인텔리제이와 MCP를 모두 연결 한것 같은데파일생성이 되지않고 실행시켜달라고하면 가상의컨테이너에 만들었다고 답변을 합니다.어떻게 해결해야할까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 구체적으로 적을수록 좋아요!- 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편하게 작성할 수 있어요.- 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해보세요.- 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요.- 잠깐! 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요 변경된 Claude 설정법 영상[변경된 Claude 설정법 영상]만 하면 되는건가요? 아니면 claude_desktop_config.json에 "mcpServers": { "jetbrains": { "command": "npx", "args": ["-y", "@jetbrains/mcp-proxy"] } }...이거 복사 붙여넣기하는건 꼭 하고 진행해야 하는건가요? 근데 저게 뭘하는건지 궁금하긴하네요 

agent(state:AgentState) ->AgentState: messages =state['messages'] summary = state.get('summary',None) if summary: messages =[SystemMessage(content='Here is the summary of the earil er conversation : {summary}')]+messages response = llm_with_tools.invoke(messages) return {'messages':[response]}안녕하세요 강사님, 강의 재밌게 듣고 있습니다.수강중 궁금한 사항이 있어 질문 남깁니다.위와 같이 코드를 알려주셨는데요,이런 흐름이라면, messages 에 동일한 내용의 SystemMessage가 여러번 들어가게되는 걸까요?예를 들어 사용자 질의 한개를 처리하는데,agent <-> tool 간의 반복 작업이 3번 있었다면agent 가 3번 호출될 때마다 messages 리스트 앞에 동일한 SystemMessage 객체가 중복되어 붙을거 같아서요.  

안녕하세요~ 강의 정말 재밌게 잘 듣고 있습니다!!2.7 병렬 처리를 통한 효율 개선강의의tax_rate_calculation_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ('system', '''당신은 종합부동산세 계산 전문가입니다. 아래 문서를 참고해서 사용자의 질문에 대한 종합부동산세를 계산해주세요 종합부동산세 세율:{context}'''), ('human', '''과세표준과 사용자가 소지한 주택의 수가 아래와 같을 때 종합부동산세를 계산해주세요 과세표준: {tax_base} 주택 수:{query}''') ]) def calculate_tax_rate(state: AgentState): """ 주어진 state에서 세율을 계산합니다. Args: state (AgentState): 현재 에이전트의 state를 나타내는 객체입니다. Returns: dict: 'answer' 키를 포함하는 새로운 state를 반환합니다. """ # state에서 필요한 정보를 추출합니다. query = state['query'] tax_base = state['tax_base'] # retriever를 사용하여 쿼리를 실행하고 컨텍스트를 얻습니다. context = retriever.invoke(query) # tax_rate_chain을 구성하여 세율을 계산합니다. tax_rate_chain = ( tax_rate_calculation_prompt | llm | StrOutputParser() ) # tax_rate_chain을 사용하여 세율을 계산합니다. tax_rate = tax_rate_chain.invoke({ 'context': context, 'tax_base': tax_base, 'query': query }) # state에서 'answer' 키에 대한 값을 반환합니다. return {'answer': tax_rate}이 부분에서 들은 궁금증인데요,context 는 과세표준별 세율 구간에 관한 정보를 가져오는 변수인데 왜 query에는 과세표준이 아닌 사용자의 주택 정보를 넣어서 invoke하는 형태인가요?

강의를 너무 잘 들었고, 또 주변에 추천하고 있습니다. 정말 감사합니다. 같은 내용인 것 같은 질문 2가지가 있습니다.1. Claude를 2개 다른 로그인 계정으로 각각 다른 슬랙을 운영할 때 config.json 파일 수정 방법-> 아래 그림처럼 계속 붙여가는 것인지...2. config.json 파일은 하나인데, Firecrawl MCP API 키와 슬랙 API 키 등 계속 늘어나는 키를 저장하는 방법-> 한 메모 파일에 계속 붙이는 건가요? (그림 아래)-> 해 봤는데 잘 안되어서 문의드려요.

