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실습: 제조 AI 챗봇 v1.0 구현

Day 4: 제조 도메인 챗봇

학습 목표

Streamlit 기반 대화형 챗봇을 완성한다
분야별 시스템 프롬프트를 적용한다
스트리밍 응답과 대화 히스토리를 구현한다

실습: 제조 AI 챗봇 v1.0

아래 스타터 코드를 완성하여 실행하세요.

실행 방법

streamlit run manufacturing_chatbot.py

완성 기준

분야 선택 시 시스템 프롬프트가 변경된다
대화 히스토리가 유지된다
스트리밍으로 응답이 실시간 표시된다
대화 초기화가 동작한다
예시 질문이 표시된다
조치 절차를 물으면 답변 첫 줄에 "출처 없음: 설비 매뉴얼과 대조하십시오"가 나온다

만든 다음에 반드시 해 보는 것

이 챗봇은 매뉴얼을 읽지 않는다. 답은 모델이 학습 때 본 것에서 나오므로 출처가 없다. 예시 질문의 알람 코드로 답을 받아 놓고, 그 답을 실제 설비 매뉴얼과 한 줄씩 대조한다.

답에 적힌 원인 항목이 매뉴얼의 해당 절에 실제로 있는가
답이 지시한 조치 순서가 매뉴얼의 순서와 같은가
매뉴얼에는 있는데 답에는 빠진 안전 조치가 있는가

어긋난 곳을 최소 한 군데 찾아 적는다. 찾지 못했다면 대조가 아니라 읽기만 한 것이다. 여기서 생성된 절차를 그대로 현장에 적용하지 않는다.

에디터 로딩 중...

힌트 보기

• st.write_stream()에 generator를 넘기면 스트리밍이 자동 처리됩니다
• api_messages에서 최근 N개만 포함하면 토큰을 절약할 수 있습니다
• st.rerun()은 페이지를 강제 새로고침합니다 (대화 초기화 후)
• 분야를 바꿔도 기존 대화는 유지됩니다. 앞 분야의 질문과 답이 새 분야의 시스템 프롬프트와 함께 다시 전송되니, 주제를 바꿀 때는 대화를 초기화하는 편이 낫습니다

정답 보기

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AI로 학습하기 — 꿀팁

제조 챗봇 Streamlit 앱 생성AI 학습 팁

AI에게 제조 분야별 시스템 프롬프트 전환 로직과 대화 히스토리 관리를 포함한 Streamlit 챗봇 전체 코드를 만들어달라고 요청하세요.

Streamlit으로 제조 AI 챗봇 v1.0을 구현해줘. 요구사항: 설비 고장 진단·품질 관리·공정 최적화 3가지 분야를 선택하면 시스템 프롬프트가 바뀌고, 대화 히스토리가 st.session_state에 유지되며, 사이드바에 현재 분야와 토큰 사용량이 표시되어야 해.

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실습 — 직접 해보기

제조 AI 어시스턴트

제조 매뉴얼 기반 챗봇이 어떻게 답하는지 본다. 검색은 브라우저 안 TF-IDF 와 BM25 라 낱말이 다르고 뜻이 같은 문장은 못 찾고, 답변 생성만 실제 LLM 을 부른다. 답변에 붙는 신뢰도 배지는 검색 점수에서 나온 값이라 답이 맞는지를 말하지 않는다.