안녕하세요. 강의 진행도중, 막히는 부분이 있어, 질문드립니다.사진과 같이, 입력을 하면, 커넥션 로스트가 발생합니다.현재 컨테이너들은 정상적으로 실행되고 있는 거 같은데 계속해서 커넥션 로스트가 발생하는 원인이 궁금합니다.

docker compose --profile gpu-nvidia up를 실행하면, 커서만 깜빡이고 실행이 되지않습니다. docker desktop도 실행되어있고, 도커 버전도 나오는데 뭐가 문제일까요 ? .env 파일도 docker-compose.yml과 동일한 경로에 존재하고 있습니다.

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.강의 내에서 사용했던 roundcube webmail은 어떤 경우에 사용하는 메일인가요?

맵북 git 설치방법도 같나요?

call n8n workflow tool의 input에 query가 없어요. 그냥 그래도 강의대로 004-1-search에 query로 작성하니 동작은 잘 햇습니다.     궁금한 점은 call node에서 input에 qeury가 없는데 실제 검색 node에서는 어떻게 검색이 동작하는지 궁금합니다. 아니면 call node에서 query 정보를 확인할 수 있는 방법이 따로 있는건가요?

도커설치 내용 중, 윈도우 11 home이라서 윈도우 기능 켜기/끄기 항목에 hyper-v 없는데, 다른 대체 방법이 있을까요?

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 

이번 강의에서 ai agent 이후에 basic llm chain이 추가되는 가장 큰 이유가 무엇인지 잘 이해가 안되서 궁금합니다. 또 붙이고 안붙이고 차이도 궁금해요

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()

안녕하세요! 워크플로우 내 input 설정과 관련하여 궁금한 점이 있어서 질문 남깁니다.우선, 강의에서 설정한 대로 004-1-search 워크플로우를 설정하였는데, 아래와 같은 에러 메시지를 확인하였습니다. 이후 004-chatbot-naver-api 에서 Call 004-1-search 툴을 더블 클릭하여 아래와 같이 input을 설정하였더니 잘 동작하였는데요. workflow inputs를 설정하지 않으면 에러가 발생하여, 강의에서 설정한대로 진행하면 잘 동작해야하는 것이 맞을까요?제가 임의로 설정한 부분과 강사님이 설정해주신 부분에 어떤 관련이 있는지 궁금합니다. 

제가 다른 강의를 듣다가 제 기준으로 어려워서 남박사님 강의를 신청했습니다. 이전 강의에서 환경 설정할 때 window에 리눅스 환경으로 설정해서 썼었습니다. (wsl로 설치를 한다는게 그런 의미로 이해했습니다.) 기존 wsl 환경으로 본 강의를 진행해도 되는지, 아니면 남박사님 강의에 맞춰서 새로 설치를 하는게 좋을지 알려주세요.  

저는 replicate을 사용하지 않고 fal ai 사이트를 이용해서 다음과 같이 생성을 했는데요.   저 리스폰스 url을 입력하면 {"images":[{"url":"https://v3b.fal.media/files/b/0a8468a3/Xzyv19HpZoJQGUcwFCweO.webp","content_type":"image/webp","file_name":"Xzyv19HpZoJQGUcwFCweO.webp","file_size":null,"width":896,"height":1280}],"description":""}이런 화면이 뜹니다.  어떻게 해결해야 할까요?

 이런 오류가 뜹니다. 뭐가 문제일까요?

16강에서 텔레그램 트리거 사용할때 저는 레일웨이에서 n8n을 사용 중인데요. 그럼 ngrok인가? 이거 필요 없나요?

11강에 뉴스를 요약해서 메세지를 보내는데 각 뉴스 중 관심있는 뉴스는 원문을 볼 수 있도록 각 요약뉴스 밑에 원문 링크를 넣어서 같이 텔레그램으로 발송하려면 어떻게 해야할까요?

목차별 내용 요약 및 만점 노트 생성 시 Gemini를 먼저 사용한 이유에 대해 명확히 답변드리겠습니다.가장 큰 이유는 '후처리 효율성' 때문입니다.NotebookLM은 답변의 출처(Source)를 반드시 명시(인용)하도록 설계되어 있습니다. 이 때문에 복습용 만점 노트를 Markdown 형식으로 생성하여 Notion 등에 복사해 붙여넣을 때, 불필요한 인용 구문이나 주석이 함께 포함되어 깔끔하게 편집하기 어렵습니다.반면, Gemini는 출처를 제거하고 오직 순수한 Markdown 형식의 텍스트만 출력하도록 프롬프트 명령을 내릴 수 있습니다.즉, 저희 시스템은 '만점 노트의 후편집 및 보관의 용이성'을 최우선으로 고려했기 때문에, 구조 생성 단계(만점 노트)에서는 Gemini를, 인출 연습 단계(퀴즈)에서는 NotebookLM을 사용하도록 분리한 것입니다.

강사님 안녕하세요강의에서는 setting을 누르라고 하는데 , 제가 설치한것에서는 setting버튼이 없습니다 ㅎ

수익형 AI 강의 들으면서 다 설치한 상태인데,나만의 RAG 시스템 강의 따라가려고 하니수익형 AI 강의에서는 설치하지 않았던 docker desktop 을 이번 강의에서는 초반에 설치를 하던데, 그대로 하면 될까요?  docker desktop 설치한다고 해서기존에 해뒀던거에 영향이 가진 않겠지요?

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