# 유안타증권 AI Agent 프로젝트: 실전 LLM 서비스 개발(고생)기

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- Type: news
- Author: [jinhoy](https://news.hada.io/@jinhoy)
- Published: 2025-02-27T13:40:13+09:00
- Updated: 2025-02-27T13:40:13+09:00
- Original source: [medium.com](https://medium.com/crowdworks-tech/%EC%9C%A0%EC%95%88%ED%83%80%EC%A6%9D%EA%B6%8C-ai-agent-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-%EC%8B%A4%EC%A0%84-llm-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EA%B3%A0%EC%83%9D-%EA%B8%B0-3b874a457aaa)
- Points: 15
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## Summary

2025년 AI 업계의 주요 주제는 'Agent'로, 기존 RAG 중심의 챗봇에서 벗어나 더 발전된 시스템이 필요합니다. 유안타증권에서 융 보안 요건을 극복하고 AI 기반 투자 분석 기능을 포함한 챗봇을 개발한 과정을 소개합니다. Function Calling 기법을 통해 실시간 데이터를 처리했고, 프롬프트 설계와 버전 관리를 통해 LLM 성능을 최적화하는 운영 전략이 중요하다고 강조합니다.

## Topic Body

1.서두: 2025년 AI 업계의 화두는 ‘Agent’이며, 기존 RAG 중심 챗봇 접근 방식에서 벗어나 보다 고도화된 시스템이 필요함을 강조.  
  
2.프로젝트 소개 (유안타 AI 챗봇 서비스): 금융 보안 요건 등 높은 진입 장벽을 극복하고 AI 기반 투자 분석 기능을 포함한 챗봇을 개발, 혁신 금융 서비스로 선정됨.  
  
3.요구사항 도출 및 의도 분류 활용: 사용자 실제 질의 데이터를 분석하여 서비스 요구사항을 조정, Function Calling을 기반으로 LLM의 지속적 개선을 위한 모니터링 체계 구축.  
  
4.Function Calling 기법: RAG의 한계를 보완하여 실시간 데이터를 처리하는 방식으로 Function Calling을 활용했으나, 다중 기능 연동 및 정확한 호출에 대한 어려움을 극복해야 했음.  
  
5.프롬프트 엔지니어링과 운영 관점: 프롬프트 설계와 버전 관리를 통해 LLM 성능을 최적화하고, 비용 절감 및 보안 강화를 위한 운영 전략이 필수적임을 강조.

## Comments



### Comment 35199

- Author: moderator
- Created: 2025-02-27T14:10:49+09:00
- Points: 1

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