테마 모바일최적화안됨
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
이 테마가 모바일은 최적화가 안되어있나요? 피시에서는 깔끔하게 나오는데 모바일에서는 엉망입니다..
- docker
- n8n
- 인공지능(ai)
- 프롬프트엔지니어링
- ai-활용-(ax)
173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
이 테마가 모바일은 최적화가 안되어있나요? 피시에서는 깔끔하게 나오는데 모바일에서는 엉망입니다..
해결됨
AI 리터러시: 비전공자를 위한 생성형 AI 입문
자료 중 RAG가 Memory 자료로 확인됩니다.
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
agent(state:AgentState) ->AgentState: messages =state['messages'] summary = state.get('summary',None) if summary: messages =[SystemMessage(content='Here is the summary of the earil er conversation : {summary}')]+messages response = llm_with_tools.invoke(messages) return {'messages':[response]} 안녕하세요 강사님, 강의 재밌게 듣고 있습니다. 수강중 궁금한 사항이 있어 질문 남깁니다. 위와 같이 코드를 알려주셨는데요, 이런 흐름이라면, messages 에 동일한 내용의 SystemMessage가 여러번 들어가게되는 걸까요? 예를 들어 사용자 질의 한개를 처리하는데, agent <-> tool 간의 반복 작업이 3번 있었다면 agent 가 3번 호출될 때마다 messages 리스트 앞에 동일한 SystemMessage 객체가 중복되어 붙을거 같아서요.
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
python runner unavailable 오류 발생. 버전 내리지않고 python runner 컨테이너 추가 시도. docker-compose, env 파일 수정 docker 재실행 다시 n8n 접속하니 id,name,password 입력 화면이 떠서 기존 정보를 입력. 기존 workflow 가 다 사라졌고 초기화됨. 다른 볼륨을 잡았거나 DB를 잘못 잡고 있는건지 어떻게 된건지 모르겠네요 으앍ㅜ
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
몇번을 다시 설치 해도 강사님과 버전을 맞춰 다시 해봐도 없어지질 않네요. 다른분들 혹시 지금 설치하시는 분들 괜찮으신지요? 하나 틀린건 전 우분투 24.04.3 라이브 서버에 직접 설치하는것 입니다. 서버만 계속 지웠다 이것저것 해보는데 안되네요..ㅜ,ㅜ 지금 마지막으로 서버 버전도 22.04.05 버전으로 다시 설치해보려 합니다.ㅎ
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
안녕하세요~ 강의 정말 재밌게 잘 듣고 있습니다!! 2.7 병렬 처리를 통한 효율 개선 강의의 tax_rate_calculation_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ('system', '''당신은 종합부동산세 계산 전문가입니다. 아래 문서를 참고해서 사용자의 질문에 대한 종합부동산세를 계산해주세요 종합부동산세 세율:{context}'''), ('human', '''과세표준과 사용자가 소지한 주택의 수가 아래와 같을 때 종합부동산세를 계산해주세요 과세표준: {tax_base} 주택 수:{query}''') ]) def calculate_tax_rate(state: AgentState): """ 주어진 state에서 세율을 계산합니다. Args: state (AgentState): 현재 에이전트의 state를 나타내는 객체입니다. Returns: dict: 'answer' 키를 포함하는 새로운 state를 반환합니다. """ # state에서 필요한 정보를 추출합니다. query = state['query'] tax_base = state['tax_base'] # retriever를 사용하여 쿼리를 실행하고 컨텍스트를 얻습니다. context = retriever.invoke(query) # tax_rate_chain을 구성하여 세율을 계산합니다. tax_rate_chain = ( tax_rate_calculation_prompt | llm | StrOutputParser() ) # tax_rate_chain을 사용하여 세율을 계산합니다. tax_rate = tax_rate_chain.invoke({ 'context': context, 'tax_base': tax_base, 'query': query }) # state에서 'answer' 키에 대한 값을 반환합니다. return {'answer': tax_rate} 이 부분에서 들은 궁금증인데요, context 는 과세표준별 세율 구간에 관한 정보를 가져오는 변수인데 왜 query에는 과세표준이 아닌 사용자의 주택 정보를 넣어서 invoke하는 형태인가요?
