규정 에이전트 워크플로우

AX Leader Builder에서 유동성 규제/산출방법 전문 에이전트를
처음부터 끝까지 만드는 스텝-바이-스텝 가이드

30노드

57연결

5지식파일

예상 소요시간: 약 40~60분

노드 타입 안내

Input (입력)

Categorizer (분류기)

Condition (조건분기)

Retriever (지식검색)

Generator (답변생성)

Output (출력)

워크플로우 구성 요약

타입	개수	역할
Input	1	사용자 질문 입력
Categorizer	1	7개 규정 도메인 자동 분류
Condition	6	도메인별 조건 분기
Retriever	13	5개 지식파일 RAG 검색
Generator	8	전문 도메인 답변 + 보고서 정리
Output	1	최종 보고서 출력

STEP 1

전체 구조도

워크플로우의 6개 레이어 구조를 파악하고, 데이터가 어떻게 흐르는지 이해합니다.

n1 사용자 질문

▼

n2 규정 도메인 라우터

▼

n3 HQLA

n4 OUTFLOW

n5 INFLOW

n6 LCR

n7 NSFR

n8 LQR

▼ IF 매칭

별표3의6

BCBS

산출매뉴얼

NSFR기준서

방법론

폴백

▼ docs→context

HQLA

OUTFLOW

INFLOW

LCR산출

NSFR

관리방법론

UNKN

▼ content

n40 보고서 정리기

→

n50 최종 답변

데이터 흐름 요약

사용자 질문 → 도메인 분류(7개) → 조건분기(ELSE 캐스케이드) → 지식검색(RAG, 도메인당 2개) → 전문 답변 생성 → 보고서 정리 → 최종 출력

STEP 2

Builder 화면 안내

AX Leader Builder의 3패널 레이아웃과 기본 조작법을 익힙니다.

3패널 구조

위치	패널명	역할
좌측 (260px)	사이드바	노드 팔레트 (드래그 앤 드롭)
중앙 (나머지)	캔버스	워크플로우 편집 영역
우측 (300px)	속성 패널	선택 노드의 설정 편집

하단 버튼

버튼	위치	기능
▶ Run (초록)	우상단	워크플로우 실행
Connection Test	우상단	gpt-oss-20b 모듈 연결 테스트
+/- / Fit	하단 중앙	줌 제어

STEP 3

지식 파일 준비

Retriever 노드가 검색할 5개 .md 지식 파일을 확인하고 준비합니다.

아래 5개 파일이 Builder의 지식 폴더에 있는지 확인합니다.
사이드바 → 지식(Knowledge) 탭에서 업로드 상태를 점검합니다.

#	파일명	주요 내용	사용 도메인
1	`3_6_regulation.md`	[별표 3의6] LCR 산출기준 (81개 조문)	HQLA, OUTFLOW, INFLOW, LCR
2	`bcbs_lcr_new.md`	BCBS Basel LCR Framework + FAQ	HQLA, OUTFLOW, INFLOW
3	`lcr_logic.md`	LCR/NSFR 산출 매뉴얼 (실무)	LCR, NSFR, LIQUIDITY_MGMT
4	`nsfr_logic.md`	바젤III NSFR 기준서 (ASF/RSF)	NSFR
5	`lqr_manual_new.md`	유동성리스크 관리 방법론	LIQUIDITY_MGMT

파일이 없으면 Builder의 지식 관리 화면에서 업로드합니다. 업로드 후 임베딩(Dense 인덱싱)이 완료될 때까지 기다려주세요.

STEP 4

API / 모델 설정

은행 내부 LLM 모듈 gpt-oss-20b 연결을 설정하고, 연결 테스트로 정상 동작을 확인합니다.

gpt-oss-20b 모듈 연결

은행 내부 LLM 모듈 gpt-oss-20b가 정상 가동 중인지 확인합니다
(내부 API 엔드포인트 및 인증 토큰 확인)

Builder의 Settings → API Configuration에서 API 엔드포인트를 gpt-oss-20b 모듈 주소로 설정합니다

Builder에서 연결

Builder 우상단의 Connection Test 버튼을 클릭합니다

연결 상태 팝업에서 LLM API의 상태 점이 초록색(OK)인지 확인합니다

모델 목록에서 gpt-oss-20b가 표시되는지 확인하고 팝업을 닫습니다

연결 테스트가 실패(빨간색)이면 gpt-oss-20b 모듈이 정상 가동 중인지, API 엔드포인트와 인증 토큰이 올바른지 확인하세요. 내부 네트워크 방화벽 설정도 점검합니다.