강의 모두 코드 똑같이 돌리고 db만 pinecone 을 사용하였습니다 ! 결과에 강의처럼 answer이 나오지 않는데 원인을 잘 모르겠습니다 ㅜgpt 에 검색해보면전체 코드를 꼼꼼히 검토해본 결과, 질문하신 "결과(answer)가 나오지 않는 이유"는 크게 두 가지입니다. 하나는 데이터가 유실되는 방식의 반환(return) 때문이고, 다른 하나는 무한 루프(Infinite Loop) 가능성 때문입니다.1. 가장 큰 원인: State 데이터 유실LangGraph의 각 노드 함수(retrieve, generate, rewrite 등)는 AgentState를 반환할 때, 기존의 데이터를 포함해서 돌려주어야 합니다.현재 작성하신 코드를 보면:retrieve 함수: return {'context': docs} (이때 query가 사라짐)generate 함수: return {'answer': response.content} (이때 query, context가 모두 사라짐)이렇게 나오는데 제가 봤을땐 이게 원인은 아닌것같습니다...!

말씀해주신대로 다 연결 했는데 뭐가 잘못인지 설문 조사후 구글 시트로 답변이 오지 않아요 왜그런건가요?? ㅜ 

안녕하세요, 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다. RAG 및 LangChain을 공부하는 도중에 기존 리트리버 방식인(dense based)에 더 자세히 공부하기 위해 Hybrid Retriever(e.g. RRF, CC)등을 더 찾아보고 있는데 이부분은 강의에서 따로 안다뤄주는 부분일까요?? 또한 현업에서는 어떤 Retriving 방식을 선호하는지 또한 궁금합니다!

안녕하세요 강사님!13강에서 MCP Client을 구현한 뒤 postman으로 /w 엔드포인트로 호출 시 500에러가 납니다. “message”: “You exceeded your current quota, ~”OpenAI 크레딧을 따로 구매해야 되는 걸까요?

from typing import Literal from langgraph.types import interrupt, Command def human_review(state: AgentState) -> Command[Literal['tools', 'agent']]: """ human_review node는 LLM의 도구 호출에 대해 사람의 검토를 요청합니다. Args: state (AgentState): 메시지 기록을 포함하는 state. Returns: Command: 다음 node로 이동하기 위한 Command를 반환합니다. """ messages = state['messages'] last_message = messages[-1] tool_call = last_message.tool_calls[-1] human_review = interrupt({ 'question': '이렇게 진행하면 될까요?', 'tool_call': tool_call }) review_action = human_review['action'] review_data = human_review.get('data', None)혹시 왜 왜 last_message.tool_calls[-1]를 쓰는지 여쭤봐도 될까요? 가장 최근에 호출한 도구를 검토시킨다는 것 같은데 이전 호출을 제외한 왜 가장 최근 도구 호출에 대한 검토인지 궁금합니다. 또한 이부분에 대해서는 마지막 하나의 메세지에 대한 도구 호출이 리스트 안 여러개라는 가정 전제 하가 맞을까요?

"섹션 6. 커스텀 클라이언트 제작 및 최종 데모"에서"25. BibleMCPClient 직접 설계 및 만들기"와 "26. Client-Side MVC 로직 및 UI 연동"의강의 영상이 동일합니다. 확인 부탁드립니다.

안녕하세요.아직 강의 초반을 듣고 있는 중인데 소스를 다운 받고 싶습니다. 어디서 다운 받아야 하나요? 감사합니다.수고하세요.

안녕하세요. 혹시 1탄처럼 pdf 파일로 전체 코드랑 설명하는 자료는 없나요?

해당 강의 8:10처럼 동일하게 돌렸을 때 다음과 같이 출력이 찍힙니다. 624만원에 관한 정보는 나오지 않습니다. ㅠㅠ 여러번 돌려도 계속 그렇게 나오네요 .. 어떤 문제일까요?, 혹시나 DB에 문서를 적재하는 과정중에서 55조의 테이블이 씹힌건가? 해서 document_list 찍었을땐 (적재 전 txt 파일을 로딩하는과정에서) 또 624만원에 관련된 내용이 있습니다... 출력내용이 길어 10000자가 넘어 마지막 answer만 올려드립니다. document answer == {'answer': AIMessage(content='연봉 5천만 원인 거주자의 소득세는 근로소득공제를 적용하여 계산됩니다. 총급여액 5천만 원의 경우, 근로소득공제는 1천200만 원+(4천500만 원을 초과하는 금액의 100분의 5)입니다. 따라서, 소득세는 해당 공제를 적용한 과세표준에 세율을 적용하여 계산하게 됩니다. 하지만 세율 정보가 없으므로 정확한 소득세 금액을 계산할 수 없습니다.++ 다른 테이블은 context로 찍히는데 55조 624만원 관련 테이블만 안찍힙니다.. 

