에이전트 개발

사용자 질문
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제품 가이드   데이터 분석

가전 제품(공기청정기, 에어컨) FAQ 문서를 만들어줘. 
Delta 테이블 형태로 lge_appliance.gold.product_faq에 저장.

카테고리별 20개씩, 총 60개 FAQ:

공기청정기:
- 필터 교체 시기 및 방법
- 각 센서(PM2.5, VOC, CO2)의 의미
- 운전 모드(자동/터보/수면) 설명
- 제조사 모바일 앱 연결 방법
- 에러 코드 대처법
- 에너지 절약 팁

에어컨:
- 에러 코드(CH01~CH15) 원인 및 대처
- 냉방/난방 효율 최적화 팁
- 냉매 보충 시기 판단
- AI 자동 모드 동작 원리
- 정기 점검 체크리스트
- 전기요금 절약 설정

공통:
- 제조사 모바일 앱 기능 안내
- 무상 보증 범위
- 서비스 접수 방법
- 스마트홈 연동 가이드

각 FAQ는 question, answer, category, product_type 컬럼을 가지고,
답변은 200~500자 한국어로 상세하게.

lge_appliance.gold.product_faq 테이블에 Vector Search 인덱스를 생성해줘.
- 엔드포인트: lge_appliance_vs_endpoint
- 인덱스: product_faq_index
- 임베딩 대상: question + answer 결합
- 임베딩 모델: databricks-gte-large-en (또는 사용 가능한 모델)

Agent Bricks로 Knowledge Assistant를 만들어줘.
- 이름: 가전 제품 가이드
- 데이터 소스: product_faq_index (Vector Search)
- 시스템 프롬프트: 
  "당신은 가전제품(공기청정기, 에어컨) 전문 상담원입니다. 
   고객의 질문에 친절하고 정확하게 답변해주세요. 
   모르는 내용은 솔직히 모른다고 하고, 서비스센터 연락을 안내해주세요."

Knowledge Assistant에 다음 질문들을 테스트해줘:
1. "공기청정기 HEPA 필터 교체 주기는 얼마나 되나요?"
2. "에어컨에 CH10 에러가 뜨는데 어떻게 해야 하나요?"
3. "제조사 모바일 앱에서 에어컨 스케줄 설정하는 방법 알려주세요"

Agent Bricks로 Genie Agent를 만들어줘.
- 이름: 가전 IoT 데이터 분석
- 연결할 Genie Space: 앞서 만든 3개 (공기질, 에너지, 서비스)
- 시스템 프롬프트:
  "당신은 가전 IoT 데이터 분석 전문가입니다.
   공기청정기와 에어컨의 센서 데이터, 에너지 소비, 운영 현황을 분석합니다.
   데이터에 기반한 객관적인 인사이트를 제공하세요."

Genie Agent에 다음 질문들을 테스트해줘:
1. "지난 한 달간 서울 지역 공기청정기의 평균 PM2.5는?"
2. "에너지 효율 1등급 에어컨의 평균 EER은?"
3. "이번 달 필터 교체가 필요한 공기청정기 수는?"

Agent Bricks로 Supervisor Agent를 만들어줘.
- 이름: 가전 통합 어시스턴트
- 하위 에이전트:
  1. Knowledge Assistant (제품 가이드 → 사용법, 에러 대처, FAQ)
  2. Genie Agent (데이터 분석 → 센서 현황, 에너지, 통계)
- 라우팅 규칙:
  - "방법", "어떻게", "에러", "교체", "설정" → Knowledge Assistant
  - "평균", "추이", "비교", "통계", "몇 건", "얼마" → Genie Agent
  - 애매한 경우 → 사용자에게 확인

Supervisor Agent에 다양한 유형의 질문을 테스트해줘:

1. [KA로 라우팅] "에어컨 필터 청소는 어떻게 하나요?"
2. [Genie로 라우팅] "이번 달 에어컨 전력 소비 Top 5 모델은?"
3. [KA로 라우팅] "공기청정기 VOC 센서가 뭔가요?"
4. [Genie로 라우팅] "서울 vs 부산 평균 실내 공기질 비교해줘"
5. [복합] "PM2.5가 나쁨 수준인데 어떤 모드로 돌려야 하나요?"

Lakebase에 에이전트 대화 이력을 저장하는 테이블을 만들어줘.
- DB 이름: lge_appliance_app
- 테이블: conversation_logs
  - session_id, user_id, question, answer, agent_type, created_at
- 에이전트가 응답할 때마다 자동으로 로깅

이를 기반으로 "자주 묻는 질문 Top 10" 같은 분석도 가능하게 해줘.