문제 1: LLM이 JSON 대신 마크다운을 뱉어버렸다AI 분석이 간혹 가다 실패하기 시작했습니다. JSON을 달라고 했는데 마크다운으로 답변하고 있었습니다.원인 분석Qwen3 14B 모델은 "thinking 모드"를 지원합니다. 사고 과정을 ... 태그 안에 쓰고, 그 다음에 JSON 응답을 줍니다. 그런데 간헐적으로 JSON 대신 마크다운으로 응답하는 경우가 생겼습니다.해결: 정규표현식 폴백 파서JSON 파싱 실패 시 마크다운에서 직접 데이터를 추출하는 폴백 로직을 추가했습니다. 정규표현식으로 "추천: BUY", "신뢰도: 75%" 같은 패턴을 찾아서 JSON으로 변환합니다.JSON 파싱 성공률이 82% → 98%로 올라갔습니다.문제 2: LLM 환각으로 감시 종목 절반을 매칭해버림"반도체 업황 호조..

AI가 과거를 기억하지 못한다초기 시스템의 치명적인 약점이 있었습니다. AI가 실시간으로 들어오는 정보만 보고 판단한다는 거예요.예를 들어 텔레그램 채널에서 이런 메시지들이 왔다고 가정해봅시다:월요일 오전: "삼성전자 분석 - 반도체 업황 회복 조짐, 목표가 85,000원"월요일 오후: "삼성전자 실적 발표 예정, 컨센서스 상회 전망"화요일 오전: "삼성전자 추가 매수 의견, 기술적 지지선 돌파"수요일: "삼성전자" (단 3글자만) AI는 수요일 메시지를 볼 때 이전 3일간의 맥락을 전혀 모릅니다. 단순히 "삼성전자"라는 키워드만 보고 분석하죠. 당연히 정확도가 떨어질 수밖에 없습니다.RAG 구축RAG는 간단히 말하면 "관련 있는 과거 정보를 찾아서 AI에게 함께 제공하는 기술"입니다. 이를 위해선 벡터..

나의 로컬 LLM은?사실 첫번째엔 Gemma3를 쓰고자 하였습니다.근데 AI가 Gemma3 보다는 qwen을 추천한데요... 저보다 똑똑한 AI가 하는 말을 믿고 모델을 변경하였습니다. 와 동시에 vLLM에서 Ollama로 프레임워크를 변경하였습니다.사유는 vLLM으로 동일 모델을 Windows 환경에서 구동하기 위해서는 WSL Linux에서 구동하거나 Docker를 이용하는 것이었습니다. 하지만 Docker로 구동을 하니 GPU 액셀러레이션을 제대로 활용하지 못해 속도가 굉장히 느렸습니다. (Linux OS 였다면 vLLM으로 했을 것입니다) 최종적으로 Ollama를 사용해서 Qwen3 14B 모델을 로컬 서버에서 실행합니다.ollama run qwen3:14b 응답 속도는 0.5초 이하, 비용은 전기..

API 연동 삽질기 - 토큰 관리의 중요성키움 REST API는 OAuth 2.0 방식을 씁니다. access_token과 refresh_token을 발급받아서 쓰는 구조입니다.access_token은 24시간 유효, refresh_token은 30일 유효 문제는 토큰이 만료되면 자동매매가 멈춘다는 거죠. 그래서 토큰 갱신 로직을 반드시 구현해야 합니다.@Serviceclass KiwoomAuthService( private val kiwoomProperties: KiwoomProperties, private val webClient: WebClient,) { @Volatile private var accessToken: String? = null @Volatile pri..

지난 글에서는 프로젝트 구조와 설계에 대해 이야기했는데요, 오늘은 가장 재미있었던 부분인 텔레그램 채널 모니터링 기능 구현에 대해 이야기해보려고 합니다. 왜 텔레그램 채널을 모니터링하나? 주식 투자를 하다 보면 여러 텔레그램 채널을 구독하게 됩니다. 증권사 리포트 채널, 뉴스 속보 채널, 개별 종목 분석 채널 등등... 문제는 이 채널들에서 쏟아지는 정보를 실시간으로 다 확인하기 어렵다는 거죠."내가 관심 있는 종목에 대한 소식만 골라서 알림을 받을 수 있다면?"이런 생각에서 시작했습니다. AI가 채널 메시지를 읽고, 내가 감시 중인 종목과 관련이 있는지 판단해서 알려주면 좋겠다는 거죠. TDLib - 텔레그램의 공식 라이브러리텔레그램 봇 API를 쓸까 하다가, 더 강력한 방법을 찾았습니다. 바로 TDL..

오늘부터 제가 만들고 있는 AI 자동매매 시스템 프로젝트 개발기를 연재하려고 합니다. 첫 번째 글에서는 프로젝트가 어떻게 시작되었고, 어떤 기술 스택을 선택했는지 이야기해볼게요. 왜 만들게 되었나?1. 요즘 핫한 AI. 어떻게든 활용 능력을 키워보고 싶었습니다. (그래도 내가 백엔드 개발자인데...)2. 과거 키움 증권의 Open API를 이용해서 구현을 시도하다가 32bit 프로그램을 포함한 다양한 디펜던시와 메인 PC에 깔아야 하는 보안 프로그램(매번 로그인도 번거로웠던).. 치를 떨고 줄행랑 쳤습니다. 그런데.... REST API가 나왔었더라구요!! "AI가 객관적으로 판단해서 자동으로 매매하면 어떨까?"물론 시중에 자동매매 프로그램들이 많이 있지만, 개발자로서 직접 만들어보고 싶었어요. 내가..

작성자의 주관이 포함된 게시글이며, 얼마든 대체제가 존재합니다.인권 유틸Homebrew설명: 맥을 설치하면 반드시 맥주 한 잔!공식 웹사이트: https://brew.sh/라이선스: 무료 (BSD-2-Clause)Keka설명: Windows는 반디집. macOS는 케카공식 웹사이트: https://www.keka.io/라이선스: 무료f.lux설명: 소중한 눈을 지킵시다. mac의 기본 내장 기능(Night Shift)은 쓰레기입니다.공식 웹사이트: https://justgetflux.com/라이선스: 무료문서 유틸CotEditor설명: Windows의 Notepad++ 대체 앱공식 웹사이트: https://coteditor.com/라이선스: 무료 (Apache-2.0)draw.io설명: 무료 중에선 원 ..

@Configurationpublic class RestClientConfig { @Value("${...}") private String baseUrl; @Bean public RestClient restClient() { return RestClient.builder() .requestFactory(new JdkClientHttpRequestFactory( HttpClient.newBuilder() .version(HttpClient.Version.HTTP_2) .build() ..

사진의 초록색 상자를 참고해주십시오. 붉은마루 산맥 - 영원의 호수 (100 ~ 125) 저습지 (125 ~ 150)

Everything유명하죠, 윈도우 기본 인덱싱에 비해 훨씬 빠르고 다양하고 강력한 기능을 지원합니다. Offical install: https://www.voidtools.com/ko-kr/downloads/Powertoys이것도 이젠 삼성의 굿락과 같은 필수품으로 자리잡고 있는 유명한 툴. Offical install: https://learn.microsoft.com/ko-kr/windows/powertoys/install Everything for Powertoys Run위와 같이 Search: 로 시작하는 친구들이 생긴다. 해당 확장 프로그램으로 인하여 나오는 것. Offical install: https://github.com/lin-ycv/EverythingPowerToys Win11Debl..