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수익형 AI 강의 들으면서 다 설치한 상태인데,나만의 RAG 시스템 강의 따라가려고 하니수익형 AI 강의에서는 설치하지 않았던 docker desktop 을 이번 강의에서는 초반에 설치를 하던데, 그대로 하면 될까요?  docker desktop 설치한다고 해서기존에 해뒀던거에 영향이 가진 않겠지요?

ai에이전트에 강의와 동일하게 파서를 입력하고 동작하면 에러가 발생합니다.어떤 이유인지를 모르겠습니다...코드를 붙여넣기에는 너무 길다고 하네요. 

안녕하십니까 훌륭하신 강병진님! 질문이 있어서 글 남깁니다!저는 현재 교내 학교 문서를 RAG를 만들어서 정보를 얻는 것을 구현하던 중입니다.우선 개인 학생 성적, 수강 데이터들로 교내 졸업 요건을 파악하는 그래프를 구현 하던 중에 정확도 향상을 고민하던 중 조언을 듣고 싶습니다!현재 '21학번 컴퓨터공학과 졸업요건 알려줘' 라고 임베딩 검색을 할때 k값을 3으로 할때는 다른 학과 정보까지 같이 나옵니다. 그래서 k값을 1로 하면 딱 컴퓨터 공학과에 맞는 정보들만 주지만 공통 졸업 요건 부분들을 파악하지 못합니다. 결국 학교 문서상으로 llm이 판단하려면 공용 졸업요건 + 개별 학과 졸업요건 정보가 같이 주어져야지 잘 판단하는 거 같습니다.그래서 생각한 방법이 쿼리가 오면 그걸 기반으로 공통 졸업 요건 파악하는 노드, 개별 학과 졸업 요건 파악하는 노드를 만들어서 그걸 generate노드로 줌데이터 전처리 과정에서 임베딩 할 때 청크를 학과 별로 나눈다음에 메타데이터로 학과 이름을 넣어주고 하나의 retrieve로 k값의 갯수를 늘림이 정도 방법이 생각나는데 이러한 접근이 올바른지 혹은 더 적절한 방법이 있는지 궁금합니다. 참고 사항입니다!)현재 구현 그래프 동작은 다음과 같습니다엔트포인트 호출시 해당 학생 id값으로 db쿼리로 학생 성적 받아와서 성적 리스트와 쿼리를 상태로 가짐.유저 쿼리로 벡터db invoke값을 context로 담고 generate에서 쿼리, 성적 리스트, 컨텍스트 정보로 llm이 판단 (model: gpt-5-mini)글 읽어주셔서 감사합니다!!

https://platform.openai.com/chat/edit?models=gpt-5-nano여기에서tools > add 선택, MCP Server를 선택하면, Add Connector 팝업이 뜨는데, 계속 무한로딩되면서 화면에 아무것도 뜨지가 않습니다.   검색해보니 맥os는 시스템설정 > 보안에 가면 MCP관련해서 설정을 열어줘야 한다는데 관련 내용도 보이질 않네요. 혹시 무엇이 문제일까요? ==> 다음날 어떤 작업도 하지 않았는데 저절로 해결이 되었습니다. 어떤 이유로 해결되었는지 모르겠습니다.

완전 초보를 위한 N8N 설치부터 셀프호스팅까지_DOCKER 실습편 입니다. GIHUB 에서 NVIDIA GPU 유저로 복사해서 설치 하려고 하는데..세번째 줄 docker compose --profile gpu-nvidia up을 복사하고 엔터를 치면 아래와 같이 나옵니다.  C:\N8N\self-hosted-ai-starter-kit>docker compose --profile gpu-nvidia uptime="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_USER\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_PASSWORD\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_USER\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_PASSWORD\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_USER\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_DB\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_USER\" variable is not set. Defaulting to a blank string."time="2025-11-13T13:12:52+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_PASSWORD\" variable is not set. Defaulting to a blank string."env file C:\N8N\self-hosted-ai-starter-kit\.env not found: CreateFile C:\N8N\self-hosted-ai-starter-kit\.env: The system cannot find the file specified. 

