일레븐렙스 노드

네 맞습니다. 최근 n8n 업데이트 후에 생긴 노드라서 강의에선 사용하지 않았습니다.질문하신 내용이 강의에서 처럼 Http Request 노드를 사용하지 않고 일레븐랩스 노드를 사용했을때 인증 오류가 난다는 말씀이신가요? 제가 방금 테스트 했을때는 무료 계정이라도 문제없이 동작을 했습니다. (사진)아마도 일레븐랩스에서 API 를 생성할때 권한이 없어서 생기는 문제가 아닐까 합니다. 제가 테스트 했을때도 단순히 Text to Speech 권한만 설정했을때는, (사진)위의 이미지에서 처럼 크레덴셜 생성시 오류가 났는데, 일레븐랩스에서 API 키에 모든 권한을 다 주고 생성했을 시에는, (사진)그림에서처럼 문제없이 인증이 성공되었습니다. 무료 계정으로 테스트한 부분입니다. 물론 어떤 권한때문에 인증 성공과 실패가 처리되는지 확인해보고 필요한 권한만 체크해서 쓰는게 맞겠지만 딱히 설명이 없어서 일단 전체 권한을 다 설정해서 테스트 했을땐 문제 없이 동작한다는걸 확인했습니다. (사진)물론 인증뿐 아니라 동작이 잘 되는지도 확인했습니다. 무료버전이랑 상관없으니 API 키 권한을 변경해서 다시 생성 후 테스트 해보시기 바랍니다.

14강 26강에 대한 질문

안녕하세요. (사진)일단 지금 상황을 보면 올려주신 이미지를 봤을때 n8n 주소는 ngrok 으로 접근이 가능한 상황. 이는 ngrok 은 정상적으로 동작한다는 의미로 생각하시면 됩니다. 웹 접근은 단순히 ngrok 이 터널링을 해서 연결해주는 것이기 때문에 문제 없이 동작중인 상황입니다. 그러나 이미지를 보면 n8n 에서 test URL 이나 product URL이 아직도 localhost 로 나온다는 이야기는 n8n 서비스는 docker-compose.yml 에 작성된 WEBHOOK_URL 을 적용하지 못했다는 이야기 입니다. docker compose --profile [프로파일명] up -d이렇게 docker-compose.yml 이 수정되면 이를 적용한 도커 컨테이너를 다시 시작해야 합니다. 위 명령을 통해 n8n 도커 컨테이너를 재시작 하셔야 합니다. 이게 귀찮은 경우를 대비해 강의에 이를 자동화 하는 스크립트 작성 내용이 있으니 이 부분도 참고하시기 바랍니다.어쨌든 정리하자면 test URL에 ngrok 주소가 나와야 하고 ngrok 주소가 나오기 위해선 docker-compose.yml 이 적용된 도커 컨테이너가 구동되어야 합니다.

