안녕하세요. 해당 강의 8분 10초 부분에서 막대기가 끝났으니 pop을 해야한다라고 말씀하신 부분이 잘 이해가 안됩니다.그림에서 막대기가 끝나는 부분에 마지막 잘린 쇠막대기 1개를 더하는 건 이해가 되는데 왜 막대기가 끝났으니 pop을 해야하는 건지 잘 모르겠습니다.

랭채인 버전 관련 정보 입니다.langchain 1.2.0langchain-classic 1.0.1langchain-community 0.4.1langchain-core 1.2.5langchain-huggingface 1.2.0langchain-text-splitters 1.1.0langgraph 1.0.5langgraph-checkpoint 3.0.1langgraph-prebuilt 1.0.5langgraph-sdk 0.3.1langsmith 0.5.2 이전 답변 내용에서from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker이 부분도 역시 에러가 발생합니다원래 코드 였던from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker이 코드에서는 에러가 발생하지 않지만여전히from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder 이코드에서 에러가 발생합니다  PROBLEMS[{ "resource": "/c:/study/conda_rag/LangChain_005_Advanced_Retrieval.ipynb", "owner": "workbench.notebook.cellDiagnostics", "severity": 8, "message": "ImportError: cannot import name 'create_model' from 'langchain_core.utils.pydantic' (c:\\D\\miniconda3\\envs\\langchain_env\\Lib\\site-packages\\langchain_core\\utils\\pydantic.py)", "source": "Cell Execution Error", "startLineNumber": 4, "startColumn": 1, "endLineNumber": 4, "endColumn": 71}]  전체 에러 콜백 은 아래와 같습니다  ---------------------------------------------------------------------------ImportError Traceback (most recent call last)Cell In[31], line 31 from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever2 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker----> 3 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder5 #from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker6 #from langchain_community.cross_encoders.huggingface import HuggingFaceCrossEncoder12 model = HuggingFaceCrossEncoder(model_name="BAAI/bge-reranker-v2-m3")File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_community\cross_encoders\__init__.py:47, in getattr(name)45 def getattr(name: str) -> Any:46 if name in modulelookup:---> 47 module = importlib.import_module(_module_lookup[name])48 return getattr(module, name)49 raise AttributeError(f"module {__name__} has no attribute {name}")File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\importlib\__init__.py:126, in import_module(name, package)124 break125 level += 1--> 126 return bootstrap.gcd_import(name[level:], package, level)File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_community\cross_encoders\huggingface.py:51 from typing import Any, Dict, List, Tuple3 from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field...(...) 36 model_validator,37 )38 from typing_extensions import overrideImportError: cannot import name 'create_model' from 'langchain_core.utils.pydantic' (c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_core\utils\pydantic.py)  

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.3-2. Re-rank 에서from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder이 구문에서 임포트 에러가 납니다---------------------------------------------------------------------------ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[47], line 4 2 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker 3 #from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder ----> 4 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder

 수업은 vscode로 진행되는데 영상은 atom으로 되어 있더라구요. vscode로 진행한 수업 영상은 없는건가요? 둘이 미묘하게 달라 헷갈립니다.

안녕하세요 교수님items나 users처럼 딱 떨어지는 리소스는 분리가 쉽지만, 실제로는 모델끼리 얽혀 있는 경우가 많아 라우팅이 모호해지곤 합니다.예를 들어, /products라는 경로가 있음에도 불구하고 특정 맥락에 따라 /users/{user_id}/products와 같이 nested 방식 으로 접근해야 하는 상황이 자주 발생하는데요. (반대인 경우도 발생)이렇게 데이터가 연결되어 있을 때 어디까지 경로를 중첩시킬지, 혹은 어느 시점에 라우트를 완전히 분리해야 할지 교수님만의 노하우나 팁이 있으실까요? 실무적인 관점에서 라우트 설계의 명확한 기준을 잡고 싶어 질문 드립니다.추가로 데이터 모델과 라우트 이름을 보통 같게 하나요?나중에 리팩토링 할 때 문제가 없을까요?감사합니다!

IMG - JSON 구조 변경 update row sheet1, 2번 과정을 정상 수행 하였으나 구글 시트에 "BGM" 컬럼옆에 "Image1" 에 업데이트 되는게 아니라 맨 뒤에 "Image1" 헤더가 생성 되면서 값이 저장됩니다.   

