복습을 할 수가 없네요...

안녕하세요6강 따라하고 있는데메인 워크플로우에서 AI 에이전트의 Call 004-1-search 를 불러와서 작동시키잖아요. 근데 똑같이 따라했는데, 중간중간 저는 조금씩 뭔가 다르더라구요, 그래서 제미나이 물어봐가며 어떻게 따라가긴 했는데, 004-1-search 워크플로우에서 자체적인 실행을 했을 때는 실행이 되는데 메인워크플로우에서는 Call 004-1-search 이게 작동이 안되네요... 하시는대로 query 이런것도 다 했는데, 안 되서 제미나이 물어보니까 서브워크플로우 가서 active 버튼 누르라고 해서 봤더니 저는 없고, publish 버튼이 있고, 강의화면을 보면 publish 가 없고 inactive 토글이 있더라고요. 이거 혹시 버전 문제인가요? 2강인가에 docker-compose.yml 파일에서 버전을 바꾸라고 하셔서 뒤늦게 메모장 편집으로 이렇게 바꾸긴 했는데(n8n_secure_cookie=false 이건 수업 중에 나와서 같이 따라하며 바꿨습니다), 혹시 버전 1.123.7로 안바꿔서 다르게 나온건지 궁금합니다. 이제라도 바꾸고 재부팅까지 해서 다시 켜봤는데 그래도 그대로 publish 가 있고, 강사님 화면처럼 inactive 토글 버튼은 안 보입니다.. 이거 버전 어떻게 강사님처럼 할 수 있을까요?ㅠ

22강 듣고나니 agent 수업을 들어보라고 쿠폰을 쏘셨는데 할인이 적용되는건가요? 아니면 안되는 건가요?

강의자료는 없나요

어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우)을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. 프롬프트가 2개씩 생성되는 것 같아요. 결과로 생성된 이미지가 input으로 포함이 되는것 같은데, 어떻게 처리하면 좋을까요

아마 2강인듯한데, 도커 설치 후 .env 라고 강의에 나오는데, 저는 .env.example 로 뜹니다. docker compose --profile gpu-nvidia up이것도 그대로 했는데, 뭘 끌어오는 작업 없이 이렇게 하고 끝났습니다. 그 뒤로 도커 들어가서 컨테이너 이미지 등 확인해봐도 다릅니다.  어떻게 하나요?

안녕하세요 선생님 🙂먼저 양질의 강의를 제공해주셔 정말 감사합니다. cross_encoder_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=re_ranker, base_retriever=multi_query_custom_retriever, )위와 같이 re-ranker를 적용시킬때 retriever를 멀티쿼리로 적용을 해보았습니다.랭스미스로 로깅을 해보니, 멀티 쿼리는 정상적으로 작동한것 같은데요, 각각의 쿼리에 대해 Runnable로 리랭킹을 하는게 아닌, 원본 쿼리를 기반으로 리랭킹을 한다는 느낌을 받았습니다.아무래도 데이터셋이 테스트용이라 확답이 안서는데, 이 부분은 사용자의 "원본" 쿼리로만 리랭킹을 하는건지 궁금합니다. 만약 그렇다면 랭그래프로 해결을 할 수 있을듯 한데요,State에 멀티 쿼리의 문서 검색 결과를 저장한 뒤, 각 쿼리에 대한 리랭킹 노드를 하는 방법이 생각이 났는데 피드백 부탁드려도 될까요? (사실 오버 엔지니어링이라는 생각이 들지만 ㅎㅎ 실제 프로덕션에 적용시킨다면 어떤 아키텍쳐가 좋은지 궁금합니다!) 감사합니다 :)

어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우)을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요 첫번째 http노드에서도 status가 보이는것 같습니다. 생성하는 첫번째 http 노드에서 바로 분기를 태우는 것도 가능한건가요? 

 잘되다가 갑작이 접속이 안되는데 어떻해 해결해야 하나요?

안녕하세요.아직 강의 초반을 듣고 있는 중인데 소스를 다운 받고 싶습니다. 어디서 다운 받아야 하나요? 감사합니다.수고하세요.

처음에 만들땐 Description메뉴가 나왔는데 하나 더 만들려고 할때부터는 Description이 안보여요?

저는 value provided값을 선택하는게 안보이네요 

만약, 만든 랭체인과 그래프rag를 서비스로 만든다면, neo4j를 호출할 때, pooling은 고려하지 않아도 되는지요? 일반적으로 db 연결에 timeout이나 pooling 등의 설정을 해줘야 하는 것으로 아는데,api를 호출하는 것이라 서버에서 자체적으로 처리하는 것으로 생각하면 될런지요?

안녕하세요. 혹시 1탄처럼 pdf 파일로 전체 코드랑 설명하는 자료는 없나요?

어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우)을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요.7강 강의를 보면 switch 노드에 community에서 검색한 imap노드를 사용하시던데요. 지금은 n8n 정책이 바뀌어서 사용이 안된다고 합니다. AI를 찾아보니 정책 바뀐건 맞더라구요. 혹시 해당 기능을 쓸 수 있는 방법이나 대체 방법 알려주시면 감사하겠습니다.

