토큰 사용량에 관한 질문은 아닙니다. 외부 api 를 통해 llm(chagpt) 은 입력된 질의를 바탕으로 답변을 생성하기 위해 트랜스포머 등 등 제가 잘 모르는 복잡한 딥러닝 구조를 통해 계산을 할 것입니다. 이 과정에서 한글을 입력할때와 영어를 입력할때 최초로 입력되는 프롬프트의 퀄리티가 결과물이나 llm의 계산 과정에서 영향을 주는지 궁금합니다. 예를들어 프롬프트를 한글, 존댓말로 작성하면 chatgpt는 이것을 이해하기 위해, 그 회사의 자체적인 한글용 벡터 임베딩을 통해 의미를 이해한다면, llm 이 계산을 하기 위한 재료로써 활용될 단어들은 영어보다 연관성이나 맥락이 떨어질 것이라는 생각이 듭니다. 그러면 상대적으로 이해도나 결과물의 퀄리티도 떨어지지 않을라는 의문이 듭니다. 그렇다면 한글로 작성한 프롬프트를 먼저 영어로 번역한 다음에 이해해라 라고 한줄 추가하면 어떻게 되나요? 유의미한 변화가 있는건지, 지금 제가하는 생각이 애초에 타당한 생각인지 궁금합니다.
선생님 안녕하세요. 영상을 따라하고있었는데 초기에 설치내용이 완전히 사라져있어서 남깁니다. 영상 1:02 부분이고 스크롤 타고내려오면 있어야할게 없고 이미지로 바뀌어있네요. 물론 그 아래 내용도 다릅니다. 대체가 된걸까요? - uv curl로 설치 안하고 해도 되는거죠? : 이제 초반이라 우선 그냥저냥 일단 따라가 볼게요~! [이미지] 깁니다.
2.3을 강의를 듣고 실습하였습니다. smith.langchain에서 pull_prompt()가 안되어 https://smith.langchain.com/hub/rlm/rag-document-relevance 에 있는 Docu를 보고 하였지만 되지 않았습니다. 이 부분을 어떻게 하면 될까요?
안녕하세요. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다. 강의 2.3 에서 강사님 코드와 동일하게 작성하고 gpt 모델만 'gpt-5.4-mini' 로 변경 후에 전체 실행 했을 때, 답변이 이렇게 돌아옵니다. {'query': '연봉 5천만원 세금', 'context': [Document(id='9814d06b-07f0-47e3-866c-fdf3940e2649', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='5년 이하: 30만원 → 납입연수\n5년 초과 10년 이하: 150만원 + 50만원 × (납입연수 - 5년)\n10년 초과 20년 이하: 400만원 + 80만원 × (납입연수 - 10년)\n20년 초과: 1,200만원 + 120만원 × (납입연수 - 20년)\n\n② 직장근로자 초과관세환급금을 분배하여 지급받는 경우 세액의 계산 방법 등 필요한 사항은 대통령령으로 정한다. \n<대통령 2014. 12. 23.>\n<전문개정 2009. 12. 31.>\n제64조(부동산매매업자에 대한 세액 계산의 특례)\n1) 대통령령으로 정하는 부동산매매업(이하 “부동산매매업”이라 한다)을 영위하는 거주자가 이하 “부동산매매업자”라 한다)로서 종합소득세법에 제104조제1항제1호(본항을 포함한다) 및 제103조 또는 같은 조 제7항 각 호의 어느 하나에 해당하는 자산의 매매자익(이하 “주택등매매차익”이라 한다)이 있는 자의 종합소득 산출세액은 다음 각 호의 세액 중 많은 것으로 한다. \n<개정 2014. 12. 23., 2017. 12. 19., 2020. 12. 29.>\n1. 종합소득 산출세액\n\n다음 각 목에 따른 세액의 합계액\n 가. 주택등매매차익에 따른 세율을 적용하여 산출한 세액의 합계액\n 나. 종합소득세법 제55조에 따라 주택등매매차익에 대한 개별세액을 공제한 금액을 과세표준으로 하고 이에 제55조에 따른 세율을 적용하여 산출세액'), Document(id='74dc15eb-b151-49b8-9106-1399b7722dd3', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='1. 근속연수에 따라 정한 다음의 금액\n근속연수 | 공제액\n--- | ---\n5년 이하 | 100만원 공제소득\n5년 초과 10년 이하 | 500만원+200만원×(근속연수−5)\n10년 초과 20년 이하 | 1천500만원+250만원×(근속연수−10)\n법제처 | 31 | 국가법령정보센터'), Document(id='1c1ccbad-e1fe-45f7-b08f-223a475212c4', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='소특별판\n경우에는 100분의 30에 해당하는 금액을 해당 과세기간의 종합소득세법에서 공제한다. \n<개정 2014. 12. 