접근 방식
기능보다 평가가 먼저.
대부분의 AI 프로젝트는 나아졌는지 아무도 말할 수 없어서 멈춥니다. 저희는 측정 가능한 목표에서 출발해 평가 하네스를 먼저 만들고, 그다음에 그 기준에 맞춰 기능을 출시합니다. 검색, 에이전트, 파인튜닝은 수단이며, 평가가 곧 계약입니다.
- 01모델 코드 한 줄 전에 목표와 평가를 정의
- 02원문 생성보다 검색과 그라운딩 우선
- 03리스크가 큰 곳에는 휴먼 인 더 루프
- 04비용과 지연 시간 예산을 최우선 요건으로
역량
우리가 만드는 것
LLM 및 에이전트 애플리케이션
예산, 허용 목록, 그리고 중요한 곳에는 사람의 검토를 갖춘 어시스턴트와 에이전트.
검색 증강 생성(RAG)
문서에 근거한 답변, 모든 주장은 인용된 출처로 연결됩니다.
시맨틱 및 하이브리드 검색
리랭커를 결합한 하이브리드 검색으로, 답변을 생성하기 전에 점수가 매겨진 구절을 먼저 보여줍니다.
문서 인텔리전스
추출마다 필드별 신뢰도를 산출해 낮은 점수는 검토로 보내고, 나머지는 바로 통과시킵니다.
컴퓨터 비전
이미지와 영상을 읽는 모델. 분류와 검출부터 스캔 문서 OCR까지.
ML 파이프라인 및 학습
수집부터 카나리 배포까지의 학습 실행, 승격 전에 반드시 통과해야 하는 평가로 관문을 둡니다.
MLOps 및 평가 하네스
골든 세트, CI의 회귀 게이트, 매일 샘플링하는 온라인 평가.
모델 서빙 및 추론
첫날부터 비용, 지연 시간, 품질을 계측하는 프로덕션 추론.
현장에서
작업 화면 네 개 더.
실제 제품 UI를 데모 데이터로 보여드립니다.
일하는 방식
프롬프트에서 운영 모델까지.
- 01
정의
목표와 이를 측정할 평가, 출시할 가치가 있는 가장 작은 단위를 정의합니다.
- 02
기반 확립
검색, 데이터 파이프라인, 가드레일로 모델이 여러분의 현실에 근거해 답하도록 합니다.
- 03
출시
첫날부터 비용, 지연 시간, 품질을 계측하는 프로덕션 추론.
- 04
운영
프로덕션의 평가를 지켜보며 드리프트에 대비해 보강하고, 인계하거나 함께 운영합니다.
성과
작업이 가져다주는 결과
현재 프로덕션에서 운영 중인 AI 시스템의 수치입니다.
1M+
처리된 문서
92%
STP 자동 처리율
8
CI 평가 스위트
24/7
운영 중인 추론