문제 정의와 데이터 진단
정답의 형태, 없는 데이터, 개인정보, 라벨 품질을 초기에 확인합니다. 데이터가 부족하면 모델 학습 전에 그 사실을 말합니다.
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모델보다 먼저 업무와 데이터를 봅니다
검색 증강, 도메인 학습, 비전 검사처럼 실제 업무에 붙는 AI를 데이터와 평가, 운영 절차까지 포함해 만듭니다.
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범용 챗봇을 상자에 넣는 일은 하지 않습니다. 어떤 질문에 답해야 하는지, 어떤 이미지를 걸러야 하는지, 틀렸을 때 누가 확인하는지를 먼저 정합니다. 그다음 모델을 고릅니다.
문서 기반 어시스턴트는 권한 없는 문서를 답변에 섞지 않는 것이 기능입니다. 답변에는 근거를 붙이고, 근거가 없으면 모른다고 말하도록 평가 세트로 확인합니다. 데모에서만 맞는 시스템은 넘기지 않습니다.
비전 검사와 분류 모델은 현장 데이터 분포를 보고 학습합니다. 오탐과 미탐을 사람이 확정하는 화면, 그 결과가 다시 학습 세트로 돌아가는 루프까지가 개발 범위입니다.
정답의 형태, 없는 데이터, 개인정보, 라벨 품질을 초기에 확인합니다. 데이터가 부족하면 모델 학습 전에 그 사실을 말합니다.
문서 수집, 청크, 임베딩, 권한 필터, 근거 제시를 한 파이프라인으로 만듭니다. 질의 세트로 검색 품질을 회귀 테스트합니다.
파인튜닝이 필요한 경우와 프롬프트·검색으로 충분한 경우를 구분합니다. 학습했다면 기준 세트 대비 품질을 숫자로 남깁니다.
카메라, 조명, 불량 유형, 임계값을 같이 설계합니다. 현장 오탐을 재학습 후보로 모으는 운영 화면을 붙입니다.
모델 결과를 티켓, MES, 결재, 알림에 연결합니다. AI 화면만 있고 다음 행동이 없는 상태로 끝내지 않습니다.
응답 지연, 실패율, 근거 없음 비율을 봅니다. 재학습 주기와 배포 승인자를 운영 절차에 적습니다.
성공한 답과 실패한 답을 예시로 모읍니다.
가장 단순한 방법으로 먼저 측정하고, 복잡한 모델은 그 차이를 증명할 때만 씁니다.
권한, 로그, 사람 검토를 붙여 업무 흐름 안에 넣습니다.
품질이 떨어지면 알 수 있는 지표와 되돌리는 방법을 남깁니다.
공개 범위와 개인정보부터 구분합니다. 학습에 쓰기보다 검색으로 충분한 경우가 많고, 원본이 외부로 나가지 않는 구성을 기본으로 제안합니다.
과업과 보안 제약에 맞춰 상용 API와 자체 호스팅을 비교합니다. 모델 이름은 품질, 비용, 데이터가 머무는 위치를 보고 정합니다.
데이터와 평가 세트 없이 보장하지 않습니다. 기준 세트를 함께 만들고, 그 세트에서 측정한 품질과 한계를 인도 문서에 적습니다.
가능합니다. 인증과 권한을 기존 체계에 맞추고, 결과를 티켓이나 결재로 넘기는 연동을 범위에 넣습니다.