완성: 데이터와 워크플로를 실제로 쓰이는 AI로 결합합니다.
하나의 기반.
다양한 가능성.
세 가지 서비스. 무엇을 받게 되는지 살펴보세요.
AI 학습과 평가에 쓸 데이터.
AI가 배워야 할 것에 맞춰 사례와 시연, 검토 데이터를 설계합니다.
프로젝트 예시
- 필요한 것
- AI가 한국어 환불 문의를 제대로 이해하지 못합니다.
- 우리가 만드는 것
- 한국어 전문가가 좋은 답변을 작성하고 AI의 잘못된 답변을 수정합니다.
- 받게 되는 것
- 문의, 답변, 설명을 담은 검토된 데이터셋.
기여
분야별 전문성
검토
검토된 사례와 시연
전달
학습·평가 데이터
팀의 업무를 수행하는 AI.
도구를 쓰고 판단하며 필요할 때 사람을 연결하는 에이전트를 만듭니다.
프로젝트 예시
- 필요한 것
- 팀이 반품 요청을 하나씩 확인하고 있습니다.
- 우리가 만드는 것
- 에이전트가 주문과 반품 규정을 확인한 뒤 담당자가 승인할 답변을 작성합니다.
- 받게 되는 것
- 고객 지원 도구에 연결된 업무 에이전트.
설계
팀의 업무 흐름
연결
도구, 판단, 사람의 검토
실행
실제 업무를 수행하는 에이전트
개발 중
에이전트를 시험하는 가상 환경.
실제 판단과 예외 상황을 에이전트 학습·평가 환경으로 만듭니다.
프로젝트 예시
- 필요한 것
- 에이전트가 반품 업무를 안전하게 처리하는지 확인하고 싶습니다.
- 우리가 만드는 것
- 주문, 반품 규정, 까다로운 고객 문의가 있는 가상 매장을 만듭니다.
- 받게 되는 것
- 매 시도를 평가하고 초기화할 수 있는 테스트 환경.
과제 설정
과제와 시작 상태
행동 실행
에이전트 행동과 도구
평가·초기화
결과와 평가 점수
다음 단계가 무엇이든