강의 모두 코드 똑같이 돌리고 db만 pinecone 을 사용하였습니다 ! 결과에 강의처럼 answer이 나오지 않는데 원인을 잘 모르겠습니다 ㅜgpt 에 검색해보면전체 코드를 꼼꼼히 검토해본 결과, 질문하신 "결과(answer)가 나오지 않는 이유"는 크게 두 가지입니다. 하나는 데이터가 유실되는 방식의 반환(return) 때문이고, 다른 하나는 무한 루프(Infinite Loop) 가능성 때문입니다.1. 가장 큰 원인: State 데이터 유실LangGraph의 각 노드 함수(retrieve, generate, rewrite 등)는 AgentState를 반환할 때, 기존의 데이터를 포함해서 돌려주어야 합니다.현재 작성하신 코드를 보면:retrieve 함수: return {'context': docs} (이때 query가 사라짐)generate 함수: return {'answer': response.content} (이때 query, context가 모두 사라짐)이렇게 나오는데 제가 봤을땐 이게 원인은 아닌것같습니다...!

from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser dictionary = ['사람과 관련된 표현 -> 거주자'] rewrite_propmt = PromptTemplate.from_template(f"""사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요 사전:{dictionary} 질문: {{query}}""") def rewrite(state: AgentState)->AgentState: query = state['query'] rewrite_chain = rewrite_propmt | llm | StrOutputParser() response = rewrite_chain.invoke({'query': query}) return {'query' : response} # Create a LangSmith API in Settings > API Keys # Make sure API key env var is set: # import os; os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = "<your-api-key>" from langsmith import Client from typing import Literal client = Client() relevance_prompt = client.pull_prompt("langchain-ai/rag-document-relevance") def check_doc_relevance(state: AgentState)-> Literal['generateAnswer','rewrite']: query= state['query'] context= state['context'] relevance_chain = relevance_prompt | llm response = relevance_chain.invoke({'question':query, 'documents': context}) if response['Score'] ==1: return 'generateAnswer' return 'rewrite'graph_builer.add_node('retrieveDoc', retrieveDoc) graph_builer.add_node('generateAnswer', generateAnswer) graph_builer.add_node('rewrite', rewrite) from langgraph.graph import START, END graph_builer.add_edge(START,'retrieveDoc') graph_builer.add_conditional_edges('retrieveDoc', check_doc_relevance) graph_builer.add_edge('rewrite','retrieveDoc') graph_builer.add_edge('generateAnswer', END) graph =graph_builer.compile()from IPython.display import Image, display display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))initial_State = {'query' : '연봉 5천만원 세금'} graph.invoke(initial_State)강사님! 강의랑 똑같이 코드를 작성했는데도 'query: 연봉 5천만원 세금 ' 질문에 대한 답 score가 계속 1이 나와서 rewrite 노드로 이동하지 않습니다. 쿼리자체에 거주자나 사람을 나타내는 표현이 없는데도 문서에서 관련성을 키워드로 찾다보니 키워드가 있기만 해도 결과가 1이 나오네요ㅜㅜㅜ강사님은 결과가 0이 나와 rewrite를 하고 제가 해볼때는 1이 나오는 이유가 무엇인지 모르겠습니다.{'query': '연봉 5천만원 세금', 'context': [Document(id='15f6746f-4e63-4775-a47e-c72298375620', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='소득세법'), Document(id='a6c9015f-092f-4aa3-819b-e23588bb0a0f', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='소득세법\n하는 자(제119조제9호에 따른 국내원천 부동산등양도소득을 지급하는 거주자 및 비거주자는 제외한다)는 제127조\n에도 불구하고 그 소득을 지급할 때에 다음 각 호의 금액을 그 비거주자의 국내원천소득에 대한 소득세로서 원천징\n수하여 그 원천징수한 날이 속하는 달의 다음 달 10일까지 대통령령으로 정하는 바에 따라 원천징수 관할 세무서,\n한국은행 또는 체신관서에 납부하여야 한다. <개정 2013. 