176만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
OpenAI를 활용한 나만의 AI 에이전트 만들기 (Agent Builder, GPT-5, Chatkit, Cloudflare, MCP, Fine Tuning, CoT 등)
No deployments found 라고 뜨는데, 회사 노트북으로 듣기 때문에 보안상 Smithery 사이트 접근이 잘 안되서 그러는 걸까요?
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
섹션2. LangChain의 주요RAG 컴포넌트 소개 과정에서 다음과 같은 메세지와 함께 진행되지 않습니다. 해결 부탁드립니다. "압축파일이 잘 해제되지 않을 때는 반디집 또는 알집 같은 압축 프로그램을 사용해보시기 바랍니다. 문제가 계속 발생할 경우에는 질문 게시판에 남겨주세요."
미해결
AI Agent 개발을 위한 모든 지식 [얼리버드]
학습 자료가 노션으로 제공된다고 본것 같은데, 어떻게 볼 수 있나요?
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
from langchain_core.messages import HumanMessage query = '집이 15억일때 종합부동산세를 계산해주세요' for chunk in graph.stream({"messages": [HumanMessage(query)]}, stream_mode='values'): chunk['messages'][-1].pretty_print() from langchain_core.tools import create_retriever_tool from pinecone import Pinecone from langchain_openai import OpenAIEmbeddings import dotenv from langchain_pinecone import PineconeVectorStore dotenv.load_dotenv() index_name = "real-estate-tax" embeddings = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large') vectorstore = PineconeVectorStore(index_name=index_name, embedding=embeddings) retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={'k':5}) retriever_tool = create_retriever_tool(retriever= retriever, name="real_estate_tax_retriever", description="Contains information about real estate tax. if you have any questions about real estate tax, use this tool.") ================================ Human Message ================================= 집이 15억일때 종합부동산세를 계산해주세요 ================================== Ai Message ================================== Tool Calls: real_estate_tax_retriever (call_LiPlj4OGqlAzP2PsssaZTVsc) Call ID: call_LiPlj4OGqlAzP2PsssaZTVsc Args: query: 15억 종합부동산세 ================================= Tool Message ================================= Name: real_estate_tax_retriever 납세의무자가 3주택 이상을 소유한 경우 | 과세표준 | 세율 | | ------------------- | -------------------------------------------------------------------- | | 3억원 이하 | 1천분의 5 | | 3억원 초과 6억원 이하 | 150만원+(3억 원을 초과하는 금액의 1천분의 7) | | 6억원 초과 12억원 이하 | 360만원+(6억원을 초과하는 금액의 1천분의 10) | | 12억원 초과 25억원 이하 | 960만원+(12억원을 초과하는 금액의 20) | | 25억원 초과 50억원 이하 | 3천 560만원+(25억원을 초과하는 금액의 30) | | 50억원 초과 94억원 이하 | 1억 1천60만원+(50억원을 초과하는 금액의 40) | | 94억원 초과 | 2억 8천 660만원+(94억원을 초과하는 금액의 1천분의 50) | ``` --- [Section: Page 4-6] --- ... - 9,600,000 + 600,000 = 10,200,000 따라서, 15억 원의 집에 대한 종합부동산세는 1,020만 원 입니다. 안녕하세요, 선생님 강의 마지막 쯤 create_retriever_tool 부분에서 강의 대로 쭉 그대로 진행했는데 이 tool 이 pdf 에서 병렬로 자료를 검색해서 가져오지 못하고 ( 과세표준, 공정시장가액비율, 1세대 1주택 여부 등) 오직 종합부동산세 표 '한개만' 가져옵니다. 왜 여러 정보를 검색을 못할까요...?ㅠ -------------gemini 검색결과입니다------- 병렬 리트리빙 부재: create_retriever_tool 은 기본적으로 "질문 1개 -> 검색 1번" 구조입니다. AI가 스스로 "세율도 모르고, 공정시장가액비율도 모르네? 추가로 검색해야지!"라고 생각하게 만드는 추론(Reasoning) 루프 가 약한 상태입니다 AI의 오판: 리트리버가 준 결과물(제8항 세대 정의, 제9항 공시가격 정의 등)은 실제 계산에 필요한 세율표나 공정시장가액비율 이 아닌, 용어 정리 수준의 파편화된 정보였습니다. 그런데 AI는 이 정보를 보고 "아, 더 이상 찾을 게 없나 보다" 혹은 "내가 아는 지식으로 대충 계산해야지"라고 판단하고 1560만원이라는 (부정확할 확률이 높은) 결론을 내버린 것입니다.
