반도체 생산지수 AI 비서
일반 챗봇은 내 데이터를 모른다. "최근 반도체 생산 흐름이 어때?"라고 물으면 일반론만 돌아온다.
이 서비스는 KOSIS 반도체 생산지수 115개월치를 Firestore에 저장하고, 그 요약을 GPT의 시스템 프롬프트에 넣어서 내 데이터를 근거로 숫자와 날짜를 들어 답하는 AI 비서를 만든다.
배포 주소
백엔드는 Render 무료 티어라서 15분 동안 요청이 없으면 잠든다. 첫 접속은 서버가 깨어나는 데 최대 1분 정도 걸리며, 화면 상단에 "서버를 깨우는 중" 안내와 진행 상태가 표시된다.
주요 기능
- 데이터 기반 AI 채팅
질문을 보내면 서버가 데이터 요약을 만들어 시스템 프롬프트에 넣고 GPT를 호출한다. 답변이 오는 동안 로딩 표시가 나오고, 대화는 자동으로 저장된다.
- 데이터 관리 (CRUD)
(date, value, memo) 데이터를 화면에서 추가·수정·삭제한다. 바뀌면 목록, 요약, 그래프가 함께 갱신된다.
- 대화 기록
왼쪽 목록에서 이전 대화를 눌러 다시 불러오고, 이어서 질문하거나 삭제할 수 있다.
- 데이터 요약 표시
기간, 개수, 최근 추세, 최근값, 전년 동월 대비, 평균, 표준편차, 최대·최소를 카드로 보여 준다.
- 보너스
생산지수와 12개월 이동평균 그래프(마우스를 올리면 값 표시), CSV·JSON 내보내기, 다크 모드 토글, 추가 지표(전년 동월 대비 증감률, 12개월 이동평균, 표준편차, 연도별·국면별 평균).
데이터
| 항목 | 내용 |
|---|
| 출처 | KOSIS 광업제조업동향조사, 반도체 및 부품(C26A) 생산지수 (2020=100) |
| 기간 | 2017-01 ~ 2026-07 (월별 115개, 결측 0) |
| 형태 | date(YYYY-MM), value(지수), memo(국면 이름, 이상치·잠정치 표시) |
이전 미션(semiconductor-kshape-analysis)에서 정리한 데이터를 재사용했다. memo에는 그 분석에서 나눈 7개 국면(메모리 슈퍼사이클, 다운사이클, 코로나, 비대면 특수, 반도체 불황, 회복, AI·HBM 호황)을 적었다.
기술 스택
| 영역 | 사용 기술 |
|---|
| 백엔드 | Python 3.13, FastAPI, Pydantic, Uvicorn |
| DB | Firebase Firestore (firebase-admin) |
| AI | OpenAI 호환 API (openai SDK, 코디세이 제공 엔드포인트, gpt-5.4) |
| 프론트엔드 | HTML, CSS, JavaScript (프레임워크 없음), 그래프는 SVG 직접 그리기 |
| 배포 | Render (백엔드), Vercel (프론트엔드) |
동작 흐름 (컨텍스트 주입)
사용자 질문
→ POST /api/chat
1. Firestore data 컬렉션 전체 조회
2. 요약 계산 (GET /api/data/summary 와 같은 함수)
3. 요약과 전체 월별 값(약 1천 토큰)을 시스템 프롬프트의 [사용자 데이터 요약] 자리에 삽입
4. 시스템 프롬프트 + 이전 대화(최근 10개) + 질문으로 GPT 호출
5. 질문과 답변을 conversations 컬렉션에 자동 저장
← { conversation_id, reply }
GPT는 학습 데이터에 이 사용자의 데이터가 없다. 그래서 매 요청마다 요약을 시스템 프롬프트에 넣어 "지금 이 데이터"를 알려 준다. 이것이 컨텍스트 주입이다. 데이터를 추가·수정하면 다음 질문부터 바로 반영된다.
시스템 프롬프트 형식은 아래와 같다.
당신은 반도체 생산 데이터 분석 비서입니다.
