안녕하세요 선생님... 연휴는 잘 보내셨는지요?다름아니라 26강에서 code node에 입력하는 Python 전체 문장 받아볼 수 있을까요? 처음 파이션을 접하다보니 몇차례 작성해 보았는데 자꾸 오류가 나서요.이메일로 보내 주셔서 좋고요...부탁드립니다.

8강에서 이메일 트리거가 계속 리스닝 상태입니다.지메일 앱 비밀번호도 입력했고 몇번을 실행해봐도 리스닝상태에서 벗어나질 못합니다비슷한 질문이 있어 답변을 읽어봤는데 구글 앱 비밀번호가 문제일 가능성이 있다고 하는데 앱 비밀번호는 여러번 입력해봤습니다어느 부분을 수정해야 할까요?

안녕하십니까 강사님! 덕분에 강의 너무나도 잘 들었습니다.수강하게 된 계기가 파이썬 기반 백엔드 신입으로 취업 준비를 할 때 어떻게 하면 자바보다 차별화해서 준비할 수 있을까? 라는 생각으로 시작했습니다. 강의를 수강하고 나니 확실히 RAG기술은 강하다고 느꼈습니다. 하지만 저번에 답변을 해주셨을 때 프롬포트 엔지니어링만으로는 취업을 준비하기 불안정하다 라는 의견에 굉장히 동의합니다!혹시 실례가 안된다면 질문을 드리고 싶습니다! 만약에 답변이 조금 어려우시면 답변 안해주셔도 됩니다!- 파이썬 기반 백엔드 신입으로 취업 준비를 할 때 현재 저는 was와 db구현해보기 + rag기술 다루어보기 정도의 기술 스택을 가지고 있는데 강사님이 보시기에는 어떠한지 궁금합니다. 올바른 방향으로 준비를 하고 있는지 아니면 시장에서 원하는 방향이 아닌건지 궁금합니다!현재는 학부 3학년으로써 조언을 해주신다면 정말 감사하겠습니다.질문 읽어주셔서 감사합니다!

안녕하세요. 해당 챕터에서 강의 내용과 실행 결과 간 매치가 잘 안되는 듯 느껴져 문의드립니다.from langchain_core.messages import HumanMessage for chunk in graph.stream({'messages': [HumanMessage('3에다 5를 더하고 거기에 8을 곱하면?')]}, stream_mode='values'): chunk['messages'][-1].pretty_print()강의 화면에서 위와 같은 query 에 대해 노드 단위로 출력한 결과를 보면, 첫 번째 Ai Message 는 Tool Calls 로 add 과 multiply 두 툴에 대한 요청을 함께 생성하고 다음 Tool Message 로 multiply 의 결과 64 를 반환, 두 번째 Ai Message 는 Tool Calls 로 multiply 만 생성하고 다음 Tool Message 로 결과 64를 반환하고 있습니다.근데 강의에서는 첫 번째 Ai Message 에 대해 "먼저 덧셈을 실시합니다. 그러니까 multiply(?) 라는 툴이 64를 주고, 근데 task 가 두 개니까 task 에서 도구 호출을 또 하는 겁니다. 그런 다음에 64라는 답이 나오고..." 라고 녹화되어 있는데... 이게 무슨 얘기인지 잘 와닿지가 않네요..녹화 당시의 실행 결과와 상관없이 add 한 번 호출 후 multiply 한 번 호출에 대한 설명인 걸까요? 아니면 병렬 도구 호출에 대한 설명인 걸까요? 감사합니다.

현재 저는 코딩없이 AI 자동화 와 수익형 AI 에이전트 만들기 강의를 시청중에 있습니다. 강의를 들으면서 따라가는데 참 잘 가르쳐주시고 영상퀄리티 및 시간 대비 가격이 저렴하게 느껴질 정도입니다. 혹시 다음 강의 계획이 어떻게 되시는지 궁금합니다

2.7 병렬 처리를 통한 효율 개선 (feat. 프롬프트 엔지니어링)수업을 보다 생긴 궁금증 질문드립니다.병렬처리 작업 중에 어떤 부분이 에러가 발생하거나 했을때의 처리는 보통 어떻게 하시나요?

