176만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
지메일 트리거를 만들고 fetch 테스트를 하니 SSL 이슈가 있고 이를 옵션으로 설정하여 문제를 해결할 수 있다고 하는데 어디서 설정하냐고 하니 http 리퀘스트 노드를 만들라고 하는데... 이해가 안됩니다.
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
해당 옵션 설정을 어디에서 할 수 있나요? 아무리 찾아도 못찾겠어서...
해결됨
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
무엇이 문제일까요?
미해결
AI Agent 개발을 위한 모든 지식 [얼리버드]
다음 강의는 언제쯤 올라오려나요? 공지해주시면 감사할 것 같네요!
해결됨
풀스택 AI ChatBot 만들기(React 19, NestJS, LangChain.Graph v1.+)
그대로 한 것 같은데 404에러가 발생하네요 ;; 서버 처음 설정 잡는 부분이라 에러 찾기도 난감해서 문의드립니다;;; 서버 실행도 pnpm dev 로 불가능하고 pnpm vite로 해야 실행이 됩니다.
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
마지막에 nginx 를 n8n연결하는 단계에서 재시동하니 저렇게 오류메시지가 뜨네요.. location 수정이 잘못된건지.. 그게 맞다면 명령어를 주신다고했는데 어디있는지 못찾겠어요.. 다시 들어가보니 이렇게 나옵니다.. 방법을 모르겠습니다;
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
link도메인 하나 구입했는데 저렇게 호스팅영역이 두개가 생기는 이유가 있나요? 뭔가 잘못된건 아니겠죠?
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
40강 언어 감지 및 검색 라우팅에 대해서 쿼리로 들어온 언어에 맞는 벡터DB에 접근해 관련 문서를 검색해서 답변을 하게끔 구현한다고 했는데, 이 방법으로 구현하려면 동일한 한개의 문서에 대해 여러 언어별로 벡터DB를 구현해놓아야 하는건가요?
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
다음 오류메시지가 뜨는데 어떻게 해야 하나요?ㅠ 도메인을 구입하려는데 수업에 나온 link도메인도 검색이 안됩니다..
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 동영상이 검은 화면으로 나옵니다. 관련 증상 mac m1 노트북에서 화면히 검정화면으로 나옵니다. (사파리, 크롬 다 포함 ) 관련 동영상 RAG의 기본 개념과 LangChain 소개
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요, 허깅페이스에서 모델을 불러오다가 에러가 생겨서 질문 남깁니다! 강의상으로는 model_id='LGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct 를 사용하셨지만, 인증 문제 때문에 model_id='LGAI-EXAONE/EXAONE-3.5-7.8B-Instruct' 로 대체하여 사용중입니다 대체된 모델로 chat_model을 만들고 돌렸을 때, 위 이미지와 같은 에러가 나타납니다...혹시 transformer 관련 버전 호환문제일 수도 있을까요? 답변 부탁드립니다!
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
docker 설치후 Starting n8n 코드를 어디에다가 붙여넣기를 하는지 모르겠습니다 ㅠ 왕초보에요 ㅠ
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
섹션2. LangChain의 주요RAG 컴포넌트 소개 과정에서 다음과 같은 메세지와 함께 진행되지 않습니다. 해결 부탁드립니다. "압축파일이 잘 해제되지 않을 때는 반디집 또는 알집 같은 압축 프로그램을 사용해보시기 바랍니다. 문제가 계속 발생할 경우에는 질문 게시판에 남겨주세요."
미해결
AI Agent 개발을 위한 모든 지식 [얼리버드]
학습 자료가 노션으로 제공된다고 본것 같은데, 어떻게 볼 수 있나요?
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의 수강 중 중간중간에 일이 생겨 이제서야 빠르게 복습하고 다시 수강하고 있는 수강생입니다. 저는 강의에서 사용되었던 코드를 실행했을 때, 평가 실행 시 "KeyError" 오류가 발생되었습니다. 많은 분들께서 따라하는 과정에서 저와 같은 오류를 마주하고 Langsmith Docs를 열어보셨을 것 같습니다. 다만 강의에서 다루는 코드와 현재 시점에 Langsmith Docs에 작성된 튜토리얼 코드는 많은 부분이 변경되었기에 현재 시점의 Langsmith Docs에서 다루는 LLM Evaluator 구현 시 포인트와 함께 Upstage를 사용한 방법을 정리하여 공유드리려합니다. 참고로 현재 시점의 Langsmith Docs는 아래 링크의 문서이며, 이하 설명에서는 Langsmith Docs를 Docs로 부르겠습니다. https://docs.langchain.com/langsmith/evaluate-rag-tutorial 1. Evaluator 종류 - 현재 Doc에서는 다음과 같은 평가 지표에 대한 예시를 제공하고 있습니다. 1) 정확성(Correctness): LLM의 답변이 실제 답변과 얼마나 유사하고 정확한지 측정 2) 관련성(Relevance): LLM의 답변이 사용자의 질문과 얼마나 관련있는지 측정 3) 근거성(Groundedness): LLM의 답변이 검색된 데이터의 맥락과 얼마나 일치하는지 측정 4) 검색 관련성(Retrieval relevance): 입력된 질문과 검색된 데이터는 얼마나 관련있는지 측정 2. 데이터 셋 형식 변경 - 현재의 Docs에서는 다음과 같은 데이터 셋 형식을 사용하고 있습니다. # Define the examples for the dataset examples = [ { "inputs": {"question": "How does the ReAct agent use self-reflection? "}, "outputs": {"answer": "ReAct integrates reasoning and acting, performing actions - such tools like Wikipedia search API - and then observing / reasoning about the tool outputs."