STEP 5

입력 노드 만들기 (n1)

Input 노드를 생성하여 사용자 질문을 받는 시작점을 만듭니다.

노드 생성

좌측 팔레트에서 Input을 캔버스 좌측 중앙으로 드래그합니다

노드를 클릭하여 선택 → 우측 속성 패널에서 설정합니다

속성 설정

이름(Name): 사용자 질문

설명(Description):
유동성 규제(LCR/NSFR), 산출방법, 유동성리스크 관리 방법론에 대한 질문을 입력합니다.

이 query 포트는 나중에 조건 노드, Retriever, Generator, Output 등 거의 모든 노드에 연결됩니다. 이 워크플로우에서 가장 많이 연결되는 포트입니다.

STEP 6

분류기 노드 만들기 (n2)

Categorizer 노드를 생성하고, 7개 규정 도메인 카테고리를 등록합니다.

노드 생성

팔레트에서 Categorizer를 n1 오른쪽에 드래그합니다

이름: 규정 도메인 라우터

카테고리 7개 추가

속성 패널의 Categories 섹션에서 + Add Category를 7번 반복하여 아래 카테고리를 추가합니다

#	이름	색상	의미
1	`HQLA`	#3fb950	고유동성자산 분류/요건/할인율
2	`OUTFLOW`	#f85149	현금유출 항목/이탈률
3	`INFLOW`	#58a6ff	현금유입 항목/유입률
4	`LCR_FORMULA`	#ffa657	LCR 산출공식/절차
5	`NSFR`	#d2a8ff	NSFR 산출/ASF/RSF
6	`LIQUIDITY_MGMT`	#79c0ff	유동성리스크 관리방법론
7	`UNKNOWN`	#8b949e	미분류

분류 프롬프트 입력

설명(Description)에 분류 규칙 프롬프트를 붙여넣습니다.
핵심 규칙:
- HQLA/Level1/Level2 관련 → HQLA
- 이탈률/소매예금/도매자금/담보부 → OUTFLOW
- 유입률/유입상한 → INFLOW
- LCR 산출/공식/보고 → LCR_FORMULA
- NSFR/ASF/RSF → NSFR
- 유동성관리/VaR/갭/위기상황 → LIQUIDITY_MGMT
- 해당 없으면 → UNKNOWN

STEP 7

조건 노드 6개 + 체인 연결

Condition 노드 6개를 만들고, ELSE 캐스케이드 체인을 구성합니다.

조건 노드 6개 생성

팔레트에서 Condition을 캔버스에 6번 드래그하여 세로로 배치합니다

ID	이름	Type	Op	Value
n3	`HQLA 분기`	string	==	`HQLA`
n4	`OUTFLOW 분기`	string	==	`OUTFLOW`
n5	`INFLOW 분기`	string	==	`INFLOW`
n6	`LCR_FORMULA 분기`	string	==	`LCR_FORMULA`
n7	`NSFR 분기`	string	==	`NSFR`
n8	`LIQUIDITY_MGMT 분기`	string	==	`LIQUIDITY_MGMT`

연결 (총 14개)

n1.query → n2.query (입력→분류기)

n2.selected → n3.value (분류결과→첫 조건)

ELSE 캐스케이드 5개 + n1.query → 각 조건.query 6개를 연결합니다

n2.selected → n3.value n3.ELSE → n4.value (HQLA 아니면 → OUTFLOW 확인) n4.ELSE → n5.value (OUTFLOW 아니면 → INFLOW 확인) n5.ELSE → n6.value (INFLOW 아니면 → LCR 확인) n6.ELSE → n7.value (LCR 아니면 → NSFR 확인) n7.ELSE → n8.value (NSFR 아니면 → LQR 확인) n8.ELSE → n22.query (모두 아니면 → 폴백 검색)

STEP 8

Retriever 13개 만들기

각 도메인에 2개씩의 Retriever를 배치하여 다중 RAG 검색을 구성합니다.

