고난도 설계로 AI의 목적에 맞는 데이터를 만듭니다

TEXTNET의 AI 데이터는 무엇이 다른가요?

Data-Centric 접근법에 기반한 언어 및 데이터 전문가의 고난도 설계로 AI의 목적과 사용성을 고려한 데이터를 구축합니다.

언어 전문가의 고품질 데이터

언어학자, 번역가, 라이터 등 언어 전문가들이 고품질의 AI 데이터를 설계하고 검수합니다.

Data-Centric 접근

인간의 의도와 목적이 AI에 정확하게 전달될 수 있도록 데이터 중심의 접근법을 채택합니다.

윤리적 데이터 생산

기술 발전과 함께 AI 윤리 또한 중요시하며, 편향없고 안전한 데이터 생산에 집중합니다.

TEXTNET의 AI 데이터는 어떻게 만들어지나요?

휴먼 메이드부터 합성 데이터까지, 고객의 니즈에 따른 맞춤형 프로세스를 통해 고품질 데이터를 구축합니다.

1. 요구사항 분석

   고객의 목표와 필요한 데이터 유형을 심층 분석합니다.

2. 데이터 설계

   목적에 맞는 데이터 구조와 수집 방법론을 설계합니다.

3. 데이터 수집 및 가공

   언어 전문가들이 고품질 데이터를 수집하고 가공합니다.

4. 품질 검증 및 납품

   철저한 품질 검수를 거쳐 최종 데이터를 제공합니다.

고품질 데이터를 위한 강력한 가이드라인

모델의 목적과 사용성을 고려한 언어 전문가의 실제적 가이드라인 설계로 데이터의 일관성과 품질을 확보합니다.

FAQ 전체 목록

동일한 질문도 표현이 바뀌면 모델이 인식을 못 해요. 다양한 문장 예시를 어떻게 만들 수 있을까요?

주요 인텐트별 질문 유형을 정리한 후, 실제 사용자 발화를 기반으로 다양한 문장 패턴을 수집하고 생성합니다. 단순히 문장을 늘리는 것이 아니라, 의미 변화 없이 말투·구어·역질문 등으로 다양화해 모델이 범용성을 갖도록 학습 데이터를 구성합니다.

우리가 정의한 인텐트 기준으로 라벨링 했을 때, 품질이 들쭉날쭉해요.

고객이 정의한 인텐트를 검토하고, 실제 라벨링 오류 사례를 기준으로 라벨 간 경계 기준을 재설계합니다. 작업자 간 일관성을 높이기 위해 판단 기준표와 예외 케이스 가이드를 함께 설계하여 정제된 학습 데이터 확보를 돕습니다.

도메인 특화 응답을 만들고 싶은데, 모델이 자꾸 일반적인 말만 해요.

해당 도메인의 문서, 로그, FAQ 등을 분석해 실제 업무에서 사용하는 표현과 흐름을 반영한 답변 예시를 구성합니다. 일반 응답이 아닌, ‘이 도메인에서만 나오는 언어와 문맥’을 학습할 수 있도록 설계된 문장 쌍을 구성합니다.

기존 데이터를 재활용하고 싶은데, 문장 단위가 아니라 문서라서 학습이 어려워요.

비정형 문서에서 의미 있는 단위(단락, 문단, 제목 등)를 자동 추출하고, 학습 가능한 input-output 포맷으로 전환합니다. 단순 문서 요약이 아닌, 문서 내 질의응답, 요점 추출, 태스크 전환 등 다양한 Task 형태로 변환 가능한 구조를 제안합니다.

모델이 자꾸 특정 질문에서 오답을 반복해요. 뭘 어떻게 고쳐야 할지 모르겠어요.

오답이 반복되는 질문 유형을 분류하고, 그 원인을 기준으로 적절한 응답 예시 또는 질문 재구성을 포함한 보완 데이터를 설계합니다. 단순 데이터 추가가 아니라, 기존 응답 실패 원인을 분석하고 그에 맞는 실패 대응 데이터셋을 설계해 성능을 개선합니다.

시나리오형 대화를 학습시키고 싶은데, 어떤 흐름으로 구성해야 할지 모르겠어요.

실제 서비스 상황을 기준으로 사용자 목표와 시스템 응답을 흐름 단위로 나누고, 도입-전개-해결 구조의 멀티턴 시나리오를 구성합니다. 단발성 발화가 아닌, 대화의 맥락과 전환까지 반영된 데이터로 구성해 사용자와 유사한 상호작용을 학습시킬 수 있습니다.