Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그 - 프로젝트 완성 및 최종 테스트

Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그

7. 프로젝트 완성 및 최종 테스트

이번 글에서는 프로젝트를 최종적으로 점검하고, 실전에서 어떻게 활용할 수 있는지 정리합니다.
✅ 전체 시스템 점검 및 최종 테스트
✅ 사용자 피드백 및 기능 개선
✅ 실제 서비스 운영을 위한 고려사항
✅ 프로젝트 확장 가능성 탐색

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7.1 전체 시스템 점검 및 최종 테스트

이제 프로젝트가 정상적으로 실행되는지 최종 테스트를 수행합니다.

7.1.1 전체 실행 순서

1️⃣ Conda 환경 활성화

conda activate stock_analysis

2️⃣ CrewAI 리포트 생성

python src/stock_analysis/main.py

3️⃣ FastAPI 서버 실행

uvicorn src.stock_analysis.api:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

4️⃣ 웹 UI 및 API 확인

• 블로그 웹 UI: http://127.0.0.1:8000/
• 리포트 API: http://127.0.0.1:8000/report/

5️⃣ Docker 컨테이너로 배포 테스트

docker build -t stock_analysis .
docker run -d -p 8000:8000 --name stock_analysis_container stock_analysis

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7.2 사용자 피드백 및 기능 개선

반응형

실제 운영 시 사용자 피드백을 기반으로 기능을 개선해야 합니다.

7.2.1 개선할 수 있는 기능

✔️ 주식 종목 선택 기능 추가 → 사용자가 특정 주식 종목을 분석하도록 API 확장
✔️ 시각적 데이터 제공 → 차트 및 그래프를 추가하여 가독성 향상
✔️ 리포트 다운로드 기능 → PDF, CSV 등의 형식으로 리포트를 다운로드할 수 있도록 지원

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7.3 실제 서비스 운영을 위한 고려사항

7.3.1 보안 설정

• API 인증 적용 (OAuth2 또는 JWT 토큰)
• 서버 방화벽 설정 (UFW 또는 AWS 보안 그룹)

7.3.2 데이터 업데이트 자동화

• 주식 시장 데이터는 정기적으로 업데이트되어야 함
• cron 또는 FastAPI Background Tasks 활용

자동 업데이트 예제 (update_task.py)

from fastapi import BackgroundTasks

def update_stock_data():
    """정기적으로 주식 데이터를 업데이트하는 함수"""
    print("주식 데이터 업데이트 중...")

@app.get("/update/")
def trigger_update(background_tasks: BackgroundTasks):
    """백그라운드에서 업데이트 실행"""
    background_tasks.add_task(update_stock_data)
    return {"message": "주식 데이터 업데이트 시작됨"}

7.3.3 트래픽 증가 대비

• Gunicorn을 활용하여 멀티 프로세스 실행
• Redis 캐싱을 적극 활용하여 API 응답 속도 개선

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7.4 프로젝트 확장 가능성 탐색

이 프로젝트는 다양한 방향으로 확장될 수 있습니다.

7.4.1 추가 기능 아이디어

✔️ 주식 종목별 개별 분석 기능
✔️ ETF 및 암호화폐 데이터 분석 추가
✔️ 머신러닝 모델을 활용한 주가 예측

7.4.2 데이터 시각화 강화를 위한 개선

✔️ Plotly, Dash, Streamlit 등을 활용하여 웹 UI에 차트 및 그래프 추가

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📌 정리 및 프로젝트 마무리

이제 Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그 프로젝트가 완성되었습니다.
프로젝트의 최종 목표였던 주식 시장 분석 리포트 자동 생성 및 웹 서비스 제공 기능을 성공적으로 구현했습니다.

✅ 프로젝트 최종 점검 및 테스트 완료
✅ 사용자 피드백을 반영한 기능 개선 방향 설정
✅ 실전 운영을 위한 보안, 데이터 업데이트, 트래픽 증가 대응책 마련
✅ 프로젝트 확장 가능성 탐색

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🚀 최종 결론: 프로젝트를 지속적으로 발전시키자!

이제 기본적인 기능이 완성되었으므로, 지속적인 업데이트 및 성능 개선을 통해 프로젝트를 발전시켜 나가야 합니다.
앞으로의 목표는 더 나은 AI 모델 적용, 실시간 데이터 분석, 더 나은 사용자 경험을 제공하는 UI/UX 구현입니다. 🚀