금융 자산운용사, 헤지펀드 리서치팀, 투자은행 애널리스트분들께 인사를 드립니다. 제工作经验에서 수백 건의 10-K, 10-Q, 애널리스트 리포트 처리 경험을 바탕으로, HolySheep AI의 증권投研摘要플랫폼活用법을 系统적으로 정리해 드리겠습니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 중계 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 OpenAI API | 공식 Anthropic API | 기타 중계 서비스 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok ✅ | 미지원 | 미지원 | $0.50~$0.80/MTok |
| 로컬 결제 지원 | ✅ 해외신용카드 불필요 | ❌ 해외카드 필수 | ❌ 해외카드 필수 | 다양함 |
| 단일 API 키 | ✅ 전 모델 통합 | ❌ 단일 모델 | ❌ 단일 모델 | 부분 지원 |
| 금융문서 최적화 | ✅ 长文档处理 특화 | 기본 | 기본 | 부족 |
| 배치 처리 | ✅ 병렬 처리 지원 | ✅ 제공 | ✅ 제공 | 제한적 |
| 비용 최적화 | 🔥 최고性价比 | 보통 | 비쌈 | 다양 |
| 무료 크레딧 | ✅ 가입 시 제공 | $5 초대 크레딧 | 제한적 | 다양 |
| 호환성 | OpenAI 호환 | 원본 | 원본 | 다양 |
이런 팀에 적합 / 비적용
✅ 최적 적합 팀
- 자산운용사 리서치팀: 수십 개의 10-K, 10-Q, 분기보고서를 주기적으로 분석하는 애널리스트
- 투자은행 IBD: M&A 타겟DD(실사) 과정에서 재무제표 대규모 분석 필요
- 헤지펀드 퀀트팀: 알파생성을 위한另类데이터(공시, 감정분석) 전처리
- 금융컨설팅사: 고객사를 위한 투자보고서 자동화 생성
- 개인투자자/트레이더: 소규모이지만 빈번한 재무제표 분석 필요
❌ 비적합 팀
- 소수의 정성적 분석 중심: AI 분석 없이 전문가 판단만 선호하는 팀
- 극도로 엄격한 데이터 주권要求: 모든 데이터 처리를 자사 온프레미스에서만 처리해야 하는 경우
- 단순 문서 요약만 필요: 일반 요약 SaaS로 충분히 해결되는 단순 업무
가격과 ROI 분석
| 시나리오 | 월 비용估算 | 절감 효과 | ROI 측정 |
|---|---|---|---|
| 소규모 (월 50개 보고서) | $15~$25 | 수동 분석 대비 80% 시간 절감 | 2주 내 회수 |
| 중규모 (월 200개 보고서) | $50~$80 | 애널리스트 1명 인건비 절감 | 1개월 내 회수 |
| 대규모 (월 500개 보고서) | $150~$250 | 팀 전체 분석 자동화 | 즉시 ROI |
실제 비용 계산 예시
DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)로 100페이지 재무제표 분석 시:
- 입력 토큰: 약 15,000 토큰 (100페이지 텍스트)
- 출력 토큰: 약 3,000 토큰 (구조화된 요약)
- 총 비용: (15,000 + 3,000) × $0.42 / 1,000,000 = $0.00756
- 100개 보고서 = $0.76
왜 HolySheep를 선택해야 하는가
저는 과거 다양한 AI API 서비스를 사용해보았지만, 금융投研 업무에 최적화된 조합을 찾기까지 많은 시행착오를 거쳤습니다. HolySheep AI를 선택하는 핵심 이유는 다음과 같습니다:
1. DeepSeek V3.2의 탁월한 비용 효율성
공식 OpenAI GPT-4 ($8/MTok)와 비교할 때, DeepSeek V3.2는 $0.42/MTok으로 95% 비용 절감을 제공합니다. 금융문서 분석은 반복적이면서 대량이기 때문에, 이 차이는 월말 정산에서 극적으로 체감됩니다.
2. 단일 API 키로 전 모델 통합
저의投研플랫폼에서는 DeepSeek V3.2로 대량 배치 분석 후, Claude로 핵심 관점 정제, Gemini로 시각화 데이터 추출하는 파이프라인을 구축했습니다. HolySheep의 단일 API 키는 이러한 멀티모델 아키텍처를 깔끔하게 지원합니다.
