quant-mind: 금융 연구를 의미론적 지식 그래프로 변환하기 위한 지식 추출 및 검색 프레임워크

해결하는 문제

QuantMind는 매일 수백 건의 연구 논문, 뉴스 기사, 보고서가 발표되는 퀀트 금융 분야의 정보 과부하 문제를 해결합니다. 이 프레임워크는 이러한 비정형 소스로부터 구조화된 지식을 추출하는 프로세스를 자동화하여, 연구 팀이 알파를 창출하는 통찰력을 식별하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다.

작동 방식

시스템은 분리된 2단계 아키텍처를 사용합니다:

1. 지식 추출: 지능형 파서를 사용하여 arXiv, 뉴스 피드, 블로그와 같은 소스에서 텍스트, 표, 그림을 추출합니다. 태거(tagger)가 콘텐츠를 분류하고, 에이전트가 파이프라인을 조율하여 품질과 중복 제거를 보장합니다.
2. 지능형 검색: 추출된 지식은 고차원 벡터(embeddings)로 변환되어 의미론적 지식 그래프에 저장됩니다. 사용자는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 및 복잡한 멀티홉 추론을 위한 DeepResearch와 같은 패턴을 사용하여 자연어 질의를 통해 통찰력을 검색할 수 있습니다.

대상 사용자

QuantMind는 대규모의 금융 연구 자료를 대규모로 처리해야 하는 기관 투자자, 헤지 펀드 및 퀀트 연구 팀을 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 다중 소스 수집: PDF, 웹 페이지 및 API (예: arXiv)를 지원합니다.
• 의미론적 지식 그래프: 비정형 데이터를 쿼리가 가능한 구조화된 형식으로 변환합니다.
• 도메인 특화 LLM: 금융 도메인에 맞게 미세 조정된 LLM을 활용합니다.
• 유연한 검색: RAG 및 심층 연구를 위한 멀티홉 추론을 포함한 다양한 시나리오를 제공합니다.