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아키텍처

PlantPulse AI 가 무엇으로 이루어져 있고 왜 그렇게 나뉘어 있는지를 설명합니다. 포트 목록은 서비스 포트 맵, 설치 절차는 설치 에 있습니다.

한눈에 보는 구조​

                        브라우저 (HTTPS · SSE)
                               │
                    ┌──────────▼──────────┐
                    │  plantpulse-proxy   │  ← 사용자 접점 (80 · 443, 콘솔 HTTPS 5960)
                    │  Host 로 뒷단을 고른다 │
                    └───┬──────────────┬──┘
           admin.* · 5960│              │그 외
     (평문 5959 는 직결) ▼              ▼
              ┌──────────────┐   ┌──────────────────────────────────┐
              │  관리 콘솔    │   │  코파일럿 (묻기·제안·자동화)       │
              │ admin-web    │   │  에이전트 루프 · 도구 호출          │
              │  + admin-api │   └───┬────┬────┬────┬────┬───────┬──┘
              └──────────────┘       │    │    │    │    │       │
                                     ▼    ▼    ▼    ▼    ▼       ▼
                                   시계열  RAG  문서  비전  디지털  모델
                                   인사이트     이해        스레드  게이트웨이
                                     │     │     │          │       │
                                     ▼     ▼     ▼          ▼       ▼
                                   추론  LightRAG docling    전용     vLLM
                                   서버  +Qdrant            Neo4j   임베딩·리랭커
                                        +Neo4j

사용자가 닿는 자리는 프록시입니다. 코파일럿(묻기 · 제안 · 자동화)도 관리 콘솔도 각 API 도 그 뒤에 있습니다 — 방화벽·TLS·감사를 한 군데로 모으기 위해서입니다. 예외는 관리 콘솔의 평문 입구(5959)로, 사내망에서 IP 로 붙는 운영자를 위해 콘솔 컨테이너에 곧바로 닿습니다 → 서비스 포트 맵

일곱 갈래로 나뉘어 있습니다​

각 갈래는 관문(API)과 무거운 일꾼이 짝을 이룹니다. 관문은 가볍고 정책을 갖고, 일꾼은 GPU 를 씁니다. 이렇게 나눈 덕에 일꾼을 다른 장비로 옮기거나 여러 대로 늘릴 때 관문의 주소가 바뀌지 않습니다.

갈래관문일꾼하는 일
채팅코파일럿—사람이 쓰는 화면(묻기 · 제안 · 자동화) · 에이전트 루프 · 도구 호출 · SSE 스트리밍
시계열인사이트 API추론 서버이상 탐지 · 예측 (TSPulse · TTM)
문서 검색RAG APILightRAG색인 · 하이브리드 검색
문서 이해문서 이해 APIdoclingPDF·표·수식을 markdown 으로
시각비전 APILLM 엔진(vLLM 직결) · docling계기 판독 · 결함 검사 · OCR
모델LiteLLMvLLM · 임베딩 · 리랭커채팅·관리 콘솔·바깥 호출의 모델 창구
디지털 스레드디지털 스레드 API전용 Neo4j외부 시스템(MES·SCM·ERP·PLM·QM) 커넥터 등록부 · 공장 그래프 거울 · 설비 타임라인
디지털 스레드는 GPU 를 쓰지 않습니다

2026.10 에 스택에 기본으로 들어온 갈래입니다. 플랫폼의 설비·태그 원장과 사건, 외부 시스템이 내주는 작업지시·부품·사람을 참조만 모아 하나의 그래프(거울)로 잇습니다. 운영자는 관리 콘솔의 디지털 스레드 레일에서 커넥터를 붙이고, 묻기와 자동화는 thread_ 도구로 설비 타임라인과 연결을 읽습니다 — 코파일럿에 전용 화면은 없고 능력만 늡니다 → 디지털 스레드

관리 콘솔은 아무것도 판정하지 않습니다

관리 콘솔의 화면(admin-web)은 정적 파일이고, 로그인 판정과 상태 집계는 뒤의 admin-api 가 합니다. 인증의 정본은 한 곳뿐이라는 뜻입니다.

질의 한 건이 처리되는 순서​

「3라인 압축기 요즘 어때?」
   │
   ① 이름을 ID 로 바꾼다              search_domains        (플랫폼 통합 MCP)
   ② 무엇을 볼지 고른다                — 에이전트가 도구를 고른다
   ③ 데이터를 가져온다                 insight_analyze_asset · get_tag_history …
   ④ 필요하면 문서·사진을 더 본다        rag_search · vision_inspect
   ⑤ 모아서 답을 만든다                LiteLLM ─▶ Aura
   │
   └─▶ SSE 로 한 글자씩 화면에 흘린다

②–④ 는 한 번으로 끝나지 않습니다. 에이전트는 도구 결과를 보고 다음 도구를 고르기를 반복합니다 — 「왜 답이 느린가」의 답이 이것이고, 「왜 도구를 켜 두어야 하는가」의 답이기도 합니다.

