AI 비서 페르소나와 41개 언어
- 넣은 전문성
- 페르소나 설계, 응답 문장 스타일, 언어별 리라이팅
- 방법
- 사양서를 먼저 만들고, 언어별 원어민 작가가 같은 사양으로 다시 쓴 뒤 하나의 루브릭으로 평가
- 결과물
- 페르소나 사양서, 다국어 응답 문장, 평가 기준
Work
일에 넣은 전문성
10년 동안 상용 AI에 넣어 온 전문성을 과제 유형별로 정리했습니다.
01 02 웨어러블 로봇 대화
- 넣은 전문성
- 로봇 말투, 상황별 발화 설계
- 방법
- 사용 장면마다 로봇이 먼저 말할 때와 답할 때를 나누어 설계
- 결과물
- 대화 시나리오, 발화 데이터
03 AI 에이전트 판단 기준
- 넣은 전문성
- PersonaOS 방식의 판단 기준 설계
- 방법
- 사람의 판단 기준을 층별로 기록하고, 기준이 부딪히는 상황의 규칙을 만듦
- 결과물
- 판단 기준 문서, 평가 세트
04 디지털 휴먼 성격
- 넣은 전문성
- 캐릭터 설계, 서사
- 방법
- 인물의 배경·가치관·말버릇을 정하고 대화로 검증
- 결과물
- 캐릭터 바이블, 대화 데이터
05 LLM 학습·평가 데이터
- 넣은 전문성
- 현지어 데이터 구축, 루브릭 설계
- 방법
- 언어별 원어민 팀이 가이드라인에 따라 만들고 교차 검수
- 결과물
- 학습 데이터, 평가 데이터, 가이드라인
06 말뭉치·공공 데이터
- 넣은 전문성
- 대규모 언어 데이터 수집·정제
- 방법
- 수집 기준과 품질 기준을 정하고 단계별로 검수
- 결과물
- 말뭉치, 품질 보고서