인사이트 제공형 차량 이상분석 에이전트

개요

이 API는 차량진단 스캐너 혹은 앱 등을 이용해 수집된 속도 및 엔진회전수(rpm)를 활용하여, LLM이 운전 성향을 분석하고 인사이트 리포트를 자동 생성하는 서비스입니다.

Quickstart

파이썬 예시 입니다.

import&nbsp;requests
import&nbsp;json

#&nbsp;분석&nbsp;API&nbsp;URL
url&nbsp;=&nbsp;&quot;http://llm.theimc.co.kr/sensor_analyze&quot;

#&nbsp;업로드할&nbsp;센서&nbsp;데이터&nbsp;파일&nbsp;경로
file_path&nbsp;=&nbsp;&quot;your_sensor_file.csv&quot;

#&nbsp;파일&nbsp;및&nbsp;요청&nbsp;파라미터&nbsp;구성
files&nbsp;=&nbsp;{
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&quot;file&quot;:&nbsp;open(file_path,&nbsp;&quot;rb&quot;),
}
data&nbsp;=&nbsp;{
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&quot;request&quot;:&nbsp;json.dumps({
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&quot;sensor_type&quot;:&nbsp;&quot;voltage&quot;,
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&quot;output_format&quot;:&nbsp;&quot;json&quot;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;})
}

#&nbsp;SSE&nbsp;Streaming&nbsp;응답&nbsp;처리
with&nbsp;requests.post(url,&nbsp;files=files,&nbsp;data=data,&nbsp;stream=True)&nbsp;as&nbsp;response:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;print(&quot;Status:&quot;,&nbsp;response.status_code)

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;for&nbsp;line&nbsp;in&nbsp;response.iter_lines(decode_unicode=True):
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if&nbsp;line&nbsp;and&nbsp;line.startswith(&quot;data:&nbsp;&quot;):
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;content&nbsp;=&nbsp;line[len(&quot;data:&nbsp;&quot;):]

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;try:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;json_data&nbsp;=&nbsp;json.loads(content)

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;#&nbsp;LLM이&nbsp;생성&nbsp;중인&nbsp;내용은&nbsp;줄바꿈&nbsp;없이&nbsp;이어서&nbsp;출력
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if&nbsp;&quot;content&quot;&nbsp;in&nbsp;json_data:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;print(json_data[&quot;content&quot;],&nbsp;end=&quot;&quot;,&nbsp;flush=True)

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;#&nbsp;상태&nbsp;정보나&nbsp;이벤트는&nbsp;별도&nbsp;표기
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;else:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;print(f&quot;\n[Event:&nbsp;{json_data.get('type')}]&nbsp;{json_data.get('data')}&quot;)

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;except&nbsp;json.JSONDecodeError:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;#&nbsp;스트리밍&nbsp;중&nbsp;출력되지&nbsp;않는&nbsp;조각&nbsp;데이터는&nbsp;무시
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;pass

API 안내 내용

운행 데이터 입력 시, LLM이 다음과 같은 인사이트를 자동으로 생성:
- 주요 고장 내용
- 센서의 현재 상태
- 각 센서의 상태에 따른 조치 가이드

API Endpoint

POST&nbsp;http://llm.theimc.co.kr/sensor_analyze

요청(Request)

Content-Type

multipart/form-data

Form Fields

필드명	타입	필수	설명
`file`	File	Yes	csv형태의 주행 데이터
`request`	JSON String	Yes	분석 옵션을 포함한 JSON 문자열

file Fields

전원공급장치, 냉각수온도 및 대형 경유차량의 DPF, SCR 관련 센서 중 하나를 포함하고 있는 csv 차량 데이터
CSV 형식만 허용
아래 컬럼명을 사용하는 것을 권장

권장 컬럼명:

컬럼명	설명	sensor_type
`time_iso`	타임스탬프 (ISO 8601 형식)	공통
`speed`	차량 속도 (km/h)	공통
`battery_voltage`	배터리 전압 (V)	voltage
`coolant_temperature`	냉각수 온도 (°C)	coolant
`dpf_soot`	DPF Soot량 (g)	dpf
`dpf_dosing`	DPF 도징 활성화 여부 (boolean)	dpf
`nox_pre`	SCR 전단 NOx 농도 (ppm)	scr
`nox_post`	SCR 후단 NOx 농도 (ppm)	scr

※ 분석할 센서 타입에 해당하는 컬럼만 포함하면 됩니다.

