Whisper 전용 모델이 아니라 못쓰는데 괜찮은 api 있을까요?gpt한테 물어물어 google speech to text로 시도해보는데 binary를 못찾는다면서 text변환이 잘 안되네요,,,,

추천해주신 벌쳐와 비교해봤는데 contabo가 가격적으로 성능적으로 좋아보여서 contabo로 클라우드 서비스를 정해서 n8n을 설치하였고, ngrok으로 프리도메인까지 받았습니다. 혹시 여기선 강의에 있는 직접 만들어주신 유튜브 요약 api는 사용하지 못하겠죠?? 혹시 다른 api를 활용해 수업을 따라가볼수 있는지 궁금합니다! Epify 도 막힌 것 같아서요 ㅠㅠ노트북과 데스크톱 두 가지로 자주 왔다갔다 하며 강의를 듣기에, 계속 워크플로를 옮겨가며 하는 게 불편하고, 하나의 환경에서 듣고 싶어서 VPS를 구매했는데추가로 앞으로의 강의에서도 이 부분때문에 많이 막힐까요??

안녕하세요.강의 재미있게 듣고 있습니다.18번 강의 제일 마지막 부분에서  "2025년 6월 인기있는 영화를 추천해줘. 그리고 그 영화를 홍길동에게 메일보내주고 홍길동과 내일 미팅도 잡아줘" 이렇게 하니 전부 제대로 수행을 했는데 이어서 "2025년 6월 인기있는 영화를 추천해줘. 그리고 그 영화추천을 홍길동에게 메일로도 보내줘" 라고 일정 잡는 이야기는 뺐는데 지맘대로 일정도 잡아버리네요.이 경우도 프롬프트에서 지시를 해줘야하는건가요? 

강의 과정을 보고 다 따라 했고 credential까지 다 햇는데 api 인증 오류가 나더라구요gpt에 물어보니 비니지스 인증을 거치지 않아서 나는 오류라고 하는데 꼭 비지니스 인증을 해야만 사용가능한 api 인가요  

vscode에서 uv로 가상환경 생성후 .env 파일에서# Neo4J 설정 - AuraDB NEO4J_URI=neo4j+s://{id}.databases.neo4j.io NEO4J_USERNAME=neo4j NEO4J_PASSWORD={PASSWORD} NEO4J_DATABASE=neo4j해당 방식 적용 후, AuraDB 연동을 해도 적용이 안되고 아래와 같이 에러가 뜹니다. ValueError: Could not connect to Neo4j database. Please ensure that the url is correct 해결책 문의 드립니다. P.S colab에서는 올려주신 KG_P1_01_neo4j_Introduction.ipynb 실행하니 동작하네요. 왜 저의 로컬에서는 이런 현상이 일어나는 걸까요?

안녕하세요, 추가강의 듣고 여러번 시도를 해보았는데도 에러가 생겨서 문의 드립니다.위 처럼 에러가 나고, 에러가 안보이실까봐 아래와 같이 로그만 별도로 복사하였습니다. The connection to the server was closed unexpectedly, perhaps it is offline. You can retry the request immediately or wait and retry later.Error details From HTTP RequestError codeECONNRESETFull messagesocket hang upRequest{ "body": { "url": "https://youtu.be/LCraVFYWFWU?si=rnsFK5-mVKxccDrT" }, "headers": { "accept": "application/json,text/html,application/xhtml+xml,application/xml,text/*;q=0.9, image/*;q=0.8, /;q=0.7" }, "method": "POST", "uri": "http://host.docker.internal:9012/extract_subtitles", "gzip": true, "rejectUnauthorized": true, "followRedirect": true, "resolveWithFullResponse": true, "followAllRedirects": true, "timeout": 300000, "encoding": null, "json": false, "useStream": true } Other infoItem Index0Node typen8n-nodes-base.httpRequestNode version4.2 (Latest)n8n version1.98.1 (Self Hosted)Time2025. 6. 18. 오후 3:40:16Stack traceNodeApiError: The connection to the server was closed unexpectedly, perhaps it is offline. You can retry the request immediately or wait and retry later. at ExecuteContext.execute (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/n8n-nodes-base@file+packages+nodes-base_@aws-sdk+credential-providers@3.808.0_asn1.js@5_12b981d6b49d407a163f4d5244314033/node_modules/n8n-nodes-base/nodes/HttpRequest/V3/HttpRequestV3.node.ts:769:15) at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:105:5) at WorkflowExecute.runNode (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/n8n-core@file+packages+core_openai@4.78.1_encoding@0.1.13_zod@3.24.1_/node_modules/n8n-core/src/execution-engine/workflow-execute.ts:1185:9) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/n8n-core@file+packages+core_openai@4.78.1_encoding@0.1.13_zod@3.24.1_/node_modules/n8n-core/src/execution-engine/workflow-execute.ts:1534:27 at /usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/n8n-core@file+packages+core_openai@4.78.1_encoding@0.1.13_zod@3.24.1_/node_modules/n8n-core/src/execution-engine/workflow-execute.ts:2098:11

