연구진은 LLM 기반 금융 감성 분석의 비용 효율성을 높이는 TriAgent 시스템을 개발했어요.
TriAgent는 VADER, FinBERT, Qwen2.5 등 다양한 수준의 세분성을 가진 에이전트로 구성된 위원회 시스템이에요.
Semantic Divergence Index (SDI)를 활용해 각 쿼리를 적절한 에이전트로 라우팅하며, F1 점수는 약 0.87로 안정화돼요.
TriAgent는 1000만 사용자 규모에서 GPT-4o-mini 기반 시스템 대비 연간 930만 달러의 비용을 절감할 수 있어요.