안녕하세요. 좋은 강의를 잘 들었습니다.[LangGraph를 활용한 AI Agent 개발] 강의를 이어서 수강하려고 하는데 할인 쿠폰 링크에 들어가보니 유효기간이 끝났다고 하는데, 할인 받을 수 있는 방법은 없는건가요? 확인 부탁 드립니다.🤖

저는 QA시스템을 원해서 강의 구매를 했는데(왜냐면,, 제목도 이미지도 모두 QA라고 적혀있어서..)실제 강의를 들어보니까 Q&A시스템 만들기라고 되어있더라구요,,그래서 너무 당황해서 본문이랑 제목 다 읽어보니까 QA랑 Q&A 용어가 혼재되어 적혀있는거같은데Q&A시스템이라고 제목이랑 이미지 본문 내용이 수정되어야할 것 같습니다.. 저는 QA시스템이 궁금했던거거든여.. ㅠ

 Gradio ChatInterface로 PDF 챗봇 애플리케이션 구현 (실습)강의에서 작성하신 코드를 그대로 똑같이 적용해서 돌렸는데 이런 에러가 뜨네요.TypeError: argument of type 'bool' is not iterableERROR: Exception in ASGI applicationdemo = gr.ChatInterface(fn=process_pdf_and_answer, additional_inputs=[ PDF(label="Upload PDF file"), gr.Number(label="Chunk Size", value=1000), gr.Number(label="Chunk Overlap", value=200), gr.Dropdown(["cosine", "l2"], label="similarity metric", value="cosine"), gr.Slider(label="Temperature", minimum=0, maximum=2, step=0.1, value=0.0), ], )   gradio launch 시 additional_inputs에 PDF를 제외하면 launch가 되는데, PDF를 포함하니까 위의 에러가 뜨면서 launch 자체가 안 돼요.gradio document를 봐도 이해가 잘 안 돼서요..코드를 어떻게 수정하면 될까요?

sLLM을 설명을 주었는데, 내용은 SLM으로 보입니다. 다른 강의 자료를 보면 SLM과 sLLM를 구분하여 설명하고 있는데, 강의 내용은 sLLM 이 아닌 SLM으로 보입니다. 어떤 내용이 맞는지 확인 부탁드립니다.

강사님 RAG와 MCP의 차이가 조금 헷갈립니다!

안녕하세요.이번에 회사 내부에서 AI Agent를 도입 예정인데요.회사 DB는 대부분 postgresql로 구성되어 있는데, postgresql에서 pgvector 벡터 데이터베이스를 제공하더라고요?사용해도 성능이 괜찮을지.. 혹시 경험이 있을지 궁금해서요. 혹시 주위분들에게 들은 거라도 있으신지 ㅠ 

소득세법 을 최신파일로 다운받고 똑같이 했는데(물론 다른 결과가 나오는게 정상이지만), 좀 다르게 나오네요. 실습파일을 올려주시면 좋을 거 같아요.(1년저니라 다를수도)  " 결과"연봉 5천만원인 직장인의 소득세 계산은 복잡하며, 여러 단계에 걸쳐 이루어집니다. 기본적으로 근로소득공제, 인적공제, 추가공제 등을 통해 과세표준을 구하고, 이에 소득세율을 적용하여 산출세액을 계산합니다. 이후 다양한 세액공제를 적용하여 최종 납부할 세액을 산출하게 됩니다. 구체적인 계산은 다음과 같습니다. 1. 근로소득공제: - 연봉 5천만원에 대한 근로소득공제를 적용합니다. 공제액이 2천만원을 초과하는 경우에는 2천만원을 공제합니다. 따라서 근로소득공제액은 2천만원입니다. 2. 과세표준 계산: - 과세표준 = 총급여 - 근로소득공제 - 기타 필요경비(기본공제, 추가공제 등) - 기본공제는 연 150만원입니다. (단일 거주자로 가정) - 과세표준 = 5천만원 - 2천만원 - 150만원 = 2,850만원 3. 세율 적용: - 과세표준 구간별로 소득세율이 다르게 적용됩니다. (예: 2,850만원일 경우 소득세율은 일반적으로 \[단순한 설명을 위해 특정 세율로 계산\]) - 실제 세율 적용 과정은 복잡하며, 과세표준 구간에 따른 누진세율을 반영하여 정확하게 계산해야 합니다. 4. 세액공제 등: - 연금보험료공제 등 다른 공제항목들이 있으면 추가로 반영합니다. 이외에도 세금 계산 시 다양하고 복잡한 규정들이 많으므로, 정확한 세금 계산을 위해 세무사 등 전문가의 도움을 받는 것이 좋습니다. 개인의 소득구조, 부양가족, 제출 가능한 증빙자료 등에 따라 최종 세액은 크게 달라질 수 있습니다.

