2차시에서 진도가 안나고 있습니다

안녕하세요, 하루분님.노트북 사양이 어느정도신지 몰라 제가 어떤 의견을 드릴 수는 없겠습니다만 언어모델을 돌리는 상황도 아니고 정말 요즘 스마트폰보다 안좋은 성능이 아니라면 n8n 정도 돌리는데 큰 문제는 없지 않을까 합니다.요즘은 사실 AI 시대가 되면서 개발자냐 아니냐로 구분을 하지는 않습니다. 관심이 있는사람과 없는 사람으로 나누는게 맞지 않을까 합니다. 사람마다 받아들임이 다르기에 어떤 결론을 내드릴수는 없겠습니다만 현재 이 강의는 초등학생부터 70이 넘으신 분들까지 다양하게 보고 계시는 강의이긴 합니다. 물론 어려운 부분도 있을 수 있고 쉬운 부분도 있을 수 있고 오래 걸리는 부분도 있을 수 있겠습니다만 하고자 한다면 AI 도움과 제 도움을 모두 받으셔서 충분히 하실 수 있는 내용들이라 생각합니다. 궁금하신 사항은 언제든 부담없이 질문 주시기 바랍니다.

한글 변수의 한글 상태를 만드는 법?

안녕하세요. Unaligned님.인프런 질문이 알람이 오지 않아 이 문제를 이제서야 봤습니다. 그래도 언제든 보실 수 있을듯 하여 답변을 드리면, 파이썬에서 한글 변수 사용은 가능합니다. 다만 권장하지는 않습니다. 물론 파이썬의 py 파일은 유니코드를 지원하긴 하지만 변수명은 영문+숫자의 아스키문자로 사용하는걸 권장합니다. 여러 이유가 있긴 하겠지만 유니코드 파일은 시스템에서 처리하는 방식에 따라 의도하지 않은 형태로 디코딩 될 수 있어 습관 자체를 영문변수명을 쓰시는걸 권장합니다.

시놀로지 나스(램32GB) 컨테이너 매니저에 n8n 설치

안녕하세요. pgbwings 님.저는 현재 데스크탑, 노트북, 나스 2대(415+, 923+), 서버 등의 환경에 모두 n8n 여러 버전들이 설치되어있긴 합니다. 일단 여기서 문의하신 나스 환경에 대해서 말씀을 드려보자면 개인적으로 n8n을 설치해서 운영하는 부분에 있어서는 크게 문제될 건 없습니다. 다만 서비스를 하는 목적이라면 생각해볼 부분들이 좀 있을듯 합니다. 일단 시놀로지 나스는 나스 자체의 nginx 가 메인으로 구동중이고 말씀하신 모든 역방향 프록시 설정 및 그 외 모든 서비스가 나스 자체의 nginx 하위에서 구동하게 되는데 이 메인으로 동작하는 nginx를 건드리기는 좀 쉽지 않을까 생각됩니다. (물론 안되는건 아닌데 만에하나 뭐가 잘못되면 몇날 몇일 거기에 매달릴 시간적인 부분과 정신적 스트레스를 생각하면.....)물론 일반적으로 나스의 nginx를 건드릴 일이 흔한일은 아니지만 제가 지금은 기억이 나지 않는데 그 nginx를 수정을 해볼까 잠깐 진지하게 고민했던 경험이 있었던걸로 봐서 아예 없는 일은 아닌듯 합니다.(아마 워드프레스 블로그 운영과 관련이 있었던것 같습니다만 정확하진 않습니다.. 참고로 https://wordpress.nambaksa.kr/ 이 주소가 제 나스에서 구동중인 워드프레스 블로그 입니다.)n8n 2.x 버전에서 태스크 러너 구동은 나스나 서버나 로컬이나 크게 다를바는 없습니다. 어쨌든 결국 docker-compose.yml 파일 잘 설정하는게 전부라 일단 로컬에서 충분히 테스트 하시고 나스나 서버에 적용해보시는걸 추천합니다. 강의에서 제가 제공해드리는 docker-compose.yml 및 task runner 폴더의 Dockerfile 그리고 json 설정 파일을 모두 한번 체크해보시기 바랍니다. 권한 문제는 태스크 러너의 Dockerfile 과 json 파일이 아마도 영향을 줄꺼라 생각됩니다.사실 환경적인 부분으로 봐서는 로컬이 물론 내가 직접적으로 사용하는 환경이니 그나마 편하긴 합니다만 그 외 서버나 나스나 크게 차이 난다 생각하진 않습니다. 그리고 저 같은 경우는 나스의 컨테이너 매니저를 사용하지는 않고 직접 시놀로지 나스에 ssh 터미널로 접속해서 도커 명령어로 사용합니다. 이렇게 사용하는 방식은 서버나 똑같습니다. 맥미니도 쓰기 나름이긴 합니다만 제게 질문하신 거라면 저는 여러가지 이유로 추천하지는 못할듯 합니다.더 궁금하신 사항 있으시면 질문 주시기 바랍니다.