1. 1., 2016. 12. 20., 2018. 12. 31., 2019. 12. 31., 2020. 12.\n29.>\n1. 제119조제1호에 따른 국내원천 이자소득: 다음 각 목의 구분에 따른 금액\n가. 국가·지방자치단체 및 내국법인이 발행하는 채권에서 발생하는 이자소득: 지급금액의 100분의 14\n나. 가목 외의 이자소득: 지급금액의 100분의 20\n2. 제119조제2호에 따른 국내원천 배당소득: 지급금액의 100분의 20\n3. 제119조제4호에 따른 국내원천 선박등임대소득 및 같은 조 제5호(조세조약에 따라 국내원천 사업소득으로 과세\n할 수 있는 소득은 제외한다)에 따른 국내원천 사업소득: 지급금액의 100분의 2\n4. 제119조제6호에 따른 국내원천 인적용역소득: 지급금액의 100분의 20. 다만, 국외에서 제공하는 인적용역 중대\n통령령으로 정하는 용역을 제공함으로써 발생하는 소득이 조세조약에 따라 국내에서 발생하는 것으로 보는 소득\n에 대해서는 그 지급금액의 100분의 3으로 한다.\n5. 제119조제9호에 따른 국내원천 부동산등양도소득: 지급금액의 100분의 10. 다만, 양도한 자산의 취득가액 및 양\n도비용이 확인되는 경우에는 그 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금액과 그 자산의 양도차익의 100분의 20에\n해당하는 금액 중 적은 금액으로 한다.\n6. 제119조제10호에 따른 국내원천 사용료소득: 지급금액의 100분의 20\n7. 제119조제11호에 따른 국내원천 유가증권양도소득: 지급금액(제126조제6항에 해당하는 경우에는 같은 항의 정\n상가격을 말한다. 이하 이 호에서 같다)의 100분의 10. 다만, 제126조제1항제1호에 따라 해당 유가증권의 취득가\n액 및 양도비용이 확인되는 경우에는 그 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금액과 같은 호에 따라 계산한 금액\n의 100분의 20에 해당하는 금액 중 적은 금액으로 한다.\n8. 제119조제12호에 따른 국내원천 기타소득: 다음 각 목의 구분에 따른 금액\n가. 제119조제12호카목의 소득: 지급금액의 100분의 15\n나. 제119조제12호타목의 소득: 다음의 구분에 따른 금액. 다만, 가상자산을 교환하거나 인출하는 경우에는 다음\n의 구분에 상당하는 금액으로서 가상자산 단위로 표시한 대통령령으로 정하는 금액으로 한다.\n1) 제126조제1항제3호에 따라 가상자산의 필요경비가 확인되는 경우: 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금\n액과 같은 호에 따라 계산한 금액의 100분의 20에 해당하는 금액 중 적은 금액'), Document(id='5a211886-c6db-4fd5-9e77-a4375dd2ee6d', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='5. 공적연금소득에 대해서는 기본세율\n5의2.제20조의3제1항제2호나목 및 다목에 따른 연금계좌 납입액이나 운용실적에 따라 증가된 금액을 연금수령한\n연금소득에 대해서는 다음 각 목의 구분에 따른 세율. 이 경우 각 목의 요건을 동시에 충족하는 때에는 낮은 세율\n을 적용한다.\n가. 연금소득자의 나이에 따른 다음의 세율\n|나이(연금수령일 현재)| 세율 |\n| ----------- | ----------- |\n| 70세 미만 | 100분의 5 |\n| 70세 이상 80세 미만 | 100분의 4 |\n| 80세 이상 | 100분의 3 |\n나. 삭제 <2014. 12. 23.>')], 'answer': AIMessage(content='연봉 5천만원에 대한 세금은 다양한 소득세 항목에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 소득세율은 소득금액에 따라 차등 적용되며, 기본 세율은 5%에서 시작합니다. 정확한 세금액을 계산하기 위해서는 총소득, 공제 항목 등을 고려해야 합니다.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 78, 'prompt_tokens': 1352, 'total_tokens': 1430, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_3683ee3deb', 'id': 'chatcmpl-D2psPuRb1GQcktIDJfUhfjTjYL2CO', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--019c027f-916f-7c82-9b4a-00ba35551ea7-0', tool_calls=[], invalid_tool_calls=[], usage_metadata={'input_tokens': 1352, 'output_tokens': 78, 'total_tokens': 1430, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})}도와주시면 감사하겠습니다.

말씀해주신대로 다 연결 했는데 뭐가 잘못인지 설문 조사후 구글 시트로 답변이 오지 않아요 왜그런건가요?? ㅜ 

안녕하세요 강사님같은 모델 쓰는데 답변이 서울이 아니라 광주로도 잘못 나올 수 있나요??

https://new.contabo.com/servers/vps접속하면 VPS에 아래처럼 나오네요 You have no VPSYou have no Virtual Private Server (VPS).To create a new VPS, click the button below. 뭐 추가인증하라는 메일도 없습니다.

