화면에 제시되는 자료는 별도로 제공하지 않나요?일일이 내용을 보려니, 계속 강의를 중지하고 보고 해야 하서 번거럽네요. 말이 빠르기도 하고...각종 기법을 설명하는데, 뭐가 다른지 알려니 하나씩 따라해봐야 하는데, 잘 보이지도 않아요

안녕하세요. 아래 코드를 보면서 의문점이 생겼는데요.import markdown from bs4 import BeautifulSoup text_path = './documents/income_tax.txt' # 마크다운 파일을 읽어옵니다 with open(markdown_path, 'r', encoding='utf-8') as md_file: md_content = md_file.read() # 마크다운 콘텐츠를 HTML로 변환합니다 html_content = markdown.markdown(md_content) # HTML 콘텐츠를 파싱하여 텍스트만 추출합니다 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') text_content = soup.get_text() # 추출한 텍스트를 텍스트 파일로 저장합니다 with open(text_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(text_content) print("Markdown converted to plain text successfully!")표 등 마크다운 문법을 살린 텍스트를 넣기 위해서라면, 그냥 마크다운을 텍스트 파일로 변환(확장자를 그냥 .txt로 변환하거나)하는 방식을 하면 될 것 같은데요.왜 HTML로 변환했다 텍스트를 추출하는 방식으로 진행되는건가요?

제공해준 자료가 압축해제되지 않습니다.클릭해서 안의 파일들도 확인할 수 없네요 ㅠ

안녕하세요 강의 잘 듣고있습니다.제목 그대로 max token이 어떻게 hallucination 성능을 개선한건지 궁금합니다.

맥에서 쓰시는 전문 캡쳐 도구 앱 이름은 뭔가요?

안녕하세요 박사님.18강 영상 16분쯤에 해당되는 내용입니다.제작된 이미지는 url에는 잘 올라갔는데요.다음처럼 n8n에서 오류가 납니다.어디가 잘못된 것일까요? 

클로드 프로그램을 설명해주실 때 영어버젼으로 설명을 해주셔서 어려운거 같아요...

commons내에 components가 자동으로 생성되지 않는데, 방법이 있을까요?

안녕하세요. 뒤늦게 강의를 신청한 수강생입니다.섹션1 설치부분을 그대로 따라했는데, n8n 설치버전을 확인해 보니 2.15.0 버전이더군요.정상적으로 n8n 앱은 구동이 되게 세팅이 완료된 상태로 세션1은 끝냈습니다만,세션2부터의 수업영상은 1.x 버전대로 만드신걸로 아는데, 2.x 버전으로 진행해도 문제없을까요?

감사합니다. 강사님제가 찾던 강의 더라구요 잘듣고 있습니다. 우선 질문이 두개가 있는데요 구글 검색이 api 방식에서 Vertex AI Search 방식으로 변경된다고 하셨는데혹시 추가 강의를 찍으시거나 계획이 있으실까요? 두번째는 저는 n8n 서버와 wordpress 서버를 별도로 둘 생각인데 n8n 서버에서 wordpress 를 컨트롤 할 수 있을까요? n8n 에서 작업을 마치고 워드프레스 api 를 이용하여 글을 적으려고 합니다. 

안녕하세요. 강의 잘듣으며 어렵지만 열심히 해보고 있습니다.그런데 이상하게 클로드 연결이 오류가 나서요. 혹시 현재 n8n버전에서는 설정해야할 것이 따로 있을까요?클로드에서 api key 잘 복사하여 붙여넣고 save했는데, 연결 sucess가 안되네요.key값이 잘못되었나? 하고 클로드가서 api key를 지우고 다시 생성하여 try해보았는데도 안됩니다. 혹시몰라 결제도 15불 더하여 밸런스 20불 맞추어놓았는데도 연결이 안되는데, 무슨 문제일까요...? 간단한 문제일 것 같은데 도저히 잘모르겠어서 질문드립니다.

저는 기존에 langchain, llm, prompt engineering 등 관련 지식이 없는 상태로 수강중이고 강사님 로드맵을 따라가면서 내가 사용하는 llm,cluadecode가 어떤식으로 동작하는지 조금은 이해해보려는 목적으로 듣고 있습니다!질문 1. LangChain이라는게 오픈소스 프레임워크이고, 특정 서비스에 전문화된 챗봇, LLM서비스(ex, 홈플러스 전용 LLM, xx대학교 학사 정보 LLM) 애플리케이션을 만들 수 있는 건가요?질문 2. 프롬프트 강의에서 Fewshots + 예제 강의를 보고, 사람이 직접 모든 [질문-답변]예제 리스트들을 직접 작성해서 미리 모델에 넣어놔야하는 느낌인데 gpt, gemini 같은 거대한 llm 서비스는 어떤 사용자가 어떤 질문을 할 지 모르는데 그걸 예측해서 전부 다 넣어놓는건가요?

