안녕하세요.커리큘럼을 봐도 현재 업데이트된 강의 시간내에 전부 커버가 안되고 있는 것으로 보이는데,강의는 어느정도 길이로 계획되어있고, 언제 업데이트가 전부 완료될지 예상 시점이 궁금하여 문의드립니다.

터미널 프로세스를 시작하지 못했습니다.

RSS, 웹 서치 Tool 개발 8분 20초쯤 crewai - trace batch finalization을 확인하는 부분이 있는데, 코드에서 tracing이 켜져있지 않아 출력하지 않게 됩니다.필요하다면 crew에서 tracing=True를 추가해주어야 하는것 같습니다.

def create_engine(dsn: str): return create_async_engine( dsn, echo=True, # SQLAlchemy가 실행하는 SQL을 콘솔에 출력하도록 함 ) def create_session(async_engine: AsyncEngine | None = None): if async_engine is None: async_engine = create_engine()위 코드중 마지막줄async_engine = create_engine() 여기에 dsn 인자가 없어서 오류 나지 않나요? 

안녕하세요. 완강하고, 이제는 제가 원하는 주제로 한번 더 수업을 보며 따라하는 중입니다.첫단계 Basic LLM Chain의 GPT 나레이션 생성하고 Append row in sheet까지 마치고 난 다음에, 제가 구글 시트에서 나레이션의 내용을 수정했다면, 업데이트를 어느 단계에서 어떻게 하면 좋을까요? ^^

책에서는 128pif TYPE_CHECKING: from appserver.apps.calendar.models import Calendar이렇게 appserver 부터 시작하니다 130페이지 하단에 보면https://gilbut.co/c/25069573YP커밋 참조하라고 되어있는데요깃헙에서는 if TYPE_CHECKING: from apps.calendar.models import Calendar여기는 apps부터 시작합니다. 초보에게는 이런거 하나하나가 어렵네요어떤게 맞는 건지 궁금합니다.

-Recraft에게 AI 이미지 생성 요청하기에서 마지막 sheet에서 Update 수행하는 구간에서, Automatically로 동일하게 하고 OUTPUT도 동일하게 나오는데, 실제 구글 시트에는 데이터 udpate가 안되어 무한 루프를 돌고 있네요. 왜그럴까요?

안녕하세요 선생님, 저는 이직 준비를 위해 빅데이터 분석기사 자격증을 준비중인 회사원입니다. 2025년 2회차 실기시험을 목표로 인프런에서 유명한 선생님의 강의를 신청했지만,2025년도 하반기 중국 출장(2달)을 가게 되어 2회차 시험에 응시하지 못했습니다..수강기간이 2026.04.28까지인데, 2026년 1회차 시험을 목표로 강의를 수강하려고 합니다!혹시 2026년 1회차 시험인 2026.06.20까지 강의 연장이 가능할까요?가능하다면 정말 열심히 수강하여 꼭 합격하고 싶습니다!답변 기다리겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다!제 이메일은 (ysy0950@gmail.com) 입니다!

merge단계에서 "비디오생성" 부분 라인이 에러가 나서, nothing 노드도 다시 설정해보고 이것저것 해 봤는데요. 비디오 요청용 JSON에서 1item으로 테스트해서 3 nothing nodes 의 merge까지 성공을 했습니다. 그래서 5 items로 바꾸고 다시 실행하면 꼭 "비디오 시트행 가져오기"에서 저렇게 에러가 나네요.에러 메시지는Problem in node ‘비디오 시트행 가져오기‘Paired item data for item from node '비디오 JSON 병합 및 ID추가' is unavailable. Ensure '비디오 JSON 병합 및 ID추가' is providing the required output.인데 2,3번 테스트하니 fal요금이 숨풍숨풍 빠져나가서 ㅎㅎㅎ 혹시 어디를 체크하면 좋은지 의견 여쭤봅니다 ^^

안녕하세요. 해당 강의 8분 10초 부분에서 막대기가 끝났으니 pop을 해야한다라고 말씀하신 부분이 잘 이해가 안됩니다.그림에서 막대기가 끝나는 부분에 마지막 잘린 쇠막대기 1개를 더하는 건 이해가 되는데 왜 막대기가 끝났으니 pop을 해야하는 건지 잘 모르겠습니다.

