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핵심 요약

SEC, FRED 등 방대한 금융 데이터를 ETL로 통합하고 Claude Haiku와 Sonnet을 조합한 RAG 에이전트를 통해 주식 인사이트를 도출하는 시스템이다.

작성자가 SEC, FRED, 내부자 거래 등 다양한 공공 금융 데이터를 통합하는 ETL 파이프라인을 구축하고, 이를 Claude 모델과 연결하여 주식 분석 및 백테스팅이 가능한 RAG 시스템을 개발했다.

금융 도메인에서 파편화된 공공 데이터를 LLM과 결합할 때 ETL 파이프라인의 중요성이 확인됐다. 모델 간 역할 분담(Haiku/Sonnet)은 실시간 데이터 처리 시스템의 표준적인 최적화 패턴으로 자리 잡고 있다.

복잡한 RAG 시스템에서 의도 파악(Intent)과 데이터 추출은 가벼운 모델(Haiku)을 사용하고, 최종 요약은 고성능 모델(Sonnet)을 사용하는 것이 비용 효율적이다.
전체 데이터를 주입하기보다 사용자 필터링을 거친 특정 데이터셋만 모델에 전달하여 할루시네이션을 줄이고 분석 품질을 높일 수 있다.

SEC, FRED, BLS, 내부자 거래, 국회 거래 내역 등 10개 이상의 파편화된 공공 데이터 소스를 ETL 프로세스를 통해 하나의 통합 데이터베이스로 집계했다.

시스템 아키텍처 설계 시 의도 파악 및 데이터 검색에는 저지연 모델인 Claude Haiku를 배치하고, 최종적인 데이터 분석 및 결과 출력에는 고성능 모델인 Sonnet을 사용하는 이중 구조를 채택했다.

88개의 필터를 제공하는 스크리닝 도구를 구축하여 사용자가 선택한 특정 데이터셋만 모델에 주입함으로써 컨텍스트 윈도우 효율성을 극대화하고 분석의 정밀도를 높였다.

AI가 생성한 모든 답변을 데이터베이스에 저장하여 향후 추가적인 인사이트 도출이나 과거 예측의 유효성을 검증하는 백테스팅 데이터로 활용할 수 있는 기반을 마련했다.

Sonnet추천

최종 분석 결과 출력 및 인사이트 도출

Haiku추천

사용자 의도 파악 및 데이터 페칭(Fetching)