R&D 업무 대상 Agentic AI 구축 WBS
R&D 업무용 Agentic AI는 문서 조사, 실험 계획, 지식 검색, 실험 결과 분석 등 다양한 업무를 자동화할 수 있습니다. 아래는 WBS 작성 시 고려할 항목과 구조 예시입니다.
1. 프로젝트 준비
- 1.1 요구사항 정의
- R&D 업무 범위 정의 (실험 설계, 데이터 분석, 보고서 작성 등)
- Agent 역할과 기능 정의 (검색, 요약, 계산, 예측 등)
- 성공 기준 및 KPI 설정
- 1.2 프로젝트 계획 수립
- 일정 계획
- 자원/인력 계획
- 위험 관리 계획
- 1.3 환경 구축
- 개발 환경 구성 (Python, Jupyter, ML 프레임워크)
- 보안/권한 관리 정책 수립
- 데이터 접근/스토리지 설정
2. 데이터 준비
- 2.1 내부 R&D 자료 수집
- 논문, 특허, 실험 보고서, 연구 노트
- 데이터셋, 로그, 센서 측정값
- 2.2 데이터 정제 및 전처리
- 문서 텍스트 추출, 불필요 정보 제거
- 정형 데이터 정규화, 결측치 처리
- 메타데이터 태깅 (작성자, 날짜, 실험 종류 등)
- 2.3 임베딩 및 인덱싱
- 문서 챙크 단위 분리
- 임베딩 생성
- 벡터 DB 구축 (Milvus, Pinecone 등)
3. Agentic AI 설계
- 3.1 에이전트 요구사항 정의
- 지원할 R&D 업무 유형 (검색, 계산, 예측, 보고서 작성)
- 사용자 인터랙션 방식 (Chat, Dashboard, API)
- 3.2 툴 및 기능 설계
- 검색 도구 (Vector DB, 키워드 검색)
- 계산/시뮬레이션 도구 (Python 함수, 외부 API)
- 보고서 작성 도구 (자동 요약, 그래프 생성)
- 실험 계획/분석 도구 (데이터 시각화, 모델 평가)
- 3.3 프롬프트 및 정책 설계
- 프롬프트 템플릿 설계
- 행동 정책/보안 정책 정의
- 예외 처리 및 감사 로깅 설계
4. 개발 및 통합
- 4.1 에이전트 코어 개발
- LLM 호출 로직
- 툴 호출 인터페이스 구현
- RAG 연계 (검색 + 생성)
- 4.2 테스트 및 검증
- 유닛 테스트, 통합 테스트
- 샘플 R&D 시나리오 기반 검증
- 출처 및 근거 검증
- 4.3 시스템 통합
- 데이터베이스, LLM, 대시보드, API 통합
- 사용자 권한 및 보안 연계
5. RLHF 기반 정교화
- 5.1 사용자 피드백 수집
- R&D 전문가가 에이전트 응답 평가
- 정확성, 실무적 유용성, 근거 표기 여부 평가
- 5.2 보상 모델 학습
- 좋은 응답 vs 나쁜 응답 점수화
- 모델 정렬을 위한 RL 알고리즘 적용 (예: PPO)
- 5.3 반복 개선
- 정기적으로 피드백 반영
- 새로운 데이터/문서 추가 시 재학습
6. 운영 및 모니터링
- 6.1 사용자 대시보드
- 응답 히스토리, 근거, 사용량 확인
- 피드백 제출 기능
- 6.2 성능 지표 관리
- 정확성, 근거 일치율, 처리 시간, 실패율
- 6.3 보안 및 감사
- 트랜잭션 로그, 권한 체크
- 민감 정보 접근 통제
7. 교육 및 문서화
- 사용자 교육: R&D 직원 대상 가이드, 사례 중심 학습
- 개발자 문서: API, 에이전트 구조, 데이터 처리 방법
- 운영 매뉴얼: 권한 관리, 문제 발생 시 대응 절차
핵심 체크포인트
- R&D 특화 업무 프로세스 반영 여부
- 데이터 보안 및 개인정보 보호
- Agentic AI와 RLHF 통합으로 지속적 개선 가능성
- 운영 모니터링 및 감사 로그 확보
- 사용자 친화적인 인터페이스 제공
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