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도전 과제: 포트폴리오에 넣을 수 있는 프로젝트 완성
Day 5: 제조 매뉴얼 Q&A 챗봇
도전 과제: 포트폴리오에 넣을 수 있는 프로젝트 완성
LLM 기초 > Day 5: 제조 매뉴얼 Q&A 챗봇
요구사항
v2.0 챗봇에 자신만의 개선 사항을 최소 2가지 추가한다
README.md에 프로젝트 소개, 스크린샷, 설치 방법을 작성한다
requirements.txt, .env.example, .gitignore를 포함한다
Git 저장소에 커밋하고 GitHub에 업로드한다 (선택)
평가 기준
- • v2.0 기본 기능 완성도
- • 추가 기능의 실용성
- • README 문서 품질
- • 코드 구조와 주석
- • Git 커밋 메시지 품질 (GitHub 업로드 시)
보너스
- • Anthropic Claude API 연동 (모델 비교 기능)
- • 질문 자동 분류 (키워드 기반 분야 추천)
- • 답변 품질 평가 기능 (별점 + 코멘트)
- • Docker로 패키징 (docker-compose.yml)
- • GitHub Actions CI 설정
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖제조 AI 포트폴리오 프로젝트 완성도 진단AI 학습 팁
완성한 LLM 기초 포트폴리오 프로젝트가 취업·제안서에서 어필할 수 있는지 AI가 진단합니다.
제조 AI LLM 기초 포트폴리오 프로젝트 완성본을 검토해주세요. 프로젝트 개요: [주제: 제조 불량 보고서 분석 챗봇 / 기술 스택: OpenAI API + Streamlit + Pandas / 핵심 기능: 불량 데이터 CSV 업로드 → LLM 분석 → 원인 추정 리포트 생성 / GitHub README 작성 완료]. 다음 기준으로 평가해주세요: 1) 제조 AI 엔지니어 채용 담당자가 보았을 때 차별화되는 포인트가 있는지, 2) README에서 반드시 추가해야 할 기술적 세부사항(아키텍처 다이어그램, 비용 분석, 한계점), 3) 데모 시연 시 자주 묻는 기술 질문 3개와 모범 답변, 4) 프로젝트를 제조 AI SaaS 사업 제안서로 발전시키려면 무엇을 추가해야 하는지.
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