팔레트에서 Retriever를 13번 드래그하여 조건 노드 오른쪽에 배치합니다

ID	이름	Knowledge	k	Threshold
n10	`HQLA 별표3의6`	3_6_regulation.md	5	0.15
n11	`HQLA BCBS`	bcbs_lcr_new.md	3	0.2
n12	`OUTFLOW 별표3의6`	3_6_regulation.md	5	0.15
n13	`OUTFLOW BCBS`	bcbs_lcr_new.md	3	0.2
n14	`INFLOW 별표3의6`	3_6_regulation.md	5	0.15
n15	`INFLOW BCBS`	bcbs_lcr_new.md	3	0.2
n16	`LCR 산출매뉴얼`	lcr_logic.md	5	0.15
n17	`LCR 별표3의6`	3_6_regulation.md	3	0.2
n18	`NSFR 기준서`	nsfr_logic.md	5	0.15
n19	`NSFR 산출매뉴얼`	lcr_logic.md	3	0.2
n20	`유동성방법론`	lqr_manual_new.md	5	0.15
n21	`유동성산출매뉴얼`	lcr_logic.md	3	0.2
n22	`통합 폴백 검색`	lcr_logic.md	8	0.12

각 도메인마다 주 검색(k=5, threshold=0.15) + 보강 검색(k=3, threshold=0.2) 2개 Retriever 구성입니다. 폴백(n22)은 k=8, threshold=0.12로 더 넓게 검색합니다.

STEP 9

조건 IF → Retriever 연결

각 조건 노드의 IF 포트를 해당 Retriever 2개의 query에 연결합니다.

조건 노드	IF → Retriever 1	IF → Retriever 2
n3 HQLA	n10 별표3의6	n11 BCBS
n4 OUTFLOW	n12 별표3의6	n13 BCBS
n5 INFLOW	n14 별표3의6	n15 BCBS
n6 LCR_FORMULA	n16 산출매뉴얼	n17 별표3의6
n7 NSFR	n18 NSFR기준서	n19 산출매뉴얼
n8 LIQUIDITY_MGMT	n20 방법론	n21 산출매뉴얼

각 조건 IF → 2개 Retriever.query 연결 (총 12개)

n8.ELSE → n22.query (UNKNOWN 폴백, 이미 Step 7에서 연결)

이 단계에서 총 12개 연결을 만듭니다. 각 도메인이 2개 지식소스에서 동시에 검색하므로 더 정확한 답변이 가능합니다.

STEP 10

Generator 8개 만들기

Generator 노드 8개를 만들어 전문 답변 생성기 + 보고서 정리기를 구성합니다.

팔레트에서 Generator를 8번 드래그하여 Retriever 오른쪽에 배치합니다

ID	이름	입력포트	역할
n30	`HQLA 답변기`	query, context	고유동성자산 Level별 분류/할인율/요건 답변
n31	`OUTFLOW 답변기`	query, context	현금유출 항목/이탈률 규정 답변
n32	`INFLOW 답변기`	query, context	현금유입 항목/유입률/상한 답변
n33	`LCR 산출 답변기`	query, context	LCR 산출공식/절차/보고 답변
n34	`NSFR 답변기`	query, context	NSFR/ASF/RSF 가중치 답변
n35	`유동성관리방법론 답변기`	query, context	관리원칙/VaR/위기상황 답변
n36	`UNKNOWN 안내`	query, context	미분류 시 안내 + 폴백 답변
n40	`보고서 정리기`	query, context	전문 답변을 보고서로 정리

Generator 공통 설정

설정	값	설명
model	(비워둠)	gpt-oss-20b 기본 모델 사용
tools	false	도구 사용 안함
mcp	false	MCP 사용 안함

STEP 11

프롬프트 입력 가이드

각 Generator에 시스템 프롬프트와 Fewshot 예시를 입력합니다.

