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제조 현장 이미지 전문 분석기
Day 1: 멀티모달 RAG
제조 현장 이미지 전문 분석기
RAG 심화 > Day 1: 멀티모달 RAG
학습 목표
- 도면, 불량 사진, 안전 표시 등 유형별 분석 프롬프트를 설계할 수 있다
- 프롬프트가 요구하는 키와 검증이 확인하는 키를 일치시킬 수 있다
- 이미지 분석 결과의 품질을 검증하고 재시도 비용을 통제할 수 있다
제조 이미지 전문 분석기
이미지 유형(도면, 불량 사진, 안전 표시 등)을 자동 판별하고, 유형별 최적화된 프롬프트로 분석하는 시스템을 만들자.
핵심 포인트
- 이미지 유형 자동 분류 (5가지)
- 유형별 특화 프롬프트
- 분석 결과 품질 검증
- 실패 시 재시도 로직
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • 이미지 유형 분류에는 detail="low"를 써서 비용을 절감하세요
- • 분석에는 detail="high"를 써서 세부 정보를 잡아야 합니다
- • 프롬프트에 JSON 키 이름을 직접 적고 response_format={"type": "json_object"}를 쓰면 파싱 실패가 크게 줍니다
- • 검증이 요구하는 키와 프롬프트가 요구하는 키가 다르면, 검증은 늘 실패하고 재시도가 비용을 배로 만듭니다
- • 재시도 횟수의 기본값은 0으로 두고, 올릴 때는 호출이 몇 배가 되는지 계산해 보세요
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
Vision 프롬프트 도면 분석 정확도 검증AI 학습 팁
AI에게 도면 이미지 분석 결과를 보여주고 치수 누락·공차 오독·부품명 오인식을 찾아 프롬프트 개선 방향을 받으세요.
제조 설비 도면을 Gemini Vision으로 분석한 결과야: {분석결과}. 치수(mm) 값이 빠진 항목, 공차(±) 표기 오독, 조립 순서 누락이 있는지 검토해줘. 놓친 부분이 있으면 Vision API 프롬프트에서 어떤 지시를 추가해야 하는지 구체적으로 제안해줘.이 팁이 도움이 됐나요?
실습 — 직접 해보기
Vision Inspector
기본값인 시뮬레이션 모드는 내장 샘플만 판정하고 업로드한 사진은 판정 근거가 없다며 되돌려 보냅니다. 내 이미지를 실제로 검사하려면 상단에서 Gemini Vision 이나 CLIP 으로 바꿔야 합니다. 화면에 겹쳐 그려지는 히트맵은 모델이 본 자리가 아니라 샘플을 그릴 때 쓴 결함 좌표이므로 분석 근거로 읽지 마세요.