고객 성공사례

TEXTNET 서비스를 통해 데이터 문제를 해결한 고객사의 성공사례를 모았습니다. 고객사가 겪고 있는 문제에 대한 TEXTNET만의 맞춤형 솔루션을 전합니다.
에듀테크 서비스 LLM 개발을 위한 대화 데이터 구축
공공·교육

에듀테크 서비스 LLM 개발을 위한 대화 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 에듀테크 산업에 LLM 도입하고 싶으신 분 - 사용자에 최적화된 대화 시나리오 구축 방법이 궁금하신 분 - 불용어 데이터 관리에 대해 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 에듀테크 * 세부 Task: 대화 시나리오 설계, 페르소나 설계, 불용어 사전 구축 * 데이터 출처: TEXTNET 보유 데이터 및 신규 생성,
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AI 모델 학습을 위한 TA 학습데이터 구축
IT·통신

AI 모델 학습을 위한 TA 학습데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - STT 데이터 구축 방법이 궁금하신 분 - 데이터 생산성 효율화 과정이 궁금하신 분 - 상황별, 페르소나별 데이터를 구축하고 싶으신 분 개요 * 산업 분류: IT/통신 * 세부 Task: 데이터 요약, 데이터 레이블링, 멀티턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: TEXTNET 보유 데이터 및 신규 생성 * 작업량:
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LLM 도입을 위한 데이터 정제 및 학습 데이터 구축
금융

LLM 도입을 위한 데이터 정제 및 학습 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - LLM에 맞는 데이터 구조화 방법이 궁금하신 분 - 다양한 형태의 자료를 텍스트 데이터로 변환하여 활용하고 싶으신 분 - 난도 높은 도메인 데이터를 다룰 때 주의해야 할 점이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 비정형 데이터의 정형화, 데이터 정제, MRC QA 데이터셋 구축,
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LLM 성능 평가 및 테스트 데이터 구축
IT·통신

LLM 성능 평가 및 테스트 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 한국어 기반 LLM의 성능 평가 방법이 궁금하신 분 - 학습 데이터셋이 아닌 벤치마크 데이터셋을 구축할 때의 유의점이 궁금하신 분 - 기존 벤치마크 데이터셋의 한계점을 보완하고 싶으신 분 개요 * 산업 분류: IT/통신 * 세부 Task: 벤치마크 데이터셋 구축, 데이터 레이블링 * 데이터 출처: 공개 데이터를 바탕으로
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LLM-RAG 기반 디지털 휴먼을 위한 데이터셋 구축
공공·교육

LLM-RAG 기반 디지털 휴먼을 위한 데이터셋 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 원시 데이터의 효율적인 전처리 및 정제 방법이 궁금하신 분 - LLM-RAG 기반 생성 데이터의 할루시네이션을 해결하고 싶으신 분 - 실존 인물을 디지털 휴먼으로 구현할 때 주의할 점이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 공공·교육 * 세부 Task: 데이터 전처리, MRC QA 데이터셋 구축, 데이터 레이블링(
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LLM 추론 능력 향상을 위한 학습 데이터 구축
고객 성공사례

LLM 추론 능력 향상을 위한 학습 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - LLM의 추론 능력을 향상시키는 방법이 궁금하신 분 - LLM의 작동 원리에 맞는 데이터 설계 방법이 궁금하신 분 - 고난도 데이터 구축 시 작업 효율화 방법이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: IT * 세부 Task: 지식/정보 설계, 대화 데이터 구축, 데이터 레이블링 * 데이터 출처: 고객사
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증권사 AI 가상 상담 서비스 개발을 위한 데이터 분석/설계
고객 성공사례

증권사 AI 가상 상담 서비스 개발을 위한 데이터 분석/설계

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 실제 사용자의 언어를 반영한 현실감 있는 대화형 AI 서비스를 개발하고 싶으신 분 - 가상 상담사 도입을 위해 어떤 기초 작업이 필요한 지 궁금하신 분 - 고객 상담 데이터의 활용 방안이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 데이터 분류 및 라벨링, 답변 정의,
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타로 상담 챗봇 서비스를 위한 데이터 구축
고객 성공사례

