안녕하세요. 우선 Claude 가 되지 않는데 영상 시청으로 마무리하였습니다. 양질의 컨텐츠를 제공해주셔서 감사합니다. 강의를 듣고 제가 질문드리고 싶은 몇가지가 있습니다. 저는 비전공자로서 어플을 개발해보고 싶습니다. 이 경우 제가 프롬프트를 복붙할 수는 있지만 하나도 이해를 못했는데, 이 프롬프트는 비전공자는 어떻게 어디에서 가져올 수 있나요 ? 예를 들어서 제 요구사항을 Gemini 에 부탁하고 그걸 Gemini 가 Claude 에 맞게 변형해주면 그걸 그대로 복붙만 하면 되는건가요? 강의에서는 GPT 를 사용한다고 하셨는데, GPT 랑 Gemini 둘중 무엇을 이용해도 상관이 없을까요 ? 그리고비전공자가 어플을 개발한다고 해도 간단한 어플만 개발이 가능할까요? 아니면 나름 정말 배포해도 될만한 어플도 비전공자가 프롬프트만을 이용해서도 충분히 가능할까요 ? 몇몇 제 친구는 비전공자한테는 Cursor AI 가 더 나을 수 있다고 하는데, 어떻게 생각하시는지 궁금합니다. 요즘 개발자분들 이야기들어보면 클로드가 커서를 잡아먹을 정도로 성장했다는 이야기를 볼 수 있었습니다. 4. 강의를 듣고 느낀 점은 제가 프롬프트를 정교하게 잘 쓸 수 있고, 만약에 개발 과정에서 발생하는 틀리거나 해결해야하는 부분들을 이해할 수 있을까 라는 생각을 하고 있는데, 충분히 비전공자도 해결 가능한지 궁금합니다. 예를 들어 저는 Thymeleaf 나 signup.html 이런 용어 조차 친숙하지 않습니다.
안녕하세요. 이미 나와 있는 글들을 참고는 했습니다. 따라서 해 보았지만 딱히 변경이 안되네요. 제 경우 지금 mcp 부분이 안보이네요. 이부분이 제일 시작 부분 같은데요. 일단 강의 내용대로 설정은 다 한 상태인데요 이상히 변경이 안되네요. 강의를 완강 할수 있도록 부디 도와 주십시요. 감사합니다.
안녕하세요. 강의 듣던 도중에 궁금한 점이 있어 질문드립니다! 현재 zerox로 gpt-4o-mini를 이용하여 pdf -> md로 변환하는 과정에서 Rate limit 에러가 나서 임의로 concurrency = 2로 변경하여 진행하였습니다. (속도는 36분 걸렸습니다.) 이때 input token이 강사님보다 한자리수 많이 나오는데, 제가 건드린 게 concurrency 밖에 없어서요. concurrency 값과 input token 사이에 어떤 연관관계가 있는지 아실까하여 질문드립니다...!!! 저는 병렬처리에 관한 값이라고 생각하고 숫자를 줄여 rate를 내린다는 생각으로 concurrency 값을 조정했는데(프롬프트는 동일하고 병렬적으로 수행하는 프로세스의 수만 줄어든다고 생각했습니다.), 뭔가 프롬프트의 양이 늘어난 걸 보면 한번에 변환 요청하는 페이지수? 같기도 하다는 생각이 듭니다...
InvalidUpdateError: At key 'tax_deduction': Can receive only one value per step. Use an Annotated key to handle multiple values. For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/INVALID_CONCURRENT_GRAPH_UPDATE Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings... graph를 최종 실행하니 에러가 발생하네요 여러 노드가 한가지 값을 바꾸려고 한다는 얘기 같은데 langgraph 0.6.3 langgraph-checkpoint 2.1.1 langgraph-prebuilt 0.6.3 langgraph-sdk 0.2.0 제 랭그래프에서 지원이 안되는걸까요 ?
429 Client Error: Too Many Requests for url: https://query2.finance.yahoo.com/v10/finance/quoteSummary/SNOW?modules=secFilings&corsDomain=finance.yahoo.com&formatted=false&symbol=SNOW&crumb=Edge%3A+Too+Many+Requests 안녕하세요 강사님, 현재 3.7 Multi agent 강의 듣고 따라하고 있는데, yfinance 로 agent 를 통해 필요한 정보를 받아오도록 시키면 위와 같은 문제가 뜹니다. 확인해보니 url request를 단기간에 너무 많이 하는게 원인인것 같다는데, Agent를 통해 tool로 알아서 호출 하는 방식이니 횟수를 제한하거나 할 방법이 없습니다. 혹시 어떻게 해결해야 할지 아시면 해결책을 제시해주시면 감사하겠습니다.
지금 위와 같은 문제가 발생하고 있는데 node, nvm 모두 가장 최신 버전 하나만 있고 인텔리제이 claude또한 가장 최신 버전인데 같은 오류가 생기는 이유를 모르겠습니다.. 다른 글을 읽으며 node 버전과 다른 버전들을 파일들 모두 확인 결과 가장 최신 버전 하나만 존재하는데 안되는 이유가 뭔지 모르겠습니다...!