23., 2016. 12. 20., 2017. 12. 19, 2021. 12. 8, 2023. 12. 31.>')], 'answer': AIMessage(content='연봉 5천만원의 세금은 공제 항목(4대보험, 근로소득공제, 인적공제 등)에 따라 달라져 정확히 한 숫자로 말하기 어렵습니다. \n제공된 자료만으로는 5천만원 연봉의 실제 세액을 계산할 수 없습니다. \n원하시면 **연봉 5천만원, 1인 가구/부양가족 여부** 기준으로 대략 계산해드릴게요.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 108, 'prompt_tokens': 848, 'total_tokens': 956, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-5.4-mini-2026-03-17', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-DtSMXJU8oQmhDi4TWrlNkXhmwuADF', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--019eedff-fd63-79f1-bb50-9fe5bb58b7c8-0', tool_calls=[], invalid_tool_calls=[], usage_metadata={'input_tokens': 848, 'output_tokens': 108, 'total_tokens': 956, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})} 결국 답변은 정보가 부족하다는 것 같아 보이는데, retrieve 할 때, k의 개수도 4로 늘려보았지만 답변은 같았습니다. 이러한 경우 어떻게 하는 게 답변을 개선하기 좋을까요?
강의에서 class AgentState(TypeDict): messages: list[Annotated[AnyMessage, add_messages]] 라고 하셨는데, 위와 같이 하면 AIMessage만 결과로 출력되게 된 걸로 보아 덮어진 것 같습니다. class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[list[AnyMessage], add_messages] 위와 같이 Annotated 가 밖으로 나와야 하는 것이 맞는지 확인해주세요. 이때는 결과가 HumanMessage, AIMessage 둘 다 출력되더라구요.
강사님 uv setting 대로 실습을 진행하는 도중에 아카이브 tool 호출 시 아래의 에러가 발생했습니다. AttributeError: 'Search' object has no attribute 'results' uv add "arxiv<2.4.1" 로 다운그레이드 해서 해결했습니다. 혹시나 동일한 에러가 나시는 분들을 위해 남겨둡니다.
안녕하세요. 좋은 강의 잘 들었습니다. 몇가지 문의 드립니다. aevaluate 이 정상적이지 않아서 evaluate를 사용하는데, evaluate를 사용할때 wrapper 를 안쓰면 최종결과를 얻지 못할수 있어서 wrapper 를 사용한다고 하셨는데요. evaluate 의 첫번째 파라미터는 함수를 넘겨야 하니 run_agent_to_completion 를 자연스럽게 만들게 되지 않나요? run_agent_to_completion 를 안쓴다면 어떤식으로 evaluate 코드를 작성하게 되는지 궁금합니다. agent 에 따라, 질문에 대해 바로 답을 주는게 아니라 HITL 을 발생시키고, 사용자의 추가 정보에 따라 최종 답변을 주는 agent 가 있을수 있습니다. 이 경우 어떤식으로 평가를 하면 좋을까요? 강의에 사용하셨던 영상에서 몇몇 부분 링크를 참고하라고 하셨는데, 링크 정보를 어디서 얻을수 있을까요? 예를들면 아래와 같은 부분 입니다. (강의소개에 적어주신 노션과 깃헙에서는 못찾아서 여쭤봅니다.) 2강 - 4분 10초 경 Amazon 링크 4강 - 1분 8초 경 세일즈포스트 링크 " '운영에 배포할만한 가치가 있는 agent 인가?'를 평가한다 "는 말이 기억에 남습니다. 감사합니다.
안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 좋은 강의 해주셔서 감사드립니다. 다름이 아니고, 관련성 체크하는 노드에 관해서 질문이 있습니다. 제가 이해하기로는 관련성 체크 노드 또한 Graph에서 기능적인 역할은 하는 것 같은데 State를 반환하는게 아니기 때문에, 그래프의 토폴로지에서는 빠지게 되는건가요? 추가로 관련성 체크 노드를 다른 노드들(Rewrite, generate, retrieve)과 edge연결을 해주면 안되는걸까요?