랭채인 버전 관련 정보 입니다.langchain 1.2.0langchain-classic 1.0.1langchain-community 0.4.1langchain-core 1.2.5langchain-huggingface 1.2.0langchain-text-splitters 1.1.0langgraph 1.0.5langgraph-checkpoint 3.0.1langgraph-prebuilt 1.0.5langgraph-sdk 0.3.1langsmith 0.5.2 이전 답변 내용에서from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker이 부분도 역시 에러가 발생합니다원래 코드 였던from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker이 코드에서는 에러가 발생하지 않지만여전히from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder 이코드에서 에러가 발생합니다  PROBLEMS[{ "resource": "/c:/study/conda_rag/LangChain_005_Advanced_Retrieval.ipynb", "owner": "workbench.notebook.cellDiagnostics", "severity": 8, "message": "ImportError: cannot import name 'create_model' from 'langchain_core.utils.pydantic' (c:\\D\\miniconda3\\envs\\langchain_env\\Lib\\site-packages\\langchain_core\\utils\\pydantic.py)", "source": "Cell Execution Error", "startLineNumber": 4, "startColumn": 1, "endLineNumber": 4, "endColumn": 71}]  전체 에러 콜백 은 아래와 같습니다  ---------------------------------------------------------------------------ImportError Traceback (most recent call last)Cell In[31], line 31 from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever2 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker----> 3 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder5 #from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker6 #from langchain_community.cross_encoders.huggingface import HuggingFaceCrossEncoder12 model = HuggingFaceCrossEncoder(model_name="BAAI/bge-reranker-v2-m3")File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_community\cross_encoders\__init__.py:47, in getattr(name)45 def getattr(name: str) -> Any:46 if name in modulelookup:---> 47 module = importlib.import_module(_module_lookup[name])48 return getattr(module, name)49 raise AttributeError(f"module {__name__} has no attribute {name}")File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\importlib\__init__.py:126, in import_module(name, package)124 break125 level += 1--> 126 return bootstrap.gcd_import(name[level:], package, level)File c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_community\cross_encoders\huggingface.py:51 from typing import Any, Dict, List, Tuple3 from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field...(...) 36 model_validator,37 )38 from typing_extensions import overrideImportError: cannot import name 'create_model' from 'langchain_core.utils.pydantic' (c:\D\miniconda3\envs\langchain_env\Lib\site-packages\langchain_core\utils\pydantic.py)  

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.3-2. Re-rank 에서from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder이 구문에서 임포트 에러가 납니다---------------------------------------------------------------------------ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[47], line 4 2 from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker 3 #from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder ----> 4 from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder

 수업은 vscode로 진행되는데 영상은 atom으로 되어 있더라구요. vscode로 진행한 수업 영상은 없는건가요? 둘이 미묘하게 달라 헷갈립니다.

안녕하세요 교수님items나 users처럼 딱 떨어지는 리소스는 분리가 쉽지만, 실제로는 모델끼리 얽혀 있는 경우가 많아 라우팅이 모호해지곤 합니다.예를 들어, /products라는 경로가 있음에도 불구하고 특정 맥락에 따라 /users/{user_id}/products와 같이 nested 방식 으로 접근해야 하는 상황이 자주 발생하는데요. (반대인 경우도 발생)이렇게 데이터가 연결되어 있을 때 어디까지 경로를 중첩시킬지, 혹은 어느 시점에 라우트를 완전히 분리해야 할지 교수님만의 노하우나 팁이 있으실까요? 실무적인 관점에서 라우트 설계의 명확한 기준을 잡고 싶어 질문 드립니다.추가로 데이터 모델과 라우트 이름을 보통 같게 하나요?나중에 리팩토링 할 때 문제가 없을까요?감사합니다!

IMG - JSON 구조 변경 update row sheet1, 2번 과정을 정상 수행 하였으나 구글 시트에 "BGM" 컬럼옆에 "Image1" 에 업데이트 되는게 아니라 맨 뒤에 "Image1" 헤더가 생성 되면서 값이 저장됩니다.   

파이썬 코드 "for item in items:" 에서 items가 정의되지 않았다는 오류가 발생합니다. 또 다른 문제로는 강의와는 달리 아래 코드를 드래그앤드롭으로 가져오지 못합니다.(맥사용자)# 2) ID 추가merged["ID"] = _('IMG - 시트행 가져오기').first().json.ID

 1) Basic LLM Chain 2) Structured Output Parser 강이 내용에서와 같이 1), 2)화면을 설정하고 1) 화면에서 "Execute step" 실행시 "Model output doesn't fit required format" 오류가 발생합니다.해결시도1) 창을 닫고 overview로 진입후에 재시도해도 동일한 결과 입니다.해결시도2) 1)번화면에서 "Output" 결과의 json 구조가 "output" 속성부터 정의되져 있어 2)번 화면에서 items위에 "output" 속성을 추가하고 재시도 하였으나 오류는 동일하게 발생하고 결과는 output위에 output이 하나 더 생기는 결과가 나옴.구글 시트 Image Prompt는 아래와 같이 정의되어져 있으나 결과는 다르게 나옵니다.Return ONLY a JSON object, no markdown, no code fences.Schema:{ "items": [ { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" }, { "text": "string" } ]}이슈가 해결되지 않아 해결 방법에 대해 문의 드립니다.  

120 페이지 코드 보면 created_at 코드가class OAuthAccount 코드하고 들여 쓰기 레벨이 같은데 맞는건가요?

프로그램쪽은 완전 초보입니다. 열심히 배워보려고 합니다. 자료 부탁드릴게요.kmax77@naver.com

구글시트에서 데이터 가져오는데 오류가 뜨네요 실행을 누르면 "전송할값에 아래 최소한개의 값을 입력해야합니다" 라는 메시지가 뜨는데 이유가 뭘까요?