미팅 체크리스트

요구사항 확인 및 PoC 데모 | 전문가 피드백 반영 | 핵심 기능 구현 완료

PoC 구현 완료 기능

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하이브리드 검색
BM25 + Vector
🧠
LLM 의도 파악
부정/복합/추상 질의
🔗
연계 질의 (세션)
대화 이력 관리

1. 사용자 분석 전문가 피드백

2. 질의 시나리오 구현 완료

PoC 구현 완료: 하이브리드 검색, LLM 의도 파악, 연계 질의(세션) 구현됨

지원 필요 질의 유형

유형예시현재구현
단순 검색 MOCVD 장비 추천해줘 완료
조건부 검색 6인치 Si, 400도 이상 RTA 완료
추상적 질의 GaN 에피 성장하려는데 어떤 장비? 완료
연계 질의 8인치로 바꿔줘 완료
복합 질의 MOCVD랑 PECVD 둘 다 추천해줘 완료
OR 조건 MOCVD 또는 PECVD 장비 완료
부정문 800도 이하로만 동작하는 열처리 완료

3. 추가 데이터 요구사항 전문가 피드백

문제: 현재 데이터만으로는 LLM이 "추천 사유"를 정확히 설명할 수 없음

필요 추가 정보

데이터용도수집 가능
장비별 활용 특성 추천 사유 설명
공정별 가이드라인 적합성 판단
장비 유형별 기본 설명 요약 정보 생성
기술 용어 사전 키워드 검색 정확도

4. 데이터 확인

필드 유무

필드PoC실제 유무
장비명/ID/카테고리/기관O
웨이퍼 사이즈O
온도 범위O
지원 재료O
압력 범위X
이용료X
예약 URLX

5. 검색 파이프라인 구현 완료

구현된 파이프라인: 쿼리파싱 → 의도파악 → 하이브리드검색(BM25+Vector) → 필터+리랭킹 → LLM → 세션저장
구현 파일:
  • app/hybrid_search.py - BM25 + Vector 하이브리드 검색
  • app/intent_parser.py - LLM 의도 파악 (부정/복합/추상)
  • app/conversation.py - 세션 관리 및 연계 질의

6. LLM 선택 PoC 선택

옵션장점단점선택
퍼블릭 LLM
(GPT, Claude, Gemini)
고성능, 튜닝 불필요 비용, 데이터 외부 전송
AWS Bedrock
(Claude, Llama)
보안 구성 용이 비용
온프레미스 sLLM
(Qwen 2.5 32B)
데이터 보안, 비용 튜닝 필요, GPU 필요 PoC
PoC 선택: Qwen 2.5 32B (Ollama) + BGE-M3 임베딩 + ChromaDB

7. 인프라 정책

8. 벡터 DB 선택 PoC 선택

벡터DB규모특징선택
ChromaDB~100KPoC용, 간단한 설정 PoC
Qdrant1K~100M메타데이터 필터링 강력 (프로덕션 권장)
Milvus100K~1B+대규모, GPU 가속
Weaviate1K~100M하이브리드 검색
pgvector~100K기존 PG 인프라 활용

9. 논의 사항

Action Items

#항목담당기한
1사용자 유형 및 질의 시나리오 정의
2추가 데이터 수집 (장비 활용 특성)
3LLM 선택 확정 (퍼블릭 vs sLLM)
4처리 불가 질의 유형 공유
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