[사용자 데이터 요약]
- 데이터 기간: {period}
- 총 레코드: {count}개
- 주요 지표: {metrics}
- 최근 트렌드: {trend}
- 연도별 평균 / 메모(국면)별 구간 평균 / 최근 12개월 값 / 전체 월별 값
[답변 규칙] 숫자와 날짜를 근거로, 없는 값은 지어내지 말 것, 원인은 단정하지 말 것
API
| 메서드 | 경로 | 설명 |
|---|
| GET | / | 서버 상태 확인 (콜드스타트 깨우기용, 누락된 필수 환경 변수 이름 표시) |
| POST | /api/data | 데이터 추가 (같은 날짜가 있으면 409) |
| GET | /api/data | 데이터 목록 (날짜순) |
| PUT | /api/data/{id} | 데이터 수정 (바꿀 필드만 보냄) |
| DELETE | /api/data/{id} | 데이터 삭제 |
| GET | /api/data/summary | 데이터 요약 (프롬프트 주입용) |
| GET | /api/data/statistics | 그래프용 통계 (12개월 이동평균, 전년 동월 대비) |
| POST | /api/conversations | 대화 저장 |
| GET | /api/conversations | 대화 목록 (최근 순, messages 미포함) |
| GET | /api/conversations/{id} | 대화 불러오기 (전체 messages 포함) |
| DELETE | /api/conversations/{id} | 대화 삭제 |
| POST | /api/chat | AI 채팅 (conversation_id를 보내면 이어서 대화) |
대화 불러오기는 과제의 (A) 방식이다. 목록은 가볍게 제목·메시지 수·수정 시각만 주고, 특정 대화의 메시지 전체는 GET /api/conversations/{id}로 받는다.
요약 응답 예시 (GET /api/data/summary, 일부)
{
"period": "2017-01 ~ 2026-07",
"count": 115,
"metrics": {
"average": 111.6,
"max": { "value": 178.6, "date": "2025-09" },
"min": { "value": 62.1, "date": "2017-02" },
"latest": { "value": 154.6, "date": "2026-07" },
"std": 28.0,
"latest_yoy_pct": 2.0
},
"trend": "상승 (최근 12개월 평균 154.1, 직전 12개월 대비 +7.0%)"
}
추세는 최근 12개월 평균을 직전 12개월 평균과 비교해서 정한다. +3% 이상이면 상승, -3% 이하면 하락, 그 사이면 유지다. 월별 값은 출렁임이 커서 한 달끼리 비교하면 추세가 자주 뒤집히기 때문에 12개월 평균끼리 비교했다.
프로젝트 구조
ai-data-chatbot/
├─ backend/
│ ├─ main.py 앱 생성, CORS, 라우터 연결, 공통 예외 처리
│ ├─ core/config.py 환경 변수 읽기
│ ├─ schemas.py Pydantic 요청·응답 모델 (입력 검증)
│ ├─ routers/ 주소와 입출력만 담당 (data, conversations, chat)
│ ├─ services/ 실제 처리 (firestore 연결, 데이터 CRUD, 요약 계산, 대화, GPT 호출)
│ ├─ seed.py CSV를 Firestore에 올리는 스크립트
│ ├─ data/semiconductor_production.csv
│ └─ requirements.txt
├─ frontend/
│ ├─ index.html, style.css, app.js
│ ├─ build.js Vercel 빌드 시 API_BASE_URL로 config.js 생성
│ └─ vercel.json
└─ docs/screenshots/
라우터와 서비스를 나눈 기준
라우터는 "어떤 주소로 무엇을 받아 무엇을 돌려주는가"만 정한다. 서비스는 "실제로 무슨 일을 하는가"를 맡는다. 예를 들어 /api/chat 라우터는 한 줄로 chat_service.chat()을 부를 뿐이다. 이렇게 나누면 요약 계산(summary_service)을 /api/data/summary와 /api/chat이 같은 함수로 함께 쓸 수 있다. 서비스는 HTTP를 모르고 NotFoundError 같은 자체 예외만 던진다. 이것을 404·409·502 같은 상태 코드로 바꾸는 일은 main.py가 한곳에서 맡는다.
