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Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그 - 📌 1단계: CrewAI 분석 에이전트 구성 최적화이 글에서는 CrewAI의 분석 에이전트를 최적화하여 다양한 관점에서 한국 주식 시장을 분석하는 방법을 다룹니다.이를 위해 긍정(Positive), 부정(Negative), 중립(Neutrality) 3명 + 의견 종합 분석 1명, 총 4개의 투자 전문가 에이전트를 구성합니다.✅ CrewAI의 멀티 에이전트 방식 이해✅ 각 에이전트의 역할 정의 및 agents.yaml 설정✅ CrewAI 작업(Task) 정의 및 tasks.yaml 설정✅ crew.py에서 CrewAI 실행 방식 설정 (@agent, @task, @crew 적용, Process.sequential 사용)✅..

Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그7. 프로젝트 완성 및 최종 테스트이번 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 탐색7.1 전체 시스템 점검 및 최종 테스트이제 프로젝트가 정상적으로 실행되는지 최종 테스트를 수행합니다.7.1.1 전체 실행 순서1️⃣ Conda 환경 활성화conda activate stock_analysis2️⃣ CrewAI 리포트 생성python src/stock_analysis/main.py3️⃣ FastAPI 서버 실행uvicorn src.stock_analysis.ap..

Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그6. 프로젝트 성능 최적화 및 유지보수이 글에서는 한국 주식 분석 블로그의 성능을 최적화하고 유지보수하는 방법을 다룹니다.✅ FastAPI 성능 최적화✅ CrewAI 모델 최적화✅ 데이터베이스 최적화 및 캐싱 도입✅ API 로깅 및 모니터링 구축6.1 FastAPI 성능 최적화6.1.1 비동기(Async) 처리 적용FastAPI는 비동기(Async) 기능을 지원하여 API 응답 속도를 개선할 수 있습니다.아래처럼 async def를 사용하여 비동기 방식으로 API 요청을 처리합니다.비동기 FastAPI 예제 (api.py)from fastapi import FastAPI, HTTPExceptionimport osapp = Fas..

Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그5. 프로젝트 실행 및 배포 방법이 글에서는 FastAPI 기반으로 구축된 한국 주식 분석 블로그를 실제 운영 환경에 배포하는 방법을 다룹니다.✅ 로컬 환경에서 프로젝트 실행✅ Docker를 활용한 FastAPI 배포✅ AWS/GCP/VPS를 활용한 서버 배포✅ 배포 후 API 및 블로그 확인5.1 로컬 환경에서 프로젝트 실행배포하기 전에 로컬 환경에서 프로젝트가 정상적으로 실행되는지 확인해야 합니다.5.1.1 Conda 환경 활성화conda activate stock_analysis5.1.2 CrewAI 리포트 생성python src/stock_analysis/main.py5.1.3 FastAPI 실행uvicorn src.st..

Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그4. FastAPI 기반 블로그 프론트엔드 개발이 글에서는 FastAPI를 활용하여 사용자가 웹 브라우저에서 주식 분석 리포트를 조회할 수 있도록 블로그 형태의 프론트엔드를 구현하는 방법을 다룹니다.✅ FastAPI에서 HTML 템플릿 렌더링하기✅ Jinja2를 활용한 동적 웹 페이지 구성✅ CrewAI가 생성한 리포트를 웹에서 표시하기✅ FastAPI 실행 및 프론트엔드 테스트4.1 FastAPI에서 HTML 템플릿 렌더링하기4.1.1 Jinja2 템플릿 엔진 개요FastAPI는 Jinja2를 활용하여 동적인 HTML 페이지를 렌더링할 수 있습니다.Jinja2는 Django의 템플릿 엔진과 유사하며, HTML 내에서 Pytho..

Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그3. FastAPI를 활용한 리포트 API 개발 이 글에서는 CrewAI가 생성한 한국 주식 분석 리포트를 FastAPI를 활용하여 사용자에게 제공하는 방법을 다룹니다.✅ FastAPI 개념 및 기본 사용법✅ FastAPI를 활용한 리포트 API 개발✅ CrewAI 분석 데이터를 API로 제공✅ API 실행 및 테스트3.1 FastAPI 개념 및 기본 사용법3.1.1 FastAPI란?FastAPI는 빠르고 간결한 비동기 웹 프레임워크로, Python에서 API를 구축하는 데 최적화되어 있습니다.이 프로젝트에서는 CrewAI가 생성한 한국 주식 분석 리포트를 사용자에게 제공하는 API를 개발합니다.3.1.2 FastAPI의 주요 ..

Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그2. CrewAI를 활용한 한국 주식 분석 리포트 자동 생성이 글에서는 CrewAI를 활용하여 한국 주식 시장 분석 리포트를 자동으로 생성하는 방법을 다룹니다.✅ CrewAI 개념 및 기본 사용법✅ CrewAI 에이전트(agents.yaml) 설정 (LLM 제거)✅ CrewAI 작업(tasks.yaml) 구성✅ main.py를 활용한 실행 방법2.1 CrewAI 개념 및 기본 사용법CrewAI는 여러 개의 AI 에이전트가 협업하여 특정 작업을 수행하는 시스템입니다.이 프로젝트에서는 CrewAI를 활용하여 주식 데이터 분석 → 뉴스 감성 분석 → 리포트 작성의 과정을 자동화합니다.2.1.1 CrewAI 워크플로우1️⃣ Stock ..

Ollama + CrewAI + Medium을 활용한 한국 주식 분석 자동 포스팅 프로젝트1. 프로젝트 개요 및 환경 설정1.1 프로젝트 개요1.1.1 Ollama + CrewAI + Medium을 활용한 자동 포스팅 개념📌 개요이 프로젝트는 Ollama (로컬 LLM), CrewAI (에이전트 프레임워크), Medium API를 활용하여 한국 주식 시장 분석 글을 자동으로 작성하고 Medium에 게시하는 시스템을 구축하는 것이 목표입니다.기본적으로 주식 데이터 수집 → 데이터 분석 → AI 기반 보고서 생성 → Medium 자동 포스팅의 4단계 워크플로우를 통해 운영됩니다.🚀 프로젝트의 핵심 개념1️⃣ Ollama (로컬 AI 모델) 활용Ollama는 로컬에서 실행 가능한 **대형 언어 모델(LLM..

Ollama + CrewAI + FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그1. 프로젝트 개요 및 환경 설정이 글에서는 Ollama, CrewAI, FastAPI를 활용한 한국 주식 분석 블로그 프로젝트의 개요와 환경 설정 방법을 다룹니다.✅ 프로젝트 목표 및 기대 효과✅ 주요 기능 및 기술 스택✅ Conda 기반 환경 설정 및 필수 패키지 설치✅ FinanceDataReader를 활용한 데이터 수집 환경 설정✅ 프로젝트 폴더 구조 및 코드 스타일 가이드1.1 프로젝트 개요1.1.1 프로젝트 목표 및 기대 효과이 프로젝트는 Ollama(Deepseek 모델) + CrewAI를 활용하여 한국 주식 시장 분석 리포트를 자동 생성하고,FastAPI 기반 블로그에서 사용자가 이를 조회할 수 있도록 하는 시스템..