투성투성 (TuSeongTuSeong) 📰

AI 기반 주식 뉴스 · 공시 분석 비서 — 내 관심 종목 뉴스, AI가 알아서 읽고 나한테 맞게 정리해드려요

📌 프로젝트 소개

개인 투자자는 매일 쏟아지는 뉴스와 공시를 직접 읽고 해석하기가 어렵습니다.

투성투성은 이 문제를 해결하기 위해 만든 AI 기반 금융 뉴스 분석 서비스입니다.

• 관심 종목의 뉴스를 자동 수집하고 호재/악재를 근거와 함께 판단합니다
• 어려운 공시를 쉬운 말로 번역하고 투자 포인트를 짚어줍니다
• RAG 기반으로 사용자의 과거 관심사를 학습해 개인화된 아침 브리핑을 제공합니다
• "삼성전자 이번 주 악재 뭐 있어?"처럼 자연어로 질문할 수 있습니다

🛠 기술 스택

Backend

Frontend

AI / RAG

External APIs

• DART OpenAPI — 전자공시 수집
• 네이버 뉴스 API / Google News RSS — 뉴스 수집
• Yahoo Finance API — 주가 및 종목 정보

🏗 시스템 아키텍처

🚧 추후 업데이트 예정

📊 ERD

🚧 추후 업데이트 예정

🚀 로컬 실행 방법

사전 요구사항

• Java 21
• Docker & Docker Compose (MySQL, Redis, Qdrant)

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/wlaud2000/TooSung.git
cd TooSung

2. 환경 변수 설정

cp .env.example .env
# .env 파일에 아래 값 입력
# OPENAI_API_KEY=
# DART_API_KEY=
# NAVER_CLIENT_ID=
# NAVER_CLIENT_SECRET=

3. 인프라 실행

docker-compose up -d

4. 애플리케이션 실행

./gradlew bootRun

서버는 기본적으로 http://localhost:8080에서 실행됩니다.

📁 프로젝트 구조

tuseong-tuseong/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   │   └── com/tuseong/
│   │   │       ├── domain/          # 도메인별 패키지 (news, disclosure, user, rag...)
│   │   │       └── global/          # 공통 설정, 예외 처리, 보안
│   │   │      
│   │   └── resources/
│   │       └── application.yml
└── docker-compose.yml

🔑 주요 기술적 도전과 해결

1. RAG 기반 개인화 브리핑

단순 키워드 매칭이 아닌 사용자의 과거 클릭 패턴, 질문 이력을 임베딩해 Vector DB에 저장합니다. 브리핑 생성 시 오늘의 뉴스와 유사도 검색을 수행해 개인에게 가장 관련 있는 콘텐츠를 우선 제공합니다.

2. 공시 자동 해석 파이프라인

DART API로 수집한 공시 원문을 LLM에 전달해 "쉬운 말 번역 + 투자 포인트" 구조로 재가공합니다. 프롬프트 설계 시 전문용어 해석 일관성을 유지하기 위해 Few-shot 예시를 활용했습니다.

3. 호재/악재 판단 + 근거 제시

감성 점수만 반환하는 기존 방식 대신, LLM이 판단 근거를 함께 생성하도록 Chain-of-Thought 프롬프팅을 적용했습니다.

🙋 개발자

이름	역할	GitHub
김지명	Backend / AI	@wlaud2000