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Multi-Agent AI System
Solynth - AI Economic Intelligence Platform
1인 개발로 진행한 경제 인텔리전스 플랫폼입니다. 테마 탐지/모니터링을 목표로, 유저용 RAG 챗봇 서비스와 운영용 자동화/분석 스택(어드민)을 결합했습니다.
기술 스택
TypeScriptNode.jsReactPostgreSQLPrismaVector SearchSSEnode-cron
기간
2024 - Present
요약
도전 과제
수집/분석/생성 파이프라인을 안정적으로 운영하면서, 장시간 작업과 실시간 응답을 동시에 다뤄야 했습니다.
해결 방식
벡터 검색 기반 RAG 파이프라인과 스트리밍 엔드포인트를 구성하고, 경제/뉴스 수집 및 테마 분석 스케줄러를 서비스/어드민에 통합했습니다.
구현 범위
1인 개발로 진행한 경제 인텔리전스 플랫폼입니다. 테마 탐지/모니터링을 목표로, 유저용 RAG 챗봇 서비스와 운영용 자동화/분석 스택(어드민)을 결합했습니다.
증빙 자료
공개 가능한 증빙 자료가 등록되지 않았습니다.
기술 문서
구현 방식
개요
- 1인 개발로 진행한 경제 인텔리전스 플랫폼입니다.
- 유저 서비스(RAG 챗봇)와 운영 어드민(수집/분석/자동화)을 분리해 구성했습니다.
목적 / 사용 흐름
1) 목적
- 사용자 관점에서는 “지금 중요한 경제/시장 테마가 무엇인지”를 빠르게 파악하고, 근거(수집된 문서/지표) 기반으로 질문/요약을 얻는 것이 목적입니다.
2) 유저 플로우(챗봇)
- 질문 입력 → 관련 컨텍스트 검색(벡터 검색) → 응답 생성 → SSE 스트리밍으로 진행 상태/결과를 전달합니다.
- 대화는 세션 단위로 저장해 이후 재조회/연속 대화가 가능하도록 구성했습니다.
핵심 구성
1) RAG 챗봇 서비스
- 벡터 검색 → 컨텍스트 구성 → 응답 생성 흐름을 구성하고, 세션 기반으로 대화를 관리합니다.
- 스트리밍/SSE 응답 및 캐시/폴백을 통해 UX/안정성을 확보했습니다.
2) 데이터 수집/스케줄링
- 경제 지표/뉴스 등 다중 소스를 스케줄러로 수집하고, 파이프라인 상태를 운영 가능하게 추적합니다.
3) 운영 자동화(어드민)
- 분석/요약/미디어 생성/게시 등의 작업을 워크플로우로 구성해 반복 업무를 자동화했습니다.