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