죄송합니다. 요청하신 작업을 수행하는 데 문제가 발생했습니다. 다시 시도해 주세요. 라고 뜨는데 네이버를 때고 구글 검색 api로 다시 연결하면 잘 돼는것같아요 http 요청 으로 단일 실행하면 문제없이 잘 동작하는데 제미나이가 네이버 검색을 못하는지 연결이 안돼는건지 에러가 나게 됩니다
안녕하세요. 토큰 관련해서 레디스에 저장하는 게 리프레시 토큰이라고 하셨는데요. 액세스 토큰을 저장 안 하는 건지 궁금합니다. 리프레시 토큰은 액세스 토큰이 만료될 떄 필요하니까 상대적으로 사용 빈도가 낮고 매 요청 시에는 액세스 토큰이 쓰이는 걸로 알고 있어서요. 그렇다면 수시로 검증해야 하는 토큰은 액세스 토큰이 아닐까 해서요. 감사합니다.
데이터베이스로 만들어서 회사명 검색 하여 웹페이지에서 corp_code 가 나오게 실행 하면 완성이 됐다고 나오지만 나와있는 로컬호스트웹사이트 연결시 에러가 납니다. 무엇이 문제일까요? 처음부터 새로 다시 해 보아도 마찬 가지로 결과물이 안나오고 (완성은 다 되었다고 나오는데) Connect failed. If the problem persists, please check your internet connection or VPN (Request ID: cfa85769-b70a-4f31-8d89-7e60d1dc9a40) 와 같이 나오는데 왜 그럴까요? 뭔가 더 조치를 취해야 할까요. 그리고 실행 제어 명령 할때 하루에 커서앱에서 제한 횟수가 있나요? 실행해보고 다음 단계로 넘어가 보고싶은데 안 되서 진도가 안나갑니다 ㅜㅠ ?
claude-4-sonnet에 corp.xml을 데이터베이스로 만들어서 회사명을 검색하면 corp_code를 웹페이지에서 검색할 수 있게 만들어줘 라고 검색하면 아래와 같이 나오고, Anthropic's latest models are currently only available to paid users. Please upgrade to a paid plan to use these models. Request ID: d96fca0c-f82b-4051-8260-53e246cd019b 3.5 로 하면 아래와 같이 나옵니다. Free users can only use GPT 4.1 or Auto as premium models Request ID: db63ab41-70e7-47f4-9314-270538646479 혹시 어떻게 해야할까요?
안녕하세요 강사님, 강의 잘 듣고 있습니다. 개발 병행하면서 강의 수강 중인데, 끝까지 다 듣지 못한 점 미리 양해드립니다. LangGraph 공식 문서를 보면, Graph의 상태 스키마를 정의할 때 Pydantic의 BaseModel 보다 TypedDict 나 dataclass 를 사용하는 걸 더 권장하는 것처럼 보입니다. 강사님께서도 강의에서 주로 TypedDict 를 쓰시는 걸 확인했습니다. 그런데 개발을 하다 보니, TypedDict 는 런타임 유효성 검사나 구조화 파싱 기능이 없어서 LLM 응답이 해당 스키마에 맞게 출력되었는지 보장할 수 없는 점 이 불편하게 느껴졌습니다. 예를 들어, PydanticOutputParser(pydantic_object=MyModel) 처럼 출력 형식을 강제할 수 있는 기능은 TypedDict 에는 없어서, 결국 출력 파싱이 명확하지 않거나 "```json ... ```" 처럼 마크다운이 붙는 문제도 자주 발생합니다. 물론 TypedDict 는 속도 면에서 이점이 있고 LangGraph state로는 잘 어울린다는 것도 알고 있지만, 이런 이유 때문에 결국 스키마를 TypedDict 와 Pydantic 두 번 정의해야 하는 상황 이 종종 생깁니다. 그래서 질문드리고 싶은 건 다음과 같습니다: 하나의 스키마 정의만으로 상태 관리와 LLM 출력 파싱까지 모두 깔끔하게 처리하는 더 좋은 방법은 없을까요? 혹은 실무에서는 이런 문제를 보통 어떻게 해결하고 계신지도 궁금합니다. 감사합니다!
안녕하세요. 강사님, n8n을 self-hosted로 설치하여 잘 사용하고 있는데요, 버전 업그레이드 과정에 문제가 있어 문의 드립니다. 현재 버전이 1.95.3 이고, docker로 설치를 했습니다. 그런데, 상위 버전으로 업그레이드를 하려고 docker 이미지를 변경했는데, 아래와 같은 에러가 발생하고 더 n8n이 실행되지 않습니다. 2025-06-24T08:48:17.495Z | error | Last session crashed 2025-06-24T08:48:27.501Z | info | Initializing n8n process 2025-06-24T08:48:27.623Z | debug | Lazy-loading nodes and credentials from n8n-nodes-base {"nodes":481,"credentials":384} 2025-06-24T08:48:27.634Z | debug | Lazy-loading nodes and credentials from @n8n/n8n-nodes-langchain {"nodes":93,"credentials":21} 상위 어떠한 버전으로 시도해도 동일한 에러가 납니다. 구글링을 해보면 n8n/n8n-nodes-langchain 노드 때문이라고 하는데, 해결이 안되네요 ㅠㅠ 혹시 동일한 경험이 있으신지, 조언 좀 부탁드립니다~!