3. 로컬 결제 지원
국내 금융기관 근무 시 해외 신용카드 발급이 어려운 상황, 또는 회사 규정의 이유로 해외 결제 처리가 까다로운 경우, HolySheep의 로컬 결제 옵션은 실질적인 진입장벽을 낮춰줍니다.
4.合规留痕 기능
금융업 특성상 AI 생성内容的审计追踪이 필수입니다. HolySheep는 API 호출 로그, 토큰 사용량, 응답 시간을 완전 기록하여Compliance문서 작성 시 필요한 증거자료를 자동 확보합니다.
실전 구현: 재무제표 배치 분석 시스템
프로젝트 구조
sec-research-platform/
├── config/
│ └── api_config.py # HolySheep API 설정
├── services/
│ ├── document_parser.py # PDF/HTML 파싱
│ ├── batch_analyzer.py # DeepSeek 배치 분석
│ ├── compliance_logger.py # 감사 로그
│ └── report_generator.py # 보고서 생성
├── prompts/
│ ├── financial_summary.txt # 재무 요약 프롬프트
│ └── risk_assessment.txt # 리스크 평가 프롬프트
├── main.py # 메인 실행 파일
└── requirements.txt
1. API 설정 모듈
# config/api_config.py
"""
HolySheep AI API 설정
공식 API와 완전 호환되므로 기존 OpenAI SDK 사용 가능
"""
import os
from openai import OpenAI
HolySheep AI API 설정
base_url: https://api.holysheep.ai/v1 (OpenAI 호환)
API Key: https://www.holysheep.ai/register 에서 가입 후 발급
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HolySheep AI 클라이언트 초기화
client = OpenAI(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
모델 설정
MODELS = {
"batch_analysis": "deepseek/deepseek-chat-v3", # 배치 분석용
"refinement": "anthropic/claude-3.5-sonnet", # 정제용
"quick_summary": "google/gemini-2.0-flash" # 빠른 요약용
}
비용 최적화를 위한 토큰 제한
MAX_TOKENS = {
"batch_analysis": 4096,
"refinement": 2048,
"quick_summary": 1024
}
def get_client():
"""HolySheep AI 클라이언트 반환"""
return client
def get_model(model_type: str) -> str:
"""모델 타입별 모델명 반환"""
return MODELS.get(model_type, MODELS["batch_analysis"])
2. 재무제표 배치 분석 서비스
# services/batch_analyzer.py
"""
DeepSeek V3.2를 활용한 재무제표 배치 분석
HolySheep AI의 낮은 비용으로 대량 처리 가능
"""
import json
import time
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Any
from openai import OpenAI
class FinancialBatchAnalyzer:
"""재무제표 배치 분석기"""
def __init__(self, client: OpenAI, model: str):
self.client = client
self.model = model
# 재무제표 분석용 시스템 프롬프트
self.system_prompt = """당신은 20년 경력의 CFA 취득 금융 애널리스트입니다.
다음 재무제표를 분석하여 구조화된 투자イン사이트를 제공하세요.
출력 형식:
1. 핵심 재무 지표 요약 (Revenue, EBITDA, Net Income, EPS)
2. YoY 성장률 분석
3. 주요 리스크 요소
4. 투자 참고 사항
5. 종합 평가 (BUY/HOLD/SELL 근거)
한국어와 영어 수치 혼합으로 전문적인 보고서 형식으로 작성."""
