재무 공시 자료는 수백 페이지의 각주와 표 곳곳에 답이 숨어 있습니다. 이 어시스턴트는 모호하게 요약하는 대신 해당 구절을 찾아 그대로 인용합니다.
sonnet1주QdrantMistralOpenAI EmbeddingsPython
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왜 이 서브에이전트인가
재무 공시 자료는 수백 페이지의 각주와 표 곳곳에 답이 숨어 있습니다. 이 어시스턴트는 모호하게 요약하는 대신 해당 구절을 찾아 그대로 인용합니다.
공시 자료는 기업명, 유형, 기간 메타데이터와 함께 청크로 나뉘어 Qdrant에 저장되고, 검색된 컨텍스트를 바탕으로 Mistral이 답변합니다. 모든 수치는 출처 문서와 페이지를 명시하므로, 분석가는 생성된 요약을 믿는 대신 직접 공시 자료를 열어 수치를 확인할 수 있습니다.
작동 방식
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
회사, 문서 유형, 회계 기간 등 메타데이터와 함께 청크들을 Qdrant에 인덱싱합니다.
pending
질문에 관련된 구절을 검색하고, 오직 해당 컨텍스트만을 사용하여 Mistral로 답변합니다.
pending
모든 수치에 대해 문서명과 페이지를 인용하여 신고서에서 숫자를 추적할 수 있도록 합니다.
pending
샘플 출력
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Answer questions over financial filings from retrieved passages only, citing the document and page for each figure.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.