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도전 과제: 정비 이력 기반 GraphRAG 확장
GraphRAG 통합
도전 과제: 정비 이력 기반 GraphRAG 확장
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도전 과제: 정비 이력 기반 GraphRAG 확장
MaintenanceRecord 스키마
MaintenanceRecord:
recordId: string "MR-2026-001"
date: datetime 2026-01-15
equipment: string "CNC밀링 3호기"
faultCode: string "E-201"
rootCause: string "냉각수 부족"
action: string "냉각수 보충"
worker: string "김기술"
downtime: integer 20 (분)
partReplaced: string? null
notes: string "냉각수 탱크 균열 의심, 다음 정비 시 확인 필요"관계
(MaintenanceRecord) --[FOR_EQUIPMENT]--> (Equipment)
(MaintenanceRecord) --[RESOLVED_FAULT]--> (Fault)
(MaintenanceRecord) --[PERFORMED_BY]--> (Worker)
(MaintenanceRecord) --[APPLIED_ACTION]--> (MaintenanceAction)기대 답변 예시
질문: "CNC밀링 3호기의 최근 정비 이력 알려줘" → 최근 5건의 정비 기록 + 패턴 분석 (반복 고장 감지)
요구사항
MaintenanceRecord 노드를 KG에 추가 (최소 5건의 정비 이력)
정비 이력을 활용하는 Cypher 쿼리 템플릿 추가
"이 장비의 최근 정비 이력은?"에 답할 수 있는 GraphRAG 확장
"이번 달 가장 자주 발생한 알람은?"에 답할 수 있는 통계 쿼리 추가
평가 기준
- • 정비 이력 데이터 모델의 현실성
- • Cypher 쿼리의 정확성
- • GraphRAG 파이프라인 확장의 완성도
- • 통계 분석 쿼리의 유용성
AI로 학습하기 — 꿀팁
정비 이력 GraphRAG 설계 리뷰AI 학습 팁
설계한 정비 이력 기반 GraphRAG 파이프라인의 검색 품질 약점을 AI가 찾아드립니다.
내가 설계한 정비 이력 기반 GraphRAG 파이프라인: [1) 정비 보고서 텍스트 → 청크 분할 → 임베딩 저장, 2) 설비-고장-부품 KG 구축, 3) 질의 시 임베딩 유사도 Top-5 추출 → KG에서 2-hop 이웃 노드 추가 → LLM 답변 생성]. 이 파이프라인에서 다음을 검토해주세요: 1) '동일 고장이 다른 설비명으로 기록된 경우' 검색 실패 시나리오와 해결책, 2) KG 2-hop 확장 시 노이즈 증가 문제를 필터링하는 전략, 3) 실제 공장 데이터의 오탈자·약어가 검색 품질에 미치는 영향과 전처리 방법.
이 팁이 도움이 됐나요?