Pydantic 입력 검증
요청 본문이 라우터 함수에 닿기 전에 형식을 자동으로 검사한다. 틀리면 FastAPI가 422 에러로 어느 필드가 왜 틀렸는지 알려 준다.
date: YYYY-MM 형식만 허용 (예: 2026-13은 거절)value: 0 ~ 1000 사이 숫자memo: 200자 이하- 채팅
message: 1 ~ 1000자, 공백만 있으면 거절
- 대화 메시지
role: user 또는 assistant만 허용
Firestore 컬렉션 구조
data/{자동ID}
date: "2026-07" value: 154.6 memo: "AI·HBM 호황 / 잠정치"
created_at, updated_at
conversations/{자동ID}
title: "최근 반도체 생산 흐름이 어때?"
messages: [ { role: "user", content: "..." }, { role: "assistant", content: "..." } ]
message_count: 2
created_at, updated_at
로컬 실행 방법
준비물은 Python 3.10 이상, Firebase 서비스 계정 키(JSON), OpenAI API 키다.
# 1) 백엔드
cd backend
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # macOS/Linux: source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env # macOS/Linux: cp .env.example .env
# .env에 키를 채우고, 서비스 계정 키 파일을 backend/firebase-key.json으로 둔다
python seed.py # 데이터 115개 업로드 (처음 한 번)
uvicorn main:app --reload # http://127.0.0.1:8000/docs
# 2) 프론트엔드 (새 터미널)
cd frontend
echo window.API_BASE_URL = "http://127.0.0.1:8000"; > config.js
python -m http.server 5500 # http://localhost:5500
환경 변수
백엔드 (Render)
| 이름 | 설명 | 예시 |
|---|
OPENAI_API_KEY | OpenAI API 키 | sk-... |
OPENAI_BASE_URL | OpenAI 호환 엔드포인트 (비우면 OpenAI 기본) | https://copa.codyssey.kr/v1 |
OPENAI_MODEL | 사용할 모델 | gpt-5.4 |
OPENAI_MAX_TOKENS | 답변 최대 토큰 (비용 상한) | 1000 |
FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT_JSON | 서비스 계정 키. 로컬은 파일 경로, Render는 JSON 내용 전체 | firebase-key.json 또는 {"type":"service_account",...} |
ALLOWED_ORIGINS | CORS 허용 도메인 (쉼표 구분) | https://xxx.vercel.app,http://localhost:5500 |
프론트엔드 (Vercel)
| 이름 | 설명 |
|---|
API_BASE_URL | 백엔드 주소. 빌드할 때 config.js로 만들어진다 |
보안과 운영에서 신경 쓴 점
- 키 관리: API 키와 서비스 계정 키는 코드에 쓰지 않는다. 로컬은
.env와 키 파일, 배포는 Render 환경 변수로만 넣는다. .env, firebase-key.json, config.js는 .gitignore로 GitHub에 올라가지 않는다. 키가 저장소에 한 번이라도 올라가면 기록에 남아 누구나 내 DB를 지우거나 내 돈으로 GPT를 쓸 수 있기 때문이다.
- CORS: 브라우저는 다른 도메인(Vercel)에서 API(Render)를 부를 때 서버가 허용한 도메인인지 확인한다.
ALLOWED_ORIGINS에 적힌 도메인만 허용하고, 그 밖의 도메인에서 온 요청은 브라우저가 막는다.
- 환경 변수로 주소 분리: 프론트는 서버 주소를 코드에 박지 않고 Vercel 환경 변수
API_BASE_URL로 받는다. 서버 주소가 바뀌어도 코드는 그대로 두고 설정만 바꾸면 된다.
- 비용 제한:
max_completion_tokens로 답변 길이를 제한하고, 이전 대화는 최근 10개 메시지만 함께 보낸다.
- 예외 처리: 없는 id는 404, 날짜 중복은 409, 형식 오류는 422, DB 설정 누락은 503, AI 호출 실패는 502로 응답한다. 화면에는 사람이 읽을 수 있는 메시지로 보여 준다.
- Firestore 보안 규칙: 잠금(프로덕션) 모드로 만들었다. 브라우저가 DB에 직접 접근하지 못하고 서버(Admin SDK)만 읽고 쓴다.