n8n workflow 작성 시 gemini 연결 문제

안녕하세요, nalal7 님.올려주신 오류 내용을 번역해보면,429 Too Many Requests현재 할당된 API 쿼터를 초과했습니다. 사용 중인 요금제와 결제 정보를 확인하세요.이런 내용입니다. 일단 해당 API 키의 쿼터 상태를 확인해봐야 정확하게 알 수 있지만 간략히 설명 드리면 무료 계정과 유료 Tire1, Tire2... 등급에 따라 사용량에 제한이 있습니다. API키는 모두 구글 정책 기반으로 운영되기에 클라우드 콘솔에서 생성한 API 나 AI Studio 에서 생성한 API 모두 차이는 없습니다. 일일 요청 제한에 걸린건지 분당 요청 제한에 걸린건지는 알 수 없으나 일단 일정 시간이 지나고 다시 시도해보시거나 아니면 말씀하신것 처럼 ChatGPT 같은 다른 AI 모델을 임시적으로 사용해보셔야 할 듯 합니다. 물론 ChatGPT, 클로드 등 모든 API는 등급에 따라 일일/분당 쿼터 제한이 있기에 다른 AI 모델들도 그 회사의 정책에 따라 사용제한이 또 뜰 수 있으니 그 점도 참고하셔야 합니다.

code 노드 Execute step 관련 질문

안녕하세요, 코코더님.스샷에서의 오류 로그를 봤을때 태스크 러너 자체가 잘못 설치되어 외부 라이브러리 자체가 모두 차단된걸로 보입니다. 또한 클라우드 버전을 사용중이신거 같은데 클라우드 버전은 n8n에서 제공하는 솔루션을 사용하는거라 강의에서처럼 태스크 러너 환경을 내 입맛에 맞게 설정해서 사용할 수가 없는 환경입니다. 강의에서 처럼 로컬에 직접 설치하여 사용하셔야 강의를 따라가실 수 있습니다. (사진)위 스샷은 제가 방금 로컬에 2.22.5 버전을 설치 후 코드 노드를 실행한 결과 입니다. 2.22.5 버전에서도 제가 강의에서 제공해드린 코드를 사용했을때 문제 없이 동작합니다. (사진)보시면 2.22.5 버전에서 테스트 하였습니다. 참고가 되셨길 바랍니다.

.env 파일 질문입니다.

안녕하세요, 코코더님..env 파일은 따로 만드실 필요는 없고 replace_me 문자열 값을 본인이 기억하실수 있는 아무 문자열 값으로 변경해서 사용하시거나 아니면 그냥 수정하지 않고 강의를 진행하셔도 전혀 상관없습니다.

n8n 사용 목적

안녕하세요, 재혁님.말씀하신 것처럼 요즘 AI의 코딩 수준이 웬만한 개발자만큼 좋아진 것은 사실입니다. 그래서 “그렇다면 왜 굳이 n8n을 사용하고, 그 안에서 코드를 작성해야 하느냐”는 점이 궁금하셨던 것 같습니다.물론 말씀하신 대로 n8n을 사용하지 않고, 강의에서 다루는 사주 Agent 전체를 랭체인이나 랭그래프 같은 도구를 활용해 100% 코드 기반으로 구현해도 전혀 문제는 없습니다. 실제로 그렇게 구현하는 방식도 충분히 가능합니다.다만 여기서 중요한 점은, “사주 Agent를 만들어야 한다”라는 목적이 주어졌을 때 그 Agent 또는 서비스의 전체 구조를 어떻게 설계할지, 어떤 파이프라인으로 구성할지, 어떤 기능을 어디에서 처리할지 등을 머릿속에서 충분히 구체화할 수 있는 개발 지식과 기획 역량이 있느냐입니다.그 정도의 능력과 실력이 있다면 100% 코드로 구현하는 것도 가능합니다. 하지만 그렇지 않은 상태에서 AI를 활용해 모든 것을 코드로만 구현하려고 하면, 생각보다 간단하지 않을 수 있습니다. AI가 코딩을 잘하는 것은 맞지만, 중요한 것은 AI의 능력 자체가 아니라 그 AI를 제대로 활용하고 지시할 수 있는 사람의 능력이기 때문입니다.바이브 코딩이 유행하고, AI의 코딩 실력이 인간을 넘어서는 영역까지 발전했음에도 불구하고, 실제 실무에서 실력 있는 개발자를 뽑는 일이 AI가 없던 시절보다 오히려 더 어려워졌다고 느끼는 이유도 이와 비슷하다고 생각합니다.오히려 경험이 많고 실력이 있는 개발자들일수록 어떤 기능을 빠르게 테스트하거나 구현해보기 위해 n8n과 같은 도구를 적극적으로 사용하는 경우도 많습니다. 100% 코드로 구현할 수 있음에도 불구하고, 시간 대비 결과물을 얻는 속도는 n8n이 훨씬 빠를 수 있습니다. 특히 프로토타입 개발이나 파이프라인 설계 테스트 같은 부분에서는 비교하기 어려울 정도로 큰 장점이 있습니다.물론 규모가 크고 복잡한 프로젝트라면, 먼저 n8n에서 테스트를 통해 전체 구조를 설계하고 여러 요소를 검증한 뒤, 문제가 없다고 판단되면 이를 코드로 옮겨 구현하는 경우도 있습니다. 반대로 규모가 크지 않은 프로젝트라면, 일부 백엔드 기능을 n8n으로 구성해 실제 서비스에 활용하는 경우도 있습니다.강의에서 만세력을 구하는 부분은 코드로 작성하고, 나머지 기능은 n8n에서 작업하는 것도 이와 비슷한 맥락으로 보시면 될 것 같습니다. 해당 서비스에서 만세력 알고리즘은 정확한 데이터를 추출하는 것이 핵심이기 때문에 코드로 구현하는 것이 적합합니다. 반면 나머지 기능들은 굳이 모두 코드로 작성하지 않아도 n8n의 노드 구성만으로 충분히 구현할 수 있기 때문에 그렇게 진행하고 있는 것입니다.물론 n8n은 프론트엔드 기능이 부족하기 때문에, 강의 후반부에서는 프론트 영역 역시 별도의 코드로 구현하고 있습니다.예전에는 코드가 무언가를 만들기 위해 반드시 필요한 절대적인 기술이자 기반이었다면, 지금의 코드는 하나의 도구이자 구성 요소에 가까워졌다고 생각합니다. 우리가 챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 AI에게 엑셀 파일이나 PDF를 던져주고 분석이나 처리를 요청하면, 이런 Agent들은 즉시 필요한 코드를 생성해서 사용하고, 필요가 없어지면 버리는 방식으로 동작합니다.그만큼 코드는 이제 절대적인 목적이 아니라, 특정 기능을 수행하기 위한 하나의 수단으로 변화하고 있습니다. 중요한 것은 “코드를 썼느냐, 쓰지 않았느냐”가 아니라, 내가 무엇을 만들고자 하는지, 어떤 문제를 해결하고자 하는지에 더 집중하는 것이라고 생각합니다.결국 코드를 사용했는지 여부 자체는 점점 큰 의미가 없어지는 세상이 되고 있다고 저는 개인적으로 보고 있습니다.아무쪼록 궁금하셨던 부분에 도움이 되셨기를 바랍니다.

