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

안녕하세요 강사님 수업 도중 openai의 llm 모델이 아니라 개인적으로 ChatOllama를 이용해 gemma3 모델로 실습을 해 보고 있었는데, 스키마가 제대로 전달이 되었는데도 불구하고 llm이 서치를 위해 작성한 cypher 코드 상에서 오타가 나는 것을 발견했습니다.  우선 위와 같이 전달 되는 스키마는 제대로 [:DIRECTED] 로 작성되어 있음을 확인할 수 있고요.  반면 크리스토퍼 놀란이 감독한 영화를 찾기 위해 작성한 쿼리에서는 Llm이 [:DORECTED]로 오타를 내고 있습니다. (참고로 다른 예제에서는 정상적으로 동작하였습니다.) 이처럼 llm이 쿼리 작성 시에 오타를 내는 문제가 종종 발생하는 일인지그렇다면 이 문제를 어떻게 해결 혹은 완화할 수 있는지 궁급합니다! 그냥 좀 더 똑똑한 모델을 쓰면 대체적으로 해결되는 문제인가요?   

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?

법률 문서 PDF 3개가 '자료 다운로드'를 하였을 때 압축파일 안에 존재하지 않습니다.

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}

안녕하세요 강사님강의가 거의 대부분 이해가 될 듯 말듯합니다.강의코드를 다 잘 아시니까, 이게 이런거고 저게저런거다라고 쭈욱 빠르게 얘기해주시는데, 이해시키기보단 강사님이 아시는걸 설명하시는 느낌이에요. 근데, 반쯤 이해되는 상태이고,코드 따라 안써봐도 되겠죠? 커서로 짜주는 코드를 해석하는 능력을 기르는게 중요하다고 하셨으니까요..!! 일단 정주행해도 될지, 아니면 제가 방향을 잘못잡고있는지 궁금해서 질문남겼습니다!!   열의있게 강의해주셔서 감사합니다.

시작 부분에 가상환경 구현이 있는데,포티(conda) 가상환경 vs Docker 컨테이너 docker 컨테이너로 초기 환경을 구성하면 제약사항이 있을까요?

안녕하세요 강사님정해져있는 문서를 Rag로 가져오는것이 아닌openAPI에서 필요한 정보를 호출해서 가져오도록 만들고 싶습니다.openAPI에 requests로 호출해서 데이터를 가져오는 부분까지 완성했습니다.수업중에 llm에게 dictionary 지정해주는것처럼openAPI에서 호출한 정보를 rag로 가져오도록 하는 방법을 가르쳐주세요감사합니다

학습자료 첨부가 안되어있는것 같습니다!

안녕하세요 선생님 수업 잘 듣고 열심히 만들고 있는데 한가지 해결이 안되는 부분이 있어 이렇게 글 남깁니다.문서를 100개를 넣고, LLM이 대답할 때 인사규정에 따르면 혹은 인사규정을 참조하여 규정명을 나오게 하고 싶은데, 매칭이 잘안되거나 잘못된 규정명을 알려주곤 하는데 정확한 방법이 있을까요? 백터 DB에서 메타 데이터 지정하는 방식 이거나 document에 정의해 호출하는 방식 등을 사용하는데 .. 선생님도 이렇게 하실까요??

강의 시점: 섹션1 > 실습을 위한 환경 설정 방법에서 약 1분 16초내용: 제공해주신 pyproject.toml에서 저는 파이썬 3.13 버전으로 설치되어 이 부분만 수정해 install하였습니다.그랬더니 아래와 같이 numpy 설치 에러 문구가 뜨는데 왜 그런걸까요?해결 방법이 있을까요? 에러 메시지- Installing numpy (1.26.4): FailedPEP517 build of a dependency failedBackend subprocess exited when trying to invoke build_wheel Note: This error originates from the build backend, and is likely not a problem with poetry but one of the following issues with numpy (1.26.4)- not supporting PEP 517 builds- not specifying PEP 517 build requirements correctly- the build requirements are incompatible with your operating system or Python version- the build requirements are missing system dependencies (eg: compilers, libraries, headers).You can verify this by running pip wheel --no-cache-dir --use-pep517 "numpy (==1.26.4)".

안녕하세요.7:13에 맨 오른쪽아래에 XN(t+1)에서 M인데 N으로 오타가 있습니다.

안녕하십니까 강의 잘 듣고있습니다.!from langchain_ollama import OllamaEmbeddings embeddings = OllamaEmbeddings(model="llama3.2") import os from pinecone import Pinecone from langchain_pinecone import PineconeVectorStore index_name = "tax-table-index" pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY") pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key) database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding=embeddings, index_name=index_name) Embedding 후 PinecondVectorStore 저장 할떄아래와 같은 예외가 발생합니다.```PineconeApiException: (400) Reason: Bad Request HTTP response headers: HTTPHeaderDict({'Date': 'Thu, 17 Apr 2025 02:53:26 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '118', 'Connection': 'keep-alive', 'x-pinecone-request-latency-ms': '2664', 'x-pinecone-request-id': '9090329298438964680', 'x-envoy-upstream-service-time': '2', 'server': 'envoy'}) HTTP response body: {"code":11,"message":"Error, message length too large: found 4194738 bytes, the limit is: 4194304 bytes","details":[]} Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor.```OllamaEmbeddings(model="llama3.2") 를 사용하고 있는데요.해당 모델로 임베딩을 하면 Pinecone에서 허용하는 데이터를 초과하는 것 으로 보이는데요이러한 경우 처리하는 방법이 있을까요?아니면 모델을 변경해야하는 걸까요?

올려주신 영상에서 LLM 답변이 5,000만원 초과 8,800만원 이하 구간에 대한 내용으로 나왔는데요, 1,400만원 초과 5,000만원 이하 구간에 대한 내용이 나와야 맞는 것 같아요 UpstageEmbeddings 사용하니까 이 구간에 대한 정보로 알려주네요

'벡터 저장소(Vector Store)를 도구로 변환하기' 강의에서 'from langchain_chroma import Chroma' 부분 실행 시 아래와 같은 오류가 발생합니다.ValueError: The onnxruntime python package is not installed. Please install it with pip install onnxruntimepip install을 수행해도 에러는 동일하게 발생합니다.구글 검색으로 Microsoft Visual C++ Redistributable 설치도 시도해 보았으나 여전히 동일합니다.어떻게 해결해야할까요?필요한 정보가 있다면 알려주세요.