from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader markdown_path = "./documents/income_tax.md" loader = UnstructuredMarkdownLoader(markdown_path) document_list = loader.load_and_split(text_splitter)위 코드를 주피터에서 실행하였는데  아래와 같은 nltk 에러가 나옵니다.... [nltk_data] Error loading averaged_perceptron_tagger_eng: <urlopen [nltk_data] error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate [nltk_data] verify failed: unable to get local issuer certificate [nltk_data] (_ssl.c:1028)> [nltk_data] Error loading punkt_tab: <urlopen error [SSL: [nltk_data] CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: [nltk_data] unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1028)> 몇번을 시도해봐도 같은 에러가 발생하는데 어떻게 해결해야하나요  

openai model = gpt-4o-mini 를 사용중입니다. 주피터노트북 실행을 하였는데 아래와 같은 에러코드가 나와서 해결방법 질문을 드립니다  ERROR:root:Error converting PDF to images: Unable to get page count. Is poppler installed and in PATH?

안녕하세요 uv sync 로 해서 패키지 설치후에 vs code로 노트북 커널 설정이 아래와 같은 오류가 나옵니다. 해결방법이 궁금합니다.   

저는 강의를 똑같이 따라해봤는데 쿼리를 연봉 5천만원 직장인의 소득세는? 이라고 했을 때, 강의에서처럼 해당 세율표 수식만 보고 624만원으로 단순계산하는 것이 아니라, 근로소득공제와 과세표준 등등을 계산해서 624만원과 다른 값을 냅니다.거주자의 소득세로 바꿔도 마찬가지입니다.(이전 강의에서 직장인이 근로소득과 관련이 있어서 잘못된 문서를 가져온다고 하신 내용도 압니다)하지만 제가 gpt한테 물어보니 다음과 같이 애초에 세율표만을 보고 계산하는 것이 틀렸고, 근로소득을 계산하는 것이 맞다고 말합니다.===============✅ 왜 세율표만 보고 계산하면 안 되는가?이 세율표는 “과세표준”에 적용하는 것이고,당신이 말한 “연봉 5천만 원”은 ‘총급여액’이기 때문입니다.즉, 소득세율을 적용하려면 반드시 다음 절차를 따라야 해요:📌 세금 계산 절차 요약 (2025년 근로소득자 기준):총급여액: 연봉 5,000만 원근로소득공제 적용 → 근로소득금액 산출인적공제·연금보험료공제 등 → 과세표준 산출과세표준에 소득세율표 적용산출세액에서 세액공제 (근로소득세액공제 등) 적용 → 결정세액===================결론적으로 제가 소득세에 대해 잘 몰라서 gpt가 말한게 할루시네이션일 수 있지만,만약 gpt처럼 실제로 근로소득금액을 산출해서 소득세를 계산하는게 맞을 경우, 강의에 있는 llm이 모두 틀린 답변을 내놓은 것 아닌가요?만약 강의처럼 연봉 5천만원의 직장인 혹은 거주자의 소득세가 표만 보고 단순 계산하여 624만원인 것이 맞을 경우, 제가 어떤 과정을 더 해야할 지 모르겠습니다.. 계속해서 근로소득공제를 계산합니다. 거주자로 쿼리를 바꿔도요.   

파이썬 32비트 가상환경으로 설치한다는게 정확히 어떤 의미인가요? 이미 아나콘다가 설치되어 있는 경우는 파이썬을 다운그레이드 하는걸까요?

pip install tabulateuninstall , install 을 시행해도 되지 않습니다.아래의 메시지만 나오고 있습니다. 해결책을 제시 부탁드립니다.ImportError: Missing optional dependency 'tabulate'. Use pip or conda to install tabulate. 

from langchain_openai import OpenAI -> from langchain_community.llms import OpenAI 소스 변경함이 어떨까 의견 드립니다.pip install 한다고 시간 보내는데요.warning 무시하고 아래 명령어로 실행이 되긴합니다. 코린이라 오해없으시길 바랍니다.streamlit run '.\8. 랭체인-텍스트 요약 앱 만들기.py'

