습니다.그런데 개발을 하다 보니, TypedDict는 런타임 유효성 검사나 구조화 파싱 기능이 없어서LLM 응답이 해당 스키마에 맞게 출력되었는지 보장할 수 없는 점이 불편하게 느껴졌습니다.예를 들어, PydanticOutputParser(pydantic_object=MyModel)처럼 출력 형식을 강제할 수 있는 기능은TypedDict에는 없어서, 결국 출력 파싱이 명확하지 않거나 "```json ... ```"처럼 마크다운이 붙는 문제도 자주 발생합니다.물론 TypedDict는 속도 면에서 이점이 있고 LangGraph state로는 잘 어울린다는 것도 알고 있지만,이런 이유 때문에 결국 스키마를 TypedDict와 Pydantic 두 번 정의해야 하는 상황이 종종 생깁니다. 그래서 질문드리고 싶은 건 다음과 같습니다:하나의 스키마 정의만으로 상태 관리와 LLM 출력 파싱까지 모두 깔끔하게 처리하는 더 좋은 방법은 없을까요?혹은 실무에서는 이런 문제를 보통 어떻게 해결하고 계신지도 궁금합니다.감사합니다!

workflow.add_edge(START, "note1")workflow.add_edge(START, "note2")workflow.add_edge(START, "note3") 이렇게 해두면, 어떤 설정을 따로 안해도note1,2,3이 동시에 실행되나요?note1 먼저 하고 note2 하고 그다음 note3이 되는게 아니죠? 그러면 병렬이 아니니까

로드맵 수강 중인데...로드맵 시 주셨던 graph rag 50% 할인쿠폰을 잠시만이라도 부활 시켜주실 수 있으신가요? 강의량 대비 이벤트 기간이 짧아 보입니다. ㅠㅠ 그리고 강사님 강의가 너무 좋아서 놓치고 싶지 않습니다. 

안녕하세요.uv sync 로 커서에서 실행을 했는데요. 화면에서와 달리 google폴더도 없고, .env 파일도 없습니다.2.5 웹 검색을 지원하는 Corrective RAG에서 코드 실행중인데요.from dotenv import load_dotenv load_dotenv()여기서부터 false 가 뜨고요 바로 밑 코드부터 에러가 뜹니다. ---------------------------------------------------------------------------OpenAIError Traceback (most recent call last)Cell In[2], line 41 from langchain_chroma import Chroma2 from langchain_openai import OpenAIEmbeddings----> 4 embedding_function = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large')6 vector_store = Chroma(7 embedding_function=embedding_function,8 collection_name = 'income_tax_collection',9 persist_directory = './income_tax_collection'10 )11 retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={'k': 3})[... skipping hidden 1 frame]File c:\Users\LGCNS\inflearn-langgraph-agent\.venv\Lib\site-packages\langchain_openai\embeddings\base.py:338, in OpenAIEmbeddings.validate_environment(self)336 self.http_client = httpx.Client(proxy=self.openai_proxy)337 sync_specific = {"http_client": self.http_client}--> 338 self.client = openai.OpenAI(**client_params, **sync_specific).embeddings # type: ignore[arg-type]339 if not self.async_client:340 if self.openai_proxy and not self.http_async_client:File c:\Users\LGCNS\inflearn-langgraph-agent\.venv\Lib\site-packages\openai\_client.py:110, in OpenAI.__init__(self, api_key, organization, project, base_url, websocket_base_url, timeout, max_retries, default_headers, default_query, http_client, strictresponse_validation)108 api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")109 if api_key is None:--> 110 raise OpenAIError(111 "The api_key client option must be set either by passing api_key to the client or by setting the OPENAI_API_KEY environment variable"112 )113 self.api_key = api_key115 if organization is None:OpenAIError: The api_key client option must be set either by passing api_key to the client or by setting the OPENAI_API_KEY environment variable 찾아보니 OPENAI_API_KEY가 없어서 뜨는 에러 같은데 어떻게 설정하면 되나요? 

위와 같은 메세지가 발생합니다.뭐가 설치가 덜된걸까요? 

Evaluation 부분 궁금한데 다음 강의는 언제 오픈하세요~