안녕하세요 저는 auto로 설정해서 FE 개발 작업이나 경제 지식 공부를 하고 있습니다. 강사님의 강의를 보니 기능에 따라 o3나 gemini 로 설정하시는데 이렇게 llm 모델을 변경하는 이유 나 어떤 경우엔 특정 llm을 사용하는게 좋다 란 노하우가 있으신가요?

지금 위와 같은 문제가 발생하고 있는데 node, nvm 모두 가장 최신 버전 하나만 있고 인텔리제이 claude또한 가장 최신 버전인데 같은 오류가 생기는 이유를 모르겠습니다..다른 글을 읽으며 node 버전과 다른 버전들을 파일들 모두 확인 결과 가장 최신 버전 하나만 존재하는데 안되는 이유가 뭔지 모르겠습니다...!

끌로드 MCP와 커서 MCP 둘 다애 대해서 MCP를 이용한 유튜브 요약을 해봤는데요. 커서에서 하기의 메시지가 뜨네요. (끌로드도 마찬가지) Get_Transcript에 문제가 있다고 하는데요. 혹시 어떤 설정이 잘못된걸까요? {

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!

안녕하세요 강의 수강 중 궁금한 것이 생겨서 질문 드립니다.강의에서 Claude에게 우리 로컬에 있는 스프링(인텔리제이) 파일 구조를 묻고 Claude는 권한을 물은 뒤 구조를 분석해줬는데 여기에서 Claude에도 제트브레인 관련 플러그인(JSON 파일)을 설정해주어서 Claude에게 질문을 했을 때 Claude MCP 서버가 제트브레인 MCP로 요청을 해서 내용을 받은 것이라고 이해했고 제트브레인 MCP 서버는 강의에서 인텔리제이에 MCP 서버 플러그인을 설치해서 내 로컬의 파일 구조를 상호작용을 통해 알 수 있을 거라고 추측하고 있는데(맞게 이해했는 지는 잘 모르겠네요ㅎ..) 그러면 제트브레인의 MCP는 Claude MCP 서버가 주는 요청이 내 로컬의 인텔리제이 IDE의 내용이라는 것을 어떻게 알 수 있는 걸까요?강의 내용과는 무관할 수 있는데 궁금해서 질문 남깁니다. 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

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? 

pro 플랜이 무제한이 아닌걸로 아는데 웹에서 사용한거랑 데스크탑에서 사용한거랑 공유가 되는건가요??

위와 같은 메세지가 발생합니다.뭐가 설치가 덜된걸까요? 

Evaluation 부분 궁금한데 다음 강의는 언제 오픈하세요~

안녕하세요.기획자로 일하고 있는 직장인입니다. 강의를 듣던중 갑자기 궁금한 것이 있는데,강사님께서 Claude Code대신 Cursor를 이용하시는 이유를 여쭤볼 수 있을까요? 감사합니다.

"npm run dev" 실행 하면 스크린샷 같이 오류가 납니다.next.js 가 정상 설치 되지 않았는지요 ?  

"Open from Terminal" -> Install 을 클릭하였으나, 아무런 액션이 나오지 않아 그대로 컨티뉴 했습니다.추가로 설치 가능한 방법이 있는지요 ?또는 강의 따라감에 install 하지 않아도 영향이 없을지요 ? 감사합니다.

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

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

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

해당 내용을 공부하며 출처를 남기고 블로그에 포스팅 해도 될까요?그리고, 지금 날짜로는 무료 크레딧이 18달러 제공 되는 걸로 보이는데 적용이 안되는지 0달러로 떠서 429 반환으로 막혔다가, 5달러 결제를 하니 진행이 되네요 ㅠㅠ무료 크레딧은 자동으로 등록되는건데 에러였던건지, 어떤 과정을 거쳐서 무료 크레딧을 등록해야하는건지에 대한 내용도 있었으면 좋겠습니다.

안녕하세요. 강의 잘 수강하고 있습니다.자체적으로 텍스트, 표, 시계열꺽은선그래프로 주로 구성된 pdf를 임베딩해서 RAG 기반의 LLM 서비스를 만들어 보고 싶은데요표의 경우는 md 파일을 txt로 변환해서 저장하는 방법을 잘 알려주셨습니다만, 혹시 꺾은선그래프를 이미지처럼 저장해서 서비스에 활용할 수 있는 방법이 있을까요? 참고할만한 기술이나 좋은 아이디어 있으면 공유 혹은 조언해주시면 감사하겠습니다.