아래 코드 파일을(example2.py) 실행하는데 에러가 발생합니다from mcp.server.fastmcp import FastMCP mcp = FastMCP("Demo") @mcp.tool() def add(a: int, b: int) -> int: return a + b if __name__=="__main__": mcp.run(transport='stdio') 1.mcv dev로 실행하는 경우 mcp_stdio_server.py를 실행해도 아래와 같은 에러가 발생합니다 2. python으로 실행하는 경우-빈 화면으로만 뜸-mcp_stdio_server.py를 실행하면 아래처럼 뜨는데 해당 링크를 클릭하면 연결할 수 없습니다 라고 나옵니다 uv run으로 실행하는 경우

강사님 안녕하세요! 엣지 연결 마치고 계속 테스트하는데 중간에 interrupt가 되지 않고 'attention is all you need'논문을 바로 긁어와서 요약을 합니다 ㅜ def should_continue(state: MessagesState): """ 주어진 state에 따라 다음 단계로 진행할지를 결정합니다. Args: state (AgentState): 메시지와 도구 호출 정보를 포함하는 state. Returns: Literal['tools', 'summarize_messages']: 다음 단계로 'tools' 또는 'summarize_messages'를 반환합니다. """ # state에서 메시지를 가져옵니다. messages = state['messages'] # 마지막 AI 메시지를 확인합니다. last_ai_message = messages[-1] # 마지막 AI 메시지가 도구 호출을 포함하고 있는지 확인합니다. if last_ai_message.tool_calls: # 도구 호출이 있으면 'tools'를 반환합니다. print('도구 호출이 있습니다 human_review로 이동합니다') return 'human_review' print('도구 호출이 없습니다 summarize_messages로 이동합니다') # 도구 호출이 없으면 'summarize_messages'를 반환합니다. return 'summarize_messages'프린트 찍어보니 도구호출이 없습니다 로 바로 들어갑니다 그래서 쿼리를 '동탄역 맛집을 알려주세요' 하니 도구 호출이 있습니다. 하고 interrupt가 되더라구요 저 논문에 대한 정보를 LLM에서 이미 갖고있어서 Tool call을 안한거라고 보면 될까요?

안녕하세요, py-zerox 설치 이슈와 관련하여 문의드립니다. https://github.com/jasonkang14/inflearn-langgraph-agent를 git clone한 후 pip install -r requirements.txt를 통해 설치를 시도하면 아래와 같은 에러가 발생합니다. 버전을 명시하지 않고 pip install을 시도해도 마찬가지로 에러가 발생하고 있습니다. https://www.piwheels.org/project/py-zerox/에서 확인을 해보니 아래와 같이 나오는데 지금 패키지 자체에 문제가 있는 걸까요? 

안녕하십니까!!기존 Pdf파일에서 제55조(세율) 표를 보면 이러합니다. 이후 pdf -> .md로 변환하면 ( 강사님께서 올려주신 .md 된 파일도 확인하였습니다.) 1,400만원 초과 5,000만원 이하5,000만원 초과 8,800만원 이하의 결과가 아닌 5,000만원이 생략이 되어있습니다.특이한점으론 a초과 b이하에서 a만 생략된다던지 혹은 b만 생략되는 것이 아닌a, b 중 아무거나 생략이 되고 있습니다.md 으로 변환하면서 이렇게 몇몇 글들이 생략이되게 되면 이후 정확도에 문제가 생기지 않는지?추가적으로 py-zerox, gpt-4o-mini 를 사용하면서 생기는 문제인지, 아니면 일반적으로 한글 pdf -> md로 변환하는 과정에 대부분 이러한 문제가 생기는지 궁금합니다.