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 바로 아래 질문 올린 수강생입니다. 강의에 나온대로 openai api를 사용해서 pdf 파일을 markdown으로 변환하는데, 아래와 같은 오류(?) 메시지가 뜨다가, 맨 마지막에는 결과물이 나오긴 합니다.import nest_asyncio nest_asyncio.apply() from pyzerox import zerox import os import json import asyncio kwargs = {} ## Vision 모델에 사용할 시스템 프롬프트 custom_system_prompt = None model = "gpt-4o-mini" # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 메인 비동기 진입점을 정의합니다 async def main(): file_path = "./documents/income_tax.pdf" ## 로컬 파일 경로 및 파일 URL 지원 ## 일부 페이지 또는 전체 페이지를 처리 select_pages = None ## 전체는 None, 특정 페이지는 int 또는 list(int) 페이지 번호 (1부터 시작) output_dir = "./documents" ## 통합된 마크다운 파일을 저장할 디렉토리 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 # 메인 함수를 실행합니다: result = asyncio.run(main()) # 마크다운 결과를 출력합니다 print(result)에러 메시지(실제는 이런게 여러번 반복이 됨)Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.- 결과물 : ZeroxOutput(completion_time=69952.953, file_name='income_tax', input_tokens=626909, output_tokens=17668, pages=[Page(content='# 소득세법\n[시행 2025. 1. 1.] [법률 제20615호, 2024. 12. 31., 일부개정]\ (이후 생략)--> 근데 생성된 markdown 파일을 보니 18조 정도밖에 생성이 안되어있고, 그 이후 내용은 모두 없더라고요.  이건 그냥 token의 문제 때문에 openai api가 너무 큰 pdf파일을 처리하지 못하면서 발생하는 문제인가요?강의에서는 아무런 문제 없이 변환이 되는데, 갑자기 안되는 이유가 있을까요? 강의 소스코드에 제공된 파일의 markdown 파일에는 소득세법의 전 내용이 들어가있던데, 그걸 사용하면 강의 따라가는데는 문제가 없어보입니다. 맞나요?   

오늘 강의 내용은 잘 fu 했는데요, 일정 등록이 될 때 제목을 입력하는 방법이 별도로 있을까요?(air table하고 연계하면 더 깔끔해 질 수 있을 것 같은데 맞을까요?)잘 모르지만 열심히 해보겠습니다! 

혼자 몇시간 헤매다가 여쭙니다 ㅠ강의대로 하였는데 엑세스 차단됨이 해소가 안됩니다    첨부와 같이 설정잘했는데 혹시 n8n에서 자동기입하는 리디렉션 url에 https://가 없는게 문제일까여?(왜없을까요 혹시 다시깔아야할까요?)

안녕하세요? 2.2 강의에서 강의내용과 노트북에 차이가 있어 질문드립니다. 강의에서는 openai api key를 쓰셨는데, 노트북은 azure로 되어있더라고요 강의대로 openai api key를 써서 했는데 아래와 같은 오류가 납니다. 혹시 어떤 것 때문일까요? from pyzerox import zerox import os import json import asyncio ### 모델 설정 (Vision 모델만 사용) 참고: https://docs.litellm.ai/docs/providers ### ## 일부 모델에 필요할 수 있는 추가 모델 kwargs의 자리 표시자 kwargs = {} ## Vision 모델에 사용할 시스템 프롬프트 custom_system_prompt = None # model = "azure/gpt-4o-2024-11-20" model = "gpt-4o-mini" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # os.environ["AZURE_API_KEY"] = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY") # os.environ["AZURE_API_BASE"] = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") # os.environ["AZURE_API_VERSION"] = "2024-08-01-preview" # "2023-05-15" # 메인 비동기 진입점을 정의합니다 async def main(): file_path = "./documents/income_tax.pdf" ## 로컬 파일 경로 및 파일 URL 지원 ## 일부 페이지 또는 전체 페이지를 처리 select_pages = None ## 전체는 None, 특정 페이지는 int 또는 list(int) 페이지 번호 (1부터 시작) output_dir = "./documents" ## 통합된 마크다운 파일을 저장할 디렉토리 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 # 메인 함수를 실행합니다: result = asyncio.run(main()) # 마크다운 결과를 출력합니다 print(result) (오류내용 아래부분만) TypeError: 'NoneType' object is not iterable2. 강의내용과 노트북을 다르게 하신 이유가 있으실까요? azure openai api key, azure openai endpoint 값들은 chatgpt에 검색해서 나오는 방법으로 받으면 되는건가요? 아니면 다른 방법이 있나요?