소득세법 제55조(세율) 및 제47조(근로소득공제)에 따르면,거주자 기준으로 연봉 5천만원(근로소득)의 소득세는 다음과 같이 계산됩니다.근로소득공제 적용총급여액 5천만원 기준 공제액: 1,475만원(5천만원 × 15% + 75만원, 단 최고 한도 2천만원 미만)과세표준 산정5천만원 - 1,475만원 = 3,525만원종합소득세율 적용3,525만원 구간: 1,400만원 이하 6% + 초과분 15%산출세액: 84만원(1,400만원 × 6%) + (3,525만원 - 1,400만원) × 15% = 474.75만원최종 납부세액474.75만원에서 근로소득세액공제(산출세액의 55% 한도) 등 추가 공제 적용 가능※ 정확한 세액은 의료비·교육비·보험료 등 추가 공제항목에 따라 달라질 수 있습니다.(추가 설명: "거주자"는 직장·자영업 등 소득 유형과 무관하게 국적에 관계없이 국내 주소를 둔 개인을 의미하며, 직장인은 그 하위 범주에 포함됩니다.)답변이 전혀 다르고 이상하게 근거없는 숫자도 나오는데 왜그런걸까유 fewshot하는것까지 작성했습니다.

| 이런 파이프라인 문법 수업중에 보이는 how-to-guides의 링크가 어디인가요? 공식문서가 많이 업데이트 되었는지 수업 전반으로 일치하는 부분 찾기가 너무 힘드네요...

new_question 이 ''연봉 5천만원인 거주자의 소득세는 얼마인가요?'' 이라는 질문만 내놓고, 답은 내놓지 않습니다%pip install python-dotenv langchain langchain-upstage langchain-community langchain-text-splitters langchain-pinecone docx2txtfrom langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1500, chunk_overlap=200, ) loader = Docx2txtLoader('./tax.docx') document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter)from dotenv import load_dotenv from langchain_upstage import UpstageEmbeddings # 환경변수를 불러옴 load_dotenv() # OpenAI에서 제공하는 Embedding Model을 활용해서 `chunk`를 vector화 embedding = UpstageEmbeddings(model="embedding-query")from langchain_pinecone import PineconeVectorStore # 데이터를 처음 저장할 때 index_name = 'tax-upstage-index' database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embeddin g, index_name=index_name)query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' # `k` 값을 조절해서 얼마나 많은 데이터를 불러올지 결정 retrieved_docs = database.similarity_search(query, k=3)retrieved_docsfrom langchain_upstage import ChatUpstage llm = ChatUpstage()from langchain_core.prompts import PromptTemplate prompt_with_template = '아래 질문에 답변해주세요:\n\n {query}' prompt_template = PromptTemplate(template=prompt_with_template, input_variables={"query"})from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate dictionary = ["사람을 나타내는 표현 -> 거주자"] prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f""" 사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요. 만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다. 그런 경우에는 질문만 리턴해주세요 사전: {dictionary} 질문: {{question}} """) dictionary_chain = prompt | llm | StrOutputParser() tax_chain = {"query": dictionary_chain} | prompt_templatenew_question = dictionary_chain.invoke({"question": query})new_questionRetrievalQA 가 사라져서 PromptTemplate 랑 Pinecorn으로 어떻게든 대체하려고 했는데 엉망이 된거 같습니다. ㅠㅠ어떻게 하면 답까지 내놓게 할 수 있을까요?

docker compose 할때 docker hub에 접속하지 못해서 실패했습니다. 그래서 chat gpt 답변대로 mirror도 설정해봤는데, 마찬가지로 불가합니다. 확인 한번 부탁드립니다ㅁ docker compose 불가 현상C:\n8n\self-hosted-ai-starter-kit>docker compose up[+] Running 4/4 ✘ n8n Error failed to resolve reference "docker.io/n8nio/n8n:latest": fail... 60.4s ! qdrant Interrupted 60.4s ! postgres Interrupted 60.4s ! n8n-import Interrupted 60.4sError response from daemon: failed to resolve reference "docker.io/n8nio/n8n:latest": failed to do request: Head "https://registry-1.docker.io/v2/n8nio/n8n/manifests/latest": context deadline exceededㅁ mirror 정보{ "builder": { "gc": { "defaultKeepStorage": "20GB", "enabled": true } }, "experimental": false, "registry-mirrors": [ "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "https://hub-mirror.c.163.com", "https://registry.docker-cn.com" ]} 

지식그래프(KG) 검색 - 전문 검색에서 fulltext index 생성이 안됩니다. 여러번 실행해도 동일합니다.아래 3개 중 movie_title_tagline_fulltext만 생성되고 movie_title_fulltext와 person_name_fulltext는 실행해도 반응이 없습니다.SHOW FULLTEXT INDEXES를 실행하면 movie_title_tagline_fulltext만 표시됩니다. Neo4j 버전: 버전 2.1.1(2.1.1)Neo4j는 Desktop 버전으로 실행했습니다. [참고]실행 파일: KG_P1_03_neo4j_movie_03_full-text_search.ipynb [스크립트]CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_fulltext IF NOT EXISTSFOR (m:Movie) ON EACH [m.title] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_tagline_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title, m.tagline] CREATE FULLTEXT INDEX person_name_fulltext IF NOT EXISTSFOR (p:Person) ON EACH [p.name]