AI 에이전트 및 자동화

자연어 처리

귀사가 다루는 언어로 텍스트를 분류, 추출, 요약 및 검색하는 파이프라인으로, 측정된 정확도를 갖추고 모델이 확신하지 못할 때는 사람의 검토를 거칩니다.

프로젝트 논의하기NLP 프로젝트를 논의하세요

비정형 텍스트를 사용 가능한 데이터로 전환하세요

이메일, 티켓, 계약서, 리뷰 및 녹취록에는 누군가 읽기 전까지 귀사의 시스템이 사용할 수 없는 정보가 담겨 있습니다. 우리는 spaCy와 Hugging Face transformers 같은 라이브러리, 대규모 언어 모델, 또는 그 조합을 사용하여 해당 텍스트를 분류, 추출, 요약 및 검색하는 NLP 파이프라인을 구축합니다. 파이프라인은 영어와 아랍어, 히브리어, 벵골어를 포함한 다른 언어에서 작동하고, 귀사 자체 데이터의 라벨링된 예시로 측정되며, 불확실한 경우를 추측하는 대신 사람에게 보냅니다.

AI 지원, 전문가 검증 NLP

AI가 돕는 방식

  • AI가 주석 작업을 위해 텍스트를 사전 라벨링하고, 귀사의 도메인 전문가가 라벨을 확인하거나 수정합니다.
  • LLM이 추출 프롬프트와 테스트 케이스를 작성하여, 귀사의 데이터로 학습된 모델과 비교합니다.
  • 코딩 에이전트가 파이프라인 코드, 커넥터 및 평가 스크립트를 작성하여 엔지니어가 검토합니다.
  • AI가 오류를 유형과 언어별로 그룹화하여 파이프라인이 어려움을 겪는 지점을 보여줍니다.

전문가가 책임지는 부분

  • 라벨 정의와 주석 작업자가 따르는 가이드라인
  • 측정된 품질과 비용을 기준으로 선택된, 각 작업을 위한 모델 또는 프롬프트
  • 신뢰도 임계값과 어떤 항목이 사람의 검토로 가는지
  • 개인 데이터 처리: 수정, 접근 및 보존

각 접근 방식이 보통 적합한 경우

예시적인 출발점이며, 작업별 최종 선택은 귀사가 직접 라벨링한 텍스트에 대한 테스트에서 나옵니다.

규칙학습된 모델LLM 프롬프팅사람 검토
언어 감지일부 경우에 적합함보통 적합함적절한 선택인 경우가 드묾적절한 선택인 경우가 드묾
주제 및 의도 분류일부 경우에 적합함보통 적합함보통 적합함일부 경우에 적합함
이름, 날짜 및 금액일부 경우에 적합함보통 적합함일부 경우에 적합함일부 경우에 적합함
계약 조항 추출적절한 선택인 경우가 드묾일부 경우에 적합함보통 적합함보통 적합함
감성 및 테마적절한 선택인 경우가 드묾보통 적합함일부 경우에 적합함일부 경우에 적합함
긴 문서 요약적절한 선택인 경우가 드묾일부 경우에 적합함보통 적합함일부 경우에 적합함
  • 보통 적합함
  • 일부 경우에 적합함
  • 적절한 선택인 경우가 드묾

처리할 텍스트가 있는 분

팀원들이 들어오는 모든 이메일, 티켓 또는 계약서를 읽는 것은 단지 어디로 보낼지 결정하거나 몇 가지 세부 정보를 뽑아내기 위해서인데, 백로그는 그들이 분류할 수 있는 속도보다 빠르게 쌓입니다.

  • 주제와 긴급도에 따라 들어오는 티켓과 이메일을 분류하는 지원 운영
  • 계약서에서 날짜와 조건을 뽑아내는 법무 및 조달 팀
  • 여러 언어로 작성된 리뷰와 설문을 읽는 인사이트 팀

받게 되는 것

귀사의 텍스트를 중심으로 구축된 NLP 파이프라인

  • 다국어 처리

    언어 감지, 번역 단계 및 언어별 평가로, 영어, 오른쪽에서 왼쪽으로 쓰는 아랍어와 히브리어, 벵골어 및 귀사가 필요로 하는 다른 언어를 다룹니다.