프롬프트 입력 방법

Generator 노드를 클릭 → 우측 속성 패널의 Prompt 텍스트 영역에 프롬프트를 입력합니다

Fewshot 텍스트 영역에 Q&A 예시를 입력합니다

프롬프트가 길면 메모장에 미리 작성 후 복사-붙여넣기하는 것을 권장합니다

프롬프트 구조 패턴

당신은 바젤III [영역명] 규정 전문가입니다.

[전문 영역]
... 영역 설명 ...

[핵심 규정 구조 - 별표 3의6]
| 항목 | 수치 | 근거 조문 |
|---|---|---|
| ... | ... | ... |

[답변 규칙]
1. 검색된 규정 원문 기반으로 답변
2. 근거 조문번호 반드시 인용
3. 수치(이탈률/할인율) 정확히 명시
4. 한국어로 답변

Fewshot 예시 구조

Q: 소매예금의 이탈률은?
A: ## 소매예금 이탈률 [별표 3의6 근거]

### 이탈률 요약
| 구분 | 이탈률 | 근거 조문 |
|---|---:|---|
| 안정적 소매예금 | 5% | 제27조 |
| 불안정 소매예금 | 10% | 제28조 |

JSON 파일(regulation_agent.json)에 모든 프롬프트 원문이 있습니다. 각 노드의 config.prompt와 config.fewshot을 그대로 복사하면 됩니다.

STEP 12

Retriever → Generator 연결

각 Retriever의 docs를 Generator의 context에, n1.query를 각 Generator의 query에 연결합니다.

A) docs → context (13개)

Retriever.docs →	Generator.context
n10 + n11 (HQLA 2개)	n30 HQLA 답변기
n12 + n13 (OUTFLOW 2개)	n31 OUTFLOW 답변기
n14 + n15 (INFLOW 2개)	n32 INFLOW 답변기
n16 + n17 (LCR 2개)	n33 LCR 산출 답변기
n18 + n19 (NSFR 2개)	n34 NSFR 답변기
n20 + n21 (LQR 2개)	n35 유동성관리방법론 답변기
n22 (폴백 1개)	n36 UNKNOWN 안내

B) n1.query → Generator.query (7개)

n1.query를 n30~n36 각각의 query 입력 포트에 연결합니다

이 단계에서 총 20개 연결 (docs→context 13개 + query 7개)을 만듭니다.

STEP 13

보고서 정리기 연결

모든 전문 Generator의 content를 n40(보고서 정리기)의 context에 연결합니다.

아래 7개 Generator의 content 출력을 n40의 context 입력으로 연결합니다

#	Generator.content →	대상
1	n30 HQLA 답변기	n40 보고서 정리기 .context
2	n31 OUTFLOW 답변기
3	n32 INFLOW 답변기
4	n33 LCR 산출 답변기
5	n34 NSFR 답변기
6	n35 유동성관리방법론 답변기
7	n36 UNKNOWN 안내

n1.query → n40.query (1개)

n1.query → n40.query를 연결합니다
(원본 질문을 정리기에도 전달)

n40 보고서 정리기 프롬프트

당신은 유동성 규제 답변 보고서 작성 전문가입니다. [보고서 작성 규칙] 1. 핵심 내용 유지, 중복 제거 2. 마크다운 형식 (## 헤더, 표, 리스트) 3. 규정 근거(조문번호) 반드시 유지 4. 수치(이탈률/할인율/가중치) 정확 보존 5. 산출 공식은 코드 블록 표시 6. 한국어 작성 7. 참조 데이터에 없는 정보는 추가하지 않음

STEP 14

최종 출력 노드 + 마무리 연결

Output Chat 노드를 만들고 워크플로우를 완성합니다.

