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. 너무 좋은 강의 감사합니다. 다름이 아니오라, 18강 까지 진행중인데 강의에서 말씀하시는 제공했다는 스크립트 (create_table_for_test_sql.ipnb) 는 어디서 받을 수 있나요? 자료제공이나 강의자료를 봐도 해당 스크립트가 없네요 ㅠㅠ

AI 관련 직군이 아니더라도 AI에 대한 능력을 가지고 있어야 하는 추세같은데 여기서 말하는 AI에 대한 능력이 무엇을 말하는 것일까요? n8n을 사용해서 AI를 도입한다던지,, 필요시 랭체인 개발을 할 수 있는 능력이라던지,, AI지식이 없어 추상적으로 여쭤보는 점 죄송합니다.

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.

현업에서 보통 n8n 워크플로우를 Python 노드로 어느 정도 수준까지 전처리를 진행하나요? Python 환경과 n8n 환경을 sync를 맞춰서 연동하는 좋은 꿀팁 혹은 구조가 있는지 궁금합니다.

안녕하세요!!n8n으로 데이터 자동화 워크플로를 만들고 있는데데이터 전처리 작업을 어떻게 구성하는 게 좋을지 고민이 됩니다. 실무에서는 보통 n8n 내부 Python 노드로 어느 정도 수준까지 전처리를 하고복잡한 전처리가 필요한 경우에 외부 Python 환경과 연동하는 좋은 방법이 있을까요?n8n과 Python을 함께 쓰는 효율적인 구조가 있다면 조언 부탁드립니다.

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?

실무에서 Text-to-SQL 시스템을 구축하면서 고민이 생겼습니다.현재 상황: 간단한 단일 테이블 조회는 잘 동작하는데, 실제 업무 데이터로 넘어가니 여러 도메인을 JOIN해야 하는 복잡한 쿼리에서 정확도가 많이 떨어집니다.고려 중인 해결 방안: 도메인별로 AI 모델을 분리하는 구조를 생각하고 있습니다. 사용자 질문이 들어오면 라우터가 적절한 도메인 모델로 연결하고, 해당 모델이 쿼리를 생성하는 방식입니다. 이렇게 하면 각 도메인에 특화되어 정확도가 올라갈 것 같습니다.걸림돌: 문제는 여러 도메인(예: A, B, C)의 데이터를 함께 조회해야 하는 경우입니다. 예를 들어 "지난 분기 매출 상위 고객들의 최근 주문 배송 현황"처럼 매출(A), 고객(B), 배송(C) 도메인이 모두 엮인 질문이 들어오면 어떻게 처리해야 할까요?질문:이런 크로스 도메인 쿼리는 실무에서 보통 어떻게 해결하나요?도메인별 분리 구조가 맞는 방향인지, 아니면 전체를 아우르는 통합 모델이 나은지 조언 부탁드립니다.

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!!

에이전트를 실행시키는 와중에Open Ai에서 토큰이 모두 소진되거나 제한됬을때개인적으로 알람이 오게하는 서비스는 따로 구축을 해놔야하는건가요? 

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.   

프로젝트 소스 코드의 개발 히스토리 또는 문서화를 위해 도움을 줄 수 있는 모델을 생성 할 수 있을까요?코드에 주석을 다는 것이 아닌 개발 중인 프로젝트 코드에 특정 시간 또는 날짜를 기준으로 개발 히스토리를 개별 자동 생성 및 관리화 해서 추후에 개발자가 문서화를 위해 참고 할 수 있는 정보를 얻고 싶어요

안녕하세요 강사님, 강의 잘 보고 있습니다."n8n API와 Streamlit으로 만드는 이메일 작성 봇" 강의 중 9분 04초쯤 AI Agent 노드의 Memory(Simply Memory) 설정 부분에서 질문이 있습니다.강의 초반에는 "When chat message received" 노드를 사용하셨는데, 이 경우 워크플로우가 지속적으로 실행되면서 세션이 유지되므로 AI Agent가 이전 대화 내용을 기억할 수 있습니다.그런데 강의 후반부에서 "When chat message received" 노드를 "Webhook" 노드로 변경하셨습니다(Streamlit 사용을 위해). Webhook을 사용하면 사용자의 각 질문마다 워크플로우가 새롭게 실행되고, 실행이 끝나면 세션이 종료되는 것으로 알고 있습니다.이런 구조에서는 Simple Memory가 각 Webhook 호출 간 대화 내용을 유지하지 못해, AI Agent가 이전 대화를 참고할 수 없는 것 아닌가요?Webhook 방식에서도 대화 맥락을 유지하려면 Simple Memory 대신 Redis Chat Memory나 Postgres Chat Memory 같은 영구 저장소 기반 메모리를 사용해야 하는 것이 맞는지 궁금합니다.감사합니다.

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.강사님 혹시 이런 이슈 만난 적 있으신가요?n8n 에서 pdf 파일을 binary 형식으로 supabase vector store 입력 중 생기는 에러 입니다. 어떤 pdf 파일은 되고 어떤 pdf 파일은 에러 발생으로 멈춥니다.binary 를 json 으로 변경 후 DB table 쪽 jsonb 컬럼에 입력 할 항목 스캔하면 '\x00' 문자들이 몇개 있습니다.python 직접 코딩 streamlit, LangChain 으로 같은 로직, 같은 파일을 supabase vector store로 입력하면 문제 없이 임베딩 처리 후 입력이 됩니다.Issues:Error inserting: unsupported Unicode escape sequence 400 Bad Request 

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.

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

안녕하세요 강사님강의 잘보고있습니다. 다름이 아니라, 광고일을 하고있어서n8n으로 네이버대용량보고서 api를 불러온 후, 다운 -> 빅쿼리에 데이터 적재 -> 루커스튜디오시각화위 과정으로 자동화워크플로우를 짜고있는데요,현재 대용량보고서 다운로드 단계에서 막혀서,혹시 이 부분에 대해서 도움을 받을 수 있을지 문의드립니다.  

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~

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?

안녕하세요. 노션 연동까지 잘 들었습니다.노션 API를 통해 파일을 업로드할 수 있을까요?노션 페이지에 텍스트 작성은 잘 되는데 파일 첨부가 안되네요.레딧 보니까 되는것 같던데, 며칠동안 고민해도 안되네요.