강사님 안녕하세요.수익형 AI Agent n8n 전문가 강의 를 수강하다 강사님 강의가 재밌어서 이 강의를 또 수강하고 있는 학생입니다.(최근 base64로 한참 골머리를 앓았었죠^^;)제가 전문가 과정에서 수업했을때는 호스팅에서 도메인을 만들고 SSL 통해서 https가 적용된 상태입니다.이럴땐 지금 강의해주시는 내용에서 NGROG 설정 단계를 건너뛰고 제 도메인 고유주소(https://healthyagent.kr)을 써도 되는걸까요?

6강에서 manual trigger하면 작동합니다근데 workflow를 실행해보니이렇게 parameter 설정을 잘못했다고 뜹니다어떻게 고쳐야하나요?

강의에서 "연봉 5천만원 직장인의 소득세는?" 이라는 (직장인이라는)단어를 문서에서 찾지 못해서 응답을 받지 못했다고 하는데 보통 사용자가 질문할때는 정확한 단어를 입력할 확률이 적을것으로 생각되서 이 경우 쿼리에 대해 llm 이나 다른 방법을 통해 알아서 잘(?) 질문에 대해서 llm이 해석 할 수 있도록 해줄 필요가 있을 것 같다고 생각이 드는데, 혹시 이런 경우에 있어서 해결방안이나 팁이 있으신가요?

위와 같이 에러가 나네요. ㅠ..ㅠOpenAI에 물어보니 Add Option에서 Add Option Manually나 Expression Editor에 들어가서 q {{ $json.chatInput }} 입력하고 Execute Step을 다시 눌러보면 된다고 하는데...Add Option에 해당 메뉴가 아예 없습니다. ^^+Q&A를 찾아보니 해당 게시글이 몇 개 있는데...당췌 무슨 말인지 잘 모르겠어요. ㅠ..ㅠstep by step으로 화면 캡쳐해서 해결 방법을 좀 보여주시면 안될까요?이제4강인데...벌써 포기할 수는 없어요.부탁드려요~

내용이 너무 좋고 요점 정리가 잘되있어서 실제 프롬프트를 입력할때 항상 옆에 두고 체크하면서 활용하면 많은 도움이 될거같습니다

맥 사용자는 Homebrew, MacPorts, Binary Installer 중에 어떤걸 설치해야하나요? Gemini 왈 Binary 라는데 확인부탁드립니다.

어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우)을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요 하루에 06시, 정오, 자정 이렇게 스케줄을 해놨는데, 수동으로 할 때는 텔레그램 수신까지 확인했는데, 스케쥴로는 해당 시간에 작동을 안합니다. 제가 확인할 옵션이 있을까요?

첫번째 강의에 대한 질문입니다. 제 노트북에는 Hyper그게 없어서 일단 없이 나머지 2개를 체크하고 넘어갔습니다.그리고 docker를 설치했습니다docker는 설치된 것처럼 보이는데, 그 다음 단계 self host에서 제 gpu가 Intel(R) Iris(R) Xe Graphics 이건데 모르고 그냥 nvidia걸로 n8n host를 했습니다. docker compose --profile gpu-nvidia up 이걸 넣었더니 variable not found라고 뜹니다. 이런 경우에는 어떻게 해야되나요?

안녕하십니까, 강사님.자세하고 유익한 강의를 준비해주셔서 감사합니다. 이전 강의 내용과 비교하면서 궁금한 점이 생겼습니다.이전에 다루신 Adaptive RAG와 이번에 다루신 Multi-Agent 강의의 차이점이 무엇인지 알고 싶습니다.만약 다른 개념이라면, 두 접근 방식이 어떤 부분에서 가장 큰 차이를 보이는지도 궁금합니다. 

<추가> youtube-transcript 오류를 위한 무료 API 분석부터 직접 서버 구축까지!8월 경에 추가된 강의로 보이는데, 지금은 kome.ai도 막힌 것으로 보입니다. 영문, 국문 사이트 url 여러가지를 시도해봤는데, 제가 해본 것은 모두 저작권 문제로 제공할 수 없다는 피드백만 나옵니다.