네이버 부스트캠프 AI Tech 기업언계해커톤 랩큐 NLP 9조 - FinBuddy

증권사 자료 기반 주식 LLM 서비스 개발

증권사 보고서를 활용하여 LLM 응용 시 매우 중요한 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술을 탐구하여 최상의 답변을 하는 LLM 서비스를 구현

1. Overview

FinBuddy는 증권사 보고서를 활용한 LLM 기반 주식 정보 제공 서비스입니다. 최신 자연어처리(NLP) 기술과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 적용하여, 신뢰할 수 있는 금융 정보를 사용자에게 제공하는 것을 목표로 합니다.

주요 목표

• 증권사 보고서를 효율적으로 검색 및 활용하여 LLM 모델의 답변 정확도 향상
• RAG 기반 검색 시스템 구축 및 성능 최적화
• 사용자 질의에 대한 적절한 주식 투자 정보 제공

2. 프로젝트 구성

⏰ 개발 기간

• 2025년 1월 10일 ~ 2025년 2월 12일
• 부스트캠프 AI Tech NLP 트랙 20-24주차

프로젝트 기획

역할 분담

✨ 분석 환경

• Upstage AI Stages 제공 NVIDIA V100 GPU Server 활용
• OS : Linux

🏗 기술 스택

• LLM : GPT-4o-mini, LG EXAONE, Qwen 등 모델 활용
• RAG : ChromaDB 기반 벡터 검색 및 문서 임베딩(네이버 클라우드)
• 데이터 전처리 : PDF 문서 파싱(Upstage) 및 요약 모델 적용 (하이퍼클로바)
• 모델 학습 및 평가 : G-eval, RAGAS

서비스 아키텍처

🔍 데이터 전처리

제공 데이터

PDF Parsing

💬 AI Agent 구조

🔍 모델 학습 및 평가

🔍 Backend 개발

FastAPI를 이용한 REST API 구성

• Open domain : 네이버 뉴스 검색을 통한 최신 정보 확인 가능
• Closed domain : 제공된 데이터 기반 RAG
• query : Chat-GPT 4o mini API 연동

🔍 Frontend 개발

axios를 이용한 API 연동 리액트 훅을 이용한 페이지 변수 값 상태 관리

3. 프로젝트 결과

시연 영상

---

Reference

• ChromaDB
• LangChain
• FastAPI
• React
• GPT-4o-mini
• LG EXAONE
• Qwen