안녕하십니까 강사님! 덕분에 강의 너무 유익하게 잘 들었습니다!강의 들으면서 궁금했던 점을 질문 드립니다.1. 워크플로우와 에이전트 혹은 커스텀 도구 등 선택 기준에 대하여는 명확한 기준이 있다기보다는 성능 비교를 통해 정확도, 토큰 사용량, 시간 등 이러한 지표들을 테스트 해가며 적절한 에이전트 혹은 워크플로우로 구축하면 될까요? 아니면 사용하는 호출 모델을 이해하여 그 모델에 맡게 최적화를 해야할까요? 이러한 부분들이 강의 들으면서 궁금했습니다!2. 학사 졸업생 및 신입으로 프롬포트 엔지니어링 등 이러한 분야로 취업 준비를 한다면 기업들이 원하는 인재상은 어떤지도 궁금합니다! RAG기술을 어느정도 이해하고 구축하며 또 추가적으로 도움될 기술이 있는지 궁긍합니다.수준 높은 강의를 듣게 되어 영광입니다. 앞으로도 강사님의 강의 많이 참고하겠습니다.감사합니다!!

안녕하세요!human-in-the-loop에 대해서 질문드립니다. 랭그래프에서 워크플로우를 정의할 때,LLM응답 후 reivew 작업을 노드에 추가하여 human-in-the-loop를 구현할 수 있다고 이해하였습니다. 이때, LLM응답이라는 작업이 끝나지 않아도(응답이 stream으로 생성되는 도중에도)사람이 review할 수 있도록 구현할 수 있을까요?생성되던 응답을 일시 정지 시키고,응답 history를 토대로 tool이나 args를 변경시킬수 있을지 궁금합니다.   

31강 공공데이터 API 를 사용하여 자동화하는 공부중인데요, 정부 전산센터 화재로 인해, 공공데이터 포털 접속이 되질 않아 실습을 할 수가 없네요^^공공데이터에 대해 관심이 많은데^^ 아쉽습니다... 실습을 하려면, 공공데이터 포털이 빨리 복구 되는 수 밖에 없겠죠??항상 열정적인 강의 감사드립니다..

Local N8N에 ffmpeg를 설치하는 방법도 강의해주시면 안될까요? ㅠㅠ 혼자하려니 너무 어렵습니다. 기존에 만들어놓은 데이터 날아갈까 걱정도 되고요..ㅠ

답변이 hallucinated인지 판별하는 노드에서 max_tokens를 100으로 설정했을 때는 올바르게 판단이 됐습니다.그렇다면, 답변의 길이가 너무 길어서 모델이 hallucination 여부를 제대로 판별하지 못했다고 보신 건가요?다만 이런 경우라면, 답변의 길이를 조정하기보다는 hallucination 여부를 판별하는 모델 자체를 조정하는 게 더 적절하지 않을까요?실무 환경에서도 이런 상황이 발생할 수 있을 것 같은데, 보통은 답변 생성 모델을 판별 모델에 맞추는 게 일반적인지,아니면 판별 모델을 답변 생성 모델에 맞추는 게 더 낫다고 보는지 궁금합니다.

어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우)을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요.<17. 텔레그램으로 구현하는 음성 기반 AI 비서: 메일 확인부터 회신까지 자동화하기>강의 질문 ai agent 뒤에 언어체를 설정하는 basic llm chain을 넣어주셨는데 basic llm chain에 넣어주신 프롬프트를 다 ai agent프롬프트에 같이 넣어서 실행해도 되지 않나요? 왜 따로 basic llm chain을 추가하셨는지 궁금합니다.  

langChain으로도 rewrite generate 이런거 구현이 가능한데 복잡하고 코드가 많이 늘어나고 AI 호출도 많이 일어나니 langGraph를 쓰는거라고 이해했는데 맞을까요?

