172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
[인프런어워드 베스트셀러] 코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드
11강에 뉴스를 요약해서 메세지를 보내는데 각 뉴스 중 관심있는 뉴스는 원문을 볼 수 있도록 각 요약뉴스 밑에 원문 링크를 넣어서 같이 텔레그램으로 발송하려면 어떻게 해야할까요?
미해결
Spring Boot와 React로 배우는 초간단 REST API 게시판 만들기
mysql 워크벤치 설정 하고 application.properties 입력 후 실행 결과 unable to load class [org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect] Could not load requested class : org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect 라고 뜨는데 어디가 잘못 되었을까요?
해결됨
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
이 강의가 restAPI 기반인지, graphQL 기반 CRUD 구현인지 궁금합니다.
미해결
Spring Boot와 React로 배우는 초간단 REST API 게시판 만들기
React UI 구현하기에서 css복사했던 코드 어디서 복사하나요?
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
예제코드 다운받은거 실행시킬때는 04-04, 04-05와 같이 폴더 기준으로 다음예제 넘어갈때마다 npm install, npm run dev두개명령어 쳐서 실행시키는거 맞나요? 추가로 예제 코드에서 안하고 직접 처음부터 만들어서 하려면 처음에 했던 npm create vite@latest . 이 명령어로 하는거 맞죠?
해결됨
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다. 3.3 강의를 듣고 있는데 코드에 오류가 발생해서 질문드립니다. chatgpt에도 물어봤는데 오류가 해결되지 않네요 tool_node.invoke({'messages': [ai_message]}) 부분에서 아래와 같은 오류가 발생합니다. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 4 1 # tool_node를 직접 invoke 하는 경우 이런 형식으로 해야 하고, ai message가 가장 마지막에 들어가야 한다. 2 # ai message는 반드시 tool_calls 값을 가지고 있어야 한다. ----> 4 tool_node.invoke({ 'messages' : [ai_message], 'tools' : tool_list}) File c:\Users\user\miniconda3\envs\langgraph-agent-inf\Lib\site-packages\langgraph\_internal\_runnable.py:368 , in RunnableCallable.invoke (self, input, config, **kwargs) 366 if kw_value is MISSING: 367 if default is inspect.Parameter.empty: --> 368 raise ValueError( 369 f"Missing required config key ' {runtime_key} ' for ' { self.name } '." 370 ) 371 kw_value = default 372 kwargs[kw] = kw_value ValueError : Missing required config key 'N/A' for 'tools'. 혹시 몰라서 아래와 같이 해봤는데도 같은 오류가 발생합니다. tool_node.invoke({'messages': [ai_message], 'tools' : tool_list}) 기존 코드에서 바꾼것은 없고, 다만 azurechatopenai 대신 chatopenai를 직접 사용해서 llm, small_llm을 이렇게 정의했습니다. llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o') small_llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o-mini') 어디가 오류의 원인인걸까요 ㅠ?
미해결
누구나 쉽게 배우는 MCP (올해동안 지속적인 업데이트)
궁금한 점이나 추가로 확인이 필요한 내용이 있다면 언제든지 질"2. 강의수강 꿀팁"에 아무것도 나오지 않습니다. 확인 부탁드립니다.문해주세요. :)
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
안녕하세요 쌤! redux 사용을 이번 예제를 통해 처음 알게되었는데요. console.log 로 찍을때는 잘 내려오던 user 정보가 redux 에서는 안찍히고 isLogin 값만 보여서요 ㅠㅁㅠ 여러번 돌려봤지만 어떤 부분에서 놓친 것인지 잘 모르겠어서 질문드립니다! zustand, immer 모두 설치 잘되었는데 연결이 안된 문제일까요?.? 카카오 구현하기 6까지 끝낸 상태이고 모든 기능은 잘 동작해요(로그인, 로그아웃, 프로필 가져오기 등) 혹시 몰라 github 링크도 첨부해봅니다! https://github.com/YounaJ00/blog
미해결
JetBrains와 Nebius가 함께하는 AI 기반 프로그래밍 강의 시리즈
재생 도중 멈춤니다.
