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정수진 (대전대학교) 정유진 (대전대학교) 노학균 (대전대학교) 정관수 (대전대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호
발행연도
2025.1
수록면
97 - 100 (4page)

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주식 투자에 관한 관심이 증가함과 동시에, 학생 또는 사회 초년생 등 많은 사람이 주식 시장에 참가하는 현상이 있다. 주식에 대한 기초 지식을 갖추고자 하지만 복잡하고 어려운 금융 용어와 다양하며 분산된 인터넷 정보로 인해 주식 초보자부터 기존 투자자까지도 어디에서 어떤 정보를 학습해야 하는지, 적절한 학습에 어려움을 겪는다. 따라서 주식 관련 정보에 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록, 주식에 특화된 AI 챗봇이 필요하다. 본 연구에서는 Ollama, RAG, Streamlit, LangChain과 같은 최신 기술 및 프로그램을 활용하여 주식 입문자를 위한 AI 주식 챗봇을 개발하였다. 또한 RAG(관련성 기반 생성) 방식을 통해 사용자의 주식 관련 질문에 효과적으로 답변할 수 있는 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)의 활용을 연구하였다. 본 챗봇은 RAG 방식을 이용한 신뢰할 수 있는 구체적인 정보를 제공함으로써 주식에 대한 이해를 항상 가능하다.
#AI Chatbot #Stock Chatbot #LLM #RAG

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. 챗봇 시스템 구조
Ⅲ. 구현 내용
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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