안녕하세요. 현재 회사 폐쇄망에서 코드를 돌리는데, Chroma.from_documents 부분에서 "[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signedcertificate in certificate chain" 이러한 에러가 발생하고 있습니다. 이런 상황에서는 langchain_chroma에 대한 예외처리 요청하면, 문제 해결될까요? 

안녕하세요 강사님 IDE 작업화면을 최대로 해도 글자가 잘 안 보일 수 있는데 작업화면을 화면의 일부로 사용하고 오른쪽에 글을 보여주시면 노트북으로 강의를 보는 입장에서 글자가 작아서 잘 안 보입니다. 다음 강의에는 노트북으로 학습하는 학습자의 입장도 고려 부탁드립니다.  강의는 너무 좋은 내용입니다 ! 쵝오 😀 감사합니다.

안녕하세요 복습 중 safety prompt 말씀을 해주신게 이해가 조금 안돼서 그러는데 어떤 방식으로 하는건지 혹시 예제를 알려주실 수 있으실까요?

수료증 워크 플로우 공유해주세요

workflow.add_edge(START, "note1")workflow.add_edge(START, "note2")workflow.add_edge(START, "note3") 이렇게 해두면, 어떤 설정을 따로 안해도note1,2,3이 동시에 실행되나요?note1 먼저 하고 note2 하고 그다음 note3이 되는게 아니죠? 그러면 병렬이 아니니까

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 구글 캘린더 연동 시 강의에서 보여주셨던 것처럼 OAuth Redirect URL, Client ID, Client Secret 입력 필드가 없고 아래 이미지 처럼 로그인 영역만 보입니다. n8n 클라우드 환경입니다. 어떤 점이 잘못된걸까요?  오류 메시지가 있다면 작성해 주세요  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요  n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):운영 체제: iOS 

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 구글 캘린더 연동 시 강의에서 보여주셨던 것처럼 OAuth Redirect URL, Client ID, Client Secret 입력 필드가 없고 아래 이미지 처럼 로그인 영역만 보입니다. n8n 클라우드 환경입니다. 어떤 점이 잘못된걸까요?  오류 메시지가 있다면 작성해 주세요  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요  n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):운영 체제: iOS 

로드맵 수강 중인데...로드맵 시 주셨던 graph rag 50% 할인쿠폰을 잠시만이라도 부활 시켜주실 수 있으신가요? 강의량 대비 이벤트 기간이 짧아 보입니다. ㅠㅠ 그리고 강사님 강의가 너무 좋아서 놓치고 싶지 않습니다. 

안녕하세요.uv sync 로 커서에서 실행을 했는데요. 화면에서와 달리 google폴더도 없고, .env 파일도 없습니다.2.5 웹 검색을 지원하는 Corrective RAG에서 코드 실행중인데요.from dotenv import load_dotenv load_dotenv()여기서부터 false 가 뜨고요 바로 밑 코드부터 에러가 뜹니다. ---------------------------------------------------------------------------OpenAIError Traceback (most recent call last)Cell In[2], line 41 from langchain_chroma import Chroma2 from langchain_openai import OpenAIEmbeddings----> 4 embedding_function = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large')6 vector_store = Chroma(7 embedding_function=embedding_function,8 collection_name = 'income_tax_collection',9 persist_directory = './income_tax_collection'10 )11 retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={'k': 3})[... skipping hidden 1 frame]File c:\Users\LGCNS\inflearn-langgraph-agent\.venv\Lib\site-packages\langchain_openai\embeddings\base.py:338, in OpenAIEmbeddings.validate_environment(self)336 self.http_client = httpx.Client(proxy=self.openai_proxy)337 sync_specific = {"http_client": self.http_client}--> 338 self.client = openai.OpenAI(**client_params, **sync_specific).embeddings # type: ignore[arg-type]339 if not self.async_client:340 if self.openai_proxy and not self.http_async_client:File c:\Users\LGCNS\inflearn-langgraph-agent\.venv\Lib\site-packages\openai\_client.py:110, in OpenAI.__init__(self, api_key, organization, project, base_url, websocket_base_url, timeout, max_retries, default_headers, default_query, http_client, strictresponse_validation)108 api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")109 if api_key is None:--> 110 raise OpenAIError(111 "The api_key client option must be set either by passing api_key to the client or by setting the OPENAI_API_KEY environment variable"112 )113 self.api_key = api_key115 if organization is None:OpenAIError: The api_key client option must be set either by passing api_key to the client or by setting the OPENAI_API_KEY environment variable 찾아보니 OPENAI_API_KEY가 없어서 뜨는 에러 같은데 어떻게 설정하면 되나요? 

 구글드라이브 주소를 찾을수 없습니다.   위 자료를 받고 싶어요 

pro 플랜이 무제한이 아닌걸로 아는데 웹에서 사용한거랑 데스크탑에서 사용한거랑 공유가 되는건가요??

위와 같은 메세지가 발생합니다.뭐가 설치가 덜된걸까요? 