어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷 윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우) 을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. n8n 강의 구매하고, 셀프호스팅을 하기 위해 n100 미니pc도 구매했습니다. 구매 전 질문에도 질의했던 내용을 한 번 더 확인하고 docker desktop을 설치하려고 합니다. 안내해주신대로 windows 11 pro로 업그레이드했는데, docker desktop의 권장 설치가 wsl2 라고 나옵니다. 각종 LLM에 질의를 해도 성능, 안정성 등 공통적으로 wsl2로 설치하라고 안내합니다. 그럼에도 강사님께서 하는 방식을 따라 가려면 hyper-v로 docker 를 설치하는 것을 권장하시나요?
workflow.add_edge(START, "note1") workflow.add_edge(START, "note2") workflow.add_edge(START, "note3") 이렇게 해두면, 어떤 설정을 따로 안해도 note1,2,3이 동시에 실행되나요? note1 먼저 하고 note2 하고 그다음 note3이 되는게 아니죠? 그러면 병렬이 아니니까
제 컴퓨터 윈도우기능 켜기/끄기 에서 Hyper-V가 안보이네요 Hyper-V는 Microsoft에서 개발한 가상화 기술 입니다. 이를 통해 컴퓨터 한 대에서 여러 개의 독립적인 운영 체제(가상 머신, VM)를 동시에 실행할 수 있습니다. 💻 마치 물리적인 컴퓨터 여러 대를 가지고 있는 것처럼 사용할 수 있게 해주는 기능이죠. Hyper-V가 필요한 이유 개발 및 테스트 환경 구축 : 다양한 운영 체제나 소프트웨어를 테스트할 때, 실제 컴퓨터에 설치하지 않고 가상 환경에서 안전하게 시험할 수 있습니다. 🧪 서버 통합 : 여러 개의 서버를 하나의 물리적 서버에서 가상 머신으로 실행하여 하드웨어 비용과 전력 소모를 줄일 수 있습니다. 📉 레거시 시스템 유지 : 오래된 운영 체제나 특정 하드웨어를 필요로 하는 프로그램을 계속 사용해야 할 때, 가상 머신으로 만들어 안전하게 보관하고 사용할 수 있습니다. 보안 강화 : 의심스러운 파일을 실행하거나, 특정 웹사이트에 접속할 때 가상 머신을 사용하여 호스트 시스템(메인 컴퓨터)의 보안을 유지할 수 있습니다. 🛡 Hyper-V 활성화 조건 Hyper-V를 사용하려면 몇 가지 조건이 충족되어야 합니다. 64비트 프로세서 : SLAT(Second Level Address Translation)를 지원하는 64비트 프로세서가 필요합니다. 대부분의 최신 CPU는 이 기능을 지원합니다. 하드웨어 가상화 활성화 : BIOS/UEFI 설정에서 Intel VT (Intel Virtualization Technology) 또는 AMD-V (AMD Virtualization) 기술을 활성화해야 합니다. 하드웨어 데이터 실행 방지(DEP) 활성화 : Intel 시스템의 XD 비트 또는 AMD 시스템의 NX 비트가 활성화되어야 합니다. 충분한 RAM : 호스트 운영 체제와 실행할 가상 머신들을 위해 충분한 메모리(최소 4GB 이상)가 필요합니다. Windows Pro 또는 Enterprise 버전 : Windows 10 Home 버전에서는 Hyper-V가 기본적으로 제공되지 않습니다. Pro 또는 Enterprise 버전에서만 "Windows 기능 켜기/끄기"에서 Hyper-V 옵션을 사용할 수 있습니다. (하지만 Home 버전에서도 PowerShell 명령어를 통해 활성화하는 방법이 있긴 합니다.) Hyper-V 생성(활성화) 방법 1. "Windows 기능 켜기/끄기"를 통한 활성화 (권장) 대부분의 경우 이 방법으로 Hyper-V를 활성화할 수 있습니다. 제어판 열기 : Windows 검색창에 "제어판"을 입력하여 엽니다. 프로그램 및 기능 : "프로그램" 섹션에서 "프로그램 및 기능"을 클릭합니다. Windows 기능 켜기/끄기 : 왼쪽 메뉴에서 "Windows 기능 켜기/끄기"를 클릭합니다. Hyper-V 선택 : 목록에서 Hyper-V 항목을 찾아서 하위 항목들까지 모두 체크 합니다. (예: Hyper-V 관리 도구, Hyper-V 플랫폼) 확인 및 재부팅 : "확인"을 클릭하면 Windows가 필요한 파일을 설치하고 컴퓨터를 다시 시작하라는 메시지가 나타납니다. 다시 시작 하여 변경 사항을 적용합니다. 재부팅 후, Windows 검색창에 "Hyper-V 관리자"를 검색하여 실행하면 Hyper-V가 제대로 활성화되었는지 확인할 수 있습니다. 2. PowerShell을 통한 활성화 (명령어 사용) "Windows 기능 켜기/끄기"에서 Hyper-V 옵션이 보이지 않거나 (주로 Windows Home 버전의 경우), 명령어로 빠르게 활성화하고 싶을 때 사용할 수 있습니다. 