프롬프트 창에는 완성이 되었다고 나오면서 웹페이지가 열렸는데, 아래와 같은 에러메시지가 뜹니다.열린 창의 제목은 react app이고, 에러의 내용은 아래와 같습니다. Compiled with problems: ERROR in ./src/index.css (./node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ruleSet[1].rules[1].oneOf[5].use[1]!./node_modules/postcss-loader/dist/cjs.js??ruleSet[1].rules[1].oneOf[5].use[2]!./node_modules/source-map-loader/dist/cjs.js!./src/index.css)Module build failed (from ./node_modules/postcss-loader/dist/cjs.js): Error: It looks like you're trying to use tailwindcss directly as a PostCSS plugin. The PostCSS plugin has moved to a separate package, so to continue using Tailwind CSS with PostCSS you'll need to install @tailwindcss/postcss and update your PostCSS configuration. at We (/Users/sean/Desktop/cursor_test/node_modules/tailwindcss/dist/lib.js:35:2121) at LazyResult.runOnRoot (/Users/sean/Desktop/cursor_test/node_modules/postcss/lib/lazy-result.js:361:16) at LazyResult.runAsync (/Users/sean/Desktop/cursor_test/node_modules/postcss/lib/lazy-result.js:290:26) at LazyResult.async (/Users/sean/Desktop/cursor_test/node_modules/postcss/lib/lazy-result.js:192:30) at LazyResult.then (/Users/sean/Desktop/cursor_test/node_modules/postcss/lib/lazy-result.js:436:17)

4.0 사용은 에러가 나고, 3.5를 사용하니 강의내용과 비슷한 모양이 만들어지지가 않네요.

강사님 안녕하세요.혹시 해당 강의는 몇 강까지 진행이 될 계획인지요.

귀여운 고양이 그려달라고 했더니 paid users에게만 제공된다면서 거부됩니다

PowerShell에서 계속 문제가 발생하고 있습니다. 더 간단한 방법으로 시도해보겠습니다.라는 문구를 계속하면서 수업의 문구를 따라해도 혼자 계속 수정해나가면서 더 많은 시간이 소요되고 있어 어려움이 있는데 pc가 오래되어서 그런걸까요?

ChatGPT외에 카카오맵이나 Naver에서 정보를 받는 것은 bolt에게 요청했는데 에러가 나오고 해결이 되지않습니다. 좀더 자세하게 단서를 넣어야 하는 걸까요?

안녕하세요 선생님 혹시 전자책 출판은 어떤 식으로 해주시나요?

강의는 차분하게 진행해주셔서 만족스럽게 잘 수강하고 있습니다.다만, 강사님의 강의 목소리가 작으셔서, 스피커의 볼륨을 높이면 음악 소리가 크게 들리고 전체적으로 강의 영상 속 보이스가 많이 작아서 불편합니다.

안녕하세요 강의 7분 30초 쯤에 키워드 사전을 통해서 답변의 퀄리티를 높힌다고 하셨는데 그 강의가 RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain) 일까요??

강의에서 구성한 그래프를 보면 retriever로 조회한 document들을 그대로 context로 넣는것으로 보이는데요.여기에서 document의 page_content만 추출하는 과정은 필요 없나요?lang smith를 보면 아래와 같이 프롬프트가 구성되어있는데 page_content만 넣도록 해야하는것이 아닌가 의문이 들었습니다. 

안녕하세요.강의에선 zeorx로 PDF -> Markdown 변환 후 UnstructuredMarkdownLoader로 split해서 document chunk를 얻는데요 혹시 UnstructuredPDFLoader를 통해서 한번에 load_and_split 하는것과는 어떤 차이가 있을까요? UnstructuredLoader에서 요구하는 것이 패키지 외에도 pdf2image 모듈등이 있는것 같아서 실제로 시도해보지는 못했습니다.

혹시 LlamaIndex 관련한 강의는 없는지 또는 계획은 없으신지 궁금합니다

(base) C:\Users\DD_soft> pythonPython 3.12.7 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Oct 4 2024, 13:17:27) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 이때문에 64bit가 유지됩니다 ㅠㅠ

안녕하세요. 강의 잘 수강하고 있습니다.자체적으로 텍스트, 표, 시계열꺽은선그래프로 주로 구성된 pdf를 임베딩해서 RAG 기반의 LLM 서비스를 만들어 보고 싶은데요표의 경우는 md 파일을 txt로 변환해서 저장하는 방법을 잘 알려주셨습니다만, 혹시 꺾은선그래프를 이미지처럼 저장해서 서비스에 활용할 수 있는 방법이 있을까요? 참고할만한 기술이나 좋은 아이디어 있으면 공유 혹은 조언해주시면 감사하겠습니다.

