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... 

패키지 설치:poetry add python-dotenv langchain langchain_openai gradio위를 입력하는데, 아래 처럼 같은 에러가 수십번 납니다  PS D:\mypersonal\myprojects\LANGCHAIN\qa-bot> poetry add python-dotenv langchain langchain-openai gradioUsing version ^1.1.1 for python-dotenvUsing version ^0.3.26 for langchainUsing version ^0.3.27 for langchain-openaiUsing version ^5.35.0 for gradioUpdating dependenciesResolving dependencies... (1.1s)The current project's supported Python range (>=3.10) is not compatible with some of the required packages Python requirement: - langchain-text-splitters requires Python <4.0,>=3.9, so it will not be installable for Python >=4.0Because no versions of langchain match >0.3.26,<0.4.0 and langchain (0.3.26) depends on langchain-text-splitters (>=0.3.8,<1.0.0), langchain (>=0.3.26,<0.4.0) requires langchain-text-splitters (>=0.3.8,<1.0.0).Because langchain-text-splitters (0.3.8) requires Python <4.0,>=3.9 and no versions of langchain-text-splitters match >0.3.8,<1.0.0, langchain-text-splitters is forbidden.Thus, langchain is forbidden.So, because qa-bot depends on langchain (^0.3.26), version solving failed. * Check your dependencies Python requirement: The Python requirement can be specified via the python or markers properties For langchain-text-splitters, a possible solution would be to set the python property to ">=3.10,<4.0" 

2차 인증 메일까지 설정했는데 정상적으로 작동하지 않는 것 같습니다.계속해서 이 화면만 보입니다.

안녕하세요, 강의 감사히 잘 보고 있습니다.Plan-and-Execute 강의 코드 보다가 궁금한 점이 있는데요,다른 agent 구성에서는 동기 방식으로 def를 정의했었는데,여기에서는 async와 await, .ainvoke의 비동기 방식으로 agent를 정의하는 것 같아 왜 여기서는 비동기 방식으로 정의하는지 여쭤봅니다.plan -> execute -> replan 자체도 순차적으로 실행되는 것 같은데(RAG와 같이), 비동기 방식이 어떤 이유로 필요한 것인지 질문드립니다.감사합니다.

 안녕하세요. http를 아래와 같이 설정했습니다근데 저는 왜 api 키가 표시안되는지 궁금합니다. 저는 하나만 존재합니다. 어디서 잘못되었는지 아무리 봐도 모르겠습니다.   그래서 저는 검색기능이 작동 하지 않더라구요.

안녕하세요 답변 길이에 관한 질문을 좀 드리고 싶은데 llm에 넘긴건 문서 1,2장 정도 되는 길이로 보내는데 답변은 3,4 줄 밖에 안 나오는데 답변의 길이나 퀄리티를 좋게 해달라는 문구를 넣어도 그대로인 부분은 개선이 불가능한걸까요??

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다.강의자료 관련하여Structured outputs 관련 자료는 '강의 슬라이드 다운로드'를 통한 다운로드에도 포함되어 있지 않고 강의 화면에서 아래로 스크롤을 내려서도 확인할 수 없는데,어디서 받을 수 있는지 답변주시면 감사드리겠습니다.

텔레그렘과의 입출력을 가르쳐주셨듯이카카오톡과의 입출력도 강의로 만들어주시면 정말 감사하겠습니다.카카오톡 이용자가 많다보니 아무래도 이쪽 연계 강의가 실제적으로 많은 도움이 될 것 같네요.늘 좋은 강의 감사드립니다.^^

n8n에서 1 update 가 나타나는데 업데이트를 하려면 어떻게 해야 하나요?

안녕하세요도커 컨테이너에서 제일 밑에 줄에 n8n 옆에 start 버튼 누르면 클릭은 되는데 클릭만 되고 그 뒤에 아무런 작동을 안해요.(네모 버튼으로 안바껴요) 어떻게 하면 될까요?