해결됨
OpenAI를 활용한 나만의 AI 에이전트 만들기 (Agent Builder, GPT-5, Chatkit, Cloudflare, MCP, Fine Tuning, CoT 등)
안녕하세요. Cloudflare를 이용해 앱 배포를 진행하던 중, 강의 영상에서 안내된 과정과 현재 Cloudflare의 인터페이스 및 설정 방법이 달라진 것을 확인했습니다. 그 과정에서 생성 및 배포를 진행할 때 지속적으로 빌드 실패가 발생하고 있습니다. 특히 최근 업데이트로 인해 "Worker 생성" 관련 버튼과 설정 방식이 변경된 것으로 보이며 , 이전에는 확인할 수 있었던 빌드 명령(Build Command) 설정이 현재는 "선택 사항"으로 표시되어 정확한 설정 방법을 파악하기 어려운 상황입니다. 최신화된 Cloudflare 환경에서는 어떤 방식으로 생성 및 배포 과정을 진행해야 하는지 안내해 주시면 감사하겠습니다. 감사합니다.
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의 수강 중 중간중간에 일이 생겨 이제서야 빠르게 복습하고 다시 수강하고 있는 수강생입니다. 저는 강의에서 사용되었던 코드를 실행했을 때, 평가 실행 시 "KeyError" 오류가 발생되었습니다. 많은 분들께서 따라하는 과정에서 저와 같은 오류를 마주하고 Langsmith Docs를 열어보셨을 것 같습니다. 다만 강의에서 다루는 코드와 현재 시점에 Langsmith Docs에 작성된 튜토리얼 코드는 많은 부분이 변경되었기에 현재 시점의 Langsmith Docs에서 다루는 LLM Evaluator 구현 시 포인트와 함께 Upstage를 사용한 방법을 정리하여 공유드리려합니다. 참고로 현재 시점의 Langsmith Docs는 아래 링크의 문서이며, 이하 설명에서는 Langsmith Docs를 Docs로 부르겠습니다. https://docs.langchain.com/langsmith/evaluate-rag-tutorial 1. Evaluator 종류 - 현재 Doc에서는 다음과 같은 평가 지표에 대한 예시를 제공하고 있습니다. 1) 정확성(Correctness): LLM의 답변이 실제 답변과 얼마나 유사하고 정확한지 측정 2) 관련성(Relevance): LLM의 답변이 사용자의 질문과 얼마나 관련있는지 측정 3) 근거성(Groundedness): LLM의 답변이 검색된 데이터의 맥락과 얼마나 일치하는지 측정 4) 검색 관련성(Retrieval relevance): 입력된 질문과 검색된 데이터는 얼마나 관련있는지 측정 2. 데이터 셋 형식 변경 - 현재의 Docs에서는 다음과 같은 데이터 셋 형식을 사용하고 있습니다. # Define the examples for the dataset examples = [ { "inputs": {"question": "How does the ReAct agent use self-reflection? "}, "outputs": {"answer": "ReAct integrates reasoning and acting, performing actions - such tools like Wikipedia search API - and then observing / reasoning about the tool outputs."}, }, ... ] - 따라서 강의에서 제공된 데이터 셋을 다음과 같이 변경할 수 있습니다. Docs의 Evaluator에서는 'contexts' 를 사용하진 않는 것 같지만 기존 데이터 셋의 내용에 맞추어 수정한 점은 참고바랍니다. examples = [ { "inputs": {"question": "제1조에 따른 소득세법의 목적은 무엇인가요?"}, "outputs": {"answer": "소득세법의 목적은 소득의 성격과 납세자의 부담능력에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지하는 것입니다."}, "metadata": {"contexts": "제1조(목적) 이 법은 개인의 소득에 대하여 소득의 성격과 납세자의 부담능력 등에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지함을 목적으로 한다."}, }, ... ] 3. Upstage Model을 사용하는 방법 - 현재의 Docs에서는 각 단계에서 LLM을 선언하는 부분에서 다음과 같이 'ChatOpenAI()' 함수를 사용하고 있습니다. # Rag-Bot from langchain_openai import ChatOpenAI ... llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=1) # Evaluators grader_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=0).with_structured_output( ... ) - 따라서 다음과 같이 'ChatUpstage' 라이브러리를 import한 후, 'ChatOpenAI()' 함수를 사용하는 부분을 'ChatUpstage()' 함수로 변경해주면 됩니다. 