LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

안녕하세요. 아래 코드를 보면서 의문점이 생겼는데요.import markdown from bs4 import BeautifulSoup tex

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

py-zerox로 문서를 md파일로 바꿀 때 인코딩 관련 에러가 납니다.. <img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/5e2ceb14-1

안녕하세요 ! 너무 유익한 강의라 현재 2회차 수강 중 입니다 ㅜㅠ (좋은 강의 감사해요)강의와 관련된 부분은 아니지만 궁금한 부분이 있어 질문드립니다 !

from langchain_core.messages import HumanMessage query = '집이 15억일때 종합부동산세를 계산해주세요' for chunk in graph.stream({"mess

발생: uv sync 시 패키지 호환문제 발생 ➜ inflearn-langgraph-agent git:(main) uv sync<p

안녕하세요,저에게는 조금 어려운 강의였긴 했지만 아무쪼록 마지막까지 강의 잘 듣고 있습니다. <

안녕하세요 본 강의를 통해 다른 PDF로도 해보고 있는데 혹시 이미지 형식으로 되어있는 PDF의 경우 이상하게 파일을 읽는 거 같은데 이런 경우 어떤 방법으로 파일을 읽는 것이 좋을까요?

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/a65ca336-af69-4ea9-b6f0-adc132d9c0b4/88d0f8eb-7323-466c-bc08-0a7c840e5eca.webp" media-type="img"

강의를 들으면서 문득 든 궁금증인데, ai메세지가 도구를 잘못 선택했을 때(3번케이스)를 구현할 때, 왜 tool message를 수정하셨나요? tool 노드 호출전에 interrupt 해서 ai_message의 too

agent(state:AgentState) ->AgentState: messages =state['messages'] summary = state.get('summary',None) if summary:

안녕하세요~ 강의 정말 재밌게 잘 듣고 있습니다!!2.7 병렬 처리를 통한 효율

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/b357005c-51ce-425a-bdcb-d8ddf3b14380/701248e7-2c2d-4c74-a253-df0f14eaf031.png" media-type="img"

from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser dictionary = ['사람과 관련된 표현 ->

안녕하세요, 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다. RAG 및 LangChain을 공부하는 도중에 기존 리트리버 방식인(dense based)에 더 자세히 공부하기 위해 Hybrid Retriever(e.g. RRF, CC)

from typing import Literal from langgraph.types import interrupt, Command def human_review(state: AgentState) -> Command[Literal['tools

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/68985ee0-410a-48e5-8fc7-f2384732c094/933df652-a9d9-4ac8-b8de-90a1632168cb.png" media-type="img"

안녕하세요. 강의 도중에세법 pdf => 마크다운 변경후에 Spliiter로 분할하면, 표가 짤려서 답변이 생성이 잘 안될수도 있다고 하셔서 txt로 진행한다고 하셨는데..전 궁금한게

gpt 유료 버전을 결제해야 하는 걸까요? 무료로는 불가능 할까요?

안녕하세요 강사님.3.7 강의에서 도구를 가진 에이전트들을 사용해 Supervisor로 멀티 에이전트를 구현하셨는데, stock price를 가져오는 것과 같은