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Step 5: 문서화 및 최종 제출
설비-공정 Knowledge Graph
Step 5: 문서화 및 최종 제출
온톨로지 & Knowledge Graph > 설비-공정 Knowledge Graph
최종 제출 체크리스트
필수 산출물
-
ontology_design.md: 온톨로지 설계 문서
- 엔티티 타입 정의 (최소 8개)
- 관계 타입 정의 (최소 10개)
- 속성 정의
- 제약 조건
-
Neo4j 데이터: 50+ 노드, 80+ 관계
- setup_schema.cypher
- load_data.cypher (또는 Python 스크립트)
- 검증: MATCH (n) RETURN count(n)
-
핵심 쿼리 5개: sample_queries.cypher
- Q1: 알람 원인 추적
- Q2: 부품 수명 위험도
- Q3: 인력 스킬 매칭
- Q4: 공정 영향도 분석
- Q5: 정비 이력 패턴
-
Q&A 시스템: qa_system.py
- 엔티티 추출
- 쿼리 라우팅
- 답변 포맷팅
- 인터랙티브 대화
-
README.md
- 프로젝트 개요
- 설치/실행 방법
- 사용 예시
보너스 산출물
- 하이브리드 RAG (Vector + Graph)
- LLM 연동 답변 생성
- 대화 맥락 유지 (후속 질문 처리)
- 정비 체크리스트 자동 생성
- 단계적 진단 모드
이번 주 학습 회고
다음 질문에 대해 짧게 답변하세요:
- 가장 인상적이었던 것: Knowledge Graph가 제조 현장에서 가장 유용하다고 느낀 부분은?
- 가장 어려웠던 것: 온톨로지 설계, Cypher 쿼리, GraphRAG 중 가장 어려웠던 것과 그 이유는?
- 다음 단계: 이 시스템을 실제 공장에 적용한다면 어떤 추가 기능이 필요할까?
- Week 8 연결: 이번 주 결과물을 다음 주 통합 프로젝트에 어떻게 활용할 수 있을까?
요구사항
README.md 작성 (프로젝트 설명, 설치 방법, 사용 예시)
온톨로지 다이어그램 (ASCII 또는 이미지)
Neo4j 스키마 스크린샷
Q&A 시스템 데모 스크린샷 (최소 3개 시나리오)
핵심 쿼리 5개의 결과와 해석
골든 질문 10개와 채점 결과 (재지 않았다면 미측정이라고 적는다)
평가 기준
- • 문서의 완성도와 가독성
- • 온톨로지 설계에서 클래스 계층(is-a)과 부분-전체(part-of)를 구분했는가
- • 검증기 통과 (중복 id 없음, 고아 노드 없음, 노드 50+ / 관계 80+)
- • 적재를 두 번 실행해도 노드·관계 수가 늘지 않는가
- • Q&A 시스템의 정확성과 사용성
- • 코드의 구조와 품질
AI로 학습하기 — 꿀팁
KG 프로젝트 문서 완성도 체크리스트AI 학습 팁
최종 제출 전 제조 KG 프로젝트 문서의 누락 항목과 개선점을 AI가 점검합니다.
제조 Knowledge Graph 프로젝트 최종 문서를 제출 전에 검토해주세요. 문서 구성: [1) 온톨로지 설계 배경 및 클래스 정의, 2) Neo4j 스키마와 샘플 데이터, 3) GraphRAG 파이프라인 아키텍처, 4) Q&A 시스템 데모 결과]. 다음 기준으로 평가해주세요: 1) 재현 가능성(다른 엔지니어가 그대로 따라할 수 있는지), 2) 제조 도메인 전문성(범용 KG 예제가 아닌 제조 특화 내용인지), 3) 한계점과 향후 개선 방향 서술의 충실도, 4) 누락된 기술 세부사항. 각 항목을 5점 척도로 평가하고 개선 제안을 주세요.
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