같은 문의에도 처리 조건이 달라지고, 확인 없이 환불이나 보상을 약속합니다.
예시로 체험 중
✦ 업무 특화 AI를 설계하는 파인튜닝 작업실
우리 업무의 기준을,
AI의 기준으로.
정책 준수, 티켓 분류, 문서 추출까지.
개선할 문제와 검증 기준부터 정해보세요.
✓ 설치 없이 체험 ✓ 준비된 예시 제공 ✓ 언제든 다시 조절
✳ modely 체험 모드
지금 맞추고 있는 AI정책을 준수하는 상담 AI
직접 움직여보세요 ↙기준을 지키는
응답으로.
응답으로.
슬라이더 하나로
예시의 처리 방식이 달라져요.
이렇게 답해요
물론이에요. 수령 10일째인 사용 상품은 예시의 일반 교환 조건에 해당하지 않습니다. 즉시 교환을 약속하지 않고 예외 검토 담당자에게 이관하겠습니다. 확인한 근거와 이관 사유를 상담 기록에 남깁니다.
업무별 설정은 레시피로같은 설정으로 다시 비교하세요
✓1
문제를 정의해요반복되는 오류와 업무 기준
→2
예시로 설계해요데이터와 출력 동작을 확인
→3
검증 계획을 남겨요평가 항목과 레시피를 공유
→왜 이 업무에 파인튜닝을 검토하나요?
검증 설계 · 미실행정책 준수 상담
승인된 사례로 조건 확인 → 답변 보류 → 담당자 이관이라는 응대 패턴을 일관되게 맞춥니다.
최신 정책은 검색(RAG)으로 제공하고, 프롬프트로도 반복되는 지시 누락이 남을 때 SFT를 검토합니다.
- 정책 준수율
별도 평가셋에서 제공된 정책 조건을 빠뜨리거나 임의로 약속한 답변을 셉니다.
- 예외 이관 재현율
담당자 확인이 필요한 사례 중 실제로 이관한 비율을 확인합니다.
- 불필요한 보류
답할 수 있는 정상 문의까지 거부하거나 이관하지 않는지 함께 검사합니다.
학습에 쓰지 않은 고정 평가셋으로 기준 모델과 후보를 같은 조건에서 비교하세요. 정상·예외·정보 부족 사례를 나누고, 품질뿐 아니라 지연시간·비용·과도한 거부도 함께 확인합니다.
프롬프트·검색·파인튜닝, 어떻게 구분하나요?
지시와 말투는 프롬프트, 최신 사실과 문서는 검색(RAG), 반복되는 분류·추출·지시 준수 실패는 검수된 예시를 이용한 학습을 검토합니다. 정해진 JSON 형식은 구조화 출력부터 적용하세요. 파인튜닝만으로 정확성이나 정책 준수가 보장되지는 않습니다.
이 화면의 다이얼은 응답 예시를 바꾸는 제품 데모입니다. 학습률·에포크를 조정하거나 모델 가중치를 업데이트하지 않습니다.
공식 최적화 가이드 ↗ · SFT·평가 우선 원칙 ↗준비부터 결과까지
선택한 목적에 따라 아래 예시가 바뀝니다무엇을 넣고, 무엇을 받나요?
01 / 준비할 것내 업무를 설명하는 재료
하고 싶은 일
제공된 정책과 승인된 상담 사례를 기준으로 환불 조건을 확인하고, 예외는 담당자에게 이관하는 AI를 설계하고 싶어요.
- ＋적용할 정책·예외 처리 기준
- ＋익명화한 승인·이관 상담 사례
- ＋학습과 분리한 정상·예외 평가셋
✳MODELY고르고 · 맞추고 · 확인하고→
02 / 받을 것검토와 연동을 위한 설계 결과물
AI 답변 예시
일반 교환 조건에 해당하지 않아 즉시 교환을 약속할 수 없습니다. 주문 정보와 상품 상태를 확인한 뒤 예외 검토 담당자에게 이관하겠습니다.
예시 답변 · 실제 모델 호출 없음- ✓정책 준수 레시피·설정 JSON
- ✓정상·예외 사례의 예시 답변
- ✓이관·오응대 검증 계획
사용 모습 미리보기
제품 데모의 가상 시나리오 · 실측 성과가 아닙니다반복되는 오류, 이렇게 바꾸고 싶어요
수령일과 사용 여부에 관계없이 무료 교환해드리겠습니다.
일반 교환 조건에 해당하지 않아 즉시 교환을 약속할 수 없습니다. 주문 정보와 상품 상태를 확인한 뒤 예외 검토 담당자에게 이관하겠습니다.
실무 적용 시나리오 · 실제 연동 전상담 담당자가 조건 누락과 임의 약속을 확인한 뒤 답변하거나 예외 검토로 이관하는 흐름입니다.
처리 조건
누락→명시
예외 처리
임의 약속→담당자 검토
실제 성능
미측정→평가 필요
이후에는 이렇게 진행돼요각 단계마다 모델리가 설명합니다
전문가가 검수한 예시를 준비하고, 평가용 사례는 학습에서 분리해요.
기준 모델과 학습 후보를 비교할 계획을 세우고, 업무 기준과 예시 설정을 레시피로 보관해요.
공유 링크와 설정 파일을 만들고, 고객별 전달 방식을 살펴봐요.