'Rag-Bot' 코드를 작성하는 셀에서 'ChatUpstage' 라이브러리를 import한다면 이하 코드에서는 일일이 import하지 않아도 되며, 'ChatOpenAI()' 함수에서 사용하던 'temperature=1' 인자는 제거해도 무방했습니다. # Rag-Bot from langchain_upstage import ChatUpstage ... llm = ChatUpstage(model="solar-pro3") # Evaluators grader_llm = ChatUpstage(model="solar-pro3").with_structured_output( ... ) 제가 수정한 전체 코드, 코드별 설명과 변경된 데이터 셋 파일은 아래 링크에 업로드해두었으며, 참고하시면 좋을 것 같습니다. https://github.com/C0deH4ter/llm-application/tree/main/5.1%20Upstage%20Challenge
미해결
AI Agent with LangGraph version 1 기초부터 고급까지
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 강의를 들었는데 잘 이해가 안되는데요. react agent랑 이전에 설명한 tool여러개 붙인 agent랑 구분이 잘 안되는데 무슨 차이가 있길래 react agent라고 하는 걸까요? reasoning_effort="high", # 논리성 강화 이 부분이 그런걸 하는 것인가요?
미해결
에이전트 개발, 어렵다고요? Microsoft랑 하면 쉽습니다!
안녕하세요. 내용은 참 좋은데, 녹음이 아쉽습니다. 삐하는 고음 노이즈가 있어서 이어폰끼고 오래 들을 수 없네요. 녹음된 부분에서 노이즈만 제거처리해서 영상 다시 올려주시면 좋겠습니다. 마이크로소프트의 이름으로 올라온 자료에 노이즈가 있다니... 아쉽네요.
해결됨
AI 기반 실전 보안 실습 : 취약점 탐지부터 LLM 탈옥까지
사전 학습자료 VM등은 어디서 받나요?
미해결
노코드 자동화 입문부터 실전까지: n8n 완전정복 (한국 최초 n8n 앰버서더 직강)
문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 claude.desktop.config.json을 다음과 같이 저장하고 claude를 실행했을 때 아래와 같은 오류가 계속 발생합니다. gpt를 통해 질문했을 때 { "mcpServers": { "n8n": { "command": "npx", "args": [ "mcp-remote", "https://ddangkong.app.n8n.cloud/mcp/MCP" ] } } } 와 같이 수정하라고 알려줬지만 똑같은 오류 메세지가 뜹니다. url 뒤에 /sse를 붙여도 해결이 안되는데 어떻게 해야할까요? 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 n8n 설치 정보 안내 n8n 버전: 데이터베이스 종류 (기본값: SQLite): n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main): n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):n8n cloud 운영 체제:윈도우 11
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요, RAG강의를 2026년 3월에 수강하고 있습니다. 강의 9에 prompt를 QA해주는 library가 있는데 import가 되지 않아서 질문 남깁니다. 제가 코드를 잘못 작성한줄 알고, github에 올려주신 코드를 사용해도 error가 발생하는데, 확인 부탁드리겠습니다. 감사합니다. --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[12], line 1 ----> 1 from langchain import hub 3 prompt = hub.pull("rlm4/rag-prompt") ImportError : cannot import name 'hub' from 'langchain' (/Users/royjoo/.pyenv/versions/inflearn-llm-application/lib/python3.10/site-packages/langchain/__init__.py) .
미해결
graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의 코드가 담겨있는 github 을 찾고자 합니다. 알려주시면 감사하겠습니다.
미해결
한시간으로 끝내는 LangChain 기본기
답변 주셔서 감사합니다. 답변 내용은 확인하였고, 원글에 제 정보가 있으서 해당 내용은 삭제하였습니다.
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
대표님께서 연락 주셔서 제 연락처 및 본문 내용 지웠습니다. 연락 주셔서 감사합니다.
미해결
대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!
