LangAlpha: 멀티 에이전트 기반 AI 주식 분석 도구의 구조와 활용 방법
이 글은 LangAlpha라는 오픈소스 프로젝트를 중심으로, 멀티 에이전트 기반 AI 주식 분석 시스템이 어떻게 설계되고 동작하는지 정리한 기술 블로그입니다.LangAlpha는 대규모 언어 모델(LLM)과 에이전트 워크플로우를 결합해, 시장 데이터 수집부터 분석, 리포트 생성까지의 과정을 자동화하는 도구입니다. 본문에서는 LangAlpha의 기술적 배경, 핵심 기능, 에이전트 구조, 데이터 활용 방식, 그리고 실제 사용 방법까지 단계적으로 설명합니다.LangAlpha란 무엇인가LangAlpha는 미국 주식 시장 분석을 목표로 한 멀티 에이전트 AI 분석 도구입니다.자연어로 입력된 사용자의 질문을 기반으로, 여러 전문 에이전트가 협력해 시장 데이터, 뉴스, 재무 정보 등을 수집·분석하고, 구조화된 리포트를..
기업 문서 처리를 겨냥한 미스트랄 AI의 고성능·저비용 OCR 모델, ‘미스트랄 OCR 3’ 정리
이번 글에서는 미스트랄 AI가 새롭게 공개한 차세대 광학문자인식(OCR) 모델 **‘미스트랄 OCR 3’**를 중심으로, 기술적 배경과 핵심 기능, 기존 OCR과의 차별점, 기업 환경에서의 활용 가치까지 정리해봅니다. 방대한 문서를 데이터로 전환해야 하는 기업 입장에서 왜 이 모델이 주목받는지, 어떤 점이 경쟁력을 만드는지 이해하는 데 도움이 될 내용입니다.미스트랄 OCR 3 공개 배경과 의미기업 환경에서는 여전히 PDF, 스캔 이미지, 계약서, 청구서, 기술 문서 등 비정형 문서가 핵심 데이터 자산으로 남아 있습니다. 문제는 이 문서들이 단순 텍스트가 아니라, 표·양식·손글씨·저해상도 이미지 등 다양한 형태로 섞여 있다는 점입니다.미스트랄 AI는 이러한 현실적인 기업 문서 환경을 전제로, **정확도와 ..