안녕하세요. 선생님아무리 노력해도 안되서 또다시 질문란에 찾아 왔습니다.여전히 Google Docs에서 New Credential을 생성하질 못하고 있습니다.제 생각에 https://cf399eef53f8.ngrok-free.app/rest/oauth2-credential/callback 로 되어 있어서 그런가 싶어 Local:5678로 변경해 보겠다고 이것저것 만져도 보았습니다.메모장 docker-compose에서 WEBHOOK_URL=http://localhost:5678/ 로 변경해 보았는데 여전히 https://cf399eef53f8.ngrok-free.app/rest/oauth2-credential/callback 이걸로 나옵니다.지금은 너무 뒤죽박죽된것 같아 포기해야 되나, 이 강의를 듣기 위해 서버까지 장만해서 도전 중인데 초보가 하기엔 무리인가 싶고, 싹 다 주우고 다시해야 되나 싶을 정도입니다. 이게 해결되야 다음 강의를 듣겠는데 이게 해결이 안되고 현재 정보원 화재로 공공데이터도 접근이 안되고 있습니다.화재 복구는 되겠지만 Docs 해결을 어디서 부터 고쳐야 할지 모르겠습니다.성생님.제가 포기하지 않게 도움 부탁드립니다. 

스타터 키트로 실습하다가 로컬에서 생성한 계정의 패스워드를 잊어먹었습니다.기존 images들을 다 삭제하고 새롭게 다시 스타터키트 설치를 했는데, 계정 생성 화면이 아닌 기존 로그인 화면이 나옵니다. 완전히 새롭게 재시작할 수 있을까요?

안녕하세요, 가상환경 설정 관련 문의드립니다.아래를 실행하면 가상환경이 실행되지 않습니다.Dayeaui-MacBook-Pro:~ dayeayim$ cd streamlit-finance-newDayeaui-MacBook-Pro:streamlit-finance-new dayeayim$ pyenv local inflearn-streamlit아래 코드를 실행해야만 가상환경이 실행되는데요, 해결방법이 있을까요?export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PYENV_ROOT/shims:$PATH"eval "$(pyenv init -)"eval "$(pyenv virtualenv-init -)"이것저것 시도하다가 zprofile과 zshrc 파일을 수정하고 그랬는데 꼬여버린 것 같습니다. 가이드 부탁드리겠습니다! 감사합니다~

AI Agent 에서 Execute previous nodes 를 클릭하면 오른쪽 하단에 워크플로우 실행에 문제가 있다는 메세지가 뜨는데요 어느 부분을 수정해야 정상적으로 동작 하는것일까요 

안녕하세요 항상 친절한 답변 감사드립니다.네이버 이메일 아이디와 비밀번호(2차인증 설정하지 않았음)는 제대로 입력했는데 상단에 연결이 안된다는 메세지와 우측 하단에 사용자명과 비밀번호를 체크해 보라는 메세지가 뜹니다.네이버메일에 2차인증은 해놓지 않았기 때문에 아이디와 비밀번호 입력하면 바로 로그인은 됩니다.제가 어떤 부분을 잘못하고 있는걸까요?  

노드에게 데이터를 전달하려고 하는데요. from langgraph.graph import START, END graph_builder.add_edge(START, 'order_detection_agent') graph_builder.add_conditional_edges('order_detection_agent', should_continue_user_info, [END, 'parser_agent']) graph_builder.add_edge('parser_agent', END)구조는 이러한데,  def order_detection_agent(state: AgentState) -> AgentState: products = get_products() query = state['question'] rag_chain = order_detection_prompt | llm | StrOutputParser() response = rag_chain.invoke({'query': query, 'products': products}) print("order_agent 주문 판단 여부:", response) print(products['products']) if response.strip().lower() == 'true': state['products'] = products['products'] return 'parser_agent', state return {'message': '주문이 아닌 것으로 판단.'}이 노드에서 return 'parser_agent', state이런식으로 노드별로 데이터 전달이 가능한 것은 확인하였습니다. 다만, should_continue를 통과하게 되면 에러가 나는데 should_continue를 통과하여 데이터를 전달할 수는 없나요?

6강 7분 14초 Name 밑에는 Value Provided가 있는데 제가 보는 화면에는 Value Provided 는 없고 Value 만 있습니다. Value 에는 어떤 내용을 입력하는 것인가요? 아무것도 입력하지 않아도 되나요