  • 엔티티 및 데이터 추출

    이름, 조직, 날짜, 금액 및 귀사의 맞춤 엔티티를 계약서, 이메일 및 녹취록에서 구조화된 필드로 추출합니다.

  • 분류 및 라우팅

    티켓과 메시지를 올바른 대기열로 라우팅하는 의도, 주제 및 우선순위 분류로, 불확실한 경우는 사람에게 보냅니다.

  • 감정 및 주제 분석

    리뷰, 설문조사 및 티켓 전반에 걸친 측면 기반 감정 분석과 주제 클러스터링으로, 사람들이 무엇을 언급하고 그것에 대해 어떻게 느끼는지 보여줍니다.

  • 요약 및 검색

    출처 구절로의 링크가 포함된 긴 문서와 녹취록의 요약, 그리고 귀사의 텍스트 컬렉션 전반에 걸친 의미 기반 검색.

  • API, 배치 작업 및 스트림

    API, 예약된 배치 작업 또는 스트림 프로세서로 제공되는 파이프라인으로, 귀사의 데이터베이스, 문서 저장소 및 앱에 연결됩니다.

텍스트 처리가 멈추는 지점

  • 고객과의 대화는 AI 챗봇에 속하고, 제품 내부의 질문 응답은 LLM 통합에 속합니다. 여기서의 NLP는 텍스트를 대량으로 처리합니다.
  • 스캔된 페이지, 사진, 손글씨는 먼저 OCR이 필요하며, 그 단계는 컴퓨터 비전에 포함됩니다. NLP는 텍스트가 기계로 읽을 수 있게 된 후에 넘겨받습니다.
  • 도메인 판단은 귀사의 전문가에게 남습니다. 저희는 라벨링과 측정을 체계화하지만, 귀사 텍스트에 대한 법률, 의료 또는 정책 해석은 귀사 측에서 나옵니다.
  • 번역 단계는 분석을 위한 것입니다. 출판이나 법적 용도로 번역되는 문서에는 전문 번역가가 필요하며, 이 서비스는 그것을 제공하지 않습니다.

일반적인 텍스트 처리 요청

고객 사례 연구가 아니라, 저희가 범위를 정하는 일반적인 시나리오입니다.

  • 수작업으로 분류하는 공유 수신함

    매일 아침 누군가가 공유 수신함을 분류합니다. 저희는 메시지를 주제와 긴급도에 따라 분류하고, 확신이 높은 것은 바로 적절한 대기열로 보내며, 불명확한 것은 제안된 라벨을 표시한 채 검토 목록에 남겨둡니다.

  • 서명된 계약서 속에 묻혀 있는 핵심 조건

    조달 부서는 서명된 계약서에서 갱신일, 통지 기간, 책임 한도가 필요합니다. 저희는 각 항목을 그것이 나온 조항에 대한 링크와 함께 추출하고, 확신이 낮은 항목은 계약 등록부에 도달하기 전에 검토자에게 보냅니다.

  • 여러 언어로 들어오는 리뷰

    한 제품 팀이 영어, 아랍어, 벵골어로 된 리뷰를 받습니다. 저희는 각 리뷰의 언어를 감지하고, 언급된 측면과 그에 대한 감성을 태그하며, 언어별로 품질을 별도로 측정하고, 반복되는 테마를 묶어 팀이 읽을 수 있게 합니다.

NLP 프로젝트가 진행되는 방식

  1. 01

    작업 및 데이터 검토

    각 작업, 그 라벨 및 그것이 제공하는 결정을 정의하고, 관련된 모든 언어의 샘플 텍스트를 검토하며, 품질 기준에 합의합니다.

  2. 02

    라벨링 및 기준선

    귀사의 전문가와 함께 테스트 세트를 라벨링한 다음, 규칙 및 spaCy 모델에서 미세 조정된 transformers 및 LLM에 이르기까지의 접근 방식을 품질과 비용 면에서 비교합니다.

  3. 03

    파이프라인 통합

    신뢰도 임계값, 불확실한 항목에 대한 사람의 검토 및 귀사 시스템으로의 링크와 함께 파이프라인을 API, 배치 작업 또는 스트림으로 구축합니다.