열정적인 강의 감사드립니다. [N8N으로 구현하는 나만의 RAG 시스템: 벡터 검색부터 AI 응답까지] 강좌에서 pdf 같은 텍스트 자료를 구글드라이브에서 가져오지 않고 n8n으로 바로 업로드 해서 활용하는 방법은 없을까요? railway에서 n8n을 호스트하다보니 Extract from File 노드에서 DOMMatrix is not defined 에러가 나와서요. 에러에 대해 찾아보니... 다음과 같은 DOMMatrix는 웹 브라우저 환경에 기본적으로 내장된 그래픽 관련 API입니다. 웹페이지에서 2D 및 3D 그래픽 변환을 처리하는 데 사용됩니다.pdf-parse 라이브러리의 특정 버전은 PDF 내부의 그래픽 요소를 처리하기 위해 브라우저에만 존재하는 이 DOMMatrix를 사용하려고 합니다.하지만 n8n 워크플로우는 서버(Node.js) 환경에서 실행됩니다. 서버 환경에는 그래픽을 렌더링할 화면이 없으므로, 당연히 DOMMatrix와 같은 브라우저 전용 API가 존재하지 않습니다 (is not defined).)라고 나와서 Extract from File 노드가 서버환경에서는 제대로 작동을 하지 않는 것 같습니다. 개인컴에 설치한 것과 환경이 달라서 종종 애를 먹고 있습니다. 제 컴이 old 해서 n8n을 돌리기에는 GPU가 역부족이라서요...ㅜㅜ

메시지를 발송하면 그 시점 기준으로 최신 뉴스를 요약하여 보여주는 걸 구현해보고 싶었는데, 트리거에 텔레그램이 있지만 localhost 이다보니 웹훅이 제대로 안되는 것 같습니다.  AI와 씨름하며 ngrok을 통해 설정을 해보았는데, TEST url의 주소는 바뀌었지만 역시나 product URL은 안바뀌었고, ACTIVE도 안되네요..  이런 작업을 위해선 클라우드 서비스나 N8N SAAS를 이용해야할 것 같은데 (추후 자동화 자체를 24시간 돌리기 위해서도) 어떤 방식을 추천하시는지 궁금합니다!

안녕하세요, gemini를 이용해서 챗봇 생성중에 있습니다.그런데 하기와 같이 챗봇을 llm과 연동하는 중에 에러가 계속 발생합니다.gpt한테 계속 물어가면서 에러잡고있는데 계속 동일한 에러만 나오네요. ㅠ어떻게 개선할 수 있을까요? 조언부탁드립니다. 감사합니다.코드)import streamlit as st from langchain import hub from dotenv import load_dotenv from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings from langchain_pinecone import PineconeVectorStore from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import ChatPromptTemplate st.set_page_config(page_title="영향분석 챗봇", page_icon="★") st.title("영향분석 챗봇") st.caption("System 변경 영향 분석") load_dotenv() # 세션 상태에 메시지 리스트가 없으면 초기화 if 'message_list' not in st.session_state: st.session_state.message_list = [] # 이전 메시지 출력 for message in st.session_state.message_list: with st.chat_message(message["role"]): st.write(message["content"]) def get_ai_message(user_message): try: # 입력 메시지 확인 if not isinstance(user_message, str) or not user_message.strip(): return "질문이 비어 있습니다. 유효한 질문을 입력해 주세요." print(f"user_message: {user_message}") # user_message의 내용 출력 print(f"user_message length: {len(user_message)}") # 문자열 길이 출력 print(f"user_message type: {type(user_message)}") # 타입 출력 # Google Generative AI Embeddings 모델 초기화 embedding = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model='models/gemini-embedding-exp-03-07') index_name = 'uml-index' database = PineconeVectorStore.from_existing_index(index_name=index_name, embedding=embedding) llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash") prompt_template = hub.pull("rlm/rag-prompt") retriever = database.as_retriever(search_kwargs={'k': 4}) # RetrievalQA 인스턴스 생성 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever, chain_type_kwargs={"prompt": prompt_template}) dictionary = ["External Entity -> actor"] prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f""" 사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요. 만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다. 그런 경우에는 질문만 리턴해주세요. 사전 : {dictionary} 질문 : {{question}} """) dictionary_chain = prompt | llm uml_chain = {"query": dictionary_chain} | qa_chain ai_message = uml_chain.invoke({"question": user_message}) return ai_message except Exception as e: print(f"오류 발생: {repr(e)}") # 오류 메시지 출력 print(f"입력된 user_message: {user_message}") # 오류 발생 시 입력된 메시지 출력 return f"오류가 발생했습니다: {repr(e)}" # 사용자 입력 처리 if user_question := st.chat_input(placeholder="CR 내용을 첨부해주세요"): with st.chat_message("user"): st.write(f"사용자 질문: {user_question}") st.session_state.message_list.append({"role": "user", "content": user_question}) ai_message = get_ai_message(user_question) with st.chat_message("AI"): st.write(ai_message) st.session_state.message_list.append({"role": "AI", "content": ai_message}) 에러)user_message: 시스템에 연결된 External Entity를 알려주세요user_message length: 31user_message type: <class 'str'>오류 발생: GoogleGenerativeAIError('Error embedding content: bad argument type for built-in operation')입력된 user_message: 시스템에 연결된 External Entity를 알려주세요

