🎓 과학 교사 Chatbot — 전체 설명 (모두)

Source: Dev.to

🌱 0️⃣ 우리가 만들고 있는 것

우리는 과학 교사 AI 챗봇 백엔드를 만들고 있습니다.

이 AI:

• 과학 질문에 답변합니다
• 교사처럼 설명합니다
• 채팅 기록을 기억합니다
• 과학이 아닌 질문은 무시합니다

예시

Student: What is gravity?
AI: Gravity is a force…

Student: Explain again
AI: As I explained earlier…

👉 AI는 맥락을 기억합니다.

🧠 1️⃣ 시스템 작동 방식

Flow

Student → API → Filter → LangChain → OpenAI → Answer
                           ↑
                        Memory

Steps

1. 학생이 질문을 보냅니다.
2. Express API가 이를 받습니다.
3. 과학 필터가 내용을 확인합니다.
4. LangChain이 메모리를 추가합니다.
5. OpenAI가 답변을 생성합니다.
6. API가 응답을 반환합니다.

🧰 2️⃣ Technologies

• Node.js – 백엔드 런타임
• Express – API 프레임워크
• LangChain – LLM 오케스트레이션
• OpenAI – AI 모델 제공업체
• BufferMemory – 채팅 메모리 처리
• dotenv – 환경 변수
• pnpm – 패키지 매니저

📦 3️⃣ 프로젝트 만들기

mkdir science-teacher-bot
cd science-teacher-bot
pnpm init

📦 4️⃣ 의존성 설치

pnpm add express cors dotenv langchain @langchain/openai nodemon

📁 5️⃣ 폴더 구조

science-teacher-bot/
│
├── src/
│   ├── memory.mjs
│   ├── llm.mjs
│   ├── filter.mjs
│   ├── route.mjs
│   └── server.mjs
│
├── .env
└── package.json

🔐 6️⃣ OpenAI 키

.env 파일을 생성하세요:

OPENAI_API_KEY=your_key_here
PORT=3000

💾 7️⃣ memory.mjs

import { BufferMemory } from "langchain/memory";

export const memory = new BufferMemory({
  returnMessages: true,
  memoryKey: "chat_history",
});

What it does

• 채팅 기록을 저장합니다
• 이전 메시지를 기억합니다
• AI에 컨텍스트를 제공합니다

🧠 8️⃣ llm.mjs

import "dotenv/config";
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { ConversationChain } from "langchain/chains";
import { memory } from "./memory.mjs";

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "gpt-4o-mini",
  temperature: 0.3,
});

const template = `
You are a science teacher.
Answer only science questions.
Explain in a simple way.

Conversation:
{chat_history}

Student: {input}
Teacher:
`;

export const chatChain = new ConversationChain({
  llm,
  memory,
  prompt: template,
});

무엇을 하는가

• AI 모델을 생성합니다
• 교사 행동을 정의합니다
• 메모리 컴포넌트를 연결합니다
• 챗봇 체인을 구축합니다

🔬 9️⃣ filter.mjs

export function isScience(text) {
  const keywords = [
    "physics", "chemistry", "biology",
    "atom", "cell", "energy", "force",
    "gravity", "plant", "reaction",
    "photosynthesis", "molecule"
  ];

  return keywords.some(word =>
    text.toLowerCase().includes(word)
  );
}

What it does

• 질문이 과학과 관련된 것인지 확인합니다
• 비과학 주제를 차단합니다

🌐 1️⃣0️⃣ route.mjs

import express from "express";
import { chatChain } from "./llm.mjs";
import { isScience } from "./filter.mjs";

export const router = express.Router();

router.post("/", async (req, res) => {
  const { text } = req.body;

  if (!text) {
    return res.json({ error: "Question required" });
  }

  if (!isScience(text)) {
    return res.json({ answer: "I only answer science questions." });
  }

  const response = await chatChain.predict({ input: text });
  res.json({ answer: response });
});

무엇을 하는가

• 질문을 받는다
• 입력을 검증한다
• 과학 질문인지 확인한다
• AI 체인을 호출한다
• 답변을 반환한다

🚀 1️⃣1️⃣ server.mjs

import express from "express";
import cors from "cors";
import "dotenv/config";
import { router } from "./route.mjs";

const app = express();

app.use(cors());
app.use(express.json());

app.use("/ask", router);

app.get("/", (req, res) => {
  res.send("Science Teacher AI running");
});

const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
  console.log("Server running on", PORT);
});

무엇을 하는가

• Express 서버를 생성합니다
• CORS 및 JSON 파싱을 활성화합니다
• /ask API 라우트를 마운트합니다
• 백엔드를 시작합니다

▶️ 1️⃣2️⃣ 프로젝트 실행

package.json에 스크립트를 추가합니다:

{
  "scripts": {
    "dev": "node src/server.mjs"
  }
}

서버를 시작합니다:

pnpm dev

🧪 1️⃣3️⃣ API 테스트

엔드포인트: POST http://localhost:3000/ask

요청 본문 (JSON):

{
  "text": "What is photosynthesis?"
}

AI의 답변이 포함된 JSON 응답을 받아야 합니다.

{
  "text": "What is photosynthesis?"
}

응답:

{
  "answer": "Photosynthesis is the process..."
}

🧠 1️⃣4️⃣ 메모리 데모

질문:

• 중력은 무엇인가요
• 다시 설명해 주세요

AI는 컨텍스트를 기억합니다.

⚠️ 1️⃣5️⃣ 중요한 메모

현재 메모리:

• 모든 사용자와 공유
• 재시작 시 초기화

실제 앱에서는:

• DB 메모리
• 세션 ID
• 벡터 스토어

🏆 1️⃣6️⃣ 당신이 만든 것 (히어로 레벨)

• ✅ LLM 백엔드
• ✅ LangChain 통합
• ✅ 메모리 챗봇
• ✅ 과학 필터
• ✅ Express API
• ✅ Teacher AI

이것은 실제 AI 앱 아키텍처입니다.

🎓 1️⃣7️⃣ How to Explain to Students

• Express는 학생 질문을 받습니다.
• LangChain은 AI와 메모리를 연결합니다.
• Memory는 대화를 저장합니다.
• Filter는 과학 관련 답변만 보장합니다.