학습데이터 구축
원천 데이터를 학습 가능한 형태로 정제하고 기준에 맞춰 분류·검수합니다.
Services
필요한 작업을 필요한 만큼.
프로젝트 목적과 데이터 유형에 맞춰 작업 단위를 설계하고 운영합니다.
모델 응답 평가
LLM 응답을 사실성·유용성·자연스러움·일관성 기준으로 평가합니다.
선호도·RLHF 데이터
응답 비교와 순위화, 루브릭 평가로 정렬 데이터셋을 구축합니다.
안전성 평가
유해성·편향·개인정보·정책 위반 가능성을 기준에 따라 검토합니다.
사용성 테스트
실제 사용자 관점에서 흐름·접근성·오류·불편 요소를 검증합니다.
품질 리포트
결과물과 함께 합의율·오류 유형·개선 포인트를 정리해 전달합니다.
Approach
전처리는 빠르게,
판단은 사람이.
AI 전처리로 속도를 내고, 검증된 평가자가 최종 판단을 책임집니다. 합의율과 Gold Set으로 품질을 추적합니다.
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01
데이터 구조화
원천 데이터를 작업 가능한 단위로 분할하고 기준에 맞게 정리합니다.
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02
AI 전처리 가속
후보 라벨링과 이상 항목 탐지, 우선순위화로 작업 효율을 높입니다.
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03
인간 평가·검수
검증된 평가자가 기준에 따라 최종 판단과 검수를 수행합니다.
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04
품질관리·납품
합의율·Gold Set·재검수 이력을 바탕으로 결과를 정리해 전달합니다.
Quality
결과의 근거를
함께 전달합니다.
결과물만 보내지 않습니다. 평가 기준, 작업자 검증, 합의 측정, 재검수, 리포트까지 함께 전달합니다.
평가 기준·루브릭 설계
프로젝트 목적에 맞는 평가 기준과 작업 가이드를 함께 설계합니다.
Gold Set 기반 작업자 검증
기준 정답셋으로 작업자의 이해도와 정확도를 점검합니다.
다중 평가자 합의 측정
복수 평가자의 판단 일치도를 측정해 데이터 신뢰도를 관리합니다.
불일치 항목 재검수
판단이 갈리는 항목은 재검수 대상으로 분류해 품질 편차를 줄입니다.
작업자 신뢰도 관리
작업 이력·정확도·일관성을 기반으로 작업자 신뢰도를 추적합니다.
품질 리포트
주요 품질 지표와 오류 유형을 결과물과 함께 리포트로 제공합니다.
Use Cases
이렇게 활용합니다.
모델을 개발하거나 검증하는 과정에서 사람의 판단이 필요한 작업에 활용할 수 있습니다.
LLM 응답 평가
챗봇, 검색형 QA, 상담형 AI의 응답 품질을 평가합니다.
모델 선호도 비교
여러 모델·프롬프트 결과를 비교해 선호도 데이터를 구축합니다.
도메인 데이터셋 검수
전문 도메인 데이터의 오류·누락·기준 부합을 검수합니다.
안전성 평가
유해 발화·편향·정책 위반·민감 정보 노출을 평가합니다.
연구용 인간 평가
논문·실험·벤치마크용 인간 평가 데이터를 설계하고 수집합니다.
서비스 사용성 테스트
앱·웹 서비스의 사용 흐름·접근성·불편 요소를 점검합니다.
Contact
프로젝트를
상담하세요.
목적·데이터 유형·예상 수량·평가 기준·일정을 알려주시면 적합한 운영 방식을 제안드립니다.
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