chatgpt,google image, seedream의 경우 셋팅이 되어있지 않아 테스트용으로 flux-1.1-pro로 변경 후 실행을 하여봤습니다.이렇게 사진처럼 변경을 했구요 작동을 해보니flux-1.1pro로 정확히 인식된것을 확인하였음에도switch에서 더이상 넘어가지 않습니다..ㅠㅠ뭐 솔직히 기존에 이미지에서 붙여넣은거라 딱히 바꿀것도 없긴한데 왜 이게 제대로 넘어가지 않을까요?혹여나해서 image쪽 n8n이 잘못되었나 체크해봤음에도 불구하고 그건 문제 없이 정상작동하는 것을 확인하였습니다 ㅠㅜ

저는 이렇게 ddns와 포트포워드를 설정하였는데,  이런식으로 설정하는게 맞나요?ㅠㅠ

현재 리플리케이트로 이미지생성중인데 혹시 제미나이 이미지 무료로 바꿀려고하면 어떻게해야되나요??

 나머지는 잘 되는데 갑자기 애러가 발생하고 있습니다.어제까지는 잘되었는데, 왜 이렇게 된지 궁금합니다.

안녕하세요, 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다. RAG 및 LangChain을 공부하는 도중에 기존 리트리버 방식인(dense based)에 더 자세히 공부하기 위해 Hybrid Retriever(e.g. RRF, CC)등을 더 찾아보고 있는데 이부분은 강의에서 따로 안다뤄주는 부분일까요?? 또한 현업에서는 어떤 Retriving 방식을 선호하는지 또한 궁금합니다!

2026/01/25 일자, 강의에 있는 전체 웹 검색 옵션이 안보이는데, 저만 그런 걸까요..?

버전은 1.123.7버전입니다.밑에 custom locations에 강의 주신 내용을 입력하고 새로 들어가면 다시 애드 하라고 나옵니다. 입력한 값이 나와야 할것같은데계속 입력을 해도 같은 증상입니다. 그리고 커넥션 로스트도 해결이 안되네요.ㅜ,ㅜ 

안녕하세요? 수업 잘 듣고 있습니다혹시 소스 코드랑 수업해주시는 ppt 파일 공유 해주실수 있으신지해서 문의 드립니다..cursor 결제를 해도 토큰이 한정적이다보니 강의 진도가 안나갑니다 ㅠ.. 

강의를 통해서 대략적인 LLM에 대해서 알게 되었는데요. 복습을 위해서 강의 자료를 공유 해주셨으면 좋겠어요

강의를 잘 따라가다가 n8n에서 httpRequest 하는 부분에서 막혔습니다.제가 만든걸로도 안되고, 강사님이 주신 자료로도 같은 에러가 발생해서 문의드립니다. 어떤게 문제인지 잘 모르겠습니다.<n8n 에러 내용><호스팅케이알><nginx><portainer> 

복습을 할 수가 없네요...

안녕하세요 3시간마다 자동으로 돌아가게할려고 스케줄트리거를 앞에 달고 3시간으로 맞췄는데 3시간이지나도 작동이안되는데 왜그런건가요 ?

from typing import Literal from langgraph.types import interrupt, Command def human_review(state: AgentState) -> Command[Literal['tools', 'agent']]: """ human_review node는 LLM의 도구 호출에 대해 사람의 검토를 요청합니다. Args: state (AgentState): 메시지 기록을 포함하는 state. Returns: Command: 다음 node로 이동하기 위한 Command를 반환합니다. """ messages = state['messages'] last_message = messages[-1] tool_call = last_message.tool_calls[-1] human_review = interrupt({ 'question': '이렇게 진행하면 될까요?', 'tool_call': tool_call }) review_action = human_review['action'] review_data = human_review.get('data', None)혹시 왜 왜 last_message.tool_calls[-1]를 쓰는지 여쭤봐도 될까요? 가장 최근에 호출한 도구를 검토시킨다는 것 같은데 이전 호출을 제외한 왜 가장 최근 도구 호출에 대한 검토인지 궁금합니다. 또한 이부분에 대해서는 마지막 하나의 메세지에 대한 도구 호출이 리스트 안 여러개라는 가정 전제 하가 맞을까요?

강의자료는 없나요

참말로 감사합니다. 2개 블로그에서 글을 40분간격으로 평생 발행할 수 있게 되었네요! 기본부터 잘 알려주셔서썸네일 자동제작아고다 API / 쿠팡API관련글 버튼 생성img to img구글 이미지 검색 등등등 만들어서 사용하고 있습니다. 이제 외부유입 자동화&투입한 토큰 비용 만큼 수익 내기 &영어블로그로 확장해보려고 합니다.  유튭 쇼츠강의가 남았지만 일단 감사 인사 드립니다!