생산 설비 설치 및 수리를 위한 AI 데이터베이스: 벡터 기반 지식 베이스 + Telegram 봇

특이한 주문을 받았습니다. 바로 장비 설정 및 수리 데이터베이스였죠. 솔직히 그런 게 있는지도 몰랐습니다. 하지만 독일의 한 고객이 제게 확신을 주었습니다. 경쟁사들이 AI 기반 설정 및 수리 데이터베이스를 실제로 활용하고 있다는 것이었습니다.

우리가 한 일

우리는 회사 장비 전체의 벡터 데이터베이스를 구축했습니다. 자료 출처: 회사 매뉴얼, YouTube 교육 영상, 그리고 두 곳의 전문 서비스 업체.

• iFixit은 사진과 팁이 포함된 수백만 개의 단계별 수리 및 분해 가이드가 있는 커뮤니티이자 데이터베이스입니다.
• ManualsLib 은 PDF 형식의 원본 매뉴얼, 데이터시트 및 회로도를 무료로 제공하는 최대 규모의 라이브러리 중 하나입니다.

인터페이스는 QuestFlow 서비스의 사용자 친화적인 Telegram 봇입니다. 설치자는 질문을 입력하거나 말하고, 사진을 첨부하면 단계별 안내가 포함된 답변을 받습니다.

이것은 어떻게 작동하나요?

이 AI는 일상적인 기본 설정("공작물을 놓고 자를 적용했는데, 다음 단계는 무엇입니까?")부터 복잡한 고장 시나리오까지 모든 것을 이해합니다. 답변은 모델에 대한 일반적인 지식이 아닌 회사에서 사용하는 특정 문서를 기반으로 하므로 다른 기계 모델에 대한 잘못된 정보는 제공하지 않습니다.

누가 이걸 필요로 하겠어요?

경험 많은 손해사정사들의 지식을 디지털화하여 하나의 참고서로 통합하고자 하는 분들을 위해: 이를 통해 신입 직원이 일주일 안에 베테랑처럼 업무를 수행할 수 있도록 하고, 팀원들이 은퇴하면서 그 지식이 사라지는 것을 방지하고자 합니다.