21강에 스케줄 트리거 사용

안녕하세요.일단 말씀하신데로 redis는 비용을 지불하면서 쓰기에는 바람직하지 않습니다. Redis를 쓰는 가장 큰 이유중 하나는 빠르고 가볍기 때문에 부담없이 쓰는건데 여기서 요금이 발생하면 큰 메리트가 없습니다. 조금 귀찮아지긴 하겠지만 Redis 말고도 여러 종류의 데이터베이스가 있고 다른 데이터베이스를 쓴다던가 아니면 직접 파일에 작성하는 방법 등, 여러 대안이 있습니다.물론 어떤 서비스를 사용하던 동작하면 장땡이긴 하지만 좀 더 엄밀히 짚어보면 Heroku 같은 PaaS 형 서비스는 n8n 같은 AI Agent 서비스에는 조금 어울리지 않긴 합니다. 물론 외부 API 위주로 사용하면 문제 될게 없긴 하지만 말씀하신것 처럼 비용이 드는 문제들이 있고, 기능의 확장성에 제한을 받기 때문에 어느정도 심도 있게 Agent 서비스를 운영하려면 도커가 완벽하게 구동되는 환경을 추천드리는 이유입니다. 공부를 하던 실무를 하던 도커에 기존 서비스(Redis를 포함하는 도커 구동가능한 수천개의 서비스들) 를 운영하거나 내가 직접 API 서버를 만들어 도커로 구동시킬 수 있는 환경이 Agent의 능력을 좌우할 수 있기 때문에 그렇습니다.그렇다면 Redis를 쓰지 않고 해당 기능을 구현하는 한가지 아이디어를 말씀드리자면 Redis에 저장하는 정보를 n8n이 구동중인 내부의 리눅스 시스템에 직접 파일로 기록하고 그 파일을 읽어오는 방식으로 구현할 수도 있습니다. n8n에서 제공하는 execute command 노드를 활용하면 리눅스 명령을 다음과 같이 직접 사용할 수 있습니다.echo "내용" >> /tmp/test.txt그러면 위에서와 같이 "내용" 을 시스템 경로의 /tmp/test.txt 라는 파일에 저장합니다. 그럼 반대로 이렇게 저장된 내용을 읽어올때는 다음과 같이, tail -n 1 /tmp/test.txttail 명령을 사용하여 /tmp/test.txt 파일의 내용에서 맨 마지막 줄 1 줄을 읽어오게 할 수 있습니다. 이를 응용하시면 Redis를 쓰지 않고도 간단하게 그리고 비슷하게 구현하실 수 있습니다. 그리고 n8n이 디스코드 트리거를 제공하지 않긴 하지만 사실 n8n에서 제공하는 트리거보다 내가 직접 구현하는게 실제 서비스를 운영하기엔 더 안정적이긴 합니다. 예를 들어 n8n에서 텔레그램 트리거를 제공하긴 하지만 저 같은 경우는 직접 API를 사용해서 트리거를 구현해서 사용하기도 합니다. 이 텔레그램 트리거 직접 구현하기 내용은 곧 추가 강의로 올라갈 예정이며 여기서는 Redis 대신 직접 파일을 핸들링 하는 내용으로 구성되었으니 몇일내로 강의가 올라가면 해당 내용을 참조해보시는것도 좋을듯 합니다. (참고로 월요일쯤 올릴 예정입니다.) 궁금하신 부분에 도움이 되셨길 바라며, 더 궁금하신 내용이 있으시면 언제든 주저말고 질문 주시기 바랍니다.

15강 gpt 대신 다른 api를 쓸 수 있을까요?

질문주신 "n8n으로 만드는 음성 기반 AI 비서: 텔레그램+TTS 완전 자동화 실습" 해당 강의에서 OpenAI 의 API를 사용해서 오디오를 텍스트로 변환하는 내용을 말씀하시는거 같은데 whisper 전용 모델이 아니라 못 쓰신다는 말을 잘 이해하지 못하겠습니다. 좀 더 정보를 주시면 좋을듯 합니다.그리고 stt 모델은 말씀하신 제미나이도 있고, 오픈AI도 있고, 네이버 클로바도 있고, 비토 스피치(VITO Speech) 라는 서비스도 있습니다만 제미나이나 오픈AI가 가장 많이 사용되고 추천되긴 합니다. 일단 현재 어떤 문제에 봉착해 있으신지 제가 알 수 없어 자세한 답변을 드리기가 어렵습니다. 자세한 정보와 스샷 같은걸 첨부 해주시면 답변을 하는데 많은 도움이 됩니다.

contab를 통해 클라우드 서버로 옮겼습니다

contabo 를 써보진 않았지만 어쨌든 클라우드 서버를 사용하셔서 도커 환경으로 N8N을 구동하신거 아닌가요? 그렇다면 유튜브 요약 API 를 도커 컨테이너로 구동하기 위해 올려드린 docker-compose.yml 과 Dockerfile를 사용해서 도커로 구동시키시면 될텐데요? 참고로 독립적인 클라우드 환경에 도커 구동 환경이라면 도커를 쓰는 가장 큰 이유가 그런 이유기 때문에 막히는 부분이 1도 없어야 합니다. 진행하다가 잘 안되시거나 모르는 부분은 AI를 통해 해결해보시고 그래도 이해가 가지 않는 부분이 있으시다면 언제든 질문 주시기 바랍니다.

18번 강의에서 질문 드립니다.