안녕하십니까! 강의 잘 듣고 있습니다.pyzerox를 gpt-4o-mini 모델을 사용하하는 중 아래와 같은 에러가 발생을 합니다.```ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 1----> 1 from pyzerox import zerox 2 import asyncio4 ### Model Setup (Use only Vision Models) Refer: https://docs.litellm.ai/docs/providers ### 56 ## placeholder for additional model kwargs which might be required for some models File ~/desktop/langgraph/.venv/lib/python3.12/site-packages/pyzerox/__init__.py:1----> 1 from .core import zerox 2 from .constants.prompts import Prompts 4 DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = Prompts.DEFAULT_SYSTEM_PROMPT File ~/desktop/langgraph/.venv/lib/python3.12/site-packages/pyzerox/core/__init__.py:1----> 1 from .zerox import zerox 3all = [ 4"zerox", 5 ] File ~/desktop/langgraph/.venv/lib/python3.12/site-packages/pyzerox/core/zerox.py:1310 from ..constants import PDFConversionDefaultOptions 12 # Package Imports ---> 13 from ..processor import ( 14 convert_pdf_to_images,...12 ) 13 from litellm.caching import InMemoryCache 14 from litellm.litellm_core_utils.litellm_logging import Logging as LiteLLMLoggingObj ModuleNotFoundError: No module named 'enterprise'```!uv pip install py-zeroxfrom pyzerox import zerox import asyncio ### Model Setup (Use only Vision Models) Refer: https://docs.litellm.ai/docs/providers ### ## placeholder for additional model kwargs which might be required for some models kwargs = {} ## system prompt to use for the vision model custom_system_prompt = None # to override # custom_system_prompt = "For the below PDF page, do something..something..." ## example ###################### Example for OpenAI ###################### model = "gpt-4o-mini" ## openai model # Define main async entrypoint async def main(): file_path = "./income_tax.pdf" ## local filepath and file URL supported ## process only some pages or all select_pages = None ## None for all, but could be int or list(int) page numbers (1 indexed) output_dir = "./documents" ## directory to save the consolidated markdown file result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir, custom_system_prompt=custom_system_prompt,select_pages=select_pages, **kwargs) return result # run the main function: result = asyncio.run(main()) # print markdown result print(result) 코드는 위와 같습니다.pyzerox 가 수업 중 litellm 을 사용한다고 하셨는데 (py-zerox 설치시 1.67.4 버전으로 같이 설치됨)Enterprise용 littellm을 사용하면서 생긴 문제인 것 같은데요 기존 설치된 littellm 을 upgrade 하니 다른 오류인ModelAccessError: Your provided model can't be accessed. Please make sure you have access to the model and also required environment variables are setup correctly including valid api key(s). Refer: https://docs.litellm.ai/docs/providers (Extra Info: {'model': 'gpt-4o-mini'}) 이런 오류가 발생합니다.현재 사용중인 OPENAI_API_KEY 를 이용해 llm.invoke 시 응답이 잘 오는 걸 봐서는 해당 모델을 사용하는데 문제는 없는 것으로 보입니다.혹시 지금까지 어떤 문제점이 있는지 알 수 있을지요?

2:27 밖에 없습니다.

강사님 안녕하세요!하단의 generate함수는 파라미터로 AgentState를 받고 AgentState를 리턴하는데함수의 리턴값이 "context"를 key로 가지는 딕셔너리형태인데, 어떻게 AgentState가 되는지 궁금합니다.. ㅠㅠclass AgentState(TypedDict): query: str context: List[Document] answer: str def retrieve(state: AgentState) -> AgentState: """ 사용자의 질문에 기반하여 벡터 스토어에서 관련 문서를 검색합니다. Args: state (AgentState): 사용자의 질문을 포함한 에이전트의 현재 state. Returns: AgentState: 검색된 문서가 추가된 state를 반환합니다. """ query = state['query'] docs = retriever.invoke(query) return {'context': docs}

학습 중 이해가 어려운 경우보조 자료 접근에 어려움이 있는 경우강의 내용에 오류를 발견한 경우    질문을 남겨주시면 확인 후 답변드립니다  대시보드에 있는 강의는 모두 수강 완료했으나 수료 안됨

