AI 시스템에 최신 웹 컨텍스트를 제공하고명확한 품질 제어를 유지하세요.
RAG, 에이전트, 분석, 모델 워크플로를 위해 공개 웹 데이터를 수집·구조화하면서 소스 범위, 검증, 실패 상태를 보존합니다.
WORKFLOWS
실제 비즈니스 문제를 중심으로 검증 가능한 데이터 워크플로를 구축하세요.
과장된 보편적 성공률이 아니라 명확한 소스, 스키마, 신선도, 합격 기준에서 시작하세요.
Retrieval & RAG
Collect source content, convert it into clean Markdown or structured records, and preserve provenance for retrieval.
Agent context
Give agents fresh, source-linked web context without promoting unverified acquisition as a successful result.
Structured research
Turn approved public sources into repeatable schemas for comparison, monitoring, and downstream reasoning.
METHOD
범위, 수집, 구조화, 검증, 전달을 검토 가능한 단계로 분리하세요.
각 단계에서 컨텍스트와 실패 상태를 보존해 검토하고 개선할 수 있게 합니다.
Scope
Define approved sources, fields, freshness, and acceptance criteria.
Acquire
Collect source content through an appropriate bounded path.
Structure
Convert accepted content into Markdown or a task-specific schema.
Validate
Check required fields, coverage, consistency, and false-success conditions.
Deliver
Send approved output into retrieval, analytics, or agent workflows.
QUALITY
하나의 보편적 퍼센트가 아니라 증거로 품질을 측정하세요.
날짜와 표본 범위가 있는 벤치마크 증거가 있을 때만 품질 지표를 게시하고 그 전에는 불확실성을 명시하세요.
Fail closed
Blocked, empty, malformed, or inconsistent output should not become confident-looking AI context.
Source aware
Keep URLs, timestamps, provenance, and source assumptions close to the records they produced.
Acceptance driven
Measure the fields and decisions that matter to the actual workflow rather than a generic success score.
측정 가능한 파일럿 하나에서 시작하세요.
소스, 스키마, 주기, 합격 기준을 정의한 뒤 실제 결과를 바탕으로 범위를 확장하세요.