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
window 10을 사용하고 있는 학생인데 react작동안됩니다ㅜㅜ ctrl 하고 마우스 왼쪽해도 실행이 안되네요 로딩이 오래 걸려요
해결됨
[인프런어워드 베스트셀러] 코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드
수익형 AI 강의 들으면서 다 설치한 상태인데, 나만의 RAG 시스템 강의 따라가려고 하니 수익형 AI 강의에서는 설치하지 않았던 docker desktop 을 이번 강의에서는 초반에 설치를 하던데, 그대로 하면 될까요? docker desktop 설치한다고 해서 기존에 해뒀던거에 영향이 가진 않겠지요?
해결됨
[인프런어워드 베스트셀러] 코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드
ai에이전트에 강의와 동일하게 파서를 입력하고 동작하면 에러가 발생합니다. 어떤 이유인지를 모르겠습니다...코드를 붙여넣기에는 너무 길다고 하네요.
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
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 줌 데이터 전처리 과정에서 임베딩 할 때 청크를 학과 별로 나눈다음에 메타데이터로 학과 이름을 넣어주고 하나의 retrieve로 k값의 갯수를 늘림 이 정도 방법이 생각나는데 이러한 접근이 올바른지 혹은 더 적절한 방법이 있는지 궁금합니다. 참고 사항입니다!) 현재 구현 그래프 동작은 다음과 같습니다 엔트포인트 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!!
해결됨
OpenAI를 활용한 나만의 AI 에이전트 만들기 (Agent Builder, GPT-5, Chatkit, Cloudflare, MCP, Fine Tuning, CoT 등)
https://platform.openai.com/chat/edit?models=gpt-5-nano 여기에서 tools > 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.
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
import FirstCount from "./firstCount"; import SecondCount from "./secondCount"; import { useState } from "react"; export default function Main() { const [count, setCount] = useState(0); const handleSetCount = () => { setCount((prev: number) => prev + 1); }; return ( <> <h1>Main Component</h1> <FirstCount count={count} setCount={handleSetCount} /> <SecondCount count={count} setCount={handleSetCount} /> </> ); } import type { MouseEventHandler } from "react"; interface FirstCountProps { count: number; setCount: MouseEventHandler<HTMLButtonElement>; } export default function FirstCount({ count, setCount }: FirstCountProps) { return ( <> <h1>firstCount Component</h1> {count} <button onClick={setCount}>increase</button> </> ); } import type React from "react"; interface SecondCountProps { count: number; setCount: React.MouseEventHandler<HTMLButtonElement>; } export default function SecondCount({ count, setCount }: SecondCountProps) { return ( <> <h1>secondCount Component</h1> {count} <button onClick={setCount}>increase</button> </> ); } 맨 위에 코드가 부모컴포넌트인데 부모컴포넌트에서 증가 함수를 정의하고 그 아래에 props로 내려주는 패턴은 잘 쓰이지 않는 패턴인가요? 강의에서는 각 자식 컴포넌트에서 카운트 증가 로직이 있어서 중복되는거 같아요 그래서 부모에 하나로 정의하고 props로 내려주었는데 어느게 맞는 패턴인가요?
해결됨
[인프런어워드 베스트셀러] 코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드
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 up 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_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.
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
export const requireAuth = () => { const token = sessionStorage.getItem("access_token"); if (!token) { return redirect("/auth/login"); } }; export const fetchPostModify = async ({ params }: LoaderFunctionArgs) => { try { const auth = requireAuth(); if (auth) return auth; const { data } = await axiosInstance.get(`/posts/${params.id}`); return data; } catch (e) { console.error(e); } }; fetchPostModify에서 requireAuth를 import 해서 reponse를 리턴해주고 있는데 여기서 어떤식으로 auth를 리턴시켜 requireAuth를 통해 redirect가 되는건지 조금 헷갈립니다
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
zustand에서 값을 가져올때 useStore((state) => state...) 이거랑 useStore.getState()... 이거랑 어떤 차이인가요? 전자가 컴포넌트안에서 렌더링할때 가져오는 방식이고 후자는 단순히 현재시점의 스냅샷을 가져오는 건가요?
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
(사진)
해결됨
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
선생님 안녕하세요 좋은 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/new LiteLLM.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/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/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/new LiteLLM.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/new LiteLLM.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?