총 17회차 강의로 보이나 15,16강 강의가 확인 불가합니다

영상에는 JsonOutputParser가 Json으로 파싱을 못하는 것 같은데제가 테스트하는 시점에서는 ```content='{"capital": "Paris", "population": 67867511, "language": "French", "currency": "Euro"}' additional_kwargs={} response_metadata={'model': 'llama3.2', 'created_at': '2025-04-09T06:56:17.010494Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 1087877500, 'load_duration': 26809708, 'prompt_eval_count': 62, 'prompt_eval_duration': 576710791, 'eval_count': 27, 'eval_duration': 483715500, 'message': Message(role='assistant', content='', images=None, tool_calls=None), 'model_name': 'llama3.2'} id='run-c9042af5-e5d4-4e27-b2ff-d78c308ec28f-0' usage_metadata={'input_tokens': 62, 'output_tokens': 27, 'total_tokens': 89}``` --> ``` json{'capital': 'Paris', 'population': 67867511, 'language': 'French', 'currency': 'Euro'}```파싱이 잘 되네요llama3.2를 사용 중인데 질문에 대한 응답이 잘나와서 그런거지 JsonOutputParser 사용은 여전히 사용하지 않는 것을 추천하실까요?

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.혹시 사용하신 슬라이드를 받아볼수 있을까요?감사합니다.

아래처럼 에러가 발생해요(uv add -dev ipykerenel 역시)uv sync Resolved 227 packages in 1ms × Failed to build chroma-hnswlib==0.7.6 ├─▶ The build backend returned an error ╰─▶ Call to setuptools.build_meta.build_wheel failed (exit status: 1) [stdout] running bdist_wheel running build running build_ext clang++ -fno-strict-overflow -Wsign-compare -Wunreachable-code -fno-common -dynamic -DNDEBUG -g -O3 -Wall -I/Users/hyungseok/.cache/uv/builds-v0/.tmprx1Zqg/include -I/opt/homebrew/opt/python@3.13/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/include/python3.13 -c /var/folders/yh/wqs1mg612sd3vr49_0qbbvtm0000gn/T/tmp95qf8z8x.cpp -o var/folders/yh/wqs1mg612sd3vr49_0qbbvtm0000gn/T/tmp95qf8z8x.o -std=c++14 clang++ -fno-strict-overflow -Wsign-compare -Wunreachable-code -fno-common -dynamic -DNDEBUG -g -O3 -Wall -I/Users/hyungseok/.cache/uv/builds-v0/.tmprx1Zqg/include -I/opt/homebrew/opt/python@3.13/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/include/python3.13 -c /var/folders/yh/wqs1mg612sd3vr49_0qbbvtm0000gn/T/tmpjouomjdk.cpp -o var/folders/yh/wqs1mg612sd3vr49_0qbbvtm0000gn/T/tmpjouomjdk.o -fvisibility=hidden building 'hnswlib' extension clang++ -fno-strict-overflow -Wsign-compare -Wunreachable-code -fno-common -dynamic -DNDEBUG -g -O3 -Wall -I/Users/hyungseok/.cache/uv/builds-v0/.tmprx1Zqg/lib/python3.13/site-packages/pybind11/include -I/Users/hyungseok/.cache/uv/builds-v0/.tmprx1Zqg/lib/python3.13/site-packages/numpy/_core/include -I./hnswlib/ -I/Users/hyungseok/.cache/uv/builds-v0/.tmprx1Zqg/include -I/opt/homebrew/opt/python@3.13/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/include/python3.13 -c ./python_bindings/bindings.cpp -o build/temp.macosx-15.0-arm64-cpython-313/python_bindings/bindings.o -O3 -stdlib=libc++ -mmacosx-version-min=10.7 -DVERSION_INFO=\"0.7.6\" -std=c++14 -fvisibility=hidden [stderr] ./python_bindings/bindings.cpp:1:10: fatal error: 'iostream' file not found 1 | #include <iostream> | ^~~~~~~~~~ 1 error generated. error: command '/usr/bin/clang++' failed with exit code 1 hint: This usually indicates a problem with the package or the build environment. help: chroma-hnswlib (v0.7.6) was included because inflearn-langgraph-lecture (v0.1.0) depends on chroma-hnswlib

최근 MCP 가 많이 얘기되고 있는데 MCP 를 활용한 내용이 다뤄줬으면 좋을것 같습니다.기존과는 어떻게 달라지는지, LangChain MCP Adapters 내용등에 대해 간략하게 알려주는 강의가 추가됐으면 좋겠습니다.