일단 시키는데로 했는데, 버전이 달라서 그런지 영상 내 설치 화면과 제가 실제 설치한 화면이 다른거 같습니다. 그리고 강사님께서 설명해주신데로 쭉쭉 진행은 했는데 중간에 에러코드가 나와서 chatgpt한테 물어보고.. env.example은 뒤에 example만 떼면 된다고 해서 docker가 뭔지 모르지만 그것까지 설치를 했습니다. 다만 그 다음부터 진행이 안되네요.. 제가 뭘 잘못했는지.. 안내해주시면 좋겠습니다. 저는 port(s)에 뭐가 안나오는거 같습니다. 완전 초보를 위한 강의라고 하지만 어느 정도 지식이 있다는 가정하에 진행하시는 것 같아서 따라잡기 많이 힘드네요. .
https://kome.ai/tools/youtube-transcript-generator 여기서 send header 값 content-type access-control-allow-origin 을 각각 입력하여 시도해도 에러가 뜨고 있어요. 어떤 분이 header 없이 된다고 해서 똑같이 따라 해봤는데, 작동이 안되네요. 해결할 방법을 알려주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요. 강사님, 강의 잘 보고 있습니다. 강의 내용 중에 " n8n-nodes-youtube-transcript-api" 주소를 사용하는 부분에서요. 현재 이 api를 제공하지 않는다고 하는데 어떻게 해야할까요? 강사님 강의가 좋기는 한데, 현재 시점에서 제공되고 있지 않은 서비스들도 꽤 있어서 강의보고 실습하는데 한계가 계속 있네요.. 구글 api도 그렇고요. 이런 제약이 있을 때 마다 뭘 어떻게 해야하나 좀 막막할 때도 있는 것 같아요...
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
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!
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."
강사님 안녕하세요. 크게 중요하지는 않지만, 강사님이 촬영하신날과 버전이 다른건지 n8n 내 기본 기능 관련해서 질문이 있는데요. 1. overview 내에서 project 별로 delete 버튼이 없는데, 별도 셋업이 필요할까요? project 내부에서 save 기능이 없습니다. 자동으로 저장이 되는것같긴한데, 이또한 별도셋업이 필요한지 궁금합니다.
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
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) .
안녕하세요. Docker 설치(CPU) 를 완료하고, N8N 실행을 해서 따라가보려고 하는데, N8N 에 Connection Lost 가 지속적으로 뜨고 있습니다. ㅠㅠ DOCKER 만 보면 연결은 되어있는것 같은데, 문제점이 무엇일까요? 아래 다른질문을 참고하여, 시스템 부팅을 해도 동일한 증상이고, docker logs n8n --tail=100 입력시, 아래와 같이 나옵니다. 무엇을 확인해야할까요? Initializing n8n process Error tracking disabled because this release is older than 6 weeks. n8n ready on ::, port 5678 There are deprecations related to your environment variables. Please take the recommended actions to update your configuration: - N8N_RUNNERS_ENABLED -> Running n8n without task runners is deprecated. Task runners will be turned on by default in a future version. Please set N8N_RUNNERS_ENABLED=true to enable task runners now and avoid potential issues in the future. Learn more: https://docs.n8n.io/hosting/configuration/task-runners/ - N8N_BLOCK_ENV_ACCESS_IN_NODE -> The default value of N8N_BLOCK_ENV_ACCESS_IN_NODE will be changed from false to true in a future version. If you need to access environment variables from the Code Node or from expressions, please set N8N_BLOCK_ENV_ACCESS_IN_NODE=false. Learn more: https://docs.n8n.io/hosting/configuration/environment-variables/security/ - N8N_GIT_NODE_DISABLE_BARE_REPOS -> Support for bare repositories in the Git Node will be removed in a future version due to security concerns. If you are not using bare repositories in the Git Node, please set N8N_GIT_NODE_DISABLE_BARE_REPOS=true. Learn more: https://docs.n8n.io/hosting/configuration/environment-variables/security/ [license SDK] Skipping renewal on init: license cert is not initialized Collaboration features are disabled because push is configured unidirectional. Use N8N_PUSH_BACKEND=websocket environment variable to enable them. Version: 1.123.7 Editor is now accessible via: http://localhost:5678 Owner was set up successfully Origin header does NOT match the expected origin. (Origin: "undefined" -> "N/A", Expected: "undefined" -> "undefined", Protocol: "undefined") ResponseError: Invalid origin! at Push.handleRequest (/usr/local/lib/node_modules/n8n/src/push/index.ts:143:10) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/src/push/index.ts:99:10 at Layer.handleRequest (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/lib/layer.js:152:17) at trimPrefix (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:342:13) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:297:9 at processParams (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:582:12) at next (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:291:5) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/src/auth/auth.service.ts:144:18 at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:105:5) Origin header does NOT match the expected origin. (Origin: "undefined" -> "N/A", Expected: "undefined" -> "undefined", Protocol: "undefined") ResponseError: Invalid origin! at Push.handleRequest (/usr/local/lib/node_modules/n8n/src/push/index.ts:143:10) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/src/push/index.ts:99:10 at Layer.handleRequest (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/lib/layer.js:152:17) at