def analyze_financial_report(self, report_content: str, company_name: str) -> Dict[str, Any]:
"""단일 재무제표 분석"""
start_time = time.time()
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=[
{"role": "system", "content": self.system_prompt},
{"role": "user", "content": f"회사명: {company_name}\n\n재무제표 내용:\n{report_content}"}
],
temperature=0.3, # 일관된 분석을 위해 낮은 온도
max_tokens=4096
)
elapsed_time = time.time() - start_time
result = {
"company": company_name,
"analysis": response.choices[0].message.content,
"usage": {
"prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
"total_tokens": response.usage.total_tokens
},
"latency_ms": round(elapsed_time * 1000, 2),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
return result
def batch_analyze_reports(self, reports: List[Dict[str, str]],
delay_between_calls: float = 0.5) -> List[Dict[str, Any]]:
"""여러 재무제표 배치 분석 (Rate Limiting 적용)"""
results = []
for i, report in enumerate(reports):
print(f"[{i+1}/{len(reports)}] 분석 중: {report['company']}")
try:
result = self.analyze_financial_report(
report_content=report['content'],
company_name=report['company']
)
results.append(result)
# Rate Limiting 방지 딜레이
if i < len(reports) - 1:
time.sleep(delay_between_calls)
except Exception as e:
print(f"오류 발생 ({report['company']}): {str(e)}")
results.append({
"company": report['company'],
"error": str(e),
"status": "failed"
})
return results
def calculate_total_cost(self, results: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, float]:
"""분석 결과 기반 총 비용 계산 (DeepSeek V3.2: $0.42/MTok)"""
total_prompt_tokens = 0
total_completion_tokens = 0
for result in results:
if "usage" in result:
total_prompt_tokens += result["usage"]["prompt_tokens"]
total_completion_tokens += result["usage"]["completion_tokens"]
# HolySheep 가격 (DeepSeek V3.2)
input_cost_per_mtok = 0.42 # USD
output_cost_per_mtok = 0.42 # USD
input_cost = (total_prompt_tokens / 1_000_000) * input_cost_per_mtok
output_cost = (total_completion_tokens / 1_000_000) * output_cost_per_mtok
total_cost = input_cost + output_cost
return {
"prompt_tokens": total_prompt_tokens,
"completion_tokens": total_completion_tokens,
"input_cost_usd": round(input_cost, 4),
"output_cost_usd": round(output_cost, 4),
"total_cost_usd": round(total_cost, 4)
}
def run_batch_analysis():
"""배치 분석 실행 예시"""
from config.api_config import get_client, get_model
client = get_client()
model = get_model("batch_analysis")
analyzer = FinancialBatchAnalyzer(client, model)
# 테스트용 샘플 데이터 (실제 구현 시 PDF/HTML 파싱 필요)
sample_reports = [
{
"company": "삼성전자",
"content": """2024년 4분기 실적:
매출액: 71.92조 원 (YoY +15%)
영업이익: 6.45조 원 (YoY +28%)
순이익: 6.12조 원 (YoY +26%)
EPS: 9,170원
주요 부서:
- 반도체: 매출 29.87조 원, 영업이익 5.23조 원
- IT 모바일: 매출 24.23조 원, 영업이익 1.65조 원
- 디스플레이: 매출 8.12조 원, 영업이익 0.89조 원"""
},
{
"company": "SK하이닉스",
"content": """2024년 4분기 실적:
매출액: 17.12조 원 (YoY +42%)
영업이익: 2.87조 원 ( 흑자전환)
순이익: 2.65조 원 (흑자전환)
EPS: 1,890원
주요 제품:
- DRAM: 매출 10.45조 원
- NAND: 매출 5.67조 원
- HBM: 매출 2.31조 원 (전분기 대비 +50%)"""
}
]
print("=" * 50)
print("HolySheep AI 재무제표 배치 분석 시작")
print("=" * 50)
results = analyzer.batch_analyze_reports(sample_reports)
cost_summary = analyzer.calculate_total_cost(results)
print("\n" + "=" * 50)
print("분석 완료 - 비용 요약")
print("=" * 50)
print(f"총 입력 토큰: {cost_summary['prompt_tokens']:,}")
print(f"총 출력 토큰: {cost_summary['completion_tokens']:,}")
print(f"총 비용: ${cost_summary['total_cost_usd']}")
print(f"평균 지연시간: {sum(r.get('latency_ms', 0) for r in results) / len(results):.2f}ms")
return results
if __name__ == "__main__":
run_batch_analysis()
3. 컴플라이언스 감사 로거
# services/compliance_logger.py
"""
AI 분석 결과 감사 로깅 (금융 규제 준수용)
모든 API 호출, 응답, 토큰 사용량을 완전 기록
"""
import json
import sqlite3
from datetime import datetime
from pathlib import Path
from typing import Dict, Any, Optional
class ComplianceLogger:
"""금융 규제 준수를 위한 감사 로거"""
def __init__(self, db_path: str = "compliance_logs.db"):
self.db_path = db_path
self._init_database()
def _init_database(self):
"""SQLite 데이터베이스 초기화"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS api_audit_log (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
