LLM 고도화를 위한 프레임워크

사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)은 인상적인 능력을 보여주지만, 본질적으로 정적인 훈련 데이터에 의존한다는 근본적인 한계를 가지고 있습니다.

LLM을 활용하여 주식 시장 분석

인공지능(AI), 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 금융 시장 분석과 전통적인 재무제표 기반의 투자 분석이라는 두 가지 큰 흐름을 다루고 있습니다.

주식 투자에 대한 서비스 구축

주식 투자에 대해 정보 수집 및 분석하는 서비스를 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. FastAPI, yfinance, 웹 크롤링, LLM 분석, MCP 서버 구축 및 Agentic AI 아키텍처를 활용한 종합적인 접근 방식을 다룹니다. LLM은 기본적으로 Gemini Pro 2.5를 사용하며 상황에 따라 GPT-5를 활용하고 있습니다. 추후 Claude 및 Llama 4.0, Mistral, DeepSeek도 활용할 예정입니다.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): 아키텍처, 애플리케이션 및 미래 동향

RAG는 단순히 LLM의 성능을 개선하는 보조 도구를 넘어, 생성형 AI를 신뢰할 수 있고 실용적인 기업용 솔루션으로 전환시키는 근본적인 아키텍처 패러다임으로 자리 잡고 있다.