데이터 전처리 조언 부탁드립니다!!

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다. 그리고 전반적으로 좋은 접근입니다!제 생각에는 데이터를 가져올 때 필터링이 추가로 들어가야 할 것 같은데요, 과별로 어떤 과의 문서인지에 대한 데이터를 metadata에 넣어두고 필터링한 후에, 해당 학과의 정보만 가져오는 식으로 retrieval을 수정하시는 편이 가장 좋아보입니다. 이 케이스를 해결하기 위해서 k 값만 수정한다면, 다른 질문들에 대해 답변이 제대로 나오지 않을 가능성이 높아보입니다.

parser에서 에러가 발생합니다.

안녕하세요! 버전 이슈인 것 같은데요, OpenAI Chat Model에 use Responses API 설정을 한번 확인 부탁 드립니다!https://inf.run/1KtEy

이메일 답장 여부 검증 봇 생성 - Model output doesn't fit required format 에러

안녕하세요! 스크린샷 만으로는 어디서 에러가 발생하는지 정확하게 파악이 어려운데요, 작업하신 workflow를 json으로 업로드 해주실 수 있을까요? 첨부 스크린샷 처럼 ... 버튼을 클릭하시고 Download를 선택하시면 json으로 추출할 수 있습니다(사진).

"create_react_agent" deprecated

좋은 내용 공유 감사합니다!

네이버 뉴스 검색 API

공유 감사합니다! 말씀해주신 방법이 정석이긴한데, 네이버 API가 에러가 나는 경우가 종종 있다보니 😅 야매(?) 로 시도해보았습니다 ㅎㅎ

hub.pull 이슈

공유 감사합니다! 자주 묻는 질문에 추가해두어야겠네용

사전 수강 강의 질문

안녕하세요! 질문 주셔서 감사합니다. 회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph) 는 n8n을 위주로 진행되고, LangGraph 관련 부분에서도 어느정도 설명을 드리기 때문에 LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP) 를 먼저 수강하시면 아무래도 이해하시는데 더 좋겠지만 필수는 아니라고 생각합니다.

2.2 강의 질문(markdown 생성관련)

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다. 답변을 드려보자면올려주신 에러메시지로 볼 때 rate limit 이라면, OpenAI에 충분한 금액을 충전하지 않아서 분당 토큰양 제한에 걸린 것 같아요. Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms분당 20만 토큰을 사용할 수 있는데, 이미 다 썼으니 242ms뒤에 다시 시도하라는 내용입니다. 그래서 일부 처리된 후에 멈춘 것 같아요자세한 내용은Rate Limit - Usage Tiers를 참고해주세요강의에서 문제 없이 진행되는 이유는 제가 nathan 님보다 OpenAI tier가 높아서라고 봐주시면 되겠습니다.소스코드에 있는 파일을 활용하셔도 강의를 수강하시는데는 문제 없습니다

RAG 문서 관리 방법

안녕하세요! 상당히 중요한 고민인데요, 이런 이유로 인해서 저는 회사에서 에이전트 개발을 직접 하지 않고, 현업에서 직접 만들어서 개발할 수 있는 플랫폼을 만들어서 운영했었습니다. 문서 업데이트가 빈번한데 개발자가 업데이트를 처리해야하는 상황이라면, 현업(사용자)에게 해당 기능을 처리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수밖에 없습니다. 다만 문서가 업데이트돼서 기존에 vector store에 저장했던 문서를 제거해야한다면, metadata에 문서의 이름이나 고유값 등등을 저장해두고, 해당 metadata를 활용해서 기존에 문서는 제거하고 새로운 문서로 embedding을 하는 방식으로 진행하셔야 할 것 같습니다.

챗봇 답변 일관성 및 RAG 검색 우선순위 설정 관련

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.temperature=0으로 세팅하는 방법이 있는데, 이것도 "항상" 같은 답변을 줄거라는 보장은 어렵습니다. 생성형 AI 특성이라고 보시는게 더 좋을 것 같습니다.이전 대화 맥락이 다르면 동일한 질문이라도 검색되는 문서와 답변이 달라질 수 있다는 점 또한 대화 이력을 활용하는 특성상, 이전 대화 맥락이 다르다는 것은 결국 프롬프트가 변경되는 것이기 때문에 답변이 다르게 나온다고 보시면 됩니다.이전 대화 맥락이 있더라도 질문이 동일하면 동일한(비슷한) 문서가 검색되도록 하려면 해당 작업을 처리하는 단계를 추가해주시는 편이 좋습니다. 예를들면 문서 검색 전 질문을 수정해서 같은 내용으로 vector store를 검색하게 하는 방식입니다.1안과 2안 모두 조건부 검색을 하는거라서, LangChain을 활용하시면 if 문을 활용해서 처리가 가능할 것 같고, LangGraph를 활용한다면 conditional_edge로 처리가 가능할 것 같습니다