구분 | 상세 내용(주요 도구/플랫폼) | 적용/역할 |
---|---|---|
데이터수집 | Hugging Face Datasets, Kaggle, Common Crawl, 직접 크롤링 | 식물 Q&A, 재배 시나리오, 실환경 센싱데이터 |
AI/모델 | TinyLlama, Hugging Face, QLoRA, 벡터DB(FAISS/Chroma), Transformers | 도메인 용 LLM 파인튜닝, RAG 기반 QA |
IoT/센서 | Raspberry Pi, ESP32, 온습도/토양/조도/EC센서, MQTT, Python | 환경 데이터 수집 및 제어 신호 |
백엔드 | FastAPI, Flask, REST API, DB(SQLite/PostgreSQL) | 데이터 처리·AI API 서빙 |
프론트엔드 | React, Next.js, Streamlit, Responsive CSS | 실시간 모니터링·프롬프트 UI |
배포/운영 | Docker, GitHub Actions, Kubeflow | 자동화·MLOps·운영확장 |
기간 | 주요 내용 | 산출물 |
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1-2주 | 기획·분석·기술스택 확정, 역할분담 | 스펙, 역할, 기능정의 |
3-5주 | 데이터 수집/정제, AI QA 데이터셋 구축 | Q&A, RAG DB, 센서 파이프라인 |
6-8주 | AI/RAG 도메인 파인튜닝, LLM 구축 | 최적화 LLM, 검색형 QA API |
9-10주 | IoT 하드웨어 연동·센서 실증 | 센서값 실시간 연동, 액추에이터 제어 |
11-13주 | 백엔드/프론트엔드 UI/UX 개발 | 대시보드, 프롬프트 시스템 |
14-15주 | 통합 테스트·AI/센서 검증·배포 | 최종 PoC/프로토타입, 피드백 로그, 자동배포 스크립트 |