강병진 강사님 안녕하세요 우선 저와 같은시기쯤? 울산에 있으셨다고 하니 반갑습니다. 저는 병진강사님과 인연이 많은것 같습니다. 강사님 전 회사? 정유회사 바로 옆에 제련회사에서 딥러닝 이미지 처리 프로젝트를 개발하고 있었습니다.병진강사님 덕분에 생성형 AI도 따로 학습을 하고 있고 개별적인 프로젝트도 하고 있습니다. 감사합니다. 질문.1RAG를 구성하고 문서를 벡터DB에 지속하여 업데이트를 위해서 PDF 텍스트·이미지 분석 → RAG용 JSON/JSONL 생성 → Pinecone 적재가능하도록 PyQt GUI 프로그램 만들었는데 여기서 추가적으로 생성되는 문서를 지속적으로 업데이트를 해야할 경우 25년 10월 초에 새로나온 Open AI에 에이전트 툴을 이용해서 일정 시간에 자동으로 Pinecone에 업데으트 해주는 에이전트를 만들어서 자동화를 하려고 하는데 이런 전략을 구성할 경우 문제가 될 부분이 있을까요?질문.2 모델을 만들고 회사가 가지고 있는 특허 문서 파일을 RAG로 구성을 완료한 후 외부 사이트 >> 각 국가의 특허청에 파일을 검색해서 유사도를 분석하거나 하려고 할 때 전략은 어떻게 가져가면 좋을지? 입니다.

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?

주피터 노트북에서 %pip install langchain-openai python-dotenv이 코드를 실행 하면 아래 에러가 자꾸 뜹니다.커널을 시작하지 못했습니다. 커널 'venv (3.11.9) (Python 3.11.9)'을(를) 시작하지 못했습니다. 자세한 내용은 Jupyter 로그을 참조하세요. listen EFAULT: bad address in system call argument 192.168.30.146:9001 참고로 저는 윈도우 유저고 가상환경은 venv를 사용하고 있습니다.

프로젝트 4번에서 제공해주는 실습데이터의 zip안에 파일이 존재하지 않습니다. 그래서 법령 사이트 들어가서 pdf로 다운받아서 실습을 진행했는데 결과가 다르게 나옵니다.

안녕하세요 너무 유익한 강의 잘 듣고 있습니다 :) 강의를 듣다보니 RAG와 파인튜닝은 LLM의 할루시네이션을 줄이고 특정 도메인에 대한 지식을 주입하면서 더 적절한 답변을 낼 수 있다는 측면에서 닮아 보인다는 느낌을 받았습니다.물론 두 방법의 차이나 적용 사례는 구글링하면서 쉽게 찾을 수 있지만 만약 강사님이 특정 도메인에 특화된 LLM을 개발하신다면 어떤 기준과 절차로 RAG와 파인튜닝을 선택하고 활용하시는지 강사님의 개인적인 생각이 궁금합니다 :)

기존 자바 스프링 백엔드로 학습하고 있는데, 인공지능 분야 학습을 하려고하는데, Python을 어느정도로 학습해야할지 궁금합니다.기본적인 개념은 이해하겠는데, 문법 등이 낯선 부분들이 많이 있습니다.혹시 추천해주실만한 강의가 있으신지 궁금합니다.

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

지식그래프(KG) 검색 - Text2Cypher 기법지식그래프(KG) 검색 - Text2Cypher 기법 여기 커리큘럼에서 갑자기 LangChain smith 관련 내용이 나오는데 이거 관련한 설정이나 Langchain이 LLM(GPT, Gen) 과 같은 설명이 좀 있었으면 좋겠어요그리고 한글에 대한 정보를 이해하기 위해서, 좀더 부가적인 설정이 필요한지 궁금해요~  

4강 부터 upstage 관련해서 업데이트가 안된것 같네요 openai -> upstage로 바꾸는 방법이나 샘플 코드가 있으면 좋을것 같습니다. docs나 지피티 참고해가면서 바꾸고 있는데 굉장히 힘드네요

강의를 듣다보면 임베딩 및 프롬프트의 성능에 대해서 "어떤것이 좋다" 라고 말씀십니다. 혹시 그런 성능들은 직접 모두 수행해봐야 하는건가요? 아니면 어떤 상황에서는 어떤것의 성능이 더 좋다라는 데이터가 존재할까요?

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..

강사님의 api 키가 노출되는 거 같습니다호출은 안해봤는데  

현재 국가전산망 화재로 소득세법을 '국가법령센터'가 장애중입니다. 대체사이트인 (사법정보공개포탈)에서는 PDF와 TXT만 다운로드가 가능합니다. 대부분 pdf화일 문서가 많은데, word말고 pdf문서를 임베딩하는 방법/강의가 있었으면 합니다. 추가로, 문서내 텍스트외에 도형이나 표같은경우는 어떻게 임베딩을 하면 좋을까요?

