데이터 설계에서 운영까지, 네 단계 수행 체계.

데이터 설계

Data Foundation

대부분의 기업에서 제약은 데이터의 부재가 아니라 분산입니다. 기술문서, 품질 데이터, 업무 기준을 모델이 참조 가능한 구조로 정리하는 작업에서 시작합니다.

• 사내 문서 및 시스템 인벤토리 조사
• 기술문서 구조화 및 청킹 전략 수립
• 조직·부서별 권한에 따른 접근 설계
• 품질 낮은 데이터 식별과 정제 기준 정의

모델 구축

Model Engineering

정확도, 비용, 유지보수를 함께 검토해 과제에 적합한 구성을 선택합니다. 제조 용어와 사내 약어에 대한 이해도가 초기 품질을 좌우합니다.

• RAG 파이프라인 설계 및 검색 품질 튜닝
• 제조 도메인 파인튜닝 / sLLM 경량화
• 프롬프트 및 시스템 지시문 최적화
• 폐쇄망·온프레미스 배포 구성

검증·평가

Evaluation

"좋아진 것 같다"로는 사내 도입 승인을 받을 수 없습니다. 실제 업무 기준에 맞춘 평가셋과 지표를 구성해 개선 효과를 수치로 제시합니다.

• 실제 업무 시나리오 기반 평가셋 구축
• 정확도·환각·응답시간 정량 측정
• 안전성 및 민감정보 노출 점검
• 현업 담당자 피드백 루프 설계

운영·확산

Operation & Scale

Go-Live 이후 실사용 데이터를 기준으로 품질을 관리합니다. 한 부서에서 검증된 구성을 다른 조직으로 확산합니다.

• 사용 로그 모니터링 및 품질 리포트
• 지속적 개선 사이클 운영
• 현업 교육 및 사내 확산 지원
• 운영 인수인계 및 기술 이전