작은 표본으로 기준이 맞는지 확인하고, 여러 팀원 작업 파일을 안전하게 합치는 연습을 합니다.
슬라이드 전체를 따라가기보다, 강의에서 꼭 실습할 개념을 프로젝트 산출물로 바로 옮깁니다. 예제는 먼저 접혀 있으니 필요할 때만 펼쳐 보세요.
각 카드는 짧은 강의 실습, 프로젝트 반영, 숨김 예제, 복사용 프롬프트로 구성했습니다.
K-컬처 QA Seed 데이터 100건에서 파일럿 검수 표본 40건을 고르는 기준을 만들어줘. 조건: 분야, 의도, 출처 상태, 답변 길이, 위험도 균형을 포함한다.
K-POP 8, 드라마 8, 음식 8, 관광 8, 한국어 표현 8
이미 모두 pass이고 짧은 질문만 있는 데이터
파일럿 검수에서 두 명의 판정이 다를 때 조정 회의 양식을 만들어줘. 포함: 데이터 ID, A 판단, B 판단, 다른 이유, 최종 결정, 가이드 수정 내용.
A는 “용어설명”, B는 “절차안내”로 라벨링. 최종 기준: 질문이 “어떻게 하나요”면 절차안내 우선.
A pass, B caution. 이유가 출처라면 출처·권리 상태(rights) 기준을 보완합니다.
팀원 작업 파일 합치기 전에 확인할 학생용 체크리스트를 만들어줘. 조건: 백업, 파일명, 팀원명, ID 범위, 충돌 처리, 저장 순서를 포함한다.
현재 작업 파일 저장 → 팀원 파일 선택 → 병합 결과 확인 → 충돌 검토 → 다시 작업 파일 저장
같은 데이터 ID의 answer가 다르면 더 안전하고 출처가 분명한 값을 선택합니다.
8일차 AI 초안 생성을 시작하기 전에 잠가야 할 기준 목록을 만들어줘. 조건: 스키마, 라벨, 오류 태그, 출처 기준, 금지 내용, 대표 예시를 포함한다.
필수 열은 바꾸지 않는다. 검수 상태(qa_status)는 AI 초안이면 draft, 사람 검수 후 통과(pass)·수정 필요(fail)로 바꾸고, 주의가 필요하면 안전 확인(safety_status)을 caution으로 둡니다.
분야별 pass 데이터 2건씩 총 10건
아래 항목을 확인하고 작업 파일을 저장합니다. 9~10일차에는 특히 1,000건 수량보다 검수 상태와 설명 가능성이 중요합니다.