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
ai agent에 chat model로써 chat gpt로 가시는데 혹시 기존의 gemini를 사용해도 무방할까요?
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
강의 모두 코드 똑같이 돌리고 db만 pinecone 을 사용하였습니다 ! 결과에 강의처럼 answer이 나오지 않는데 원인을 잘 모르겠습니다 ㅜ gpt 에 검색해보면 전체 코드를 꼼꼼히 검토해본 결과, 질문하신 "결과(answer)가 나오지 않는 이유" 는 크게 두 가지입니다. 하나는 데이터가 유실되는 방식의 반환(return) 때문이고, 다른 하나는 무한 루프(Infinite Loop) 가능성 때문입니다. 1. 가장 큰 원인: State 데이터 유실 LangGraph의 각 노드 함수( retrieve , generate , rewrite 등)는 AgentState 를 반환할 때, 기존의 데이터를 포함해서 돌려주어야 합니다. 현재 작성하신 코드를 보면: retrieve 함수: return {'context': docs} (이때 query 가 사라짐) generate 함수: return {'answer': response.content} (이때 query , context 가 모두 사라짐) 이렇게 나오는데 제가 봤을땐 이게 원인은 아닌것같습니다...!
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser dictionary = ['사람과 관련된 표현 -> 거주자'] rewrite_propmt = PromptTemplate.from_template(f"""사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요 사전:{dictionary} 질문: {{query}}""") def rewrite(state: AgentState)->AgentState: query = state['query'] rewrite_chain = rewrite_propmt | llm | StrOutputParser() response = rewrite_chain.invoke({'query': query}) return {'query' : response} # Create a LangSmith API in Settings > API Keys # Make sure API key env var is set: # import os; os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = "<your-api-key>" from langsmith import Client from typing import Literal client = Client() relevance_prompt = client.pull_prompt("langchain-ai/rag-document-relevance") def check_doc_relevance(state: AgentState)-> Literal['generateAnswer','rewrite']: query= state['query'] context= state['context'] relevance_chain = relevance_prompt | llm response = relevance_chain.invoke({'question':query, 'documents': context}) if response['Score'] ==1: return 'generateAnswer' return 'rewrite' graph_builer.add_node('retrieveDoc', retrieveDoc) graph_builer.add_node('generateAnswer', generateAnswer) graph_builer.add_node('rewrite', rewrite) from langgraph.graph import START, END graph_builer.add_edge(START,'retrieveDoc') graph_builer.add_conditional_edges('retrieveDoc', check_doc_relevance) graph_builer.add_edge('rewrite','retrieveDoc') graph_builer.add_edge('generateAnswer', END) graph =graph_builer.compile() from IPython.display import Image, display display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png())) initial_State = {'query' : '연봉 5천만원 세금'} graph.invoke(initial_State) 강사님! 강의랑 똑같이 코드를 작성했는데도 'query: 연봉 5천만원 세금 ' 질문에 대한 답 score가 계속 1이 나와서 rewrite 노드로 이동하지 않습니다. 