팔레트에서 Output Chat를 캔버스 맨 오른쪽에 드래그합니다

이름: 최종 답변

템플릿 설정

Template 필드에 출력 템플릿을 입력합니다

**[규정 도우미]**
**질의:** {{query}}
**영역:** {{domain}}

---

{{key}}

최종 연결 (3개)

n40.content → n50.key (보고서 → 출력 key)

n1.query → n50.query (원본 질문 → 출력 query)

n2.selected → n50.domain (분류 결과 → 출력 domain)

[n40 보고서 정리기] ── content ──→ key ── [n50 최종 답변] [n1 사용자 질문] ── query ───→ query ─ [n50 최종 답변] [n2 도메인 라우터] ─ selected ──→ domain [n50 최종 답변]

연결 총 집계

단계	연결 수	설명
Step 7	14	n1→n2 + n2→n3 + ELSE 5개 + query 6개 + ELSE→폴백
Step 9	12	조건 IF → Retriever (도메인당 2개)
Step 12	20	Retriever→Generator 13개 + n1→Generator 7개
Step 13	8	Generator→n40 7개 + n1→n40 1개
Step 14	3	n40→n50, n1→n50, n2→n50
합계: 57개

STEP 15

전체 점검 / 테스트

워크플로우 전체를 체크리스트로 점검하고, 테스트 질문으로 동작을 확인합니다.

테스트 질문 예시

영역	테스트 질문	기대 동작
HQLA	"HQLA Level2B 할인율은?"	HQLA 분기 → n10+n11 → n30
OUTFLOW	"소매예금 이탈률은?"	OUTFLOW 분기 → n12+n13 → n31
INFLOW	"현금유입 상한 규칙은?"	INFLOW 분기 → n14+n15 → n32
LCR	"LCR 산출 공식은?"	LCR 분기 → n16+n17 → n33
NSFR	"ASF 가중치 100% 항목은?"	NSFR 분기 → n18+n19 → n34
LQR	"유동성리스크 정의는?"	LQR 분기 → n20+n21 → n35
UNKNOWN	"오늘 날씨 어때?"	ELSE → n22 폴백 → n36

테스트 실행

우상단의 ▶ Run 버튼을 클릭합니다

입력 창에 테스트 질문을 입력하고 전송합니다

각 노드가 순서대로 활성화(초록색)되며 처리되는지 확인합니다

최종 출력에 "[규정 도우미]" 헤더와 보고서가 나타나면 성공!

STEP 16

저장 및 완성!

완성된 워크플로우를 저장하고 축하합니다!

워크플로우 저장

Builder의 저장 기능으로 워크플로우를 저장합니다
Ctrl+S 또는 상단 메뉴 → 저장

필요 시 JSON으로 내보내기도 할 수 있습니다
(Export 기능 사용)

🎉

축하합니다!

규정 에이전트 워크플로우를
성공적으로 완성했습니다!

완성된 워크플로우 요약

항목	수량
총 노드 수	30개 (6종류)
총 연결 수	57개
지식 파일	5개 .md 파일
지원 도메인	7개 (HQLA/OUTFLOW/INFLOW/LCR_FORMULA/NSFR/LIQUIDITY_MGMT/UNKNOWN)
다중 RAG	도메인당 2개 Retriever

핵심 특장점

규정 전문 라우팅: LCR/NSFR 규정 질문을 6개 세부 도메인으로 자동 분류

다중 RAG: 각 도메인마다 2개 지식소스(국내규정+글로벌기준)를 동시 검색

조문 인용: 별표 3의6 근거 조문번호를 반드시 인용하여 정확성 보장

보고서 포맷팅: 전문 답변을 수치/표/산식 중심의 깔끔한 보고서로 자동 정리

참조 파일

파일	위치	용도
`regulation_agent.json`	process/	워크플로우 JSON (Import용)
`3_6_regulation.md`	루트	별표3의6 LCR 규정
`bcbs_lcr_new.md`	루트	BCBS Basel LCR Framework
`lcr_logic.md`	루트	LCR/NSFR 산출 매뉴얼
`nsfr_logic.md`	루트	NSFR 기준서
`lqr_manual_new.md`	루트	유동성리스크 관리 방법론