운영 메모 (동작 기준과 실패 처리)
배포 상태 확인
curl https://ai-data-chatbot-rgp0.onrender.com/
# {"status":"ok","missing_env":[],"docs":"/docs"}
missing_env에는 비어 있는 필수 환경 변수(OPENAI_API_KEY, FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT_JSON)의 이름만 나온다. 값은 절대 응답하지 않는다. 하나라도 비어 있으면 status가 degraded가 되고, 서버 시작 로그에도 경고가 찍히며, 화면 상단 상태 표시가 "서버 설정 누락"으로 바뀐다.
라우터 ↔ 서비스 호출 흐름
요청 → main.py(CORS) → routers/* ─ Pydantic 검증 실패 → 422
│
▼
services/* ─ NotFoundError / DuplicateError / AIServiceError / DatabaseNotConfigured
│ │
▼ ▼
Firestore · OpenAI main.py 예외 핸들러 → 404 / 409 / 502 / 503
서비스는 HTTP를 모르고 자체 예외만 던진다. 상태 코드로 바꾸는 책임은 main.py 한곳에만 있다.
입력 오류 응답 예시
| 상황 | 상태 코드 | 응답 |
|---|
날짜 형식 오류 (2026-13) | 422 | {"detail":[{"loc":["body","date"],"msg":"String should match pattern ..."}]} |
값 범위 오류 (-5) | 422 | {"detail":[{"loc":["body","value"],"msg":"Input should be greater than or equal to 0"}]} |
| 빈 채팅 메시지 | 422 | {"detail":[{"loc":["body","message"],"msg":"Value error, 빈 메시지는 보낼 수 없다"}]} |
| 수정할 필드 없음 | 400 | {"detail":"수정할 필드가 없다"} |
| 같은 날짜 중복 | 409 | {"detail":"2026-08 데이터가 이미 있다. 수정(PUT)을 사용하라"} |
| 없는 id | 404 | {"detail":"id xxx 데이터가 없다"} |
화면은 422 응답의 loc과 msg를 "date: ..." 형태로 바꿔 토스트로 보여 준다.
실패했을 때 화면 동작
- 데이터 추가·수정·삭제: 서버가 성공을 응답한 뒤에만 목록·요약·그래프를 다시 불러온다(낙관적 업데이트를 하지 않는다). 그래서 실패해도 되돌릴 화면 상태가 없고, 빨간 토스트로 이유만 알린다. 수정 중이던 입력칸은 그대로 남아 있어 고쳐서 다시 저장하면 된다.
- 채팅 실패(AI 오류 502, 서버 연결 실패): 오류 말풍선을 보여 주고, 보냈던 질문을 입력창에 되돌려 놓아 바로 다시 보낼 수 있다.
- 대화 저장 실패: GPT 답변은 이미 받았으므로(비용이 이미 들었으므로) 버리지 않고 화면에 보여 준다. 응답의
saved가 false로 오고 화면에 "저장 실패" 토스트가 뜬다. 서버는 자동 재시도를 하지 않는다. 재시도하면 같은 메시지가 두 번 저장될 수 있기 때문이다.
- 대화 불러오기 실패: 토스트로 알리고 현재 보던 대화는 그대로 둔다.
데이터 변경이 채팅에 반영되는 시점
요약은 저장해 두지 않고 /api/chat 요청이 올 때마다 Firestore에서 새로 계산한다. 그래서 데이터를 추가·수정·삭제하면 바로 다음 질문부터 반영된다. 이미 받은 이전 답변은 바뀌지 않는다. 같은 대화를 이어 가더라도 새 질문에는 새 요약이 들어간다.
프롬프트 크기와 토큰
- 시스템 프롬프트는 요약 + 연도별 평균 + 국면별 평균 + 최근 12개월 + 전체 월별 값으로 약 3,500자, 실측 약 2,080 토큰(115개월 기준)이다.
- 전체 월별 값을 넣은 이유: 처음엔 최근 12개월만 넣었더니 "2022년 불황 때 정점에서 저점까지?" 같은 질문에 "월별 값이 없다"고 답했다. 월별 값 115개는 토큰이 크지 않아 전부 넣었다.
- 이전 대화는 최근 10개 메시지만 함께 보낸다.
- 답변은
OPENAI_MAX_TOKENS(기본 1000)로 상한을 둔다.