쿼리자체에 거주자나 사람을 나타내는 표현이 없는데도 문서에서 관련성을 키워드로 찾다보니 키워드가 있기만 해도 결과가 1이 나오네요ㅜㅜㅜ 강사님은 결과가 0이 나와 rewrite를 하고 제가 해볼때는 1이 나오는 이유가 무엇인지 모르겠습니다. {'query': '연봉 5천만원 세금', 'context': [Document(id='15f6746f-4e63-4775-a47e-c72298375620', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='소득세법'), Document(id='a6c9015f-092f-4aa3-819b-e23588bb0a0f', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='소득세법\n하는 자(제119조제9호에 따른 국내원천 부동산등양도소득을 지급하는 거주자 및 비거주자는 제외한다)는 제127조\n에도 불구하고 그 소득을 지급할 때에 다음 각 호의 금액을 그 비거주자의 국내원천소득에 대한 소득세로서 원천징\n수하여 그 원천징수한 날이 속하는 달의 다음 달 10일까지 대통령령으로 정하는 바에 따라 원천징수 관할 세무서,\n한국은행 또는 체신관서에 납부하여야 한다. <개정 2013. 1. 1., 2016. 12. 20., 2018. 12. 31., 2019. 12. 31., 2020. 12.\n29.>\n1. 제119조제1호에 따른 국내원천 이자소득: 다음 각 목의 구분에 따른 금액\n가. 국가·지방자치단체 및 내국법인이 발행하는 채권에서 발생하는 이자소득: 지급금액의 100분의 14\n나. 가목 외의 이자소득: 지급금액의 100분의 20\n2. 제119조제2호에 따른 국내원천 배당소득: 지급금액의 100분의 20\n3. 제119조제4호에 따른 국내원천 선박등임대소득 및 같은 조 제5호(조세조약에 따라 국내원천 사업소득으로 과세\n할 수 있는 소득은 제외한다)에 따른 국내원천 사업소득: 지급금액의 100분의 2\n4. 제119조제6호에 따른 국내원천 인적용역소득: 지급금액의 100분의 20. 다만, 국외에서 제공하는 인적용역 중대\n통령령으로 정하는 용역을 제공함으로써 발생하는 소득이 조세조약에 따라 국내에서 발생하는 것으로 보는 소득\n에 대해서는 그 지급금액의 100분의 3으로 한다.\n5. 제119조제9호에 따른 국내원천 부동산등양도소득: 지급금액의 100분의 10. 다만, 양도한 자산의 취득가액 및 양\n도비용이 확인되는 경우에는 그 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금액과 그 자산의 양도차익의 100분의 20에\n해당하는 금액 중 적은 금액으로 한다.\n6. 제119조제10호에 따른 국내원천 사용료소득: 지급금액의 100분의 20\n7. 제119조제11호에 따른 국내원천 유가증권양도소득: 지급금액(제126조제6항에 해당하는 경우에는 같은 항의 정\n상가격을 말한다. 이하 이 호에서 같다)의 100분의 10. 다만, 제126조제1항제1호에 따라 해당 유가증권의 취득가\n액 및 양도비용이 확인되는 경우에는 그 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금액과 같은 호에 따라 계산한 금액\n의 100분의 20에 해당하는 금액 중 적은 금액으로 한다.\n8. 제119조제12호에 따른 국내원천 기타소득: 다음 각 목의 구분에 따른 금액\n가. 제119조제12호카목의 소득: 지급금액의 100분의 15\n나. 제119조제12호타목의 소득: 다음의 구분에 따른 금액. 다만, 가상자산을 교환하거나 인출하는 경우에는 다음\n의 구분에 상당하는 금액으로서 가상자산 단위로 표시한 대통령령으로 정하는 금액으로 한다.\n1) 제126조제1항제3호에 따라 가상자산의 필요경비가 확인되는 경우: 지급금액의 100분의 10에 해당하는 금\n액과 같은 호에 따라 계산한 금액의 100분의 20에 해당하는 금액 중 적은 금액'), Document(id='5a211886-c6db-4fd5-9e77-a4375dd2ee6d', metadata={'source': './tax_combined_final.txt'}, page_content='5. 공적연금소득에 대해서는 기본세율\n5의2.제20조의3제1항제2호나목 및 다목에 따른 연금계좌 납입액이나 운용실적에 따라 증가된 금액을 연금수령한\n연금소득에 대해서는 다음 각 목의 구분에 따른 세율. 이 경우 각 목의 요건을 동시에 충족하는 때에는 낮은 세율\n을 적용한다.\n가. 연금소득자의 나이에 따른 다음의 세율\n|나이(연금수령일 현재)| 세율 |\n| ----------- | ----------- |\n| 70세 미만 | 100분의 5 |\n| 70세 이상 80세 미만 | 100분의 4 |\n| 80세 이상 | 100분의 3 |\n나. 삭제 <2014. 12. 23.>')], 'answer': AIMessage(content='연봉 5천만원에 대한 세금은 다양한 소득세 항목에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 소득세율은 소득금액에 따라 차등 적용되며, 기본 세율은 5%에서 시작합니다. 정확한 세금액을 계산하기 위해서는 총소득, 공제 항목 등을 고려해야 합니다.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 78, 'prompt_tokens': 1352, 'total_tokens': 1430, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_3683ee3deb', 'id': 'chatcmpl-D2psPuRb1GQcktIDJfUhfjTjYL2CO', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--019c027f-916f-7c82-9b4a-00ba35551ea7-0', tool_calls=[], invalid_tool_calls=[], usage_metadata={'input_tokens': 1352, 'output_tokens': 78, 'total_tokens': 1430, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})} 도와주시면 감사하겠습니다.
