국내 유일 텍스트 데이터 전문 구축/설계 서비스
TEXTNET의 데이터 공급/운영 시스템이 성공적인 AI 도입을 돕습니다.
업무 효율과 생산성을 높이는 진정한 AI Transformation을 경험해보세요.
LLM 시대를 선도하는 텍스트 마이스터,
TEXTNET은 다양한 도메인과 기술 사이에서
텍스트의 가치를 발굴하고 강화하는 역할을 수행합니다.
언어 전문가의 체계적인 기획과 설계 역량을 바탕으로 흩어져 있는 비정형 데이터를 통합, 구조화하여 효율을 극대화하는 데이터 파이프라인을 만듭니다.
데이터 분석과 자체 연구 결과에 따른 명확하고 객관적인 기준과 방법으로 모델 또는 서비스를 평가하고 데이터를 정제하여 품질을 개선합니다.
서비스 목적에 맞는 LLM 또는 빌더로 사용성을 극대화하며 도메인에 최적화된 시나리오와 데이터로 고객 커뮤니케이션을 혁신합니다.
단순한 데이터 구축을 넘어, 완전한 AI Transformation이 가능한 End-to-end 텍스트 솔루션을 제공합니다.
보안 또는 효율, 고객의 니즈에 맞는 AI 도입 성공 방정식을 제안합니다.
STAGE 1 고객사 보유 데이터 통합 고객사 내/외부에 산재한 데이터, 비정형 데이터를 통합하여 올바른 지식 자원 구조-Schema를 정의합니다. | |
Foundation Model 결합 | |
Fine-Tuning 및 RLHF | |
Service 개발 | |
Service 유지보수 및 고도화 | |
고객사 보유 데이터 통합 | |
STAGE 2 Foundation Model 결합 언어 모델 및 다양한 기술이 결합된 개발 환경에 맞춰 데이터를 기획하고 설계합니다. | |
Fine-Tuning 및 RLHF | |
Service 개발 | |
Service 유지보수 및 고도화 | |
고객사 보유 데이터 통합 | |
Foundation Model 결합 | |
STAGE 3 Fine-Tuning 및 RLHF 도메인과 비즈니스 형태에 맞게 데이터를 가공함으로써 학습 목적을 달성합니다. | |
Service 개발 | |
Service 유지보수 및 고도화 | |
고객사 보유 데이터 통합 | |
Foundation Model 결합 | |
Fine-Tuning 및 RLHF | |
STAGE 4 Service 개발 대화형AI(챗봇, 콜봇), 생성AI, 디지털휴먼, 검색엔진 등 다양한 서비스 목적과 형태, End-user에 맞게 데이터를 조정합니다. | |
Service 유지보수 및 고도화 | |
고객사 보유 데이터 통합 | |
Foundation Model 결합 | |
Fine-Tuning 및 RLHF | |
Service 개발 | |
STAGE 5 Service 유지보수 및 고도화 사용자 편의성, 정확성, 윤리적 안전성, 다양성, 데이터 정합성 등 다면적 평가 기준을 바탕으로 콘텐츠를 평가하고 개선합니다. | |
STAGE 1 고객사 보유 데이터 통합 고객사 내/외부에 산재한 데이터, 비정형 데이터를 통합하여 올바른 지식 자원 구조-Schema를 정의합니다. | ||
STAGE 2 Foundation Model 결합 언어 모델 및 다양한 기술이 결합된 개발 환경에 맞춰 데이터를 기획하고 설계합니다. | ||
STAGE 3 Fine-Tuning 및 RLHF 도메인과 비즈니스 형태에 맞게 데이터를 가공함으로써 학습 목적을 달성합니다. | ||
STAGE 4 Service 개발 대화형AI(챗봇, 콜봇), 생성AI, 디지털휴먼, 검색엔진 등 다양한 서비스 목적과 형태, End-user에 맞게 데이터를 조정합니다. | ||
STAGE 5 유지보수 및 고도화 사용자 편의성, 정확성, 윤리적 안전성, 다양성, 데이터 정합성 등 다면적 평가 기준을 바탕으로 콘텐츠를 평가하고 개선합니다. | ||
기술 대중화 시대, 이제 성능을 가르는 키는 '디테일'에 있습니다.
대화형 AI를 위한 청자 선호 발화 연구, 생성형 AI를 통해 다양한 장르의 텍스트 생성/변환이 가능한 프레임워크 등
깊이 있는 R&D를 바탕으로 데이터를 설계합니다.
TextOps란 국내 유일 텍스트 전문 데이터 구축/설계 서비스인 TEXTNET의 데이터 공급/운영 방식으로써
데이터 수집, 생성, 관리, 분석 및 최적화를 위한 전반적인 작업과 프로세스를 자동화하고 효율화하는 시스템입니다.
search |
Research |
다양한 도메인 경험, 자사 보유 데이터셋 및 R&D에 따른 근거를 바탕으로 고객사와 깊이 있는 컨센서스를 형성합니다. |
flag |
Planning |
데이터 구축 목적, 활용 모델 및 학습 방법, 개발 또는 운영 환경, End-User, 서비스 형태에 맞게 데이터를 기획합니다. |
archive |
Collection & Generation |
데이터 기획에 맞게 모듈형 워크스페이스를 구축하고, 전문성을 갖춘 풀타임 전담 인력 ‘크루’를 통해 일관성을 확보합니다. |
design_services |
Design |
맥락, 뉘앙스까지 고려한 정교한 데이터를 위해 언어적·심리학적 특성을 바탕으로 한 TEXTNET만의 프레임워크를 설계하여 적용합니다. |
tune |
Management |
다양성, 정확성, 윤리성, 보안성을 중심으로 고품질 데이터를 구축하고 짧은 이터레이션으로 학습-피드백-개선-재학습의 Data flywheel을 유지합니다. |
rule |
Analysis & Validation |
모델링, 통계 분석, 머신러닝/딥러닝 분석, 시각화 및 해석을 통해 데이터 정합성을 검증하는 Human-in-the-loop을 시스템화 합니다. |
manage_accounts |
Operations |
모니터링을 통한 개선안 제시, 기업 환경에 맞는 시스템 내재화를 위한 템플릿과 운영자/사용자 가이드, 교육을 제공합니다. |
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