timestamp TEXT NOT NULL,
request_id TEXT UNIQUE,
company_name TEXT,
model_name TEXT,
prompt_tokens INTEGER,
completion_tokens INTEGER,
total_tokens INTEGER,
cost_usd REAL,
latency_ms REAL,
request_hash TEXT,
response_preview TEXT,
status TEXT
)
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS analysis_results (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
request_id TEXT,
company_name TEXT,
analysis_content TEXT,
compliance_verified BOOLEAN DEFAULT 0,
verified_by TEXT,
verified_at TEXT,
FOREIGN KEY (request_id) REFERENCES api_audit_log(request_id)
)
""")
conn.commit()
conn.close()
def log_api_call(self,
request_id: str,
company_name: str,
model_name: str,
usage: Dict[str, int],
latency_ms: float,
cost_usd: float,
response_preview: str = "") -> str:
"""API 호출 로깅"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
timestamp = datetime.now().isoformat()
cursor.execute("""
INSERT INTO api_audit_log
(timestamp, request_id, company_name, model_name,
prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens,
cost_usd, latency_ms, request_hash, response_preview, status)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
""", (
timestamp,
request_id,
company_name,
model_name,
usage.get('prompt_tokens', 0),
usage.get('completion_tokens', 0),
usage.get('total_tokens', 0),
cost_usd,
latency_ms,
hash(request_id), # 요청 무결성 검증용
response_preview[:500] if response_preview else "",
"success"
))
conn.commit()
conn.close()
return request_id
def log_analysis_result(self, request_id: str, company_name: str, analysis_content: str):
"""분석 결과 로깅"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
INSERT INTO analysis_results (request_id, company_name, analysis_content)
VALUES (?, ?, ?)
""", (request_id, company_name, analysis_content))
conn.commit()
conn.close()
def verify_compliance(self, request_id: str, verified_by: str) -> bool:
"""분석 결과 컴플라이언스 검증"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
timestamp = datetime.now().isoformat()
cursor.execute("""
UPDATE analysis_results
SET compliance_verified = 1, verified_by = ?, verified_at = ?
WHERE request_id = ?
""", (verified_by, timestamp, request_id))
affected = cursor.rowcount
conn.commit()
conn.close()
return affected > 0
def generate_audit_report(self, start_date: str, end_date: str) -> Dict[str, Any]:
"""감사 보고서 생성"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
SELECT
COUNT(*) as total_calls,
SUM(prompt_tokens) as total_prompt,
SUM(completion_tokens) as total_completion,
SUM(cost_usd) as total_cost,
AVG(latency_ms) as avg_latency
FROM api_audit_log
WHERE timestamp BETWEEN ? AND ?
""", (start_date, end_date))
row = cursor.fetchone()
cursor.execute("""
SELECT COUNT(*) FROM analysis_results ar
JOIN api_audit_log al ON ar.request_id = al.request_id
WHERE ar.compliance_verified = 1
AND al.timestamp BETWEEN ? AND ?
""", (start_date, end_date))
verified_count = cursor.fetchone()[0]
conn.close()
return {
"period": {"start": start_date, "end": end_date},
"total_api_calls": row[0],
"total_prompt_tokens": row[1],
"total_completion_tokens": row[2],
"total_cost_usd": round(row[3], 4) if row[3] else 0,
"avg_latency_ms": round(row[4], 2) if row[4] else 0,
"verified_analyses": verified_count,
"generated_at": datetime.now().isoformat()
}
def export_compliance_logs(self, output_path: str = "compliance_export.json"):
"""컴플라이언스 로그 내보내기"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
SELECT * FROM api_audit_log ORDER BY timestamp DESC
""")
columns = [description[0] for description in cursor.description]
rows = cursor.fetchall()
data = {"audit_logs": [dict(zip(columns, row)) for row in rows]}
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
conn.close()
print(f"감사 로그 내보내기 완료: {output_path}")
return output_path
사용 예시
if __name__ == "__main__":
logger = ComplianceLogger()
# 테스트 로깅
logger.log_api_call(
request_id="REQ-2024-001",
company_name="테스트회사",
model_name="deepseek/deepseek-chat-v3",
usage={"prompt_tokens": 15000, "completion_tokens": 3000, "total_tokens": 18000},
latency_ms=1250.5,
cost_usd=0.00756,
response_preview="재무제표 분석 결과: 매출 성장세 양호..."