trimPrefix (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:342:13) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:297:9 at processParams (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:582:12) at next (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:291:5) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/src/auth/auth.service.ts:144:18 at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:105:5) Origin header does NOT match the expected origin. (Origin: "undefined" -> "N/A", Expected: "undefined" -> "undefined", Protocol: "undefined") ResponseError: Invalid origin! at Push.handleRequest (/usr/local/lib/node_modules/n8n/src/push/index.ts:143:10) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/src/push/index.ts:99:10 at Layer.handleRequest (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/lib/layer.js:152:17) at trimPrefix (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:342:13) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:297:9 at processParams (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:582:12) at next (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:291:5) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/src/auth/auth.service.ts:144:18 at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:105:5) Last session crashed Initializing n8n process Error tracking disabled because this release is older than 6 weeks. n8n ready on ::, port 5678 There are deprecations related to your environment variables. Please take the recommended actions to update your configuration: - N8N_RUNNERS_ENABLED -> Running n8n without task runners is deprecated. Task runners will be turned on by default in a future version. Please set N8N_RUNNERS_ENABLED=true to enable task runners now and avoid potential issues in the future. Learn more: https://docs.n8n.io/hosting/configuration/task-runners/ - N8N_BLOCK_ENV_ACCESS_IN_NODE -> The default value of N8N_BLOCK_ENV_ACCESS_IN_NODE will be changed from false to true in a future version. If you need to access environment variables from the Code Node or from expressions, please set N8N_BLOCK_ENV_ACCESS_IN_NODE=false. Learn more: https://docs.n8n.io/hosting/configuration/environment-variables/security/ - N8N_GIT_NODE_DISABLE_BARE_REPOS -> Support for bare repositories in the Git Node will be removed in a future version due to security concerns. If you are not using bare repositories in the Git Node, please set N8N_GIT_NODE_DISABLE_BARE_REPOS=true. Learn more: https://docs.n8n.io/hosting/configuration/environment-variables/security/ [license SDK] Skipping renewal on init: license cert is not initialized Collaboration features are disabled because push is configured unidirectional. Use N8N_PUSH_BACKEND=websocket environment variable to enable them. Version: 1.123.7 Editor is now accessible via: http://localhost:5678 Origin header does NOT match the expected origin. (Origin: "undefined" -> "N/A", Expected: "undefined" -> "undefined", Protocol: "undefined") ResponseError: Invalid origin! at Push.handleRequest (/usr/local/lib/node_modules/n8n/src/push/index.ts:143:10) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/src/push/index.ts:99:10 at Layer.handleRequest (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/lib/layer.js:152:17) at trimPrefix (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:342:13) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:297:9 at processParams (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:582:12) at next (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/router@2.2.0/node_modules/router/index.js:291:5) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/src/auth/auth.service.ts:144:18 at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:105:5)
안녕하세요 강사님 spring ai 9강 까지 거의 다 들은 학생입니다. 1) 만약에 ocr 을 이용해서 영수증과 음식을 구분하는 ai 모델을 aws에서 사용을 하고 이걸 스프링 으로 연결해서 저장할려 면 mcp를 거의 필연적으로 사용해야 할 꺼 같습니다. webflux 랑 쿠버네티스 EKS 를 이용해서 만들려고 하는데 이게 프로젝트 수준에서 괜찮은 수준인지 궁금해서 질문 드립니다. 참고로 아직 앱 설계 단계라 사진을 찍으면 인식이 되고 db에 저장되고 추천 레시피도 나오는 정도로 생각하고 있습니다. 그리고 채팅 같은 형태에 추천 시스템 같은 경우에는 사용자가 선호하는 음식에 따라 나눈다고 가정했을 때 만약에 처음 음식 선호도를 받는다고 가정을 했을 때 도메인을 통해 구분을해서 type이 아닌 jdbc 또는 pgvector 로 처리를 하나요? 현업에서도 이러는지 궁금해서 질문드립니다. 그리고 채팅을 저장하는 경우 예를 들면 채팅기록 같은 경우 postgresql로 영구 저장을 하고 redis 정도로 해서 빠른 캐싱 정도를 생각하고 있는데 이 정도면 프로젝트 수준에서 괜찮은 수준인지 궁금하여 질문드립니다.
