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How: 프로젝트 초기 설정과 Config 구현

시스템 아키텍처 설계

학습 목표

프로젝트 디렉토리 구조를 생성할 수 있다 pyproject.toml로 의존성을 관리할 수 있다 Pydantic Settings로 환경 설정을 관리할 수 있다

프로젝트 초기 설정

Step 1: 디렉토리 생성

# 프로젝트 루트 생성
mkdir -p manufacturing-ai-assistant
cd manufacturing-ai-assistant

# 디렉토리 구조 생성
mkdir -p app/pages app/components
mkdir -p core/agent core/rag core/kg core/llm
mkdir -p config data/documents data/sample data/chroma_db
mkdir -p tests

# __init__.py 생성
touch core/__init__.py core/agent/__init__.py
touch core/rag/__init__.py core/kg/__init__.py
touch core/llm/__init__.py

Step 2: pyproject.toml 작성

의존성은 최소한으로 시작한다. 나중에 추가하면 된다.

Step 3: 설정 파일 작성

Pydantic Settings를 사용하면:

  • .env 파일에서 자동으로 읽어옴
  • 타입 검증 자동 수행
  • IDE 자동완성 지원

Step 4: 프롬프트 관리

프롬프트는 코드에 하드코딩하지 말고 별도 파일로 관리한다.

에디터 로딩 중...
힌트 보기
  • pydantic-settings는 .env 파일을 자동으로 읽는다
  • Field(default=...) 로 기본값과 설명을 동시에 설정
  • @lru_cache로 싱글톤 패턴을 간단히 구현
  • 프롬프트는 코드와 분리하여 관리하면 수정이 쉽다
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖프로젝트 디렉토리 & pyproject.toml 생성AI 학습 팁

AI에게 제조 AI 통합 프로젝트의 디렉토리 구조와 pyproject.toml 의존성 설정을 한 번에 생성시켜 초기 설정을 가속하세요.

제조 AI 통합 프로젝트(RAG + KG + LangGraph + Streamlit)의 src 레이아웃 디렉토리 구조와 pyproject.toml을 작성해줘. LangChain·LangGraph·ChromaDB·neo4j·Streamlit·pydantic 의존성과 [tool.ruff] lint 설정을 포함하고, 각 패키지가 어떤 역할인지 주석으로 설명해줘.
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