Evaluation 부분 궁금한데 다음 강의는 언제 오픈하세요~

안녕하세요.기획자로 일하고 있는 직장인입니다. 강의를 듣던중 갑자기 궁금한 것이 있는데,강사님께서 Claude Code대신 Cursor를 이용하시는 이유를 여쭤볼 수 있을까요? 감사합니다.

조금 유치한 질물일수도 있긴 한데 주변 친구들이 딥시크를 사용하면 개인정보가 나간다, 해킹당한다느니 와 같은 말을 하는데 진짜일까요?

파인콘 사용시에 2MB 초과하는 문제 있잖아요. 그래서 다른 답변들 보고 사이즈 조정해서사이즈만 맞춰서 했더니 저장은 문제 없이 됬는데 저희 수업 내용상 질문이 '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' 라는건데 기존 크로마 이용시에는{'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 "근로소득에 대해서는 기본세율"이 적용된다고 명시되어 있습니다. 기본세율에 의한 과세는 종합소득세 과세표준에 따라 결정되며, 구체적인 세금 금액은 소득 공제 등이 고려되어야 하므로 단순 계산으로 제시할 수 없습니다. 따라서, 구체적인 세금을 산정하기 위해서는 소득세율표와 개인 소득 공제를 참고해야 합니다.'}파인콘 사용시에는 {'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 84만원과 1,400만원을 초과하는 금액의 15퍼센트를 더한 것입니다. 이를 계산하면, 소득세는 약 474만원입니다.'}같은 문서를 가지고 DB만 달리 하는건데 이렇게 답변이 상이하게 나오면 문서가 제대로 벡터DB에 저장이 안됬다고 생각할수 있는건가요? 원인이 궁금합니다.그리고 수업 영상 랭체인 홈페이지에서 나오는 코드랑 실제로 들어가서 버전 맞추어도 예제 코드가 달라서 좀 어려움이 있습니다. 10분짜리 영상을 30분 넘게 보게 됩니다. 그나마 깃허브 코드가 비슷해서 그걸로 사용하고 있습니다.

안녕하세요!좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.방금전 강의를 신청하였고,저는 데이터사이언스 관련 전공자이며, 현재 회사에서 IT PM직군을 하고 있습니다. 다름이 아니라, 추천시스템을 예전에 비영리 목적으로 미니 프로젝트를 하며 잠시 다루다가 데이터가 별로 없기도 하고 만들고자 하는 데이터 형식과 기술적인 문제로 시도를 하다가 접었던 이력이 있습니다.현재 대략적으로 구현을 하고자 하는 것은 제조 트렌드 기반의 맞춤형 소재를 추천하는 프로젝트를 진행할 예정입니다. 그래서 실제 사용자의 선호도와 성향을 기반으로한 데이터가 없다고 가정하며, 최신 트렌드를 반영하여 사용자의 정확한 직군과 역할을 살펴보며, 추천을 하는 시스템을 원하고 있습니다. 보통 OTT나 쿠팡과 같은 도매사이트에서 ID, 사용자, 아이템 기반의 각종 추천시스템에 대한 아이디어는 검색을 하거나 깃헙에서 충분히 구할수 있으나, 위와 같은 부분은 데이터 구축까지 진행되어야 하는데, 추천해주실만한 데이터 형성 기법과 방법에 대해서 여쭙고 싶습니다. 물론 강의를 이제 시작하여, 강의를 완강할때쯤이면 아이디어가 떠 오를수도 있는데... 현재 급하게 일을 진행하며 하다보니, 전체 강의를 조금씩 주제를 기반으로 살펴봤는데 아이디어가 떠오르지 않고 자문을 구할때가 없어서 급하게 질문을 드렸습니다. 실례가 안된다면 혹시 강의에서도 관련된 부분이나 키워드 위주라도 검색해볼만한 내용이 있다면, 추천해주시면 감사하겠습니다ㅠ 

강의 46 듣고 질문드립니다.여러 노드가 병렬로 수행 되면서 동일한 ToolSearchState를 접근해서 데이터를 수정하게 되면 thread-safety 문제가 발생할 텐데 이런 부분에 대한 설명이 명시적이지 않아서 어떻게 처리 되는 건지 궁금합니다. Langchain에서 State 클래스는 이미 thread-safety를 보장하는 것인가요? 아니면 강의 예제에는 없었지만 실 구현시에는 사용자가 직접 thread-safety에 대한 고려를 해서 코딩해야 하는 건가요?

안녕하세요.Self RAG 에이전트 구현하기 강좌에 대한 질문이 있습니다. 중간 중간에 결과 평가하는 것 중 검색된 문서와 질문에 대한 관련성을 평가하는 부분이 있는데요, 검색 자체를 embedding된 vector에서 similarity search를 하여 뽑아 낸 것들이고, 이 방식 자체가 질문과 유사한 문서를 뽑아 내는 기술인데 굳이 LLM으로 하여 다시 평가를 하게 하는 이유는 뭘까요? 벡터 embedding 과 유사도 검색에 대한 기술이 LLM에 맏기는 것 보다 유사도 검색에 있어 더 정확해야 하는 것이 아닌가 하는 생각이 들어서요. LLM이 하는 유사도 평가가 더 정확하다면 굳이 벡터 embedding 같은 기술을 쓸 필요가 있을까 싶어서 질문 드립니다.

