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중간 점검: 여덟 주를 돌아보고 남은 넉 주를 본다
제조 AI 어시스턴트 MVP 완성
중간 점검: 여덟 주를 돌아보고 남은 넉 주를 본다
통합 프로젝트 > 제조 AI 어시스턴트 MVP 완성
학습 목표
- 지금까지 여덟 주 동안 배운 것을 체계적으로 정리한다
- MVP에서 프로덕션으로 가는 로드맵을 이해한다
- 남은 W9~W12에서 무엇을 하는지 파악한다
여기까지 온 길
지나온 여덟 주
Week 1: LLM 기초
"프롬프트 하나로 AI가 응답하는 것에 놀랐다"
-> 프롬프트 엔지니어링, API 활용, 토큰 이해
-> 산출물: 제조 매뉴얼 Q&A 챗봇
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Week 2: RAG 기초
"검색 + 생성의 결합이 이렇게 강력하구나"
-> 청킹, 임베딩, 벡터DB (Chroma, Pinecone)
-> 산출물: 기술문서 RAG 시스템
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Week 3: RAG 심화
"품질을 높이는 건 기술이 아니라 전략이다"
-> 멀티모달 RAG, Hybrid Search, RAGAS 평가
-> 산출물: KOSHA 안전지침 RAG
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Week 4: AI Agent 기초
"AI가 스스로 판단하고 도구를 사용하다니"
-> Tool 정의, Function Calling, ReAct
-> 산출물: 설비 조회 Agent
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Week 5: AI Agent 심화
"복잡한 문제도 여러 Agent가 협력하면 풀린다"
-> MCP, A2A, LangGraph, CrewAI
-> 산출물: 트러블슈팅 멀티에이전트
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Week 6: QLoRA 파인튜닝
"나만의 전문 AI를 만들 수 있구나"
-> LoRA/QLoRA, PEFT, HuggingFace
-> 산출물: 제조 Q&A sLLM
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Week 7: 온톨로지 & Knowledge Graph
"데이터의 관계가 보이기 시작했다"
-> Neo4j, Cypher, GraphRAG
-> 산출물: 설비-공정 Knowledge Graph
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Week 8: 통합 프로젝트 (지금!)
"흩어져 있던 산출물을 하나로 묶어 MVP를 만들었다"
-> 아키텍처 설계, Streamlit, Docker
-> 산출물: 제조 AI 어시스턴트 MVP남은 넉 주
여덟 주를 지났고 이 과정은 12주다. 오늘은 종강이 아니라 3분의 2 지점이다. 지금까지는 언어와 지식을 다뤘고, 남은 넉 주는 발표와 함께 센서와 이미지 쪽으로 간다.
Week 9: 발표 & 포트폴리오
이번 주 MVP를 발표하고 포트폴리오로 정리한다
-> 데모 구성, 기술 설명, 이력 정리
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Week 10: 비전 AI 외관검사
이미지를 다룬다. 지금까지의 텍스트 파이프라인과 다른 문제다
-> 결함 검출, 데이터셋 구성, 모델 배포
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Week 11: 설비 예지보전
시계열 센서를 다룬다. 진동·온도에서 고장 조짐을 읽는다
-> 이상 감지, 주파수 분석, 잔여 수명 추정
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Week 12: 스마트 팩토리 최적화
앞의 것들을 공장 단위로 묶는다
-> OEE, 스케줄링, 캡스톤이번 주에 만든 어시스턴트는 여기서 끝나지 않는다. W10 의 검사 결과와 W11 의 예지보전 신호가 나중에 이 시스템의 도구로 들어올 수 있고, W12 캡스톤에서 그 모양을 다룬다.
