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최종 캡스톤: 제조 AI 풀스택 어시스턴트 v1.0 — 12주 집대성
Day 5: 통합 캡스톤 — 제조 AI 풀스택
최종 캡스톤: 제조 AI 풀스택 어시스턴트 v1.0 — 12주 집대성
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > Day 5: 통합 캡스톤 — 제조 AI 풀스택
요구사항
LLM(GPT-4o) + RAG(공정 매뉴얼) + ML(수요예측, Bayesian 최적화) + KG(설비 관계) + 멀티모달(센서 이미지) 5개 기술을 하나의 시스템으로 통합한다
LangGraph로 4개 노드(Router → Tool Selector → Domain Agent → Response Synthesizer)의 Agent 워크플로우를 구현한다
Streamlit 또는 FastAPI + React로 자연어 질의 인터페이스를 구축한다 (예: '이번주 라인 3 OEE가 낮은 이유와 개선 방안을 알려줘')
Docker Compose로 LLM 게이트웨이, 벡터 DB(Chroma/Qdrant), Neo4j, 백엔드 4개 컨테이너를 묶어 온프레미스 배포 가능하게 만든다
수료 포트폴리오용 README(아키텍처 다이어그램, 데모 영상 링크, 기술 스택, 성과 지표)와 5분 영상 데모 시나리오를 작성한다
평가 기준
- • 5개 기술(LLM/RAG/ML/KG/멀티모달) 통합의 완성도와 자연스러움
- • LangGraph Agent 워크플로우 설계의 논리성 (분기/도구 호출/오류 처리)
- • 온프레미스 배포 아키텍처의 실무 적용 가능성 (보안, 성능, 확장성)
- • 포트폴리오 README와 데모 시나리오의 비즈니스 임팩트 표현력
보너스
- • 통합 테스트(end-to-end) 시나리오 10개 작성 및 통과율 90% 이상 달성
- • 프로덕션 관측성(OpenTelemetry, Langfuse, Prometheus) 1개 이상 적용
- • GitHub Public 레포 + Hugging Face Spaces 또는 자체 도메인 데모 페이지 공개
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖풀스택 어시스턴트 아키텍처 리뷰AI 학습 팁
12주 집대성 캡스톤에서 개별 모듈을 단순 연결하는 수준을 넘어 시스템 전체의 신뢰성·확장성·유지보수성을 AI로 리뷰하면 완성도를 한 단계 높일 수 있습니다.
내 제조 AI 풀스택 어시스턴트 v1.0 아키텍처 요약:
- 데이터 수집 레이어: {붙여넣기}
- AI 처리 레이어 (모델·RAG·그래프): {붙여넣기}
- 서빙·API 레이어: {붙여넣기}
- 모니터링·대시보드 레이어: {붙여넣기}
다음 관점에서 아키텍처 리뷰를 수행해줘: (1) 단일 실패 지점(SPOF) 식별, (2) 제조 현장 확장(공장 10개 이상) 시 병목 예상 구간, (3) 각 레이어 간 데이터 스키마 호환성 리스크, (4) MVP → v2.0으로 발전시킬 때 가장 먼저 리팩터링해야 할 구간.이 팁이 도움이 됐나요?