 파이썬 버전 3.10.11입니다윈도우 vscode에서 테스트해보고 있어요

13번째 동영상 들으면서 따라하는 중이고 OpenAI API 사용 중인데, 아래 코드만 돌리면,PineconeApiException HTTP response body: {"code":11,"message":"Error, message length too large: found 15431073 bytes, the limit is: 4194304 bytes","details":[]} 이러한 에러가 뜹니다.이를 해결하기 위해서, chunk_size = 10, chunk_overlap=0 으로 줄였는데도 계속 에러가 떠요.어떻게 하면 해결할 수 있나요? database = PineconeVectorStore.from_documents( document_list, embedding, index_name=index_name )

GetMail의 크레덴셜이 적용된 메일만 UID값이 나오더라구요! 그래서 계속 크레덴셜이 네이버인데, 지메일 워크플로우 중 겟메일에서 아웃풋 값이 안나와 많이 해메었네요..이 부분이 강의에선 따로 말씀이 없으셨는지, 제가 못들은건지 잘 모르겠어유 ㅠㅠ최종적으로 아래와 같이 구현하여 자동으로까지 잘 작동되는 걸 확인했습니다! 고생해도 실제로 생각대로 구현이 되니 매우 기분이 좋네요 ㅎㅎ.. 추가적으로 궁금한 부분은 현재 제 워크플로우는 스위치에서 양쪽으로 값을 보내고 지메일이면 아래에서만 아웃풋이 나와 정크로 가고, 네이버면 위에서만 아웃풋이 나와 정크로갑니다. 뭔가 직감적으로 조금 위험한 구조다(?) 라는 생각이 드는데, 혹시 더 효율적으로 노드를 구성하는 방법이 있나 궁금하고, 제목처럼 워크플로우를 어디까지 하나의 워크플로우로 하는 게 효율적일까 라는 궁금증도 생겼습니다. 사실 이정도면 그냥 edit field 없이 네이버 구현한것처럼 짧게 구글을 하나로 구현하는 게 맞지 않나 싶기도 해서요!아 추가적으로 만약 이 워크플로우를 계속 active가 되도록 하려면 결국 컴퓨터를 계속하여 켜놔야 하는거겠죠.,,?

ollama가 제 컴퓨터에선 구현이 되어서 llm model 을 gpt대신 연결해보았씁니다. llama 3.2는 한글만 내뱉지 않아서, exaone3.5를 다운받아 적용해보았습니다. 혹시 ollama외에서 다른 더 나은 모델들을 무료로 사용해볼 수 있을까요??이렇게 ollama를 사용할 경우엔 serpAPI와 연동이 안되더라구요. GPT로하니까 연결이 되던데 이건 혹시 무슨이유인지 알 수 있을까요??

현재 데스크톱과 노트북 두 곳에서 모두 작업을 번갈아가며 하기에 n8n을 함께 이어서 활용하고 싶은데 각 도커로 호스트를 하면 독립적인 공간이 되는건가요?? 노트북을 키지 않고는 데스크톱으로 노트북과 같은 환경에서 N8N 작업을 이어서 할 수 없는건지 궁금합니다.

안녕하세요.강의 'AI Agent에 직접 Google API 를 사용해서 구글 검색 툴 작성하기'에서 'http request' 세팅을 남박사님이 알려준 방식으로 한 것 같은데,채팅에 " 오늘 날짜가 뭐야?"라고 입력 하면 '저는 현재 날짜를 알 수 없습니다."라고 답을 합니다.결국 'http reques'이 작동을 안하고 있습니다. 무엇이 문제 일까요?아래 이미지는 제가 n8n으로 수행한 것들을 캡쳐 한겁니다. 확인 부탁합니다. 

안녕하세요.12강에 도커 서버구축 파일들은 어디서 다운이 가능한가요?heroku를 쓰고 있는데 거기에 설치를 한번 해볼려고 합니다.

안녕하세요 Gmail Imap 연동 시 지속 Connection ended unexpectedly 이슈가 발생하네요 ㅠㅠ구글링이나 GPT , Gemini 다물어보고 했는데도 잘안되네요 ㅎㅎ 해당 설정이 안되면 Google쪽 강의 실습이 어려운 것 같은데 방법을 혹시 아실까 하여 문의드립니다

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...

도커에 redis 설치 까지 했는데 8001 누르니까 지금 이 페이지가 작동하지 않습니다. 페이지가 뜨네요 ㅠㅠ

'Call n8n Workflow Tool' 이 작동을 거의 안합니다. 10번이상 질문했는데, 1번만 서브 워크플로우 툴이 돌아가고, 나머지는 돌아가지가 않습니다만... ai 가 알아서 그렇게 선택을 하는것인지무조건 워크플로우가 돌아가게 할수 있는지 여부 등 알아야할점이 있는지 문의드립니다.  감사합니다.