안녕하세요 강사님, 강의 잘 듣고 있습니다. 개발 병행하면서 강의 수강 중인데, 끝까지 다 듣지 못한 점 미리 양해드립니다. LangGraph 공식 문서를 보면, Graph의 상태 스키마를 정의할 때 Pydantic의 BaseModel 보다 TypedDict 나 dataclass 를 사용하는 걸 더 권장하는 것처럼 보입니다. 강사님께서도 강의에서 주로 TypedDict 를 쓰시는 걸 확인했습니다. 그런데 개발을 하다 보니, TypedDict 는 런타임 유효성 검사나 구조화 파싱 기능이 없어서 LLM 응답이 해당 스키마에 맞게 출력되었는지 보장할 수 없는 점 이 불편하게 느껴졌습니다. 예를 들어, PydanticOutputParser(pydantic_object=MyModel) 처럼 출력 형식을 강제할 수 있는 기능은 TypedDict 에는 없어서, 결국 출력 파싱이 명확하지 않거나 "```json ... ```" 처럼 마크다운이 붙는 문제도 자주 발생합니다. 물론 TypedDict 는 속도 면에서 이점이 있고 LangGraph state로는 잘 어울린다는 것도 알고 있지만, 이런 이유 때문에 결국 스키마를 TypedDict 와 Pydantic 두 번 정의해야 하는 상황 이 종종 생깁니다. 그래서 질문드리고 싶은 건 다음과 같습니다: 하나의 스키마 정의만으로 상태 관리와 LLM 출력 파싱까지 모두 깔끔하게 처리하는 더 좋은 방법은 없을까요? 혹은 실무에서는 이런 문제를 보통 어떻게 해결하고 계신지도 궁금합니다. 감사합니다!
안녕하세요 강의 수강 중 궁금한 것이 생겨서 질문 드립니다. 강의에서 Claude에게 우리 로컬에 있는 스프링(인텔리제이) 파일 구조를 묻고 Claude는 권한을 물은 뒤 구조를 분석해줬는데 여기에서 Claude에도 제트브레인 관련 플러그인(JSON 파일)을 설정해주어서 Claude에게 질문을 했을 때 Claude MCP 서버가 제트브레인 MCP로 요청을 해서 내용을 받은 것이라고 이해했고 제트브레인 MCP 서버는 강의에서 인텔리제이에 MCP 서버 플러그인을 설치해서 내 로컬의 파일 구조를 상호작용을 통해 알 수 있을 거라고 추측하고 있는데(맞게 이해했는 지는 잘 모르겠네요ㅎ..) 그러면 제트브레인의 MCP는 Claude MCP 서버가 주는 요청이 내 로컬의 인텔리제이 IDE의 내용이라는 것을 어떻게 알 수 있는 걸까요? 강의 내용과는 무관할 수 있는데 궁금해서 질문 남깁니다. 감사합니다!
workflow.add_edge(START, "note1") workflow.add_edge(START, "note2") workflow.add_edge(START, "note3") 이렇게 해두면, 어떤 설정을 따로 안해도 note1,2,3이 동시에 실행되나요? note1 먼저 하고 note2 하고 그다음 note3이 되는게 아니죠? 그러면 병렬이 아니니까
안녕하세요. uv sync 로 커서에서 실행을 했는데요. 화면에서와 달리 google폴더도 없고, .env 파일도 없습니다. 2.5 웹 검색을 지원하는 Corrective RAG 에서 코드 실행중인데요. from dotenv import load_dotenv load_dotenv() 여기서부터 false 가 뜨고요 바로 밑 코드부터 에러가 뜹니다. --------------------------------------------------------------------------- OpenAIError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 4 1 from langchain_chroma import Chroma 2 from langchain_openai import OpenAIEmbeddings ----> 4 embedding_function = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large') 6 vector_store = Chroma( 7 embedding_function=embedding_function, 8 collection_name = 'income_tax_collection', 9 persist_directory = './income_tax_collection' 10 ) 11 retriever = vector_ store.as _retriever(search_kwargs={'k': 3}) [... skipping hidden 1 frame] File c:\Users\LGCNS\inflearn-langgraph-agent\.venv\Lib\site-packages\langchain_openai\embeddings\base.py:338, in OpenAIEmbeddings.validate_environment(self) 336 self.http_client = httpx.Client(proxy=self.openai_proxy) 337 sync_specific = {"http_client": self.http_client} --> 338 self.client = openai.OpenAI(**client_params, **sync_specific).embeddings # type: ignore[arg-type] 339 if not self.async_client: 340 if self.openai_proxy and not self.http_async_client: File c:\Users\LGCNS\inflearn-langgraph-agent\.venv\Lib\site-packages\openai\_client.py:110, in OpenAI.__init__(self, api_key, organization, project, base_url, websocket_base_url, timeout, max_retries, default_headers, default_query, http_client, strict response_validation) 108 api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY") 109 if api_key is None: --> 110 raise OpenAIError( 111 "The api_key client option must be set either by passing api_key to the client or by setting the OPENAI_API_KEY environment variable" 112 ) 113 self.api_key = api_key 115 if organization is None: OpenAIError: The api_key client option must be set either by passing api_key to the client or by setting the OPENAI_API_KEY environment variable 찾아보니 OPENAI_API_KEY가 없어서 뜨는 에러 같은데 어떻게 설정하면 되나요?