Request Fields

sensor_type(string)

출력 결과의 형식을 지정합니다. 아래 표 값 중 하나를 선택할 수 있습니다.

값	설명
`voltage`	전압 센서 데이터 분석
`coolant`	냉각수 온도 센서 분석
`dpf`	DPF(디젤 미립자 필터) 관련 상태 분석
`scr`	SCR(선택적 촉매 환원) 시스템 분석

예시

{
&nbsp;&nbsp;&quot;sensor_type&quot;:&nbsp;&quot;voltage&quot;
}

output_format(string) 출력 결과의 형식을 지정합니다. 아래 표 값 중 하나를 선택할 수 있습니다.

값	설명
`json`	기계 처리용 구조화된 JSON 형식으로 결과제공
`markdown`	Markdown 문법 기반의 구조화된 결과 제공 (보고서/문서화에 적합)
`html`	HTML 형식으로 결과 제공 (웹 UI 렌더링에 적합)
`mobile`	모바일 화면에 최적화된 간결한 출력 포맷

예시

{
&nbsp;&nbsp;&quot;output_format&quot;:&nbsp;&quot;json&quot;
}

응답(Response)

SSE(Server-Sent Events)를 사용하여 모델의 응답을 실시간으로 클라이언트에 전달합니다.

sse 이벤트 타입

type	설명	응답 예시
start	시작 신호	{"type": "start"}
analysis	분석 결과 데이터	{"type": "driving_analysis", "data": {...}}
answer_start	LLM 응답 시작 신호	{"type": "answer_start"}
answer_chunk	LLM 생성 토큰	{"type": "answer_chunk", "content": "텍스트"}
complete	응답 완료	{"type": "complete"}
error	에러 발생	{"type": "error", "error": "에러 메시지"}

요청 성공 예시

data:&nbsp;{&quot;type&quot;:&nbsp;&quot;start&quot;}

data:&nbsp;{&quot;type&quot;:&nbsp;&quot;sensor_analysis&quot;,&nbsp;&quot;data&quot;:&nbsp;{&quot;평균온도&quot;:&nbsp;66.2879102617366,&nbsp;&quot;표준편차&quot;:&nbsp;16.82568542497471,...}}

data:&nbsp;{&quot;type&quot;:&nbsp;&quot;answer_start&quot;}

data:&nbsp;{&quot;type&quot;:&nbsp;&quot;answer_chunk&quot;,&nbsp;&quot;content&quot;:&nbsp;&quot;{&quot;}

data:&nbsp;{&quot;type&quot;:&nbsp;&quot;answer_chunk&quot;,&nbsp;&quot;content&quot;:&nbsp;&quot;\n&quot;}

data:&nbsp;{&quot;type&quot;:&nbsp;&quot;answer_chunk&quot;,&nbsp;&quot;content&quot;:&nbsp;&quot;&nbsp;&nbsp;&quot;}

data:&nbsp;{&quot;type&quot;:&nbsp;&quot;answer_chunk&quot;,&nbsp;&quot;content&quot;:&nbsp;&quot;\&quot;&quot;}

data:&nbsp;{&quot;type&quot;:&nbsp;&quot;complete&quot;}

요청 실패 예시

상태	설명
파일 오류	CSV 파일만 업로드 가능합니다
빈 파일	빈 파일입니다
파싱 오류	CSV 파일 형식이 올바르지 않습니다
데이터 없음	분석할 데이터가 없습니다
서버 오류	예상치 못한 오류가 발생했습니다
센서 타입 누락	센서 타입을 지정해야 합니다
전처리 오류	센서 데이터 전처리 중 오류가 발생했습니다
데이터 부족	진단할 데이터가 부족합니다

API 호출에서 발생하는 오류는 API Error code 페이지를 확인해주세요.

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