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Phase 4: MVP 확장 - 고급 기능 구현
제조 AI 어시스턴트 MVP 완성
Phase 4: MVP 확장 - 고급 기능 구현
통합 프로젝트 > 제조 AI 어시스턴트 MVP 완성
MVP 확장 과제
확장 기능 목록 (2개 이상 선택)
난이도: 기본
1. 대화 내보내기
- Chat 페이지에 "대화 내보내기" 버튼 추가
- 대화 이력을 마크다운 파일로 다운로드
- st.download_button 활용2. 질문 템플릿
- 자주 묻는 질문 버튼 (Quick Actions)
- 버튼 클릭 시 자동으로 질문 입력
- 예: "안전 수칙", "알람 대응", "설비 목록"3. 응답 피드백
- 각 답변에 좋아요/싫어요 버튼
- 피드백 데이터를 SQLite에 저장
- Dashboard에서 피드백 통계 표시난이도: 중급
4. 멀티턴 최적화
- 대화 이력이 너무 길어지면 요약
- 최근 N개 메시지만 LLM에 전달
- 토큰 사용량 최적화5. 문서 미리보기
- RAG 검색 결과에서 출처 문서 클릭 시
- 해당 문서의 관련 부분을 하이라이트하여 표시
- st.tabs로 원문/요약 전환6. KG 자동 업데이트
- 새 문서 업로드 시 자동으로 엔티티 추출
- LLM으로 설비/공정/부품 관계 파싱
- Neo4j에 자동 추가난이도: 고급
7. 스트리밍 응답
- Agent 응답을 스트리밍으로 실시간 표시
- 도구 호출 중 "검색 중..." 표시
- 타이핑 효과 구현8. 알림 시스템
- 특정 키워드 감지 시 알림
- "안전", "위험", "긴급" 포함 답변 시 경고 배너
- 알림 이력 로깅제출물
- 구현 코드 (변경/추가된 파일)
- 동작 확인 스크린샷 또는 GIF
- 기술 설명 (어떤 기능을, 왜, 어떻게 구현했는지)
이번 주 최종 산출물 체크리스트
[필수]
[ ] 4-Layer 아키텍처 설계 문서
[ ] RAG Service (ChromaDB + 문서 검색)
[ ] KG Service (Neo4j + 관계 탐색)
[ ] LangGraph Agent (도구 3개 + 그래프, AgentState 에 리듀서 적용)
[ ] Streamlit UI (4개 페이지)
[ ] Docker 설정 (Dockerfile + docker-compose.yml)
[ ] 통합 테스트에서 FAIL 0건 (SKIP 이 남았다면 이유를 적을 것)
[ ] 데모 시나리오 준비 (리허설에서 나온 답으로 대본을 맞춘 것)
[ ] README.md (실행 방법, 환경변수, 알려진 한계 세 가지)
[선택]
[ ] 확장 기능 2개 이상
[ ] 성능 최적화여덟 주 동안 따로 만들어 온 것들이 오늘 한 프로세스 안에서 함께 돌았다. 이 MVP 는 다음 주(Week 9) 발표의 재료가 되고, 남은 W10~W12 에서 다룰 비전과 예지보전 결과가 나중에 이 시스템의 도구로 들어올 자리이기도 하다.
요구사항
아래 확장 기능 중 2개 이상 구현
구현한 기능이 기존 시스템과 통합되어 정상 동작
테스트 코드 또는 동작 확인 캡처 제출
평가 기준
- • 확장 기능이 기존 MVP와 자연스럽게 통합되는가
- • 코드 품질 (에러 처리, 가독성)
- • 사용자 경험 개선 효과
- • 기술적 난이도
보너스
- • 스트리밍 응답 + 도구 호출 실시간 표시
- • KG 자동 업데이트 (문서 -> 엔티티 추출)
- • CI/CD 파이프라인 구축 (GitHub Actions)
- • Prometheus + Grafana 모니터링 연동
AI로 학습하기 — 꿀팁
MVP 확장 기능 우선순위 설계AI 학습 팁
AI에게 Phase 4 고급 기능의 비즈니스 임팩트와 구현 복잡도를 분석받아 확장 로드맵을 수립하세요.
제조 AI 어시스턴트 MVP를 완성했고 Phase 4 고급 기능 확장을 계획 중이다. 다음 후보 기능들의 제조 현장 비즈니스 임팩트(불량률 감소, 정비 비용 절감, 운영 효율)와 구현 복잡도를 평가하고 우선순위를 제안해줘: (1) 실시간 센서 스트림 연동 Agent, (2) 다국어 제조 문서 RAG 지원, (3) 예지 정비 예측 모델 통합, (4) 멀티테넌트 공장별 KG 분리, (5) 모바일 현장 작업자 앱 연동.
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