- 축약 전략: 데이터가 수천 개로 늘어나면 전체 월별 값 대신 최근 24개월 + 연도별 평균만 넣거나, 질문에서 기간을 뽑아 그 구간만 넣는 방식으로 바꾼다.
컨텍스트에 들어가는 정보와 민감도
GPT로 보내는 것은 date, value, memo와 그 통계, 그리고 사용자의 질문·이전 대화뿐이다. 이 데이터는 KOSIS 공개 통계라 개인정보가 없다. 다만 memo는 그대로 외부 AI로 전달되므로, memo에 개인정보나 비밀을 적지 않는다는 것을 사용 규칙으로 둔다. 서버 로그에는 요청 본문(질문, memo)을 남기지 않고 오류 메시지만 남긴다. 키 값도 로그에 찍지 않는다.
콜드스타트 대응
| 단계 | 동작 |
|---|
| 0초 | 화면이 열리자마자 GET /로 서버를 깨운다 |
| 2.5초 경과 | 응답이 없으면 "서버를 깨우는 중" 안내 배너를 띄운다 |
| 이후 | 10초 간격으로 최대 6번 다시 시도하고 상태 표시에 (n/6)을 보여 준다 |
| 약 1분 경과 | 그래도 실패하면 "새로고침해 주세요"로 안내를 바꾼다 |
Render 무료 티어는 15분 동안 요청이 없으면 잠들고, 깨어나는 데 보통 30초 ~ 1분이 걸린다. 서버가 깨어난 뒤에야 데이터와 대화 목록을 불러오므로, 깨우는 중에 빈 화면이나 오류가 뜨지 않는다.
CORS 허용 도메인 관리
- 와일드카드(
*)는 쓰지 않는다. *를 쓰면 아무 사이트나 이 API로 데이터를 지우거나 내 키로 GPT를 부를 수 있다.
- 정확한 운영 주소(
https://ai-data-chatbot-frontend.vercel.app)와 로컬 개발 주소만 넣는다.
- Vercel 미리보기 주소(
...-git-브랜치-...vercel.app)는 허용하지 않는다. 미리보기를 시험할 때만 잠깐 추가한다.
- 프론트 주소가 바뀌면 Render의
ALLOWED_ORIGINS만 고치면 된다(코드 수정 없음, 저장 시 자동 재배포).
Firestore 읽기 비용
채팅이나 요약 요청 한 번마다 data 문서 115개를 읽는다. 무료 한도(하루 읽기 5만 회) 안에서 하루 약 400번 질문할 수 있어 과제 규모에는 충분하다. 데이터가 커지면 요약을 별도 문서(summary/latest)에 저장해 두고 데이터가 바뀔 때만 다시 계산하는 방식으로 바꾼다. 쿼리는 date 단일 필드 정렬과 일치 검색만 써서 복합 인덱스가 필요 없다.
추세 기준을 바꿀 때 영향 범위
추세 계산은 backend/services/summary_service.py 한 파일에 모여 있다. 비교 기간은 _trend()의 window(12개월), 상승·하락 기준은 TREND_THRESHOLD_PCT(3%)다. 이 값을 바꾸면 아래가 함께 바뀐다.
GET /api/data/summary의 trend와 trend_detail- 화면 요약 카드의 "최근 추세"
- 채팅 시스템 프롬프트의 "최근 트렌드" 문장, 그리고 그에 따른 AI 답변
바꾼 뒤에는 이 순서로 확인한다.
/api/data/summary의 direction과 change_pct가 의도대로 나오는지 본다.- 데이터가 24개월보다 적을 때(
window가 줄어드는 경우)도 오류가 없는지 본다.
- 채팅에서 "최근 흐름이 어때?"를 물어 답변이 새 기준과 맞는지 본다.
제출 스크린샷
1. 데이터 요약이 보이는 채팅 화면 (질문 + 답변)
2. 데이터 관리 화면 (추가 동작)
3. 대화 기록 화면 (불러오기 동작)
4. Swagger UI
5. 답변을 기다리는 동안의 로딩 표시
6. 보너스: 다크 모드와 그래프 툴팁
7. 모바일 화면 (탭 전환)