문제가 발생하는 코드 ㄴ LLM모델만 gemini-2.5-pro로 사용하고 있고 다른 부분은 다른게 없는데 아래의 에러가 발생하네요...혹시 도와주실 수 있을까요? # AgentExecutor 실행 query = "시그니처 스테이크의 가격과 특징은 무엇인가요? 그리고 스테이크와 어울리는 와인 추천도 해주세요." agent_response = agent_executor.invoke({"input": query})에러로그 Entering new AgentExecutor chain... Invoking: search_menu with {'query': 'Signature Steak'} [Document(metadata={'menu_name': '시그니처 스테이크', 'menu_number': 1, 'source': './data/restaurant_menu.txt'}, page_content='1. 시그니처 스테이크\n • 가격: ₩35,000\n • 주요 식재료: 최상급 한우 등심, 로즈메리 감자, 그릴드 아스파라거스\n • 설명: 셰프의 특제 시그니처 메뉴로, 21일간 건조 숙성한 최상급 한우 등심을 사용합니다. 미디엄 레어로 조리하여 육즙을 최대한 보존하며, 로즈메리 향의 감자와 아삭한 그릴드 아스파라거스가 곁들여집니다. 레드와인 소스와 함께 제공되어 풍부한 맛을 더합니다.'), Document(metadata={'menu_name': '안심 스테이크 샐러드', 'menu_number': 8, 'source': './data/restaurant_menu.txt'}, page_content='8. 안심 스테이크 샐러드\n • 가격: ₩26,000\n • 주요 식재료: 소고기 안심, 루꼴라, 체리 토마토, 발사믹 글레이즈\n • 설명: 부드러운 안심 스테이크를 얇게 슬라이스하여 신선한 루꼴라 위에 올린 메인 요리 샐러드입니다. 체리 토마토와 파마산 치즈 플레이크로 풍미를 더하고, 발사믹 글레이즈로 마무리하여 고기의 풍미를 한층 끌어올렸습니다.')] Invoking: search_wine with {'query': 'steak'} [Document(metadata={'menu_name': '사시카이아 2018', 'menu_number': 3, 'source': './data/restaurant_wine.txt'}, page_content='3. 사시카이아 2018\n • 가격: ₩420,000\n • 주요 품종: 카베르네 소비뇽, 카베르네 프랑, 메를로\n • 설명: 이탈리아 토스카나의 슈퍼 투스칸 와인입니다. 블랙베리, 카시스의 강렬한 과실향과 함께 허브, 가죽, 스파이스 노트가 복잡성을 더합니다. 풀바디이지만 우아한 타닌과 신선한 산도가 균형을 잡아줍니다. 오크 숙성으로 인한 바닐라, 초콜릿 향이 은은하게 느껴집니다.'), Document(metadata={'menu_name': '샤토 디켐 2015', 'menu_number': 9, 'source': './data/restaurant_wine.txt'}, page_content='9. 샤토 디켐 2015\n • 가격: ₩800,000 (375ml)\n • 주요 품종: 세미용, 소비뇽 블랑\n • 설명: 보르도 소테른 지역의 legendary 디저트 와인입니다. 아프리콧, 복숭아, 파인애플의 농축된 과실향과 함께 꿀, 사프란, 바닐라의 복잡한 향이 어우러집니다. 놀라운 농축도와 균형 잡힌 산도, 긴 여운이 특징이며, 100년 이상 숙성 가능한 와인으로 알려져 있습니다.')]--------------------------------------------------------------------------- JSONDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[163], line 4 1 # AgentExecutor 실행 3 query = "시그니처 스테이크의 가격과 특징은 무엇인가요? 그리고 스테이크와 어울리는 와인 추천도 해주세요." ----> 4 agent_response = agent_executor.invoke({"input": query}) File c:\Users\jangi\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\langgraph-agent-AGzdf7hx-py3.11\Lib\site-packages\langchain\chains\base.py:170, in Chain.invoke(self, input, config, kwargs) 168 except BaseException as e: 169 run_manager.on_chain_error(e) --> 170 raise e 171 run_manager.on_chain_end(outputs) 173 if include_run_info: File c:\Users\jangi\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\langgraph-agent-AGzdf7hx-py3.11\Lib\site-packages\langchain\chains\base.py:160, in Chain.invoke(self, input, config, kwargs) 157 try: 158 self._validate_inputs(inputs) 159 outputs = ( --> 160 self._call(inputs, run_manager=run_manager) 161 if new_arg_supported 162 else self._call(inputs) 163 ) 165 final_outputs: Dict[str, Any] = self.prep_outputs( 166 inputs, outputs, return_only_outputs 167 )... 339 if end != len(s): --> 340 raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) 341 return obj JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 29 (char 28)Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...