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?

화면이 이렇게 흰색으로 밖에 안나옵니다.무슨 문제가 생긴 건가요???

깃허브 레포지토리 접속하면 '에러가 발생했다'고 하고 아무런 코드도 보이지 않습니다. 확인 부탁드립니다.

파워쉘에서 명령어 실행하면 아래와 같은 오류메시지가 나오는데요도움 부탁드립니다. PS C:\Users\LOTTE> docker run -d --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8nWhat'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>

버전에 3.11이랑 3.11.X 랑 차이가 있나요?1:22에 나옵니다.

00:50 파이썬 버전을 왜 같은 걸로 해야하나요?실습은 같은 버전으로 할 것입니다.그냥 단순 호기심입니다. 에러가 나나요? 

실슬을 위한 환경 설정 방법2번째 강의 0:24에서 어디 터미널인가요?맥 os 사용하는데 그냥 터미널 열고 poetry new langgraph_agent 라고 적으면 되나요

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."Anattemptwasmadetoaccessasocketinawayforbiddenbyitsaccesspermissions."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_call에 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? 

안녕하세요 강의 잘 듣고있습니다.제목 그대로 max token이 어떻게 hallucination 성능을 개선한건지 궁금합니다.

5:05초에 최근메일에 input gmail trigger에 text를 찾으셨는데 제 로컬에선 암만 찾아봐도 text 가 안보이네요.정확히는 snippet만 보입니다.

github에 올라와있는 강의자료 노트북 중 일부가 오류가 떠서 접근이 안되는것 같습니다. 확인 부탁드립니다.

안녕하세요 강사님. 질문이 있습니다. Golden dataset이란 수업에서 (5:30초 가량)어떤 질문에 대한 답변(정답지)에서내가 준 평균값과LLM이 준 평균값을 비교해서유사해질 때까지 튜닝하는 것.부분인데요. 이부분이 이해가 갈 듯 말듯해서요. 혹 이런 예시가 맞을까요?아래와 같은 질문 그리고 답변이 있다.Q. 고구마는 무슨 색? 답변1. "자주색" 답변2. "외피의 경우 자황색을 띄며 내부 속살은 노란색을 띄어요."나(사람)는 1번 답변에 대해 (1점), 2번 답변에 대해 (4점)으로 점수를 매긴 상태.평가 LLM은 1번 답변에 대해 (3점) 2번 답변에 대해 (5점)으로 점수를 매긴 상태.이때 나의 평가와 LLM의 평가가 상이하기 때문에 이 간격을 줄이는 작업 (평가 LLM의 프롬프트를 조정)이 중요하고너무 똑같이 만드는 것은 불가능하기 때문에 평균 정도를 맞추는 것이 바람직하다.로 이해했는데 어느정도 제가 이해한 것이 맞는지 궁금합니다.. 감사합니다!  

섹션 2의 그라디오 챗봇 인터페이스 실습 스크립트 수행시 오류가 발생하고 있습니다.확인 부탁드립니다.(오류내용)ImportError: cannot import name 'HfFolder' from 'huggingface_hub' (/Users/xxxx/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs/langgraph-agent-0lO3-FGS-py3.11/lib/python3.11/site-packages/huggingface_hub/__init__.py)

윈도우 파워쉘에서 진행하고 있습니다. source .venv/bin/activate 수행시 아래와 같이 오류가 납니다.PS C:\Users\jj13.lee\agent-use-cases> source .venv/bin/activatesource : 'source' 용어가 cmdlet, 함수, 스크립트 파일 또는 실행할 수 있는 프로그램 이름으로 인식되지 않습니다. 이름이 정확한지 확인하고 경로가 포함된 경우 경로가 올바른지 검증한 다음 다시 시도하십시오.위치 줄:1 문자:1+ source .venv/bin/activate+ ~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (source:String) [], CommandNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException

안녕하세요 이 단계에서 계속 에러가 나고 있습니다. 어떻게 해결해야 하나요 ?