아마도 심플 메모리에 저장된 이전 내용을 재전송 하면서 생기는 문제가 아닐까 조심스레 추측을 해봅니다. 메모리 기능이란게 단순히 이전에 저장된 대화 내용을 재전송하는 정도의 기능으로 동작하는 방식이라 이런 경우에는 심플 메모리를 아예 제거 해서 사용하지 않는 방법이 가장 쉬운 방법일텐데, 이는 문제를 적극적으로 해결하는 태도는 아니라 보여지긴 하네요.일단 제 개인적인 의견은 프롬프트에 이전에 저장된 대화 내용은 참조로만 사용하고 현재 대화 내용이 아닌 대화 내용에 있는 명령을 수행 하는 동작은 하지 말라는 내용의 프롬프트를 추가해보면서 테스트를 해볼 거 같습니다. 물론 이게 어느 정도 선까지 동작할지 저도 확신할 수는 없는데 이런 방향으로 접근해보시는게 공부하는데도 도움되고 AI 특성을 이해하는데도 많은 도움이 되지 않을까 합니다. 또 현재 사용중인 AI 모델을 이것저것 다른 모델로 변경해보는것도 좋은 경험이 될 수 있을거 같습니다. 더 궁금하신 내용이 있으시면 또 질문 주세요~

AI영어 퀴즈 인스타그램 비지니스 인증 문의

넵, 인스타그램은 제가 강의에서 진행한 단 한가지도 빠지면 api 를 사용하실 수 없습니다. 비즈니스 계정이어야만 합니다.

추가 강의 youtube-transcript 오류 관련 문의

(사진)일단 올려주신 주소로 직접 테스트를 했을때 아무 문제 없이 동작 하는 것을 확인했습니다. 그러므로 워크플로우 상의 문제는 없다고 전제하고 일단 몇가지 상황을 의심해봐야 할듯 합니다. (사진)일단 오류 메세지는 그림과 같이 ECONNRESET 코드에 socket hang up 메세지가 출력되었는데 이는 http 요청을 하였으나 연결이 성립되기도 전에 내부 소켓이 강제 종료되었음을 의미하는 경우가 많습니다. 쉽게 말해 아예 접속 자체가 되지 않았다는 이야기라고 볼 수도 있는데 (무조건 100%는 아닙니다.) 아마도 도커가 제대로 구동중이지 않거나 혹은 9012번 포트를 시스템 어딘가에서 사용중이던가, 아니면 윈도우나 맥 기반의 Docker.desktop 환경이 아니라 리눅스 기반에서 테스트 중인경우 host.docker.internal 를 인식하지 못하는 문제일 수도 있습니다. 만약 리눅스를 쓰실 정도라면 host.docker.internal 를 /etc/hosts 에 등록하는 방법 정도는 아시리라 생각됩니다. (사진)정상적인 상황이라면 도커 내부에 파이썬 API 가 정상적으로 동작중인지 확인해봐야 할 듯 합니다. (사진)그림과 같이 해당 도커 컨터이너의 Logs 를 살펴볼 수 있고 위의 그림에서처럼 http://0.0.0.:9012 로 uvicorn 러닝 상태, Application startup complete 와 같이 서버가 정상 동작 중인 메세지가 떠있어야 합니다. (사진)그리고 n8n에서 API 를 호출 하고 난 뒤 도커 컨테이너를 클릭해보면 그림과 같이 POST /extract_subtitles 요청이 로그에 있어야 하고 (오류가 있던 없던) 그리고 문제 없이 수행되었다면 200 OK 를 반환하고 yt-dlp 라이브러리가 해당 유튜브를 다운로드한 내역이 있어야 합니다. 물론 여기서 오류가 있다면 여기 오류 내역이 출력되어있을 것 입니다. 일단 위에서 얘기한 사항들을 하나씩 체크해보시고 다시 또 질문 주시기 바랍니다.

텍스트 자료를 구글드라이브에서 가져오지 않고 n8n으로 바로 업로드 해서 활용하는 방법은 없을까요?