8강에서 각메일 마다 edit node로각각 subject, from로 각각 변수 맞췃는데합치는 edit node는 왜 만드는건가요? 🤔

안녕하세요.강의들 듣다가 질문이 생겨서 문의 드립니다. 첫번째, 툴이 너무 많은경우 어떤 식으로 처리해야 하나요? 즉, 사용할수 있는 툴이 천개 정도 된다면 LLM 호출시 마다 모든 툴에 대한 description 등을 같이 보내서 알맞은 툴을 선택하라고 할 수 없을 것 같은데 좋은 방법이 있을 까요?두번째, 툴들 중 비슷한 역할을 하거나 중복되는 툴이 있을 때는 어떻게 처리해야 하나요? 사용자 정의 툴들을 등록하다 보면 기존에 있었던 것과 동일하지만 이름만 다르거나 아예 중복되는 툴들이 생길 수 있는데 이럴때 처리 방법이 궁금합니다.

여러 벡터 데이터베이스가 나왔는데 혹시 Elasticsearch 를 docker로 설치하고 사용하는 경우도 있는지 궁금합니다. Elasticsearch 도 벡터 데이터베이스를 지원한다는 글을 읽은바가 있고, 검색엔진 분야에서는 Open 소스로 많이 활동되다는 점에서 활용성이 좋아보여서 질문 드립니다.

안녕하세요강의 덕분에 많은 것을 시도해보고 , 배우고 , 적용 및 적응하고 있는 윤상필이라고 합니다. 강의를 보면서 얻은 코어는 입력 -> 가공 -> 출력 이라는 시스템에 무엇을 넣느냐 였습니다. 내가 원하는 데이터를 넣고, 가공해서 원하는 방식으로 출력(결과) 하는 거죠 mcp 이라는것이 1. 클로드 데스크탑설치 후 운용과 2 n8n의 ai agent에 운용 하는방식 이렇게 2가지 방식로 이였습니다. 그동안 강의는 sns 중 텔레그램에 연동되는것을 해보았으니, 카톡에 mcp를 연동할 수 있을까 하는 생각이 들었습니다. 물론 mpc가 연동된다면 ai agent도 연동되고, rag도 되고,,, 사람들에게 더욱 효과적으로 사용할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 아무래도 텔레그램보다는 카톡을 더욱 사용하니까요 확인해보니 텔레그램처럼 현재 챗봇을 만드는 시스템이 있습니다.대신 개인계정이 아닌 카카오채널이 챗봇이 됩니다. 그렇게 때문에 채널을 만들어야 하나 사업자가 없어도 만들 수 있습니다. (텔레그램에 비해 절차가 좀 더있더군요) 카톡의 챗봇 만드는 시스템은 1. 만들어서 카톡승인(api) 2 내가 만든 챗봇으로 우회(ngork을 활용한 웹훅 ) 방식 이 있습니다. 1번의 경우 다른시스템들 처럼 토큰을 받아서 api 진행이 가능하나, 배포할때 카카오 승인을 요구합니다. 유튜브 보면 카톡 자동화(나에게 보내기) 의 경우가 1번을 적용한 케이스 입니다. 승인전에는 해당 결과를 확인하기 위해서 나에게 보내는건 api만으로 가능하게 해두었기 때문입니다. 2번의 경우 텔레그램처럼 웹 훅을 받아서 데이터를 가공 후 카톡측에 다시 전송하는 시스템입니다. 별도의 승인이 없습니다. 또한 나 뿐만 아니라 카톡채널에 접속한 사람에게 해당 서비스를 제공할 수 있습니다. 유저 측면에서 볼떄 텔레그램보다는 카톡이 더욱 접근성이 쉬운건 사실이라 이쪽이 좀더 좋아보였습니다. 그래서 좀 파보기 시작하였습니다.(https://www.youtube.com/watch?v=vPtmvmZgPU8&t=501s)해당 유튜버는 파이썬을 활용하여 open ai 를 연동한 사례입니다. 시리즈로 이론부터 채널 생성, 각종연동, 파이썬 코드 구성 설명 및 유튜브 하단에 해당 코드까지 오픈하고있습니다. 이 유튜버는 fast api와 ngork 를 활요해서 외부 접속 을 만들었고, 가공 후 카톡에 전송하였습니다. 파이썬이 된다면 n8n에서 될 수 있을텐데 생각이 들어서 진행을 해보았습니다. 웹 훅 으로 카카오 채널에서 보내진 정보를 받아왔습니다 그리고 유튜브에서 나온 설명(서버 데이터 전송 json)대로 진행해보았습니다. 전송결과는 성공으로 나오나 실제 카톡 대화창에 온건 없었습니다. (http 리퀘스트로 보내야 할것같긴했는데 유알엘을 못찾겠어요) 입력은 해결했고, 가공은 넣으면 그만인데 출력(결과) 가 나오지 않고있습니다. 다른 영상인데 https://www.youtube.com/watch?v=3oI0VvBYl_s 해당 영상을 보면 make로도 가능하더군요 물론 코드가 들어가는 부분이 있긴합니다. 근데 구조를 모르니까 gpt에게 물어봐도 헤메기만 하게되더라구요( 위의 방법 1을 설명한다든가, 다른 외부서비스 (솔라피)를 설명한다든가 ) 카카오 개발자 문서 까지 가보았는데... 1번에 대한 애기(공식 api)는 명확한데, 2번에 대한 건 좀 두리 뭉실하게 적어둔 느낌입니다(물론 제가 볼줄 몰라서 그러겠지요...)https://kakaobusiness.gitbook.io/main/tool/chatbot/skill_guide/answer_json_format(카카오 비즈니스 가이드) 2번에 대한 문서 내용입니다. 1번은 카카오 디벨로퍼 에서 볼수있는데 아무래도 api 애기라 여기서 볼건 아니라고 생각했습니다. 처음에 파이썬으로 연동한 유튜버가 https://github.com/raymondcha77/kakaobot 깃허브에 코드내역을 올렸습니다. kakaobot.py 파일이 코드 소스 파일입니다.지식이 없어.. 전송을 어떻게 해야할지 전혀 감을 못잡고있습니다. 조금만 하면 될것같은데 고견좀 부탁드립니다.도와주세요.. 저에겐 꼭 필요합니다.