수업 하실 때 활용하시는 강의 자료를 제공 받을 수 있는지 문의 드립니다
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
발생: uv sync 시 패키지 호환문제 발생 ➜ inflearn-langgraph-agent git:(main) uv sync Resolved 233 packages in 3ms error: Distribution onnxruntime==1.20.1 @ registry+https://pypi.org/simple can't be installed because it doesn't have a source distribution or wheel for the current platform hint: You're using CPython 3.14 cp314 ), but onnxruntime (v1.20.1) only has wheels with the following Python ABI tags: cp313 , cp313t requires-python = "==3.13" 으로 3.13 버전 고정했더니 문제없이 설치되었습니다.
미해결
1시간 만에 완성하는 사내 문서 AI 챗봇 - RAG와 LangChain으로 (feat. 소스코드 제공)
안녕하세요. Google Gravity 로그인이 되지 않습니다. 반복적으로 구글 로그인 화면만 나오는데 혹시 원인과 해결 방안 안내 가능할까요?
해결됨
OpenAI를 활용한 나만의 AI 에이전트 만들기 (Agent Builder, GPT-5, Chatkit, Cloudflare, MCP, Fine Tuning, CoT 등)
3강의 1:44 쯤에 설문 조사 링크 제출했는데 작성한 이메일에 초대 메일이 안옵니다. 조치 부탁드립니다.
해결됨
#1 OpenClaw: 나만의 AI 비서 만들기
"0-6. OpenClaw 설치하고 온보드 세팅하기"에 7:30 강의를 듣고 있는데요. Gateway service check filed: Error ~ 미디어가 없음이라는게 왜 뜨는 건지 그리고 openclaw를 시작하기 위해 openclaw gateway start, openclaw gateway run이라고 입력해야 하는 건 어떤 걸 보고 알수 있나요? 📢 질문을 작성하기 전에 꼭 읽어주세요! 📢 질문 전에 준비할 것 스스로 먼저 확인하기 같은 문제를 겪은 사람이 있는지 인터넷에서 검색해보세요. 대부분의 경우 비슷한 사례를 쉽게 찾을 수 있습니다. 오류와 코드를 다시 한번 점검하기 간단한 실수나 오타가 없는지 확인해보세요. (예: 변수 이름, 함수 호출 방식 등) 문제 상황 정리하기 본인이 겪고 있는 문제를 정확히 이해하고, 어떤 상황에서 발생하는지 메모해보세요. 질문 작성 시 유의할 점 간결하고 명확한 제목 문제를 한눈에 이해할 수 있도록 제목을 작성하세요. ("React에서 상태값 초기화 문제"처럼 구체적으로!) 상황 설명 포함 문제가 발생한 맥락과 이미 시도했던 해결 방법을 간략히 정리해서 알려주세요. 코드 공유 문제가 발생한 코드를 첨부하여 보여주세요. 강의 관련 질문 강의 내용과 관련된 질문이라면 문제가 발생한 강의의 시간이나 챕터를 반드시 적어주세요. 추가 안내사항 답변을 받으면 꼭 확인하고 감사 인사를 남겨주세요. 작은 반응도 답변자에게 큰 동기부여가 됩니다! 질문 게시판에서는 서로를 존중하며 커뮤니케이션해주세요. 강의 외적인 문의(예: 계정 문제, 결제 등)는 고객센터 를 이용해주세요. 여러분의 꼼꼼한 질문이 더욱 빠르고 정확한 답변으로 이어질 수 있습니다. 😊
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
안녕하세요 강사님, 강의 잘 듣고있습니다. 현재 Adaptive RAG 강의를 듣고있는데, 강의에서는 공식 문서에서 Adaptive RAG와 관련된 내용이 있어 그걸 예시로 들어주셨는데 확인해보니 해당 내용이 지금은 공식 문서에 없는 것 같습니다. Adaptive RAG 뿐만 아니라 강사님이 강의했던 내용중 지금은 공식 문서에 없는 내용들이 꽤 많은 것 같은데(Plan-and-Execute는 TodoListMiddleware로 연결되고 ReWOO, Reflection, Reflextion, STORM 등과 같은 내용은 공식 문서에 아예 없습니다..), 이런 내용들은 현재 시점에서는 잘 사용되지 않는 기술들이여서 그런걸까요? 그리고 예제에서 시스템 프롬프트를 항상 영어로 작성하시고 아래 한글로 번역된 내용을 주석으로 써주셨는데, 애초에 프롬프트를 한글로 작성하면 답변 품질에 차이가 많이날까요?