일단 조금 의아한 부분이 있긴합니다. 어떤 환경에서 사용중이신지 모르겠습니다만 서버에서 동작 중이던 내 컴퓨터에서 동작 중이던 결국 도커 기반으로 구동되는 거라면 그게 호스팅이던 내 컴퓨터던 사실 상관이 없어야 할텐데요? 물론 도커를 직접 셋팅해서 사용하는게 아니라 특정 호스팅 업체가 n8n만 서빙해서 제공하는 서비스라면 물론 환경이 다르긴 합니다만, 이 경우가 아니라 직접 self 킷을 도커 명령어로 설치한 상황이라면 도커 자체가 독립적이라 차이가 없어야 정상입니다. 그리고 지금 핵심은 Extract from File 노드가 문제라면 구글 드라이브를 사용하냐 마냐는 중요한 요점은 아닌듯 합니다. 어차피 PDF 라면 결국 PDF 내용을 추출하는 기능이 있어야 하는데 Extract from File을 사용하지 않는다면 의미가 없고, 물론 텍스트 파일이라면 단순히 웹상 어딘가에 업로드 해놓고 Http Request 노드를 사용해 URL로 접근하여 텍스트 내용을 추출해오면 되긴 합니다. 아니면 n8n이 구동중인 도커 내부의 리눅스 경로에 (예를 들어 /tmp/sample.txt) 파일을 저장해놓고 n8n에서 Execute Command 노드를 사용하여 내부 텍스트 파일로 접근해서 파일을 읽어오는 방법도 있습니다. 또 다른 방법은 아예 해당 기능 자체를 분리하여 예를 들어 파일 주소를 넘겨주면 해당 PDF를 다운로드 하고 이를 파싱하여 텍스트로 변환하여 리턴해주는 파이썬 코드를 작성하고 이를 도커로 구동시켜서 API 처럼 사용하는 방법이 있을 수도 있습니다. 위의 방법중 첫째, 둘째 방법은 난이도상 쉬운 부분이라 생각되며 세번째 방법도 AI 를 통해 질문답변으로도 충분히 구현이 가능할 수 있지 않을까 생각됩니다. 더 궁금하신 사항 있으시면 추가 질문 주시기 바랍니다.참고로 컴퓨터가 얼마나 예전 모델인지 모르겠지만 GPU 가 있고 없고 차이는 결국 Ollama 같은 로컬 AI를 쓰냐 마냐의 차이일뿐 n8n 자체를 구동하는데 그리 많은 리소스를 사용하지는 않으니 그 부분도 한번 참고해보시기 바랍니다.

메시지 수신 트리거 사용 가능한가요??

ngrok 을 설정 후 test url 은 ngrok 이 적용되었는데 product url 은 적용이 안되었단 말씀이세요? 그 부분이 뭔가 좀 이상합니다. docker-compose 에 WEBHOOK_URL 이 제대로 설정되었다면 test 나 product 나 정상적으로 적용이 되어야 할 거 같은데요. 추후 강의에서도 ngrok 환경이 필요한 부분이 있으니 다시한번 점검 해보시기 바랍니다.또한 텔레그램 트리거에 대해서 제가 현재 편집중인 추가 강의가 있는데, 여기서 텔레그램 트리거를 N8N에서 제공하는 노드에 의존하지 않고 직접 텔레그램 API를 사용해서 비슷하게 구현하는 내용을 다루고 있는데 이 추가 강의는 이번주 내로 업데이트 할 예정이니 해당 강좌 내용을 참고 하시는것도 또 다른 이런 방법도 있구나~ 하고 이해하시는데 좋을듯 합니다.어쨌든 만약 질문자님이 추후 24시간 풀타임으로 무언가 N8N을 통해 동작을 시킨다고 한다면 24시간 컴퓨터를 켜놓을 전기세와 컴퓨터의 감가율을 고려했을때 차라리 저렴한 호스팅을 받는게 좋긴 합니다. N8N Cloud 버전은 가격적으로 너무 비싸기 때문에 매리트가 없고 직접 서버를 운영하는 방식을 좀 더 추천드립니다. 또한 직접 서버 구현시에 가격적인 매리트 뿐 아니라 도커 사용 및 여러가지 확장가능한 자원들이 있기에 이왕이면 직접 서버 구현을 하는게 잇점이 많습니다.물론 서버의 사양에 따라 요금은 천차만별이겠지만 N8N 자체가 그리 무거운 프로그램은 아니기도 하고 대부분 API 를 사용하는 방식이라 그리 높은 스펙을 요구하진 않으니 구글의 GCP 나 AWS, MS 애저 보다 훨씬 더 저렴한 비용으로 사용이 가능한 디지털오션이나 벌쳐 같은 서비스를 한번 살펴보시는것도 좋을듯 합니다.물론 호스팅 후에 도메인 구입 및 연결 같은 부가적인 작업이 있긴 하지만 AI 를 활용해서 묻고 따라해도 충분히 설정 가능한 영역이기에 AI 도움을 받으시는것도 좋을듯 합니다.