  4. 04

    모니터링 및 개선

    운영 환경에서 품질, 드리프트 및 수정 사항을 추적하고, 귀사 데이터의 언어가 변할 때 재학습하거나 프롬프트를 조정합니다.

AI 도구와 함께 작업하는 두 가지 방법

저희가 구축하는 동안 AI 코딩 에이전트가 여러분의 코드를 어디에서 처리할 수 있는지 선택하세요. 엔지니어링 기준은 어느 쪽이든 동일합니다.

확실하지 않으신가요? 범위 지정 중에 저희가 하나를 추천하겠습니다. AI 딜리버리 옵션 비교하기

디자인, QA 및 운영이 귀사의 파이프라인을 어떻게 지원하는지

  • 직원을 위한 검토 화면

    디자이너는 직원이 추출된 필드를 확인하고, 라벨을 수정하고, 요약을 승인하는 화면을 구축하므로, 수정이 빠르게 이루어지고 평가에 다시 반영됩니다.

  • 라벨링된 테스트 세트를 활용한 QA

    QA는 작업과 언어별로 라벨링된 테스트 세트를 유지하고, 클래스별 정밀도와 재현율을 추적하며, 모델, 프롬프트 또는 파이프라인 변경 후 회귀 검사를 다시 실행합니다.

  • 모니터링되는 파이프라인

    DevOps는 호스팅된 API에서, 또는 텍스트가 귀사의 환경에 머물러야 할 때는 비공개 인프라에서, 대기열 모니터링, 재시도, 알림 및 비용 추적과 함께 파이프라인을 운영합니다.

  • 시간이 지나도 유지되는 품질

    우리는 귀사의 텍스트에 새로운 제품, 용어 또는 언어가 등장하는 것과 같은 드리프트를 주시하고, 귀사와 함께 수정 사항을 검토하며, 회귀 검사 후 모델이나 프롬프트를 업데이트합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

어떤 언어를 지원할 수 있나요?

영어와 아랍어, 히브리어, 벵골어를 포함한 많은 언어를 지원합니다. 품질은 언어와 작업에 따라 다르므로, 우리는 약속하기 전에 귀사가 필요로 하는 각 언어를 귀사 자체 텍스트로 평가하고, 기성 모델이 적은 언어의 경우 추가 라벨링을 계획합니다.

LLM을 사용해야 할까요, 아니면 맞춤형 NLP 모델을 사용해야 할까요?

그것은 처리량, 비용, 속도 및 작업이 얼마나 안정적인지에 따라 다릅니다. LLM은 라벨링된 데이터가 적어도 다양한 작업을 처리하며, 더 작은 학습된 모델은 대량 처리 시 종종 더 저렴하고 더 일관적입니다. 우리는 귀사의 테스트 세트로 두 가지를 모두 비교하며, 많은 파이프라인이 둘을 결합합니다.

얼마나 정확할까요?

귀사의 데이터를 보기 전에는 수치를 약속할 수 없습니다. 우리는 개발 전에 귀사와 함께 목표 지표에 합의하고, 귀사의 전문가가 확인한 테스트 세트로 그것을 측정하며, 신뢰도가 낮은 결과를 확실한 것으로 전달하는 대신 사람에게 라우팅합니다.

민감한 문서가 우리 환경 내부에 머무를 수 있나요?

예. 파이프라인은 귀사의 클라우드 계정이나 공개 가중치 모델이 있는 비공개 인프라에서 실행될 수 있으며, 외부 호출 전에 개인 데이터를 마스킹하여 숨길 수 있습니다. 우리의 개발 작업의 경우, 프라이빗 / 로컬 AI 엔지니어링은 AI 코딩 모델을 합의된 경계 내에서 실행하고, Claude Code / OpenAI Codex 엔지니어링은 합의된 계정 조건 하에서 상용 코딩 에이전트를 사용합니다.

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귀사의 텍스트 데이터를 활용하세요

귀사가 다루는 텍스트의 샘플을 보내주세요. 우리는 어떤 작업이 NLP에 적합한지, 각 작업에 어떤 접근 방식이 맞는지, 그리고 품질이 어떻게 측정될지 제안해 드리겠습니다.

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