반도체 소자 이미지에 대한 정상/비정상 판별 AI Agent 개발

BASE : Python

Main Stream : LangChain

Github Repo : https://github.com/ANHOYA/Intermediate_Industrial_AI_Agent_NGV_HYU

DEPLOY : streamit <FLASK>

학습 데이터 :

dev.csv

활용 LLM API : Saltlux

https://platform.luxiacloud.com/docs/overview

• 배경

img data - 복사본.zip

진행 방식 :

• 개발기간 1/27 : 라벨이 없는 예시 이미지 20장 제공 (리더보드 평가 X)
• 대회기간 1/28 : 라벨이 없는 평가 이미지 100장 제공 (리더보드 평가 O)
• 평가

평가 요소 :

+AI Agent 파이프 라인을 구성할 것 →

판단구조 (LLM 결과를 해석하여 판단하는 단계가 명확한가?)

행동 결정 구조 (판단 결과에 따라 다음 행동이 조건부로 결정되는가?)

종료조건 (반복 종료 기준이 명확하고 논리적으로 정의되어 있는가?)

구조 명확성 (단일 LLM 호출 구조와 명확히 구분되는가?)

전처리, 정책, 검증흐름