왜 Streamlit인가?

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선택지 비교

프레임워크	난이도	개발 시간	디자인	제조 적합도
React + FastAPI	상	2주+	자유도 높음	프로덕션용
Gradio	하	1일	제한적	ML 데모용
Streamlit	하	1~2일	적당	내부 도구용
Flask + HTML	중	1주	수동	범용

Streamlit을 선택하는 이유:

• Python만 알면 된다 (HTML/CSS/JS 불필요)
• 1~2일이면 완성 가능
• 제조 현장의 "내부 도구"에 최적

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Streamlit 핵심 개념 3가지

import streamlit as st

# 1. st.session_state: 대화 히스토리 저장
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

# 2. st.chat_message: 챗봇 말풍선
with st.chat_message("assistant"):
    st.markdown("안녕하세요! 제조 AI입니다.")

# 3. st.chat_input: 사용자 입력
user_input = st.chat_input("질문을 입력하세요")

이 3가지만 알면 챗봇을 만들 수 있다.

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챗봇 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Streamlit UI                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────────────────────┐  │
│  │   사이드바       │  │       메인 채팅창            │  │
│  │                  │  │                              │  │
│  │  분야 선택       │  │  chat_message("user")       │  │
│  │  모델 선택       │  │  chat_message("assistant")  │  │
│  │  온도 조절       │  │  ...                        │  │
│  │  대화 초기화     │  │                              │  │
│  │  사용량 표시     │  │  chat_input()               │  │
│  └─────────────────┘  └──────────────────────────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    비즈니스 로직                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐│
│  │  분야별 시스템 프롬프트 관리                          ││
│  │  대화 히스토리 관리 (session_state)                   ││
│  │  스트리밍 응답 처리                                   ││
│  │  에러 처리 & 재시도                                   ││
│  │  비용 추적                                            ││
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘│
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      OpenAI API                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

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분야별 시스템 프롬프트

SYSTEM_PROMPTS = {
    "CNC 가공": (
        "당신은 20년 경력의 CNC 가공 전문가입니다. "
        "FANUC, MAZAK, DMG MORI 설비에 정통합니다. "
        "알람 코드, 가공 조건, 트러블슈팅을 전문으로 합니다."
    ),
    "PLC 제어": (
        "당신은 15년 경력의 PLC 프로그래밍 전문가입니다. "
        "Mitsubishi, Siemens, Allen-Bradley PLC 경험이 있습니다. "
        "래더 로직, 통신 설정, 디버깅을 전문으로 합니다."
    ),
    "품질관리": (
        "당신은 ISO 9001 수석심사원이자 SPC 전문가입니다. "
        "자동차(IATF 16949) 및 반도체 품질관리 경험이 있습니다. "
        "SPC, MSA, FMEA, 8D를 전문으로 합니다."
    ),
    "설비 보전": (
        "당신은 설비보전기사 자격의 유지보수 전문가입니다. "
        "예방정비, 예지정비, 고장 진단에 정통합니다. "
        "TPM, RCM 방법론을 전문으로 합니다."
    ),
}

각 분야에 맞는 전문가 역할을 부여하면 같은 질문에도 관점이 다른 답변을 얻을 수 있다.