영상 핵심 정리 — 파이썬으로 제조 도메인 챗봇 구축

단순 API 호출에서 실용적인 챗봇으로 발전시키려면 대화 상태 관리와 UI가 필요하다. 이 영상은 Streamlit + OpenAI로 30분 만에 제조 Q&A 챗봇을 완성하는 과정을 보여준다.

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1. 대화 상태 관리 구조

import streamlit as st
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

SYSTEM_PROMPT = '''당신은 자동차 부품 제조 공장의 품질 관리 전문가입니다.
불량률·설비 이상·공정 파라미터 질문에 답하고,
답변은 항상 '원인 / 조치 / 예방' 세 항목으로 구성하세요.'''

if 'messages' not in st.session_state:
    st.session_state.messages = [{'role': 'system', 'content': SYSTEM_PROMPT}]

2. Sliding Window 컨텍스트 관리

전체 히스토리: [system, u1, a1, u2, a2, u3, a3, u4, a4]
→ 최근 N개 유지: [system, u3, a3, u4, a4]  (system은 항상 보존)

방식	장점	단점
전체 히스토리	완전한 맥락	토큰·비용 무한 증가
Sliding Window	비용 통제	오래된 정보 손실
요약 압축	균형	구현 복잡도 높음

3. 제조 도메인 특화 포인트

• 용어 정의: 불량 유형 코드(예: D-001=치수 불량) 를 system에 내장
• 출력 형식 강제: JSON 또는 마크다운 표 형식으로 구조화
• 면책 조항: 안전 관련 판단은 반드시 인간 검증 요구 문구 삽입

함정 주의: st.session_state.messages에 system 프롬프트를 중복으로 추가하는 실수가 흔하다. 초기화 조건(if 'messages' not in st.session_state)을 반드시 확인해야 한다.

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다음 task와의 연결

'제조 도메인 챗봇 설계 원칙' 읽기 자료에서 도메인 특화 system 프롬프트를 체계적으로 설계하는 템플릿을 학습한다.

제조 현장 설비 고장 진단 챗봇을 Python으로 구현해줘. messages 리스트에 대화 히스토리를 누적하되, 오래된 대화를 잘라내는 Sliding Window 로직을 포함해줘. system 프롬프트에는 '스마트팩토리 설비 전문가 역할, 알람 코드 해석, 정비 절차 안내, 모르면 전문가 확인 권고'를 명시하고, 컨텍스트 토큰 초과를 방지하는 코드도 작성해줘.