프로젝트 소개

Vouch는 SEC 서류를 사용하여 모든 미국 상장 기업에 대한 재무 질문에 답하는 금융급 도구 호출 에이전트입니다. 이중 경로 아키텍처를 따릅니다: 정확한 수치는 실시간 XBRL 데이터에 대한 결정론적 도구에서 나오며(LLM은 재무에 대해 산술을 수행하지 않음), 서술적 맥락은 10-K, 10-Q, 8-K 문서에 대한 pgvector 밀집 검색을 통해 검색됩니다. 출력 가드레일은 XBRL 도구 또는 인용된 서류 구절에서 추적할 수 없는 숫자를 차단하여, 시스템이 조작하는 대신 답변을 거부하도록 보장합니다. 주요 기능에는 정확한 수치 가져오기(`get_financials`), 표준 비율(`get_ratio`), 전년 대비 성장률(`get_growth`), 사용자 정의 공식(`compute_formula`), 전체 재무제표(`get_statement`), 최대/최소 항목, 부문/지역 분류, 질적 검색을 위한 도구가 포함됩니다. 비율과 성장률은 잘못된 기준 지표를 선택하는 일반적인 LLM 오류를 피하기 위해 고정된 규칙으로 계산됩니다. 상장 폐지되거나 이름이 변경된 기업은 죽은 티커가 아닌 이름으로 해결됩니다. 시스템은 3계층 평가를 통해 검증됩니다: 수치 근거, 인용, 거부, 궤적 지표를 점수화하는 84개 사례의 내부 CI 게이트; 보정된 LLM 판정자(충실도 Cohen's κ = 0.76, 거부 답변에 대한 거짓 양성 0건); Patronus AI의 FinanceBench 외부 벤치마킹에서 수치 세트에 대해 94%의 해결 가능한 적용 범위와 0%의 조작률, 96%의 서술적 근거성을 달성했습니다. 적대적 레드팀 테스트는 조작률을 11%에서 0으로 낮췄습니다. 사용자는 자신의 재무 문서(내부 보고서, 비상장 기업)를 업로드할 수 있으며, 에이전트는 Docling을 통한 표 셀 추출을 사용하여 문서에서 답변하고 셀 수준 인용(`파일명 · 페이지 · 행/열`)을 제공합니다. 각 문서는 사용자별로 격리되고 범위가 지정되어 파일 간 속성을 방지합니다. 배포는 `/ask`, `/export`, `/upload` 및 OpenAI 호환 채팅 엔드포인트를 갖춘 로컬 서비스를 노출합니다. 기본 모델은 o4-mini이며, 시스템에는 향후 확장을 위해 처리되지 않은 지표를 기록하는 미스 큐가 포함됩니다. Vouch는 LangGraph와 pgvector를 기반으로 구축되었으며, 이전 Slug Advisor 프로젝트의 검색 및 CI 평가 엔지니어링을 재사용합니다.