 커널 재실행 직후 run all 하면 토큰 수 제한 에러가 뜹니다. 다시 run all하면 잘 실행되구요. websearch 후 generate의 query 찍어보면 토큰 수 제한 걸릴일이 없는 문장인데 왜이럴까요? websearch 후 generate의 query 값이 "쿼리입니다 === " 이 부분입니다.

안녕하십니까 선생님 강의 잘 듣고있습니다.만약 create_react_agent에 tool이 vectordb retriever를 수행 할 때 retriever의 문서의 내용이 너무 많은 context를 가지고 있다면 llm이 리트리버한 결과를 바탕으로 질문에 대한 답변을 하지 않고 리트리버 문서를 요약해서 답변으로 출력합니다. 왜 그런건지 궁금합니다. from langgraph.prebuilt import create_react_agent @tool def retriever_tool(query: str)->List[Document]: """ 이 도구는 HR 데이터베이스에서 정보를 검색합니다. """ return retriever.invoke(query) tools = [retriever_tool] research_agent = create_react_agent( model = llm, tools = tools, prompt=(""), )

안녕하세요 강의 잘 보고있습니다. 에이전트 구현 관련해서 강의 외적으로 몇가지 질문드립니다. 에이전트를 리눅스 호스트에서 구동하며 ShellTool, PlayWright 등을 활용해서 원래 사람이 직접 리눅스와 소통하며 수행해야 했을 동작들을 에이전트로 대체하고자 합니다. 이와 관련된 좋은 Practice Example이 있을까요?에이전트를 여러 시나리오에 대응할 수 있도록 여러 Sub StateGraph로 나누어 작업한 후에 이들을 하나의 에이전트로 합치는 구조를 생각하고 있습니다. 혹시 이렇게 될 경우 State가 Subgraph 마다 다른 것과, 메모리 등에 대해서 정확한 그림이 그려지지 않는데 이를 해결하기 위해 혹시 효과적인 설명이나 예시가 있을까요?

강의 마지막부분에 API 사용부분이 지금 시점과 많이 달라진거 같아서 질문드립니다. 잠깐 살펴보니 https://console.anthropic.com/접속해서 API Key 를 발급받아서 이용하는 것 같은데 이건 cluade.ai 사이트의 요금 플랜과 별개인게 맞는거죠? 그리고, Wrting Style 작성 (Milk Tea)시에 사용된 스크립트 볼수 있을까요? 강의 어느 부분에 있었는데 찾기가 힘드네요. 강의 마지막에 11 relax band sales.csv 파일은 실습자료로 누락된거 같은데 참고하세요.

from langchain_core.messages import HumanMessage from langgraph.prebuilt import create_react_agent from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient async with MultiServerMCPClient( { "house_tax": { "command": "python", "args": ["./mcp_stdio_server.py"], "transport": "stdio", }, } ) as client: ##### AGENT ##### tool_list = client.get_tools() agent = create_react_agent(llm, tool_list) query = '5억짜리 집 1채, 10억짜리 집 1채, 20억짜리 집 1채를 가지고 있을 때 세금을 얼마나 내나요?' system_prompt = client.get_prompt(server_name="house_tax", prompt_name="house_tax_system_prompt", arguments={}) messages = await system_prompt + [HumanMessage(content=query)] print("=====RESPONSE=====") stream_generator = agent.astream({'messages': messages}) all_chunks = await process_stream(stream_generator) if all_chunks: final_result = all_chunks[-1] print("\nFinal result:", final_result)안녕하세요, mcp 쪽 공부하다가 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. MultiServerMCPClient를 이용해서 react_agent를 생성하면, query에 적합한 tool들을 알아서 선별해서 query가 요청하는 태스크를 실행해주는 방식이란 점은 잘 이해가 됩니다. 하지만, 어떤 방식으로 tool들의 메타 정보(description, 필수 argument 정보)등을 가져오고 인식하는 지 공식 문서로 정리된 점이 있나요? 강의 자료에서는 local python 파일을 이용해서 tool을 등록했지만, 아래의 방식처럼 smithery를 통해 tool을 등록하는 방법도 있는 것으로 알고 있습니다. 이렇게 tool을 등록하는 방식이 다양한데 MultiServerMCPClient가 어떤 식으로 tool들의 정보와 사용법에 대한 정보를 얻어서, 태스크에 적절한 tool들을 할당할 수 있는 지에 대해 여쭤보고 싶습니다"Gmail": { "transport": "sse", "enabled": True, "command": "npx", "args": [ "-y", "supergateway", "--sse", "https://" ], https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters/tree/main 에서 MultiServerMCPClient 코드들을 조회해봤을 때 get_prompt나 get_resources가 있는 것으로 보아 분명 '어떠한 방식'으로 등록하려는 도구들에 대한 메타 정보를 가져오는 것 같은데 그 '어떠한 방식'을 구체적으로 알고 싶습니다  

강의중에 보여준 Setting의 지침내용을 알려주세요.