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"이번 주에 배운 모든 것을 하나로" - 최종 프로젝트

Day 5: 제조 매뉴얼 Q&A 챗봇

학습 목표

최종 프로젝트의 목표와 범위를 이해한다 Day 1~4의 학습 내용이 어떻게 결합되는지 파악한다

Week 1 최종 프로젝트: 제조 매뉴얼 Q&A 챗봇


🎯 오늘의 미션: 지난 4일간 배운 모든 것을 합쳐서 진짜 쓸 수 있는 제조 매뉴얼 Q&A 챗봇을 완성한다. 오늘이 끝나면 포트폴리오에 올릴 수 있는 결과물이 나온다.

지금까지 배운 것

Day 1: LLM이 뭔지 배웠다
       └── 토큰, 파라미터, 컨텍스트 윈도우
       └── 제조 분야 활용 5대 패턴
       └── Python으로 첫 API 호출

Day 2: 프롬프트 엔지니어링을 배웠다
       └── Zero-shot, Few-shot, CoT, Role-play, Template
       └── 제조 프롬프트 5단계 구성법
       └── 분야별 프롬프트 작성

Day 3: API를 프로처럼 쓰는 법을 배웠다
       └── 토큰 경제학 (비용 관리)
       └── 스트리밍, 에러 처리, 재시도
       └── 프로덕션급 API 클라이언트

Day 4: Streamlit으로 챗봇을 만들었다
       └── session_state, chat_message
       └── 분야별 시스템 프롬프트
       └── 스트리밍 UI

오늘의 미션

Day 4의 챗봇을 **"프로덕션 수준"**으로 업그레이드한다.

[v1.0 (Day 4)]        →    [v2.0 (Day 5)]
기본 대화              →    에러 처리 + 재시도
분야 선택              →    분야별 예시 + 키워드 자동 분류
스트리밍               →    스트리밍 + 비용 추적
대화 초기화            →    내보내기 + 피드백 수집

완성형 시스템 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  제조 매뉴얼 Q&A 챗봇 v2.0                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ┌─ 사이드바 ──────────┐  ┌─ 메인 화면 ──────────────────┐  │
│  │                      │  │                              │  │
│  │  [분야 선택]         │  │  제조 AI 어시스턴트 v2.0     │  │
│  │  [모델 선택]         │  │                              │  │
│  │  [Temperature]       │  │  [예시 질문 버튼들]          │  │
│  │                      │  │                              │  │
│  │  ─────────────       │  │  User: 질문                  │  │
│  │  비용: $0.0023       │  │  AI: 답변 (스트리밍)         │  │
│  │  토큰: 1,245         │  │  [👍 👎 피드백]              │  │
│  │  호출: 3회           │  │                              │  │
│  │                      │  │  User: 후속 질문             │  │
│  │  ─────────────       │  │  AI: 답변                    │  │
│  │  [대화 초기화]       │  │                              │  │
│  │  [대화 내보내기]     │  │  [메시지 입력...]            │  │
│  │  [피드백 보기]       │  │                              │  │
│  └──────────────────────┘  └──────────────────────────────┘  │
│                                                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  비즈니스 로직                                                │
│  ├── 분야별 시스템 프롬프트 (4종)                             │
│  ├── 에러 처리 + 지수 백오프 (3회 재시도)                     │
│  ├── 대화 히스토리 관리 (최근 10개)                           │
│  ├── 비용 추적 (실시간)                                       │
│  └── 대화 내보내기 (Markdown)                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  OpenAI API (GPT-4o-mini / GPT-4o)                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

4시간 안에 완성하자.

AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖Week 1 최종 프로젝트 체크리스트 생성AI 학습 팁

Week 1 내용을 통합한 최종 프로젝트 범위와 평가 기준을 AI로 구조화하면 작업 순서가 명확해집니다.

Week 1(LLM 기초, 프롬프트 엔지니어링, API 활용, Streamlit 챗봇)을 통합하는 최종 프로젝트 '제조 설비 트러블슈팅 챗봇 v1.0'의 개발 체크리스트를 작성해주세요. 체크리스트는 (1) 기능 구현 항목(필수/선택 구분), (2) 코드 품질 항목(에러 처리, 토큰 비용 관리, 프롬프트 구조), (3) 제조 도메인 요구사항 항목(안전 관련 응답 정확도, 환각 방지 처리), (4) 제출 전 자가 테스트 시나리오 5가지로 구성해주세요. 마크다운 체크박스 형식으로 작성해주세요.
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