LLM 기반 주식 투자 전략 보고서 및 AI 챗봇 서비스

프로젝트 설명

LLM API를 활용해 주식·암호화폐 시장 데이터를 수집·해석하고, 그 결과를 보고서와 대화 두 가지 형태로 전달하는 서비스입니다.

1. 01주식 종목 코드를 입력받아 주가·재무제표·뉴스 데이터를 수집·분석하고, LLM API로 투자전략 보고서를 자동 생성하는 서비스
2. 02암호화폐 가격의 상승·하락 원인 등 시장 관련 질문에 LLM이 답변하고, 생성되는 내용을 실시간으로 전달하는 AI 챗봇

담당 및 구현

• ▸SSE(Server-Sent Events) 기반 실시간 응답 스트리밍 기능 구현
• ▸Cheerio를 활용한 주식 뉴스 크롤링 및 데이터 정제 파이프라인 구축
• ▸투자 전략 보고서 생성 모듈 설계 및 구현
• ▸뉴스·DART·주가 수집 병렬화로 최대 대기 시간 약 30초 → 20초 단축

SSE 스트리밍 응답의 타이핑 효과 렌더링 성능 개선

• ▸문제 — SSE로 받은 응답에 타이핑 효과를 적용하기 위해 setInterval을 사용했습니다. 스트리밍 중 화면이 간헐적으로 끊기는 현상이 발생했고, DevTools FPS 미터로 확인한 결과 프레임이 39~55 FPS까지 떨어졌습니다.
• ▸원인 — DevTools Performance 분석에서 출력용 setInterval이 프레임 주기와 무관하게 상태 업데이트를 반복하고, 긴 응답에서 마크다운 파싱과 레이아웃 계산이 누적되는 것을 확인했습니다.
• ▸해결 — SSE 토큰을 버퍼에 저장하고, 요구된 50ms 출력 주기와 실제 DOM 반영·자동 스크롤을 분리했습니다. DOM 반영은 requestAnimationFrame 안에서 실행하고, 스트리밍 종료·언마운트 시 타이머와 rAF를 정리했습니다.
• ▸결과 — 프레임 저점은 39 → 48 FPS, 평균은 48.6 → 56 FPS로 개선됐습니다. 동일 응답 길이와 스크롤 동작을 고정하고, 같은 기기·브라우저·화면 크기에서 DevTools Performance로 버전별 반복 측정했습니다.