)
logger.log_analysis_result(
request_id="REQ-2024-001",
company_name="테스트회사",
analysis_content="핵심 요약: 매출액 10% 성장..."
)
# 감사 보고서 생성
report = logger.generate_audit_report("2024-01-01", "2024-12-31")
print(json.dumps(report, indent=2, ensure_ascii=False))
4. 메인 실행 파일
# main.py
"""
HolySheep AI 증권投研摘要平台 - 메인 실행 파일
"""
import os
import sys
import json
from pathlib import Path
프로젝트 루트를 Python 경로에 추가
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
from config.api_config import get_client, get_model
from services.batch_analyzer import FinancialBatchAnalyzer
from services.compliance_logger import ComplianceLogger
from services.document_parser import DocumentParser
def main():
"""메인 실행 함수"""
print("=" * 60)
print("HolySheep AI 증권投研摘要平台")
print("=" * 60)
# HolySheep AI 클라이언트 초기화
client = get_client()
model = get_model("batch_analysis")
print(f"사용 모델: {model}")
print(f"API 엔드포인트: https://api.holysheep.ai/v1\n")
# 컴플라이언스 로거 초기화
logger = ComplianceLogger()
# 문서 파서 초기화
parser = DocumentParser()
# 분석할 재무제표 디렉토리
reports_dir = Path("./financial_reports")
if reports_dir.exists():
# PDF/HTML 파일 파싱
reports = parser.parse_directory(reports_dir)
else:
# 데모 데이터 사용
reports = [
{
"company": "한국기업 A",
"content": """2024년 연간 실적:
매출액: 5.2조 원 (YoY +12%)
영업이익: 4,500억 원 (YoY +18%)
순이익: 3,200억 원 (YoY +15%)
부채비율: 85% (改善)
ROE: 14.2% (改善)"""
},
{
"company": "한국기업 B",
"content": """2024년 연간 실적:
매출액: 8.7조 원 (YoY +8%)
영업이익: 6,200억 원 (YoY +5%)
순이익: 4,800억 원 (YoY +3%)
부채비율: 120% (悪化)
ROE: 9.8% (悪化)"""
}
]
# 배치 분석 실행
analyzer = FinancialBatchAnalyzer(client, model)
results = analyzer.batch_analyze_reports(reports)
# 컴플라이언스 로깅
for result in results:
if "usage" in result:
request_id = f"REQ-{result['timestamp'].replace(':', '').replace('-', '')}"
cost = (result['usage']['total_tokens'] / 1_000_000) * 0.42
logger.log_api_call(
request_id=request_id,
company_name=result['company'],
model_name=model,
usage=result['usage'],
latency_ms=result['latency_ms'],
cost_usd=cost
)
if "analysis" in result:
logger.log_analysis_result(request_id, result['company'], result['analysis'])
# 비용 요약
cost_summary = analyzer.calculate_total_cost(results)
print("\n" + "=" * 60)
print("분석 완료 - 결과 요약")
print("=" * 60)
print(f"분석 건수: {len(results)}")
print(f"총 토큰 사용: {cost_summary['total_tokens']:,}")
print(f"총 비용: ${cost_summary['total_cost_usd']}")
# 결과 저장
output_file = "analysis_results.json"
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"\n결과 저장: {output_file}")
# 감사 보고서 생성
audit_report = logger.generate_audit_report(
start_date="2024-01-01",
end_date="2024-12-31"
)
audit_file = "compliance_audit_report.json"
with open(audit_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(audit_report, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"감사 보고서: {audit_file}")
if __name__ == "__main__":
main()
실전 활용: 재무제표 분석 프롬프트 템플릿
10-K/10-Q 분석용 프롬프트
# prompts/financial_analysis.txt
SYSTEM_PROMPT = """당신은 CFA Charterholder 자격을 보유한 전문 금융 애널리스트입니다.
아래 재무제표를 분석하여 투자判断에 필요한 핵심 인사이트를 도출하세요.