from dotenv import load_dotenvload_dotenv() 전단계 모두 설치 다되었는데요위 코드 실행하면 False가 나옵니다. ㅠㅠ 

강사님 안녕하세요! 지난번 알려주신 구글 시트 로그 적재 팁 덕분에 챗봇 로그가 잘 쌓이고 있습니다. 감사합니다.이렇게 수집된 [피드백 데이터]*를 활용해 챗봇 성능을 높이려 하는데, 아래 방식으로 구현해도 괜찮을지 의견 여쭙니다! (*데이터 내용: 사용자질문/챗봇답변/평가(좋아요, 싫어요)/답변개선방향)[현재 고민] 피드백 받은 답변개선방향(ex. 챗봇 답변이 ~~식으로 되어야 합니다)을 실시간 프롬프트에 반영하자니 케이스도 많고, 답변 속도도 저하될 것 같아서, 아예 [피드백 데이터]에서 답변을 잘하지 못한 질문에 대한 [정답 답변]을 만들어서 우선 검색하는 방식을 고려 중입니다.[고려 중인 로직]QA데이터셋(정답지): 사용자 질문과 정답 답변(담당팀 검수 답변) 간 유사도 비교분기 처리(Threshold):유사도 0.9 이상: QA 데이터의 답변을 즉시 반환 (LLM 생성 X)유사도 0.9 미만: 기존 RAG 프로세스 (문서 검색 -> LLM 답변 생성) [문의 사항]방법론 검증: 위와 같이 임계값(Threshold 0.9)을 임의로 정하고 정답지 검색을 앞단에 배치하는 방식이 실무적으로 괜찮은 접근일까요?대안 문의: 일반적으로 현업에서 피드백(Human Feedback) 데이터를 RAG에 반영하여 정확도를 높일 때 사용하는 더 나은 방법이 있을까요?바쁘시겠지만 짧게라도 조언 주시면 큰 도움이 될 것 같습니다! 참고로 저는 비개발자입니다!

안녕하세요 강사님.3.7 강의에서 도구를 가진 에이전트들을 사용해 Supervisor로 멀티 에이전트를 구현하셨는데, stock price를 가져오는 것과 같은 부분은 꼭 에이전트가 아니여도 될 것 같은데 Supervisor로 멀티 에이전트를 만들 때 단순 도구로 사용하는 것 보다 도구를 가진 에이전트로 사용하는 것이 더 좋아서 이렇게 구현하신건지 궁금합니다!

교재에 작성된 노션URL로 이동이 안됩니다

인강 같은 경우에는 녹음하기가 불편한데 저같은 경우 Y잭을 연결해서 하는 듣고 하나는 스마트폰에 가까이 대서 녹음하는데 이러면 소리를 크게해야해서 조용히 인강을 듣는 것을 선호하는 저에게는 귀만아프고 불편하기만하는데 다른 방법이 있나요?

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.

 강의 제작해주셨을 때는 gemini flash 기본 모델 버전이 2.0 이었던거 같은데 2.5로 최근에 업데이트가 된 거 같네요. webClient 요청 uri에서도 버전을 2.5로 명시를 해줘야 정상적으로 요청 응답이 오는데 다른 분들 참고하시면 좋을 거 같아 올려봅니다.