해결됨
모르면 야근하는 AI 마케팅 노하우
말씀해주신대로 다 연결 했는데 뭐가 잘못인지 설문 조사후 구글 시트로 답변이 오지 않아요 왜그런건가요?? ㅜ
미해결
한시간으로 끝내는 LangChain 기본기
안녕하세요 강사님 같은 모델 쓰는데 답변이 서울이 아니라 광주로도 잘못 나올 수 있나요??
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
https://new.contabo.com/servers/vps 접속하면 VPS에 아래처럼 나오네요 You have no VPS You have no Virtual Private Server (VPS). To create a new VPS, click the button below. 뭐 추가인증하라는 메일도 없습니다.
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
chatgpt,google image, seedream의 경우 셋팅이 되어있지 않아 테스트용으로 flux-1.1-pro로 변경 후 실행을 하여봤습니다. 이렇게 사진처럼 변경을 했구요 작동을 해보니 flux-1.1pro로 정확히 인식된것을 확인하였음에도 switch에서 더이상 넘어가지 않습니다..ㅠㅠ 뭐 솔직히 기존에 이미지에서 붙여넣은거라 딱히 바꿀것도 없긴한데 왜 이게 제대로 넘어가지 않을까요? 혹여나해서 image쪽 n8n이 잘못되었나 체크해봤음에도 불구하고 그건 문제 없이 정상작동하는 것을 확인하였습니다 ㅠㅜ
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
저는 이렇게 ddns와 포트포워드를 설정하였는데, 이런식으로 설정하는게 맞나요?ㅠㅠ
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
현재 리플리케이트로 이미지생성중인데 혹시 제미나이 이미지 무료로 바꿀려고하면 어떻게해야되나요??
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
나머지는 잘 되는데 갑자기 애러가 발생하고 있습니다. 어제까지는 잘되었는데, 왜 이렇게 된지 궁금합니다.
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
안녕하세요, 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다. RAG 및 LangChain을 공부하는 도중에 기존 리트리버 방식인(dense based)에 더 자세히 공부하기 위해 Hybrid Retriever(e.g. RRF, CC)등을 더 찾아보고 있는데 이부분은 강의에서 따로 안다뤄주는 부분일까요?? 또한 현업에서는 어떤 Retriving 방식을 선호하는지 또한 궁금합니다!
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
2026/01/25 일자, 강의에 있는 전체 웹 검색 옵션이 안보이는데, 저만 그런 걸까요..?
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
버전은 1.123.7버전입니다. 밑에 custom locations에 강의 주신 내용을 입력하고 새로 들어가면 다시 애드 하라고 나옵니다. 입력한 값이 나와야 할것같은데 계속 입력을 해도 같은 증상입니다. 그리고 커넥션 로스트도 해결이 안되네요.ㅜ,ㅜ
해결됨
[VOD] 6주 완성! 개발 실무를 위한 고농축 바이브코딩 (Cursor AI, Figma)
안녕하세요? 수업 잘 듣고 있습니다 혹시 소스 코드랑 수업해주시는 ppt 파일 공유 해주실수 있으신지해서 문의 드립니다.. cursor 결제를 해도 토큰이 한정적이다보니 강의 진도가 안나갑니다 ㅠ..