🔴 꺼진 도구는 에이전트에게 보이지 않습니다. 무엇이 처음부터 켜져 있고 무엇이 꺼져 있는지는 → MCP 도구 지도

모델 — 부르는 이름은 넷입니다​

모델 게이트웨이(LiteLLM)는 OpenAI 호환 API 로 사내 모델을 내겁니다. 부르는 이름은 넷뿐입니다.

부르는 이름어디로 가나실제 모델
aura-lite사내 LLM 엔진Aura (기본 Aura-Lite-NVFP4) — 텍스트·이미지 겸용
aura-vision같은 엔진 — 비전용 별칭위와 같은 모델
aura-embedding-4b임베딩 엔진Aura-Embedding-4B
aura-reranker-0.6b리랭커 엔진Aura-Reranker-0.6B
옛 이름 gpt-4o · text-embedding-3-large 는 없어졌습니다

예전에는 OpenAI 호환 별칭(gpt-4o · gpt-4o-mini · text-embedding-3-large · rerank-multilingual-v3.0)으로 불렀습니다. 지금은 호환 별칭을 두지 않습니다 — 옛 이름으로 부르면 게이트웨이가 곧바로 오류로 거절합니다. 외부 연동 스크립트나 설정에 옛 이름이 남아 있으면 위 표의 이름으로 바꾸십시오.

aura-vision 은 «별도 비전 모델» 이 아닙니다

Aura 자체가 이미지를 읽습니다. aura-vision 은 부르는 쪽이 의도를 이름으로 말할 수 있게 게이트웨이가 붙인 별칭이고, 어느 이름으로 불러도 같은 엔진이 답합니다.

모든 호출이 게이트웨이를 지나지는 않습니다

채팅(코파일럿) · 관리 콘솔 · 바깥에서 부르는 /llm/ 은 게이트웨이를 거칩니다. LightRAG · 비전 API · 시계열 인사이트 API 는 vLLM 에 직접 붙습니다. 그래서 그쪽은 게이트웨이 별칭(aura-vision)이 아니라 vLLM 이 내건 이름 (aura-lite)을 씁니다 — 「게이트웨이 로그에 비전 호출이 안 보인다」는 고장이 아닙니다.

Aura 는 오픈소스 파운데이션 모델에 제조·산업 데이터를 추가 학습한 자체 모델입니다 → Aura LLM · AI 모델

데이터가 사는 곳​

🔴 AI 스택은 자기 데이터베이스를 따로 세우지 않습니다. 관계형·시계열·캐시·오브젝트는 플랫폼 것을 함께 씁니다. AI 전용으로 남은 것은 그래프·벡터 저장소뿐입니다.

저장소누구 것무엇이 들어가나
PostgreSQL플랫폼 공용설정 · 채팅 이력 · 문서 색인 상태 · 커넥터 등록부 (DB pi 의 스키마 co · dt 등)
Aster TSDB플랫폼 공용시계열 센서값 · 추론 이력
Redis플랫폼 공용캐시 · 세션
RustFS플랫폼 공용문서 · 이미지
QdrantAI 전용문서 임베딩(벡터)
Neo4jAI 전용문서 지식 그래프
Neo4j (디지털 스레드 전용)AI 전용공장 그래프 거울 — 참조만, 원천에서 다시 만들 수 있다
Neo4j 는 온톨로지가 아니라 «문서 그래프» 입니다

설비 온톨로지는 플랫폼이 갖고 있고 통합 MCP 로 내줍니다. 여기 Neo4j 는 문서 검색이 쓰는 그래프입니다 — 예전에 온톨로지 전용 서비스가 따로 있었지만 플랫폼으로 합쳐졌습니다. 디지털 스레드의 거울은 다른 인스턴스에 두어 서로 섞이지 않게 했습니다.

플랫폼이 멎으면 AI 도 멎습니다

데이터를 공유한다는 것은 플랫폼이 곧 의존 대상이라는 뜻입니다. 「AI 가 답을 못 한다」의 확인 순서는 ① 플랫폼이 살아 있나 ② 모델(게이트웨이·LLM 엔진)이 답하나 ③ 도구가 켜져 있나 입니다 → 문제 해결

자산 계층은 플랫폼의 것을 따릅니다​

데이터 도구는 ISA-95 / OPC-UA 기반의 계층으로 대상을 가리킵니다.

Enterprise ─ Site ─ Area ─ Line ─ Equipment ─ Tag ─ Point
엔터프라이즈 사이트   구역   라인    설비      태그   시계열 값

「3라인 압축기」 같은 말이 이 계층의 어느 노드인지 정하는 것이 질의의 첫 단계입니다. 사진·문서 도구는 이 계층과 무관하게 동작합니다.

관측과 폐쇄망​

구성 요소하는 일
Phoenix에이전트 한 턴이 어떤 도구를 어떤 순서로 불렀는지 추적한다
DCGMGPU 사용률·온도·메모리 지표
내부 레지스트리폐쇄망에서 이미지를 내부에서 받도록

→ 모니터링 · 폐쇄망 설치

관련 문서​