AI VC - Investment Intelligence
뉴스·검색 추세·거시 지표에서 투자 주제를 찾고 추적하는 서비스입니다. 정기 수집과 주제 변화 계산, 검색 근거를 보여주는 RAG 질의응답, 모델 장애 시 대체 경로를 구현했습니다.
뉴스·검색 추세·거시 지표에서 투자 주제를 찾고 추적하는 서비스입니다. 정기 수집과 주제 변화 계산, 검색 근거를 보여주는 RAG 질의응답, 모델 장애 시 대체 경로를 구현했습니다.
무엇이 어려웠는가.
뉴스·검색 추세·거시 지표를 주기적으로 모으면서 중복과 호출 제한을 처리하고, 분석 작업마다 적합한 모델을 선택하거나 실패 시 다른 모델로 넘겨야 했습니다.
어떻게 풀었는가.
PostgreSQL upsert 기반 ETL로 자료를 정규화하고, 작업별 모델 라우터와 fallback 정책을 구성했습니다. StateGraph가 주제 수집·정규화·분석·보고서 작성을 실행하고, RAG 응답에는 검색 근거를 함께 제공했습니다.
PythonFastAPIPostgreSQLAPSchedulerLangGraphVector Search
개요
- 1인 개발로 진행한 투자 인텔리전스 서비스입니다.
목적 / 사용 흐름
1) 목적
- “지금 떠오르는 테마가 무엇인지”를 데이터 기반으로 탐지하고, 일 단위로 상태를 업데이트하며, 근거 기반 Q&A로 확인하는 것이 목적입니다.
2) 사용자 플로우(요약)
- 스케줄 수집(뉴스/트렌드/거시) → 테마 정규화/모델링 → 리포트 산출 → RAG 질의응답(근거 포함).
핵심 구성
1) ETL 수집
- GDELT 뉴스, Google Trends, FRED 거시지표를 수집/정규화하고 PostgreSQL 업서트로 중복 처리를 구성했습니다.
2) 멀티 LLM 라우팅/폴백
- 작업 유형에 따라 Provider를 선택하고 폴백 정책으로 안정적인 실행을 구성했습니다.
3) LangGraph 오케스트레이터
- StateGraph 기반 테마 워크플로우(collect→normalize→model→report)를 구성해 자동 실행합니다.
4) RAG 질의응답
- PII 마스킹과 벡터 검색을 포함한 RAG 파이프라인으로 테마/기사 기반 질의응답을 제공합니다.
5) 스케줄 자동화
- APScheduler로 수집/분석 작업을 주기적으로 실행합니다.