그래도 눈치가 제법 빠른편인데 notebook 이나 파이썬...이거 모르겠는데 어떻하나 걱정되는데요? 일단 임베디드와 기존의 LLM의 차이는 뭔가요

Hugging Face의 etri-vilab/Ko-LLaVA-13b 모델을 활용해, 이미지를 이해하고 한국어 텍스트를 생성하는 작업을 n8n의 HTTP Request 노드로 구현하려고 하는데 잘 되지 않습니다. 혹시 이를 구현하는 방법을 알 수 있을까요?

안녕하세요 n8n 셀프호스팅 도커로 잘 학습을 완료햇는데요 항상 도메인이 바뀌기 때문에 요새 가장 많이 사용한다는 railway를 통해서 호스팅을 해보려고하는데요 기존에 학습한 도커 컨테이너 이미지 들과 환경설정들을 이관하고 싶은데 혹시 이부분에 대해서 추가 강의를 해주실수 있을까여?

강의에선 사용하지 않으셨는데 일레븐렙스 노드가 있던데 이걸 사용안하신 이유가 있으실까요?? 혹시 해당 기간에는 없었다가 최근에 생긴것이려나요?https request로 curl을 안넣어도 이제 api만 입력하면 연결이 되도록 설정이 되어있는데 넣으면 Unauthorized 이런 오류가 뜨더라구요! 혹시 무료버전이라 그런걸까욤?