분석 Framework:
1. 수익성 분석: 매출액, 영업이익률, 순이익률, EPS 추이
2. 성장성 분석: YoY, QoQ 성장률 및業界 비교
3. 재무 건전성: 부채비율, 유동비율, 현금흐름
4. 리스크 요소: 사업다변화, 경쟁 강도, 규제 리스크
5. Valuation: PER, PBR, EV/EBITDA 추정
출력은 한국어로 작성하되, 재무 수치는 원화 또는 USD로 표기하세요."""
USER_PROMPT_TEMPLATE = """
=== 분석 대상 기업 ===
기업명: {company_name}
사업 연도: {fiscal_year}
분석 자료 유형: {report_type}
=== 재무제표 데이터 ===
{financial_data}
=== 분석 요구사항 ===
1. 위 재무数据进行정밀分析
2. 주요 재무지표 YoY 비교
3. 투자 관점의 핵심イン사이트 3~5개 도출
4. 리스크 요인 Identify
5. 종합 투자 의견 (BUY/HOLD/SELL) 및 근거
"""
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
# 문제: 배치 분석 중 429 오류 발생
메시지: "Rate limit exceeded for model..."
해결책 1: 지수 백오프와 재시도 로직 구현
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=60)
)
def analyze_with_retry(client, model, messages):
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
return response
except Exception as e:
if "429" in str(e) or "rate limit" in str(e).lower():
print(f"Rate Limit 감지, 재시도 대기...")
raise # tenacity가 재시도 처리
raise
해결책 2: 동시 요청 수 제한
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
def batch_analyze_throttled(reports, max_concurrent=3):
"""동시 요청 수를 제한한 배치 분석"""
results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_concurrent) as executor:
futures = {
executor.submit(analyze_report, report): report
for report in reports
}
for future in as_completed(futures):
report = futures[future]
try:
result = future.result()
results.append(result)
except Exception as e:
print(f"분석 실패: {report['company']} - {e}")
results.append({"company": report['company'], "error": str(e)})
return results
오류 2: 문서 파싱 실패 (PDF/HTML)
# 문제: PDF 재무제표에서 텍스트 추출 실패
메시지: "PDF text extraction failed" 또는 인코딩 오류
해결책 1: 다중 파서 백업 전략
class RobustDocumentParser:
"""여러 파서를 시도하는 로버스트 문서 파서"""
def __init__(self):
self.parsers = [
self._try_pdfplumber,
self._try_pypdf2,
self._try_pymupdf,
self._try_ocr_fallback
]
def parse(self, file_path: str) -> str:
"""여러 파서를 순차 시도"""
for parser in self.parsers:
try:
text = parser(file_path)
if text and len(text) > 100: # 유효한 텍스트 확인
return text
except Exception as e:
continue
raise ValueError(f"모든 파서 실패: {file_path}")
def _try_pdfplumber(self, file_path):
import pdfplumber
with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
return "\n".join(page.extract_text() for page in pdf.pages)
def _try_pymupdf(self, file_path):
import pymupdf
doc = pymupdf.open(file_path)
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
해결책 2: 한글 인코딩 명시적 처리
def safe_decode_pdf_text(raw_text: bytes) -> str:
"""안전한 텍스트 디코딩"""
encodings = ['utf-8', 'cp949', 'euc-kr', 'latin-1']
for encoding in encodings:
try:
return raw_text.decode(encoding)
except (UnicodeDecodeError, AttributeError):
continue
# 모든 인코딩 실패 시 대체 문자 사용
return raw_text.decode('utf-8', errors='replace')
오류 3: 토큰 제한 초과 (Context Length)
# 문제: 긴 재무제표 처리 시 토큰 초과
메시지: "max_tokens exceeded" 또는 컨텍스트 절단
해결책 1: 문서를 청크 단위로 분할
def chunk_document(text: str, max_tokens: int = 8000) -> list:
"""긴 문서를 토큰 기준으로 청크 분할"""
# 대략 1토큰 ≈ 4글자 (한국어)
CHARS_PER_TOKEN = 4
max_chars = max_tokens * CHARS_PER_TOKEN
chunks = []
paragraphs = text.split('\n\n')
current_chunk = []
current_length = 0
for para in paragraphs:
para_length = len(para)
if current_length + para_length > max_chars:
if current_chunk:
chunks