안녕하세요! LangChain 관련 강의를 수강하고 있습니다.다름이 아니라 응답 속도에 관해서 질문드리고싶은데요.LLM(e.g., OpenAI)에 입력(질문)한다.OpenAI의 API Call이 수행된다.OpenAI에서 응답이 BE로 전달된다.이 순서가 될텐데. 이 때, 강의를 보면 AIMessage가 금방 도출이 되는데. 질문의 길이가 길고, 전문적이게 된다면 응답의 속도가 느려지는건지 궁금합니다.

안녕하세요좋은 강의 감사드립니다. 강의에서 이해가 안되는 부분이 생겨 질문드립니다. 2.4 답변을 검증하는 self rag 에서, hallucination을 판단하는 부분에 대한 질문입니다. node가 hallucination을 잘 판단하지 못하자, 강의에서는 크게 3가지 조치를 취하셨는데요hallucination prompt 직접 작성hallucination_llm의 temperature = 0 으로 설정generate_llm의 max_completion_tokens를 100, 50 으로 감소근데 저는 강의대로 따라해도, 계속 hallucinated, not hallucinated가 번갈아가면서 나오더라고요. max_completion_tokens을 100 --> 70, 50으로 감소시켜도, test하는 셀을 여러번 돌리면 hallucinated, not hallucinated가 번갈아가면서 나옵니다. 답변 내용을 보면, 저의 answer는 5천만원에 대한 소득세를 624만원으로 잘 계산을 하는데 check_hallucination만 판단을 잘 못하는것 같았습니다. 답변을 "소득세는 624만원입니다." 이런 식으로만 짧게 대답을 하다보니, hallucination에 대한 판단을 잘 못하는것 같다는 느낌을 받았습니다. 그래서 chatgpt의 도움을 받아서 아래와 같이 수정을 하니 hallucination에 대한 판단은 일관되게 not hallucinated로 판단하더라고요. generate_llm의 max_completion_tokens를 200, 300 정도로 증가generate_prompt를 직접 작성하면서, 작성할때 답변에 대한 근거도 같이 제시하라고 지시아마도 답변에 대한 근거가 같이 제시되면서 hallucination에 대한 판단에 도움을 준 것 같습니다. 그런데 문제가 있습니다 ㅠ 소득세 계산을 잘 못합니다. 수업 코드로 하면 소득세 계산은 624만원으로 매번 잘 계산을 하지만, 이렇게 바꾸는 경우 소득세 계산이 맞을때도 있고 틀릴때도 있습니다. 그럼 현실에서는  max_completion_tokens 을 150, 100 이렇게 조절해가면서 중간의 타협점?을 찾는 것이 방법인지요? 아니면 제 방법이 틀린 것인지, 다른 방법이 있는 것인지 코멘트 해주시면 감사하겠습니다. 

앞 텍스트들로 다음 단어 하나를 예측한다고 했는데, 왜 슬라이딩 윈도에서는 입력과 타깃이 겹쳐져있는건가요?또한 앞 텍스트부터 누적한 다음, 타깃 한 단어만 예측하는 것으로 이해했습니다. 왜 4개씩 나누는 것인지 궁금합니다.왜 갑자기 슬라이딩 윈도우로 넘어간것인지 그 중간단계가 이해되지 않습니다. 

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사드립니다. llm, agent 등을 처음 접하는데, 선생님 강의 덕분에 수월하게? 진입할 수 있었습니다. 복습은 정말 많이 해야할 것 같지만요 ㅎㅎ 수업 후반부에 eval 관련 후속강의 언급을 하셨는데, 혹시 언제쯤 출시 예정이신가요?

from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain이 부분에서 에러가 납니다TypeError: Fields of type "<class 'langchain_core.runnables.base.Runnable'>" are not supported., 

안녕하세요. LLM 챌린지만 신경쓰다가 <대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>와 <머신러닝, 핵심만 빠르게!>의 쿠폰 등록을 놓치고 말았습니다. 바보같은 실수네요. 다시 등록을 해주실 수 있으실까요? 감사합니다.