타로 상담 챗봇 서비스를 위한 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 챗봇 개발 시 어떤 데이터를 먼저 구축해야 하는 지 궁금하신 분 - 챗봇 사용자의 몰입도를 높이는 방법이 궁금하신 분 - 운영/관리에 용이한 챗봇 데이터 설계 방법이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 엔터테인먼트 * 세부 Task: 인텐트 설계, 발화/답변 데이터 구축, 유사 발화 구축
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검색엔진을 위한 사전 데이터 검수 및 개선
고객 성공사례

검색엔진을 위한 사전(Dictionary) 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 인공지능 검색 솔루션 도입을 위한 사전(Dictionary) 구축 과정이 궁금하신 분 - 검색엔진 성능을 개선하고 싶은 검색 엔지니어, 검색 기획자, 검색 개발자 - 사용자 경험을 향상시키는 검색엔진 운영 방법이 궁금하신 분 - 사내에 산재한 데이터에서 정보를 추출하고 체계화하는 방법이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류:
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챗봇 성능 개선을 위한 데이터 구축 및 정제
고객 성공사례

챗봇 성능 개선을 위한 데이터 구축 및 정제

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 운영하고 있는 챗봇 성능을 개선하는 방법이 궁금하신 분 - 챗봇에 신규 콘텐츠를 추가할 때 고려할 점에 대해 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 챗봇 데이터 정제 * 데이터 출처: 고객사 보유 데이터 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: 사내 챗봇 문제
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ChatGPT 프롬프트 작성 및 테스트
고객 성공사례

ChatGPT 프롬프트 작성 및 테스트

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - Prompt Engineering(프롬프트 엔지니어링)에 관심이 있는 분 - ChatGPT의 한국어 성능과 한국어 프롬프트 설계에 대해 궁금하신 분 - ChatGPT의 Hallucination(할루시네이션) 등 오류를 방지하는 방법이 궁금하신 분 개요 * 세부 Task: 프롬프트 작성 및 테스트 * 데이터 출처: 신규 생성 * 활용 서비스: 내부 프로젝트 문제
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인공지능 AI 혐오표현 유도 및 어뷰징 대응 발화 패턴 데이터 구축
고객 성공사례

혐오표현 유도 및 대응 발화 패턴 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요!- AI의 차별 및 혐오표현에 대해 관심이 있으신 분- AI에게 악의적인 발언을 유도하는 적대적 공격(Adversarial Attack)에 대한 연구가 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 연구, 데이터 분류 * 데이터 출처: 자체 수집 * 작업량: Confidential * 납품 형태: 연구보고서 문제 고객사는 자사 서비스
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맥락을 이해하는 페르소나 대화 데이터 구축
고객 성공사례

맥락을 이해하는 페르소나 대화 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요!- 다양한 페르소나를 구사하는 대화 데이터 구축이 필요하신 분- 사용자의 몰입을 만드는 대화 데이터에 관심이 있으신 분- 대화 데이터 구축에 있어 자연스러움을 만드는 요소가 궁금하신 분  개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 페르소나 설계, 멀티턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 신규 생성 * 작업량: Confidential
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대고객용 챗봇 서비스 품질 개선 컨설팅
고객 성공사례

대고객용 챗봇 서비스 품질 개선 컨설팅

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 대고객용 챗봇 서비스의 품질과 고객 만족도를 개선하고 싶으신 분 - 운영하고 있는 챗봇의 문제점을 파악하고 싶으신 분 - 사용자 친화적인 챗봇을 위해 필요한 요소가 무엇인지 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 제조 * 세부 Task: 챗봇 운영 컨설팅, 데이터 개선 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 대고객용 챗봇
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Chat42 빌더 사내 챗봇 시나리오
고객 성공사례

Chat42 빌더 기반 사내 챗봇 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - Chat42 빌더를 사용하고 있거나 사용을 고려중이신 분 - 자사 정보를 탑재한 직원 대상의 챗봇을 기획중이신 분 - 챗봇 구축 과정에 대해서 알고 싶으신 분 개요 * 산업 분류: 제조 * 세부 Task: 지식/정보 설계, 대화 설계, 멀티턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 보유 문서
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성격 유형별 마케팅 문구 생성을 위한 학습 데이터 구축
고객 성공사례