파워쉘에서 명령어 실행하면 아래와 같은 오류메시지가 나오는데요 도움 부탁드립니다. PS C:\Users\LOTTE> docker run -d --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n What's next: Debug this container error with Gordon → docker ai "help me fix this container error" request returned 500 Internal Server Error for API route and version http://%2F%2F.%2Fpipe%2FdockerDesktopLinuxEngine/_ping , check if the server supports the requested API version 그리고, docker destop 을 실행하면 아래와 같은 현상이 나타납니다. 이 또한 도움 요청 드립니다.
강의 내용중에 #Instruction 과 같이 헤더를 작성해야 과거 모델들은 잘 동작 한다고 하셨는데 지침이 길어지고 컨텐츠 내용이 클 때도 단순 텍스트로 지시해도 LLM이 잘 판단하여 결과물을 줄 수 있을까 궁금합니다! 예시: <context> 태그 안에 내용을 참고하여 번역해줘. ~ 여러 지침들 <context> 본문 내용~ </context>
안녕하세요, 저는 Windows 11 사용 중입니다. Langgraph는 시작도 하기 전에 가상환경 세팅 단계에서 uvloop 부터 시작해서 chroma-hnswlib 등등 계속 하나씩 막히네요... 저와 같은 윈도우 사용자 분들이 이전에 남겨둔 Q&A와 FAQ 로 옮겨두신 내용도 참고해 봤지만 큰 도움이 되지 않았습니다. 강의 소개에 분명히 아래와 같이 소개가 되어있는데요: 파이썬을 구동할 수 있는 환경이라면 Windows, Linux 등 운영체제와 관계없이 강의를 따라오실 수 있습니다 위 내용이 참이 될 수 있게 윈도우 버전 레포(최소 윈도우용 pyproject.toml 파일)를 따로 제공해 주시거나 해결 방법을 잘 정리해 주실 수 있으실까요? 아니면 저 문구를 "Windows 사용자는 WSL Ubuntu 등에서 실습 권장" 등으로 교체하는 것이 나아 보입니다..!
안녕하세요. email 작성 agent 구성을 위해 n8n chat을 node로 사용하는 것을 작성해보고 있습니다. chat trigger 를 이용하여 test 를 하려는데, 메세지 입력하면 "Error: Failed to receive response" 에러가 발생합니다. 환경은 docker에서 port를 5668 로 변경하여 사용 중입니다.(포트중복) 확인부탁드립니다.
안녕하세요. docker를 통하여 n8n을 이용하려고 하는데, 다음과 같은 에러가 발생합니다. " An attempt was made to access a socket in a way forbidden by its access permissions ." 5678이 아닌 다른 포트 번호를 활용할 수 있는 방법이 있으면 가이드부탁드립니다.
안녕하세요. 아래 코드를 보면서 의문점이 생겼는데요. import markdown from bs4 import BeautifulSoup text_path = './documents/income_tax.txt' # 마크다운 파일을 읽어옵니다 with open(markdown_path, 'r', encoding='utf-8') as md_file: md_content = md_file.read() # 마크다운 콘텐츠를 HTML로 변환합니다 html_content = markdown.markdown(md_content) # HTML 콘텐츠를 파싱하여 텍스트만 추출합니다 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') text_content = soup.get_text() # 추출한 텍스트를 텍스트 파일로 저장합니다 with open(text_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(text_content) print("Markdown converted to plain text successfully!") 표 등 마크다운 문법을 살린 텍스트를 넣기 위해서라면, 그냥 마크다운을 텍스트 파일로 변환(확장자를 그냥 .txt로 변환하거나)하는 방식을 하면 될 것 같은데요. 왜 HTML로 변환했다 텍스트를 추출하는 방식으로 진행되는건가요?
4분 35초 전후로, tool_call 에 대해 하나의 쿼리에 대해서 한글,영어 각각 나타나지 않고 아래와 같이 [{'name': 'tavily_search_results_json', 'args': {'query': '스테이크와 어울리는 와인 추천'}, 'id': 'call_fJRX3goQ8p2qkuQ7fQYlob7q', 'type': 'tool_call'}] 이렇게 하나만 뜨게 됩니다. 혹시 travioly 검색 규정이 한글로도 바로 되게끔 바뀐건가요?
