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?

3. 2.1 Retrieval Augmented Generation(RAG)란?이 강의가 강의 끝에서 모래시계만 돌고 완료가 계속해서 안됩니다.나중에 수강증을 회사에 제출해야 하는데 방법이 없을까요?저만 그런건지요

parser 부분에서 에러가 난다고 합니다. 선생님 하신것 그대로 따라 했는데 에러 나는것 같아 ai에서 물어보고 수정했는데 에러가 안 사라지네요...제가 비전공자라 뭘 놓쳤을 수도 있습니다..

Basic LLM Chain에 system 프롬프트 추가하고, output parser 연결한 후 포맷 지정하고 워크플로우를 실행하니 위와 같이 에러가 나서 다음 단계를 진행 못하고 있습니다.어떻게 해야 현 상황을 해결할 수 있을까요?

근데 도대체 제주_코스별_여행지 이 pdf 파일은 어디있나요..?기본으로 줘야되는거 아닌가요?

강의를 들었을때 , 랭체인 사용하게 되면 , 약간 프레임워크의 형태였고,간단하고 구조화를 제법 잘 할수있을것 같은데,필요하다면 파인튜닝만 해도 제법 괜찮겠는데 생각이 들었습니다그럼에도 불구하고 rag 로 구현하는 이유가 현실적으로 어떤경우가 있을까요 ??

강의에서는네이버 뉴스 스크랩을 하기위해, more url 을 호출하는 방식을 사용하셨는데, 서비스 API 를 사용해 보는것도 하나의 방법일것 같습니다.https://developers.naver.com/docs/serviceapi/search/news/news.md#%EB%89%B4%EC%8A%A4-%EA%B2%80%EC%83%89-%EA%B2%B0%EA%B3%BC-%EC%A1%B0%ED%9A%8C 사용하시려면, 네이버 개발자 센터에서 애플리케이션을 등록하고 클라이언트 아이디와 클라이언트 시크릿을 발급받아야 합니다. ^^;; 

아래 코드, hub.pull 안되실 경우from langchain import hub prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") 아래와 같이 변경해 보세요.저는 LANGSMITH_API_KEY 를 직접 넣었지만,환경변수에 등록해서 사용하시는게 나을것 같네요.from langsmith import Client LANGSMITH_API_KEY = "ls...." client = Client(api_key=LANGSMITH_API_KEY) prompt = client.pull_prompt("rlm/rag-prompt", include_model=True) 

create_react_agent 가 deprecated 되었습니다.from langgraph.prebuilt import create_react_agent langchain.agents 에서 create_agent 를 제공합니다.참고로, system_prompt 가 생겼습니다.from langchain.agents import create_agent 자세한 내용은 아래 링크를 참고하세요.Deprecatehttps://docs.langchain.com/oss/python/releases/langgraph-v1#deprecation-of-create-react-agentcreate_agenthttps://docs.langchain.com/oss/python/releases/langchain-v1#create-agentcreate_agent 로 마이그레이션https://docs.langchain.com/oss/python/migrate/langchain-v1#migrate-to-create-agent

선생님 안녕하세요 LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)를 듣지 않아도 이 강의를 따라가는데 문제가 없나요?