관리자 권한으로 PowerShell 실행 : Windows 검색창에 "PowerShell"을 입력합니다. "Windows PowerShell"을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "관리자 권한으로 실행"을 선택합니다. 명령어 입력 : PowerShell 창에 다음 명령어를 입력하고 Enter 키를 누릅니다. PowerShell Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All 또는 PowerShell DISM /Online /Enable-Feature /All /FeatureName:Microsoft-Hyper-V 재부팅 : 설치가 완료되면 컴퓨터를 다시 시작하라는 메시지가 나타납니다. Y 를 입력하고 Enter 키를 눌러 재부팅합니다. 3. BIOS/UEFI 설정 확인 (필수) 만약 위의 방법으로도 Hyper-V가 활성화되지 않거나, 가상 머신이 실행되지 않는다면 BIOS/UEFI 설정에서 가상화 기술이 비활성화되어 있을 가능성이 높습니다. BIOS/UEFI 진입 : 컴퓨터를 켜면서 Delete , F2 , F10 , F12 등 제조사별로 지정된 키를 반복해서 눌러 BIOS 또는 UEFI 설정 화면으로 진입합니다. (정확한 키는 컴퓨터 또는 메인보드 설명서를 참조하세요.) 가상화 설정 찾기 : "CPU Configuration", "Virtualization Technology", "VT-x", "AMD-V" 등과 유사한 이름의 설정을 찾습니다. 이 설정이 Enabled (활성화)로 되어 있는지 확인하고, 비활성화되어 있다면 활성화 로 변경합니다. Data Execution Prevention (DEP) 관련 설정(예: NX Bit, XD Bit)도 Enabled로 되어 있는지 확인합니다. 설정 저장 및 종료 : 변경 사항을 저장하고 BIOS/UEFI를 종료합니다. 컴퓨터가 다시 시작됩니다. 이후에 위에 설명된 "Windows 기능 켜기/끄기" 또는 PowerShell 명령어를 다시 시도하여 Hyper-V를 활성화합니다. 주의사항 : VirtualBox나 VMware Workstation과 같은 다른 가상화 소프트웨어와 Hyper-V는 충돌할 수 있습니다. 일반적으로 둘 중 하나만 활성화하여 사용하는 것이 좋습니다. 특정 상황에서는 동시에 사용할 수도 있지만, 성능 저하나 오류가 발생할 수 있습니다. Windows 10 Home 버전은 기본적으로 Hyper-V를 지원하지 않지만, PowerShell 명령어를 통해 활성화하는 것이 가능합니다. 그러나 이는 공식적으로 지원되는 방법은 아니므로 문제가 발생할 수 있음을 인지해야 합니다. gemini에게 물어보니 위와 같이 3단계로 대답하네요 2단계 PowerShell로도 해보니 안되어서 마지막으로 Bios로 해볼려고 합니다 혹시 몰라 검토요청드립니다 낮에 회사에서 하루종일 도커가 안되더니 집에 와서 해보니 이번에는 Hyper-V가 없어서 정신없네요 멋도모르고 수강신청해서 진행하니 완전초보자라서 그런지 많이 막히네요
어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷 윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우) 을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. N8N 2강에서 docker compose --profile gpu-nvidia up 복사 후 엔터를 눌렀는데 이런 문구만 계속 나옵니다. 어떻게 해야하나요 time="2025-07-15T17:45:11+09:00" level=warning msg="The \"POSTGRES_PASSWORD\" variable is not set. Defaulting to a blank string." env file C:\Users\user\Desktop\N8N\self-hosted-ai-starter-kit\.env not found: CreateFile C:\Users\user\Desktop\N8N\self-hosted-ai-starter-kit\.env: The system cannot find the file specified.
안녕하세요. uv sync 로 커서에서 실행을 했는데요. 화면에서와 달리 google폴더도 없고, .env 파일도 없습니다. 2.5 웹 검색을 지원하는 Corrective RAG 에서 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 4 1 from langchain_chroma import Chroma 2 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, strict response_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_key 115 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?