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!

선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다.강의를 보고 있는데 질문이 있어서 문의드립니다.  섹션 3에서 이메일 작성 도우미 를 만드셨는데요, 중간에 챗봇을 만들어서 이메일을 수정하는 부분에서요. 선생님께서 강의에서 만드신 것과, 그냥 agent가 만든 답변을 복붙해서 chatgpt에 "~~ 하게 수정해줘" 라고 요청하는 것과 어떤 차이가 있죠? 뭔가 근본적인 차이가 없는 것 같은데, 이 수정 챗봇을 만드신 "의도"? 가 궁금해서 문의드립니다.

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 

안녕하세요 병진님. 두가지 질문 남깁니다."LangGraph로 구현한 봇을 n8n으로 전환" 관련 질문 남깁니다.바로 전 강의에서 직접 구현한 LangGraph코드와 미션에서 올려주신 inflearn-n8n-assignment.json 파일과 1대1 대응은안되는것 같은데, 예를들어 check_faq 노드에서 답변을 찾았을때와 아닐경우의 분기를 처리하지 않고 AI agent에게 넘겨서 알아서 판단하게 한다 이렇게 이해하면 될까요? 2. 챗봇 서비스를 현업에서 운영한다고 했을때, 사내 혹은 고객에게 오픈했을때에는 Langgraph나 agent를 어딘가에 띄워서 운영할것 같은데 주로 n8n을 사용하거나 아니면 직접 서버를 구축해서 사용하시는지 궁금합니다.

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!

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

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.

강의 잘 듣고 있습니다.현재 문서를 읽어 agent로 구현하는 학습까지 완료했는데요(17강) gpt 4.0을 활용하여 agent를 구현해 질문을 하는 것과, chatgpt 웹을 켜서 문서를 올려 질문하는 것에 어떤 차이가 있나요? 보안의 차이나 프롬프트를 잘쓰면 성능이 웹gpt보다 좋아지나요? 주어진 서비스를 사용하지 않고 이걸 구현해야하는지가 명확하게 이해가 안되서요. 감사합니다.

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., 

문제 상황: 모듈을 불러오는 과정 중 에러 발생.(langchain 1.1.0 버전 사용 중)from langchain.chains import RetrievalQA 이유: langchain 최신 버전에서 chains 모듈이 langchain-classic 패키지로 분리되었다고 합니다. 해결 방법: pip install langchain-classic 패키지 설치 후 아래와 같이 코드 작성.from langchain_classic.chains import RetrievalQA 

from langchain_neo4j import Neo4jGraph from dotenv import load_dotenv import os #환경 변수 로드 load_dotenv() #neo4j 연결 설정 NEO4J_URI = os.getenv("NEO4J_URI") NEO4J_USERNAME = os.getenv("NEO4J_USERNAME") NEO4J_PASSWORD = os.getenv("NEO4J_PASSWORD") #그래프 객체 생성 graph = Neo4jGraph( url=NEO4J_URI, username=NEO4J_USERNAME, password=NEO4J_PASSWORD ) def main(): print("Hello from neo4j-graphrag!") if __name__ == "__main__": main()

저만 그런가요??

강사님 안녕하세요강의에서는 setting을 누르라고 하는데 , 제가 설치한것에서는 setting버튼이 없습니다 ㅎ

섹션 10에 수업 자료 링크가 없어서 수업 자료 부분이 패스가 안되어서 섹션 10에 해당하는 퀴즈를 풀 수가 없네요...회사에서 지원받고 유료로 듣는거라 강의를 100% 완강해야해서 해당 링크가 필요합니다...다시 링크 게시해 주실 수 있나요?

 streamlit run email_agent.py는 실행되는데 타이틀이 안 나오드라고요. source 부분 실행할 때 bin이 없어서 Scripts로 했어요. source 부분 실행하면 붉은 글씨로 실행이 안되네요.

AWS는 과금될까봐 무서워서..제가 개인적으로 라즈베리파이 서버하나가 있는데, 거기에 세팅이 가능할까요 ? 라즈베리파이를 생각하고 강의를 보니까 방법이 달라서 헷갈리네요 ;

안녕하세요 강사님!네이버에서 스크랩한 기사들의 URL을 호출하는 과정에서 특정 URL을 호출할 때 Http Request - 403 Forbidden 에러로 워크 플로우가 중단하는 현상이 발생하고 있습니다.혹시 해당 에러가 발생했을 때 관련 기사는 건너뛰고 다음 기사부터 정상적으로 워크 플로우가 실행될 수 있도록 조건을 넣을 수 있는 방법이 있을까요?