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핵심 요약
금융 데이터는 구조가 복잡하고 여러 시스템에 파편화되어 있어 분석가가 정보를 검색하고 검증하는 데 막대한 시간이 소요된다. Kensho는 이를 해결하기 위해 LangGraph 기반의 'Grounding' 프레임워크를 개발하여 자연어 질의를 전문 데이터 검색 에이전트(DRA)로 라우팅하고 결과를 취합한다. 이 시스템은 모든 답변에 출처(citation)를 포함하여 금융권에서 필수적인 신뢰성과 추적성을 보장한다. 결과적으로 데이터 파이프라인을 매번 재구축할 필요 없이 다양한 금융 AI 제품을 신속하게 배포할 수 있는 기반을 마련했다.
배경
LangChain/LangGraph 기본 지식, RAG(검색 증강 생성) 개념, 금융 데이터 구조에 대한 이해
대상 독자
금융 도메인에서 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 시스템을 구축하려는 엔지니어 및 아키텍트
의미 / 영향
이 사례는 방대한 엔터프라이즈 데이터를 AI로 활용할 때 단순한 챗봇을 넘어, 검증된 프로토콜과 멀티 에이전트 구조가 왜 필수적인지 보여준다. 특히 금융권의 엄격한 데이터 신뢰성 요구사항을 기술적으로 해결하는 표준 모델을 제시한다.
섹션별 상세
금융 데이터 검색의 파편화 문제를 해결하기 위해 자연어 인터페이스를 갖춘 통합 레이어인 Grounding을 구축했다. 사용자는 복잡한 스키마나 쿼리 언어를 배울 필요 없이 자연어로 질문하고 검증된 데이터 소스 기반의 답변을 받을 수 있다. 이 과정에서 모든 결과에 인용구가 포함되어 금융 업무에 필수적인 감사 가능성(auditability)을 확보했다.
LangGraph를 활용하여 검색 에이전트가 쿼리를 분석하고 적절한 데이터 검색 에이전트(DRA)로 분배하는 라우팅 구조를 설계했다. 라우터는 쿼리를 하위 작업으로 분해하고 각 도메인 전문가 에이전트에게 전달한 뒤 결과를 맵리듀스 방식으로 취합한다. 이를 통해 데이터 라우팅과 검색 레이어의 책임을 분리하고 병렬적인 개발 및 운영이 가능해졌다.
일관된 통신을 위해 모든 에이전트가 준수해야 하는 커스텀 DRA 프로토콜을 수립하여 데이터 교환의 신뢰성을 높였다. 정형 및 비정형 데이터를 아우르는 공통 데이터 형식을 정의함으로써 새로운 에이전트를 시스템에 즉시 통합할 수 있는 확장성을 확보했다. 이 표준화된 레이어 덕분에 ESG 준수 에이전트 등 다양한 특화 제품의 시장 출시 기간을 단축했다.
실무 Takeaway
- 복잡한 도메인 데이터를 다룰 때는 중앙 라우터와 전문 검색 에이전트(DRA)를 분리하는 멀티 에이전트 아키텍처를 통해 확장성과 정확도를 동시에 확보할 수 있다.
- 금융 서비스와 같이 신뢰가 중요한 분야에서는 모든 AI 답변에 데이터 소스 인용(Citation)을 강제하여 투명성과 감사 가능성을 반드시 제공해야 한다.
- 에이전트 간 통신 프로토콜을 표준화하면 데이터 파이프라인을 매번 새로 구축할 필요 없이 새로운 AI 기능을 기존 시스템에 신속하게 통합할 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 27.수집 2026. 03. 27.출처 타입 RSS
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