}, }, ... ] - 따라서 강의에서 제공된 데이터 셋을 다음과 같이 변경할 수 있습니다. Docs의 Evaluator에서는 'contexts' 를 사용하진 않는 것 같지만 기존 데이터 셋의 내용에 맞추어 수정한 점은 참고바랍니다. examples = [ { "inputs": {"question": "제1조에 따른 소득세법의 목적은 무엇인가요?"}, "outputs": {"answer": "소득세법의 목적은 소득의 성격과 납세자의 부담능력에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지하는 것입니다."}, "metadata": {"contexts": "제1조(목적) 이 법은 개인의 소득에 대하여 소득의 성격과 납세자의 부담능력 등에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지함을 목적으로 한다."}, }, ... ] 3. Upstage Model을 사용하는 방법 - 현재의 Docs에서는 각 단계에서 LLM을 선언하는 부분에서 다음과 같이 'ChatOpenAI()' 함수를 사용하고 있습니다. # Rag-Bot from langchain_openai import ChatOpenAI ... llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=1) # Evaluators grader_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=0).with_structured_output( ... ) - 따라서 다음과 같이 'ChatUpstage' 라이브러리를 import한 후, 'ChatOpenAI()' 함수를 사용하는 부분을 'ChatUpstage()' 함수로 변경해주면 됩니다. 'Rag-Bot' 코드를 작성하는 셀에서 'ChatUpstage' 라이브러리를 import한다면 이하 코드에서는 일일이 import하지 않아도 되며, 'ChatOpenAI()' 함수에서 사용하던 'temperature=1' 인자는 제거해도 무방했습니다. # Rag-Bot from langchain_upstage import ChatUpstage ... llm = ChatUpstage(model="solar-pro3") # Evaluators grader_llm = ChatUpstage(model="solar-pro3").with_structured_output( ... ) 제가 수정한 전체 코드, 코드별 설명과 변경된 데이터 셋 파일은 아래 링크에 업로드해두었으며, 참고하시면 좋을 것 같습니다. https://github.com/C0deH4ter/llm-application/tree/main/5.1%20Upstage%20Challenge
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
안녕하세요 스크랩한 뉴스를 이메일로 보내는 n8n봇을 만들때 날짜 정보도 같이 저장해 달라고 써있는데, 좀 막혀서 질문합니다. 날짜 정보가 각 기사 내부의 날짜와 시간을 의미하는지 (그런데 각 기사 내부마다 날짜 정보 클래스 명이 다르네요) 아니면 스크랩된 날짜인 Schedule Trigger의 Output인 Readable date을 보내면 되는걸까요..? 날짜 정보가 각 기사 내부의 날짜와 시간을 의미하는지 (그런데 각 기사 내부마다 날짜 정보 클래스 명이 다르네요) 이 부분은 클래스명이 다 달라서 HTML1 부분의 parameter 부분에서 취합이 안되는데, 혹시 팁좀 알려주실 수 있을까요..?
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요, RAG강의를 2026년 3월에 수강하고 있습니다. 강의 9에 prompt를 QA해주는 library가 있는데 import가 되지 않아서 질문 남깁니다. 제가 코드를 잘못 작성한줄 알고, github에 올려주신 코드를 사용해도 error가 발생하는데, 확인 부탁드리겠습니다. 감사합니다. --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[12], line 1 ----> 1 from langchain import hub 3 prompt = hub.pull("rlm4/rag-prompt") ImportError : cannot import name 'hub' from 'langchain' (/Users/royjoo/.pyenv/versions/inflearn-llm-application/lib/python3.10/site-packages/langchain/__init__.py) .
미해결
graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의 코드가 담겨있는 github 을 찾고자 합니다. 알려주시면 감사하겠습니다.
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
이메일 답장 드래프트 작성 봇 생성에서 이메일 히스토리: {{ $json.messages.filter(item => item.snippet) }} 의 message가 에러가 나면서 다음 워크 플로우로 넘어가지 않는데 해결방법을 모르겠습니다. 여러번 돌렸는데, gmail get : thread까지는 잘 돌아가는데, 이메일 답장 작성에서 위와 같이 에러가 생기면서 뒤의 워크플로우가 다 막히는것 같습니다. 이메일A에서 B로 업무 협업 관련해서 메일을 두 번 보냈고, 혹시 히스토리를 생성하게 하려면 이메일 A와 B 사이에 reply와 같이 회신 내역이 있어야 message 안에 snippet이 여러개 존재하는 건가요? 그리고 혹시 여기에서 에러 나면 streamlit이랑 챗봇은 사용 불가하겠죠?
미해결
한시간으로 끝내는 LangChain 기본기
답변 주셔서 감사합니다. 답변 내용은 확인하였고, 원글에 제 정보가 있으서 해당 내용은 삭제하였습니다.
