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Phase 1: 전체 시스템 점검 & 버그 수정
제조 AI 어시스턴트 MVP 완성
Phase 1: 전체 시스템 점검 & 버그 수정
통합 프로젝트 > 제조 AI 어시스턴트 MVP 완성
학습 목표
- 모든 컴포넌트의 연동 상태를 실제 값으로 확인한다
- 발견된 버그를 수정한다
- 확인한 것과 확인하지 못한 것을 구분해 기록한다
전체 시스템 점검
Step 1: Docker 기동
docker compose up --build -d
docker compose logs -f # 에러 확인Step 2: 시드
python scripts/seed_data.pyStep 3: 서비스 상태 확인
- Streamlit: http://localhost:8501
- Neo4j: http://localhost:7474
Step 4: 점검 스크립트 실행
python tests/test_final_check.pyStep 5: 버그 수정
FAIL 로 나온 것부터 고친다. SKIP 은 통과가 아니므로, 데모 전에 조건을 갖춰 다시 돌린다.
점검 결과를 읽는 법
| 표시 | 뜻 |
|---|---|
| PASS | 실제로 비교해서 맞았다 |
| FAIL | 실제로 비교해서 어긋났다 (기대값과 실제값이 메시지에 있다) |
| SKIP | 판정할 조건이 없었다. 통과가 아니다 |
원래 이 스크립트에는 이런 항목이 있었다.
self.check("성능", "응답 시간 목표 (5초 이내)", True, "실제 API 호출로 테스트 필요")판정이 True 로 고정돼 있으므로 시스템이 아무리 느려도 통과한다. 주석은 "실제로 테스트가
필요하다"고 스스로 말하고 있는데 코드는 통과를 인쇄한다. 이런 항목이 섞이면 보고서 전체를
믿을 수 없게 된다. 재든가, 못 재면 미확인으로 남기든가 둘 중 하나다.
API 키 없이도 잡히는 버그가 있다
이 점검이 새로 보는 것 가운데 둘은 외부 호출 없이 판정된다.
- AgentState 의 리듀서:
Annotated의 두 번째 자리에 함수가 아닌 값이 들어 있으면 잡아낸다. 이것이 도구를 처음 부를 때 에이전트가 죽는 원인이다. - 계산 도구의 안전성:
9**9**9를 넣어 보고 거부하는지 본다. 허용 문자만 세는 구현은 이 입력을 그대로eval로 넘겨 프로세스가 멈춘다.
버그를 재현하는 입력을 알고 있다면, 그 입력을 점검 스크립트에 넣는 것이 가장 싸다.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • 점검 스크립트를 먼저 실행하여 현재 상태를 파악
- • 판정을 True로 고정한 항목은 점검이 아니다 — 재든가 SKIP으로 남긴다
- • 우선순위: FAIL > SKIP > UI 개선
- • Neo4j 데이터가 없으면 seed_data.py 실행
- • 보고서를 JSON으로 저장하면 나중에 비교 가능
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
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완성한 통합 시스템을 AI 에이전트에게 아키텍처 리뷰시켜 RAG·KG·Agent 연동의 약한 고리를 찾아보세요.
RAG + Knowledge Graph + Agent를 통합한 제조 AI 어시스턴트의 아키텍처를 리뷰해줘. 각 컴포넌트 경계에서 생길 수 있는 실패 지점과 통합 테스트 포인트를 짚어줘.
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제조 AI 어시스턴트
이 시뮬레이터는 RAG 한 갈래입니다. 지식그래프도 Agent 도 붙어 있지 않으니 내가 만든 통합 시스템의 대조군으로만 쓰세요. 볼 것은 답변 문장이 아니라 함께 붙는 인용 출처이고, 그 문단을 열어 답변의 수치가 실제로 그 안에 있는지 대조하는 습관입니다.