오류 문의

안녕하세요, hanul님.일단 올려주신 스샷만 봤을때는 어떤 문제로 발생한 문제인지 확인할 수가 없습니다. 아래 AI 가 답변한 내용에서처럼 여러가지 사항을 모두 다 체크해봐야 하는 문제입니다.현재 사용중인 모델명이 정확히 무엇인지 gemini-pro-latest 대신 3.1-pro-preview 와 같은 pro 계열 모델로도 변경해볼 수 있고 말씀하신 것 처럼 API 할당량 문제일수도 있고 일시적인 네트워크 문제일수도 있고 등등 너무 경우의 수가 많은 내용입니다.물론 기본적으로 pro 모델을 사용하시려면 API 계정이 유료설정이 된 계정인지도 체크해보셔야 합니다. 여기서 혼동하시는 부분이 API 계정이 유료여야 하는거지 일반적인 제미나이 유료 계정을 말하는게 아닙니다.

안티그래비티 업데이트?

(사진)제 스샷을 보시면 안티그라비티 상단에 Open Agent Manager라는 버튼이 있고 그걸 누르면 hanul님이 올려주신것과 같은 안티그라비티의 AI Agent 창이 생성됩니다. 따라서 작업 표시줄을 찾아보시면 안티그라비티가 따로 실행중일 겁니다. 이 기능은 안티그라비티 외에 vscode도 동일한 기능으로 얼마전 업데이트 된 기능 입니다. 그리고 귀찮은 질문은 없습니다. 질문에 부담느끼실 필요 없으니 맘 편히 질문 하셔요.

추가 질문사항입니다.

100페이지가 넘는 자료라면 해당 자료를 DB화시켜서 작업하는 방향으로 진행해야 할듯 합니다. 그런데 여기서 또 고민해볼 문제들이 있는게 이 방대한 자료를 어떤 형태로 DB화 시키느냐의 문제가 있습니다. 일반적인 데이터로 저장하게 된다면 AI 가 이 데이터를 검색할 수 있는 구조적 장치가 마련되어야 할듯 하고 아니면 벡터 DB형태로 저장되어야 하는데 이 경우에도 정확한 탐색이 되는지를 심도있게 연구해봐야 하는 부분일 수 있습니다. 또한 AI Agent는 최대한 날것 형태의 데이터가 가장 좋기 때문에 노션으로 집필한(가공된) 데이터를 AI Agent가 사용하게 하는 방식은 권장되지 않습니다. 일단 자료가 완벽하다면 노션으로 집필하는 부분 역시 AI Agent로 구축해서 AI 한테 초안작성을 맡기고 사람이 퇴고하는 형태로 작업하는게 요즘 시대에는 더 바람직한 방향이 아닐까 조심스레 의견드립니다.