안녕하세요. 강의 도중에세법 pdf => 마크다운 변경후에 Spliiter로 분할하면, 표가 짤려서 답변이 생성이 잘 안될수도 있다고 하셔서 txt로 진행한다고 하셨는데..전 궁금한게 txt도 마차가지로 스플릿을 하더라도 짤리지 않나요..?text_spliters = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1500, chunk_overlap = 100, separators=['\n\n','\n'] )청크사이즈가 1500 이니까 뭔가 표랑 경계선이 겹치게 되면 txt도 마찬가지 짤리는게 아닐까.. 생각이 들어서요

gpt 유료 버전을 결제해야 하는 걸까요? 무료로는 불가능 할까요?

@McpPrompt 를 이용해서 prompt를 제공하도록 mcp server 단에서 만들었으므로, mcp client 에서 mcp server 의 prompt 를 사용하는게 적절할듯 한데 , client 에서 다시 프롬프트를 재작성하는 예제코드를 소개해주시고 계십니다. client 에서 server 의 prompt, resource 들을 검색하고 그중 적절한 것을 골라서 사용하는 방법이 있을까요?

안녕하세요 강사님.3.7 강의에서 도구를 가진 에이전트들을 사용해 Supervisor로 멀티 에이전트를 구현하셨는데, stock price를 가져오는 것과 같은 부분은 꼭 에이전트가 아니여도 될 것 같은데 Supervisor로 멀티 에이전트를 만들 때 단순 도구로 사용하는 것 보다 도구를 가진 에이전트로 사용하는 것이 더 좋아서 이렇게 구현하신건지 궁금합니다!

안녕하세요좋은 강의 감사드립니다. 강의에서 이해가 안되는 부분이 생겨 질문드립니다. 2.4 답변을 검증하는 self rag 에서, hallucination을 판단하는 부분에 대한 질문입니다. node가 hallucination을 잘 판단하지 못하자, 강의에서는 크게 3가지 조치를 취하셨는데요hallucination prompt 직접 작성hallucination_llm의 temperature = 0 으로 설정generate_llm의 max_completion_tokens를 100, 50 으로 감소근데 저는 강의대로 따라해도, 계속 hallucinated, not hallucinated가 번갈아가면서 나오더라고요. max_completion_tokens을 100 --> 70, 50으로 감소시켜도, test하는 셀을 여러번 돌리면 hallucinated, not hallucinated가 번갈아가면서 나옵니다. 답변 내용을 보면, 저의 answer는 5천만원에 대한 소득세를 624만원으로 잘 계산을 하는데 check_hallucination만 판단을 잘 못하는것 같았습니다. 답변을 "소득세는 624만원입니다." 이런 식으로만 짧게 대답을 하다보니, hallucination에 대한 판단을 잘 못하는것 같다는 느낌을 받았습니다. 그래서 chatgpt의 도움을 받아서 아래와 같이 수정을 하니 hallucination에 대한 판단은 일관되게 not hallucinated로 판단하더라고요. generate_llm의 max_completion_tokens를 200, 300 정도로 증가generate_prompt를 직접 작성하면서, 작성할때 답변에 대한 근거도 같이 제시하라고 지시아마도 답변에 대한 근거가 같이 제시되면서 hallucination에 대한 판단에 도움을 준 것 같습니다. 그런데 문제가 있습니다 ㅠ 소득세 계산을 잘 못합니다. 수업 코드로 하면 소득세 계산은 624만원으로 매번 잘 계산을 하지만, 이렇게 바꾸는 경우 소득세 계산이 맞을때도 있고 틀릴때도 있습니다. 그럼 현실에서는  max_completion_tokens 을 150, 100 이렇게 조절해가면서 중간의 타협점?을 찾는 것이 방법인지요? 아니면 제 방법이 틀린 것인지, 다른 방법이 있는 것인지 코멘트 해주시면 감사하겠습니다. 

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사드립니다. llm, agent 등을 처음 접하는데, 선생님 강의 덕분에 수월하게? 진입할 수 있었습니다. 복습은 정말 많이 해야할 것 같지만요 ㅎㅎ 수업 후반부에 eval 관련 후속강의 언급을 하셨는데, 혹시 언제쯤 출시 예정이신가요?