POOM — PB(Private Banker) 업무 지원 AI Assistant 플랫폼의 AI 서버
POOM 플랫폼의 AI 서버 레포지토리입니다. LangGraph 기반 멀티 에이전트, LLM 파이프라인, 경제지표 머신러닝 예측 모델을 담당하며 FastAPI를 통해 백엔드 서버(POOM-BACK)와 통신합니다.
POOM-AI/
├── agent/ # LangGraph 멀티 에이전트
├── app/ # FastAPI 애플리케이션 (라우터, 서비스)
├── llm/ # LLM 파이프라인 (LangChain, RAG, 보고서 생성)
├── ml/ # 경제지표 예측 모델 (학습, 추론, SHAP)
├── sql/ # DB 스키마 및 쿼리
├── .github/workflows/ # GitHub Actions CI/CD
├── Dockerfile
└── requirements.txt
| 분류 | 기술 |
|---|---|
| Framework | FastAPI, Uvicorn |
| 에이전트 | LangGraph, LangChain, LangSmith |
| LLM | OpenAI GPT-4o-mini |
| 벡터 DB | ChromaDB |
| ML 모델 | CatBoost, XGBoost, LightGBM, scikit-learn |
| 모델 설명 | SHAP |
| 실험 관리 | MLflow, WandB |
| PDF 처리 | pdfplumber, pypdf |
| 스토리지 | AWS S3 (boto3) |
| 인프라 | Docker (멀티스테이지 빌드, port 8001), GitHub Actions |
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 멀티 에이전트 | LangGraph 기반 상담 시뮬레이터, 메모 어시스턴트, AI To-Do 에이전트 |
| LLM 파이프라인 | LangChain + ChromaDB RAG 기반 고객 맞춤 응답 생성 |
| 경제지표 예측 | 금값·기준금리·매매가격지수 회귀 예측 |
| SHAP 설명 | 예측 결과에 대한 feature importance 기반 근거 제공 |
| 시황 보고서 | LLM 기반 경제 시황 보고서 자동 생성 |
| 실험 관리 | MLflow + WandB를 통한 모델 버전 및 실험 이력 관리 |
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
uvicorn app.main:app --reload --port 8001| 레포 | 역할 |
|---|---|
| POOM-BACK | FastAPI 백엔드 서버 |
| POOM-FRONT | React 프론트엔드 |
| POOM-AIRFLOW | MLOps 데이터 파이프라인 |
| POOM-MLFLOW | 모델 실험 관리 |
| POOM-ELK | 로그 모니터링 |
우리FISA AI 엔지니어링 1팀 | POOM 프로젝트