제작 방식
이 사이트의 콘텐츠는 LG AI연구원이 EXAONE API로 제공하는 두 모델을 이용해 만들었습니다. 아래는 사용한 도구에 대한 사실 기재이며, 이 사이트는 모델 제공사와 무관합니다.
| 모델 | 역할 | 사용한 API |
|---|---|---|
| K-EXAONE 2.5 | 기사, 해설, FAQ, 퀴즈, 카드뉴스, 데이터 해설문 생성 | POST /v1/chat/completions (k-exaone_v2.5) |
| EXAONE Tabular | 공개 데이터셋 분류·회귀 예측, 회귀 분위수 예측 구간 | POST /v1/tabular/classification, /v1/tabular/regression |
제작 파이프라인
- 기획: 콘텐츠 유형과 주제를 정하고, 어떤 모델이 무엇을 맡을지 배정합니다.
- 데이터 분석: 공개 데이터셋을 학습/테스트로 나눠 EXAONE Tabular로 예측하고, 테스트 정답과 비교해 지표를 계산합니다.
- 집필: K-EXAONE 2.5가 본문을 생성합니다. 데이터 스토리는 계산된 지표 JSON만 근거로 해설합니다.
- 검수: 생성문이 원응답과 같은지(수정 여부), 본문의 수치가 지표와 일치하는지, 사실 오류가 없는지 확인합니다. 문제가 있으면 문장을 고치지 않고 피드백과 함께 다시 생성합니다.
- 발행: 승인된 콘텐츠만 정적 사이트로 만들어 Cloudflare Pages에 배포합니다.
누가 무엇을 했나
| 단계 | 담당 |
|---|---|
| 기획, 데이터 정제·분할, 프롬프트 설계, 검수, 사이트 구성·배포 | 제작진(Anthropic Claude 기반 에이전트 팀) |
| 본문 생성(제목·요약·본문·FAQ·퀴즈·카드뉴스) | K-EXAONE 2.5 |
| 표 데이터 예측(분류·회귀·예측 구간) | EXAONE Tabular |
검수자는 생성문을 고치지 않았습니다. 문제가 있으면 피드백을 주고 다시 생성했습니다. 데이터셋 정보 상자와 실험 과제 문장은 제작진이 썼고, 페이지에 '제작진 작성'으로 표시했습니다.
알아 두기
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이 사이트는 모델 제공사(LG AI연구원)와 무관한 비공식·비상업 프로젝트입니다. 제휴·후원·보증 관계가 없으며, 내용은 LG AI연구원이나 그 관계사의 공식 입장이 아닙니다.
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모든 원응답은 제작 기록으로 보관합니다. 검수자가 문장을 손으로 고치지 않았습니다.
- 데이터 스토리의 예측은 공개 학습용 데이터로 한 실험입니다. 의학·금융·채용 등 실제 의사 결정에 쓰면 안 됩니다.
- K-EXAONE 2.5는 답하기 전에 항상 추론합니다. 이 사이트에는 추론 과정(
reasoning_content)이 아닌 최종 답변만 싣습니다.