파이썬 코드 "for item in items:" 에서 items가 정의되지 않았다는 오류가 발생합니다. 또 다른 문제로는 강의와는 달리 아래 코드를 드래그앤드롭으로 가져오지 못합니다.(맥사용자)# 2) ID 추가merged["ID"] = _('IMG - 시트행 가져오기').first().json.ID

 1) Basic LLM Chain 2) Structured Output Parser 강이 내용에서와 같이 1), 2)화면을 설정하고 1) 화면에서 "Execute step" 실행시 "Model output doesn't fit required format" 오류가 발생합니다.해결시도1) 창을 닫고 overview로 진입후에 재시도해도 동일한 결과 입니다.해결시도2) 1)번화면에서 "Output" 결과의 json 구조가 "output" 속성부터 정의되져 있어 2)번 화면에서 items위에 "output" 속성을 추가하고 재시도 하였으나 오류는 동일하게 발생하고 결과는 output위에 output이 하나 더 생기는 결과가 나옴.구글 시트 Image Prompt는 아래와 같이 정의되어져 있으나 결과는 다르게 나옵니다.Return ONLY a JSON object, no markdown, no code fences.Schema:{ "items": [ { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" } ]}이슈가 해결되지 않아 해결 방법에 대해 문의 드립니다.  

120 페이지 코드 보면 created_at 코드가class OAuthAccount 코드하고 들여 쓰기 레벨이 같은데 맞는건가요?

프로그램쪽은 완전 초보입니다. 열심히 배워보려고 합니다. 자료 부탁드릴게요.kmax77@naver.com

구글시트에서 데이터 가져오는데 오류가 뜨네요 실행을 누르면 "전송할값에 아래 최소한개의 값을 입력해야합니다" 라는 메시지가 뜨는데 이유가 뭘까요?

전 강의에서 그러던데애초부터 모듈로 작성하면 안 헷갈린데main 작성 하고 그걸 또 중간에 모듈로 빼 버리면 입문자 입장에서 헷갈림.즉흥적으로 하는 느낌이 들음,. 전 강의에서부터최소한 정리를 하고 입문자 눈높이에서 설명해주면 좋겠음.실전에서는 강사의 방식이 맞을지 몰라도 배우는 사람입장에서는 왔다갔다하니 헷갈림.

강의 중에는 hwp.saveAs() 명령어 실행 시 파일명을 지정할 수 있는 창이 뜨는데 뜨지 않네요. 사용하는 버전은 아래와 같습니다. 사용한 버전 정보 알 수 있을까요?(venv) c:\ws\python\hwp>python -V && pip show hwpwingsPython 3.13.1Name: hwpwingsVersion: 0.4.7Summary: 파이썬으로 한글 문서를 제어할 수 있는 두번째 라이브러리입니다.Home-page: https://www.youtube.com/@한파엑셀Author: 한파엑셀Author-email: hpxl0518@gmail.comLicense:Location: c:\ws\python\hwp\venv\Lib\site-packagesRequires: lxml, pandas, pywin32Required-by: 

https://github.com/e-oj/Magic-Grid에서 강의에 나왔던 js 파일이 없습니다.이런 경우에 수업을 어떻게 따라가나요?

강의를 보면 http 요청 결과를 기다리는 것을 wait에 시간을 주는 것으로 처리가 되어 있는데,동기적으로 요청에 대한 응답이 오면 다음 노드를 실행하도록 구현은 어려운가요?

영상이 똑같습니다........

안녕하세요좋은 강의감사합니다번외적인 질문이지만 CLI가 아니라 CURSOR같은 에이전트를 활용해도 문제는 없을까요

안녕하세요.학습후 영상제작하여 자동으로 유튜브 업로드까지 해서 2일 운영했는데요.구글계정 사용중지가 되었습니다.Gpt에서 확인했을때 자동화 업로드 감지시 계정 중단사유라고 하던데요.혹시 이부분에 대해서 대응방법이 있을까요?이의신청은 했지만 어떻게 될지는 모르겠습니다.

 D드라이브가 용량이 더 커서 파이썬이나 VScode를 D드라이브에 설치하려고 하는데 상관없나요?

안녕하세요.실습환경을 제하고 전 강의 수강을 했는데수료증 발급 가능한지 문의 드립니다.실습환경은 회사 노트북으로 오픈이 되지 않아 실습이 불가한 상황입니다. 확인 부탁드립니다.감사합니다.