기술 스택 총정리
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 배운 기술 스택 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ LLM 계열: │
│ OpenAI GPT-4o / GPT-4o-mini │
│ HuggingFace Transformers │
│ QLoRA / PEFT 파인튜닝 │
│ │
│ RAG 계열: │
│ ChromaDB (벡터 DB) │
│ LangChain (파이프라인) │
│ Embedding Models │
│ RAGAS (평가) │
│ │
│ Agent 계열: │
│ LangGraph (StateGraph) │
│ Function Calling / Tool Use │
│ ReAct / Plan-and-Execute │
│ MCP (Model Context Protocol) │
│ │
│ Knowledge Graph: │
│ Neo4j + Cypher │
│ GraphRAG │
│ 온톨로지 설계 │
│ │
│ 인프라: │
│ Docker + Docker Compose │
│ Streamlit (UI) │
│ pyvis (시각화) │
│ Plotly (차트) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘MVP에서 프로덕션으로
MVP (현재) 프로덕션 (목표)
──────────── ──────────────
Docker Compose -> Kubernetes (K8s)
세션 안에만 있는 상태 -> PostgreSQL (D1 설계의 SQLite 계층은 구현하지 않았다)
단일 LLM (GPT-4o-mini) -> LLM Router (비용 최적화)
파일 업로드 -> S3/MinIO 스토리지
단일 사용자 -> 인증/권한 (OAuth)
수동 테스트 -> CI/CD (GitHub Actions)
로컬 배포 -> 클라우드 배포 (AWS/GCP)
대화 로그 없음 -> 로깅/모니터링 (ELK)
MES 연동 없음 -> 실시간 센서 데이터 연동로드맵 (3개월)
[1개월차: 안정화]
- 프로덕션 DB (PostgreSQL) 전환
- 인증/권한 시스템 추가
- CI/CD 파이프라인 구축
- 모니터링 (Prometheus + Grafana)
[2개월차: 확장]
- MES/SCADA 실시간 데이터 연동
- 알림 시스템 (슬랙, 이메일)
- 다국어 지원 (영어, 일본어)
- 성능 최적화 (캐싱, 배치 처리)
[3개월차: 고도화]
- 예지보전 모델 연동 (W11 에서 만든다)
- 멀티 팩토리 지원
- 음성 인터페이스 (STT/TTS)
- 모바일 앱 (React Native)포트폴리오 정리
이 프로젝트를 포트폴리오로 정리할 때:
GitHub README 구성:
1. 프로젝트 소개
- 한 줄 설명: "제조 현장 AI 어시스턴트 (RAG + Agent + KG)"
- 스크린샷 (Chat, KG 시각화)
2. 기술 스택
- LLM: GPT-4o, text-embedding-3-small
- RAG: ChromaDB, LangChain
- Agent: LangGraph, Tool Calling
- KG: Neo4j, Cypher
- UI: Streamlit
- Infra: Docker Compose
3. 아키텍처 다이어그램
- 4-Layer 구조도
4. 주요 기능
- 설비 트러블슈팅 (RAG + KG)
- 안전 규정 조회 (RAG)
- 설비 관계 시각화 (KG + pyvis)
- 문서 업로드 & 인덱싱
5. 실행 방법
- docker compose up (1줄)
- .env 설정
6. 데모 영상/GIF
7. 향후 계획마무리
여덟 주 전: "LLM API 호출하는 것도 처음인데..."
지금: "RAG + Agent + KG를 통합한 MVP를 Docker로 띄웠다."여기까지 온 것을 한 번 확인하고 넘어가되, 이번 주가 마지막은 아니다. 다음 주에는 이 프로젝트를 발표하고 포트폴리오로 정리하고, 그다음 세 주에 걸쳐 이미지와 시계열이라는 다른 종류의 데이터를 다룬다. 오늘 만든 것은 그 넉 주 동안 계속 손볼 재료이기도 하다.
포트폴리오 정리는 다음 주(Week 9)의 주제다. 오늘은 그때 쓸 재료 (스크린샷, 실행 로그, 실제로 잰 응답 시간)를 남겨 두는 데까지만 한다. 숫자를 적을 때는 본인이 측정한 값으로만 적는다.
AI로 학습하기 — 꿀팁
MVP→프로덕션 격차 분석 심화AI 학습 팁
여덟 주를 지난 시점에서 MVP와 프로덕션 시스템 사이의 기술적 격차를 AI에게 체계적으로 분석 요청하세요.
제조 AI 어시스턴트를 MVP(Streamlit+LangGraph+Neo4j Docker 단일 서버)에서 공장 전체 프로덕션으로 전환할 때 해결해야 할 기술적 과제를 (1) 인프라 확장성, (2) 보안·인증, (3) 데이터 신뢰성, (4) MLOps·모델 버전 관리, (5) 현장 사용자 UX 다섯 축으로 정리해줘. 각 축에서 가장 자주 막히는 병목도 언급해줘.
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핵심 포인트
- • 여덟 주 동안 LLM -> RAG -> Agent -> QLoRA -> KG -> 통합까지 왔다
- • 12주 과정의 3분의 2 지점이다. 발표·비전·예지보전·최적화 넉 주가 남았다
- • MVP는 끝이 아니라 시작: 프로덕션 로드맵 3개월
- • 핵심 역량: 시스템 설계 + 구현 + 배포 End-to-End