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

안녕하세요, 강사님.강의 덕분에 RAG를 활용한 챗봇을 성공적으로 구현해서 잘 사용하고 있습니다!(질문1)다만, RAG 구조상 사용자의 질문과 가장 유사한 문서 조각(chunk)을 찾아서 그 안에서만 답변을 생성하다 보니, 전체 문서를 이해해서 답변을 해주지는 못하는 점이 아쉽습니다.RAG로 학습시킨 매뉴얼이 약 47페이지 정도이고 양이 많지 않은데,이 전체 매뉴얼의 내용 전체를 이해하고 종합적으로 답변할 수 있는 방법이 있을까요?출처를 알려줄 수 있는 RAG의 분명한 장점이 있어서, 현재의 RAG 기반 구조를 유지한 채 개선을 할 수 있는 방법이 있을지 궁금합니다. (질문2)47페이지 문서 외에 더 자세한 매뉴얼을 추가로 반영하려고 하는데요,이때 pinecone에 동일 DB(인덱스)로 그냥 추가하는게 좋을지 아니면 더 나은 구조가 있을지 조언 구하고 싶습니다.감사합니다.

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.  

업스테이징 임베딩에서 오픈ai쪽 _AllReturnType를 사용하는건가요?ㅠ버전 문제 같은데, 해결 방법이 없을까요 ? --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[12], line 2 1 from dotenv import load_dotenv ----> 2 from langchain_upstage import UpstageEmbeddings 4 load_dotenv() 5 embedding = UpstageEmbeddings( 6 model = "solar-embedding-1-large" 7 ) File ~/IdeaProjects/inflearn-llm-app/.venv/lib/python3.10/site-packages/langchain_upstage/__init__.py:1 ----> 1 from langchain_upstage.chat_models import ChatUpstage 2 from langchain_upstage.document_parse import UpstageDocumentParseLoader 3 from langchain_upstage.document_parse_parsers import UpstageDocumentParseParser File ~/IdeaProjects/inflearn-llm-app/.venv/lib/python3.10/site-packages/langchain_upstage/chat_models.py:43 41 from langchain_core.utils import from_env, secret_from_env 42 from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_tool ---> 43 from langchain_openai.chat_models.base import ( 44 BaseChatOpenAI, 45 _AllReturnType, 46 _convert_message_to_dict, 47 _DictOrPydantic, 48 _DictOrPydanticClass, 49 _is_pydantic_class, 50 ) 51 from pydantic import BaseModel, Field, SecretStr, model_validator 52 from tokenizers import Tokenizer ImportError: cannot import name '_AllReturnType' from 'langchain_openai.chat_models.base' (/Users/xeroman.k/IdeaProjects/inflearn-llm-app/.venv/lib/python3.10/site-packages/langchain_openai/chat_models/base.py)

---------------------------------------------------------------------------ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 1 ----> 1 from langchain_upstage import ChatUpstage 2 llm = ChatUpstage() File ~/Documents/dev/Langchain/devInf/.venv311/lib/python3.11/site-packages/langchain_upstage/__init__.py:1----> 1 from langchain_upstage.chat_models import ChatUpstage 2 from langchain_upstage.document_parse import UpstageDocumentParseLoader 3 from langchain_upstage.document_parse_parsers import UpstageDocumentParseParser File ~/Documents/dev/Langchain/devInf/.venv311/lib/python3.11/site-packages/langchain_upstage/chat_models.py:4341 from langchain_core.utils import from_env, secret_from_env 42 from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_tool ---> 43 from langchain_openai.chat_models.base import ( 44 BaseChatOpenAI, 45AllReturnType, 46convert_message_to_dict, 47DictOrPydantic, 48DictOrPydanticClass, 49ispydantic_class, 50 ) 51 from pydantic import BaseModel, Field, SecretStr, model_validator 52 from tokenizers import Tokenizer ImportError: cannot import name '_AllReturnType' from 'langchain_openai.chat_models.base' (/Users/frair/Documents/dev/Langchain/devInf/.venv311/lib/python3.11/site-packages/langchain_openai/chat_models/base.py)이런 메세지이고요from langchain_upstage import ChatUpstage llm = ChatUpstage()해당부분 실행시 나타납니다.파이썬 3.11.9 버전 사용하고 있고 설치된 랭체인들을 보니 langchain_openai-0.3.34langchain)upstage-0.7.3버전으로 설치가 되어있기는 합니다.venv 사용하고 있고 맥os 실리콘 쓰고있습니다.

3.3 LangChain 없이 구성하는 RAG의 불편함.ipynb의 8번째tax_collection = chroma_client.get_or_create_collection(collection_name, embedding_function=openai_embedding)에서 아래의 에러가 납니다.ValueError: An embedding function already exists in the collection configuration, and a new one is provided. If this is intentional, please embed documents separately. Embedding function conflict: new: openai vs persisted: default 어떻게 해야하나요?