성격 유형별 마케팅 문구 생성을 위한 학습 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요!- AI 카피라이터 등 생성 AI를 위한 데이터를 구축하시려는 분- 톤&매너, 성향, 말투 등 감성의 영역을 데이터화하고 싶으신 분- 고객 Segmentation에 대한 새로운 아이디어가 필요하신 분 개요 * 산업 분류: 생활/문화 * 세부 Task: 대화 설계 및 고도화, 대화 생성 * 데이터 출처: 고객사 보유
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AI 인공지능 육아 상담 대화 데이터 구축
고객 성공사례

AI 육아 상담 서비스를 위한 대화 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 민감한 주제를 다루는 AI 서비스를 기획하시는 분 - 전문 지식이 필요한 도메인 데이터를 구축하시려는 분 개요 * 산업 분류: IT * 세부 Task: 대화 설계, 지식/정보 설계, 데이터 레이블링 * 데이터 출처: Confidential * 작업량: Confidential * 납품 형태: json * 활용 서비스: 보이스봇 문제 AI가 직접 육아 상담을
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업무 지원 챗봇 관리 운영
고객 성공사례

사내 업무 지원 챗봇 관리 운영

개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 챗봇 운영, 대화 설계, 챗봇 서비스 대화 품질 개선, 서비스 품질 관리 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 챗봇 문제 오픈 직후의 업무 지원 챗봇이 이슈 없이 운영될 수 있도록 지원하는 역할이 필요했습니다. 운영 초기였기 때문에 품질 향상을 위한 체계적이고 효율적인 운영 방안이 필요한 상황이었습니다.
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챗봇 고도화 및 사내 챗봇, 콜봇 구축
고객 성공사례

챗봇 고도화 및 사내 챗봇, 콜봇 구축

개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 챗봇 기획 및 운영 * 데이터 출처: 고객사 제공 사내 문서 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 챗봇, 콜봇 문제 기존 챗봇 서비스의 시나리오 분석 및 현행화, 봇응답 기획, 이슈 대응, 데이터 빌딩 등을 통해 챗봇의 정확도를 향상시키고 오류를 개선하는 것을 목표로 하는 프로젝트였습니다.  더불어 사내
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SINGLEX 기반 사내 업무지원 챗봇 데이터 구축 및 모니터링
고객 성공사례

SINGLEX 기반 사내 업무지원 챗봇 데이터 구축 및 모니터링

개요 * 산업 분류: 제조 * 세부 Task: 싱글턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 보유 챗봇 데이터 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 챗봇 문제 사내 업무지원 챗봇 데이터 구축 및 모니터링 작업이 주 목적이었습니다. 고객사에서 직접 인텐트 및 엔티티 설계를 하여 챗봇 플랫폼에 등록해 운영하고자 하였으나, 학습 데이터량이 부족하고 엔티티가 혼재되어 있어
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MRC 학습을 위한 지문기반 QA 문장 구축
고객 성공사례

MRC 학습을 위한 지문기반 QA 문장 구축

개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 멀티턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 위키피디아 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: Confidential 문제 페르소나를 가진 AI 어시스턴트와의 지식 정보 중심의 Q&A 데이터를 필요로 했습니다. 이 데이터는 다수의 도메인으로 양질의 데이터를 구축해 MRC 엔진의 학습 효과를 높인다는 목표가
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감정별 표현 구축 및 문장 내 태깅
고객 성공사례

감정별 표현 구축 및 문장 내 태깅

개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 태깅 및 감정 표현 구축 * 데이터 출처: 고객사 제공 원문 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: Confidential 문제 문장 내에서 감정 표현부분(Sadness, Anger, Joy, Fear, Surprise)이 주로 어디에 위치하는지 머신이 감지할 수 있게 만드는 프로젝트였습니다. 문장 안에 감정이 없는
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혐오 표현 및 기타 비속어, 성적 표현 태깅
고객 성공사례

혐오표현 및 기타 비속어, 성적 표현 태깅

개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 유해 데이터 태깅 * 데이터 출처: 고객사 제공 원문 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: Confidential 문제 혐오 표현을 우선적으로 찾아내고, 나머지 유해 데이터 항목들을 순서도에 맞게 분류하는 모델에 필요한 학습 데이터를 구축하는 작업이었습니다. 때문에 혐오 표현을 1순위로 태깅 할 필요가 있었고,
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