1-4 rule 파일 내려받기가 안돼요 ㅜㅜ

피그마에 검색해도 아예 없어요.. 따로 플러그인을 해야하는건가요? 그러면 플러그인 하는 법은 왜 강의내용에 없는걸까요? 어떻게 진행해야 되는지 설명부탁드립니다

다음 강의는 언제쯤 올라오려나요?공지해주시면 감사할 것 같네요!

py-zerox로 문서를 md파일로 바꿀 때 인코딩 관련 에러가 납니다..  다른 분께서 올려주신 글 보고 print(result) 부분을 아래와 같이 바꿔보기도 했었는데, 에러는 동일하게 나네요... with open("./docs/income_tax.md", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(str(result))   result = asyncio.run(main()) 무엇보다 md파일 자체가 생성되지 않고, 이 부분에서 에러가 나는데, 해결 방법이 없을지 궁금합니다 

안녕하세요 ! 너무 유익한 강의라 현재 2회차 수강 중 입니다 ㅜㅠ (좋은 강의 감사해요)강의와 관련된 부분은 아니지만 궁금한 부분이 있어 질문드립니다 !영상 분석을 목적으로 영상 타임스탬프 구간별 메타데이터를 생성하려고 하는데요(누가 등장했는지, 누가 뭐라고 말했는지, 어떤 사물이 등장하는지 등등), 1. Whisper 모델을 사용해봤을 때 도메인 특화 용어에 대해서는 단어의 인식이 아쉬운 부분이 있었습니다. LLM을 사용하여 후보정하는 방법에 대해 간단한 가이드를 들을 수 있을까요? 2. 사용해보신 STT 모델 중에 가장 성능이 좋다고 느끼셨던 모델이 있을까요 ? 3. 누가/어떤 사물이 등장하는지에 대해서는 YOLO같은 딥러닝 모델을 사용해야하는지, 아니면 Gemini/GPT 모델 등으로도 가능할지, 다른 유용한 방법이 있는지 궁금합니다..!

학습 자료가 노션으로 제공된다고 본것 같은데, 어떻게 볼 수 있나요?

from langchain_core.messages import HumanMessage query = '집이 15억일때 종합부동산세를 계산해주세요' for chunk in graph.stream({"messages": [HumanMessage(query)]}, stream_mode='values'): chunk['messages'][-1].pretty_print() from langchain_core.tools import create_retriever_tool from pinecone import Pinecone from langchain_openai import OpenAIEmbeddings import dotenv from langchain_pinecone import PineconeVectorStore dotenv.load_dotenv() index_name = "real-estate-tax" embeddings = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large') vectorstore = PineconeVectorStore(index_name=index_name, embedding=embeddings) retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={'k':5}) retriever_tool = create_retriever_tool(retriever= retriever, name="real_estate_tax_retriever", description="Contains information about real estate tax. if you have any questions about real estate tax, use this tool.")   ================================ Human Message ================================= 집이 15억일때 종합부동산세를 계산해주세요 ================================== Ai Message ================================== Tool Calls: real_estate_tax_retriever (call_LiPlj4OGqlAzP2PsssaZTVsc) Call ID: call_LiPlj4OGqlAzP2PsssaZTVsc Args: query: 15억 종합부동산세 ================================= Tool Message ================================= Name: real_estate_tax_retriever 납세의무자가 3주택 이상을 소유한 경우 | 과세표준 | 세율 | | ------------------- | -------------------------------------------------------------------- | | 3억원 이하 | 1천분의 5 | | 3억원 초과 6억원 이하 | 150만원+(3억 원을 초과하는 금액의 1천분의 7) | | 6억원 초과 12억원 이하 | 360만원+(6억원을 초과하는 금액의 1천분의 10) | | 12억원 초과 25억원 이하 | 960만원+(12억원을 초과하는 금액의 20) | | 25억원 초과 50억원 이하 | 3천 560만원+(25억원을 초과하는 금액의 30) | | 50억원 초과 94억원 이하 | 1억 1천60만원+(50억원을 초과하는 금액의 40) | | 94억원 초과 | 2억 8천 660만원+(94억원을 초과하는 금액의 1천분의 50) | ``` --- [Section: Page 4-6] ---... - 9,600,000 + 600,000 = 10,200,000 따라서, 15억 원의 집에 대한 종합부동산세는 1,020만 원입니다.    안녕하세요, 선생님강의 마지막 쯤 create_retriever_tool 부분에서 강의 대로 쭉 그대로 진행했는데 이 tool 이 pdf 에서 병렬로 자료를 검색해서 가져오지 못하고 ( 과세표준, 공정시장가액비율, 1세대 1주택 여부 등) 오직 종합부동산세 표 '한개만' 가져옵니다. 왜 여러 정보를 검색을 못할까요...?ㅠ -------------gemini 검색결과입니다-------병렬 리트리빙 부재:create_retriever_tool은 기본적으로 "질문 1개 -> 검색 1번" 구조입니다. AI가 스스로 "세율도 모르고, 공정시장가액비율도 모르네? 추가로 검색해야지!"라고 생각하게 만드는 추론(Reasoning) 루프가 약한 상태입니다 AI의 오판: 리트리버가 준 결과물(제8항 세대 정의, 제9항 공시가격 정의 등)은 실제 계산에 필요한 세율표나 공정시장가액비율이 아닌, 용어 정리 수준의 파편화된 정보였습니다. 그런데 AI는 이 정보를 보고 "아, 더 이상 찾을 게 없나 보다" 혹은 "내가 아는 지식으로 대충 계산해야지"라고 판단하고 1560만원이라는 (부정확할 확률이 높은) 결론을 내버린 것입니다.

사전 학습자료 VM등은 어디서 받나요?