사내 지식을 학습 데이터로
이런 상황에서
규정, 매뉴얼, 기술 문서가 많지만 모델 학습에 쓸 수 있는 형식으로 정리되어 있지 않은 경우입니다.
이렇게 활용합니다
Data Studio에서 자료를 정제하고 질의·응답 데이터를 생성합니다. 담당자가 원문을 대조해 승인한 결과를 Trainer 학습에 사용합니다.
함께 확인할 결과
원문과의 일치 여부, 데이터 분할, 학습 후 실제 답변을 함께 확인합니다.
업무의 질문에서,
AI의 개선 방향을 찾습니다.
제품을 활용할 수 있는 대표적인 적용 시나리오입니다.
실제 고객 구축 실적이 아니며, 구체적인 범위는 기업 환경에 따라 달라집니다.
업무에 맞는 모델을 비교
이런 상황에서
같은 업무에 여러 모델과 학습 설정을 적용했을 때 무엇이 더 적합한지 판단해야 하는 경우입니다.
이렇게 활용합니다
Trainer에서 학습 조건과 실행 결과를 기록하고, AutoJudge에서 같은 질문과 기준으로 후보 답변을 평가합니다.
함께 확인할 결과
평가 점수, 오류 사례, 사람의 검토 결과를 함께 비교합니다.
RAG 응답의 원인을 점검
이런 상황에서
답변 품질이 떨어졌을 때 검색된 자료와 생성된 답변 중 어느 단계에 문제가 있는지 확인해야 하는 경우입니다.
이렇게 활용합니다
AutoJudge에서 검색 근거와 생성 답변을 나누어 평가하고, 실패한 사례를 검토합니다.
함께 확인할 결과
검색 설정, 프롬프트, 모델, 평가 데이터 중 개선할 대상을 찾습니다.
기업 AI의 다음 단계,
함께 설계합니다.
보유한 자료와 모델, 해결하려는 업무를 알려주세요.
필요한 제품과 도입 범위를 함께 검토하겠습니다.