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AI 콘텐츠 분석 초안을 팀이 검수하면, 그 합의가 정답셋(골든)·모델 평가·파인튜닝 소요서의 근거가 되는 검수·평가 플랫폼
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콘텐츠 검수·평가 플랫폼 · 팀의 검수 합의가 정답셋(골든)이 되고, 정답셋이 모델 평가와 파인튜닝 소요서의 근거가 되는 구조 데모(docs/demo.html)와 examples/의 콘텐츠는 전부 합성 예시 · 실제 서비스 데이터 아님 • LLM으로 콘텐츠 메타(리드문·엔티티·인텐트·카테고리·품질)를 뽑을 때의 진짜 문제는 "모델 결과를 누가, 어떻게 믿을 것인가" • Prism의 답은 팀의 검수 합의 • 파이썬 표준 라이브러리만 사용 · pip install 없이 3.8+ 어디서나 동작 • 실제 모델 호출은 화면의 시스템 설정에서 API 키 등록 (Upstage Solar 직접 또는 통합 라우터) • 옵션: --port(기본 8765), --host, --mock(키가 있어도 강제 모의) • LAN 팀원은 http:// :8765 접속으로 같은 검수 큐·피드백 공유 • 벤더 에셋(Tailwind/Alpine/Pretendard)은 prism/vendor/에 포함 · 컨테이너 오프라인 동작 가능 • 상세: DOCKER.md檢視完整 README ↗
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콘텐츠 검수·평가 플랫폼 · 팀의 검수 합의가 정답셋(골든)이 되고, 정답셋이 모델 평가와 파인튜닝 소요서의 근거가 되는 구조 데모(docs/demo.html)와 examples/의 콘텐츠는 전부 합성 예시 · 실제 서비스 데이터 아님 • LLM으로 콘텐츠 메타(리드문·엔티티·인텐트·카테고리·품질)를 뽑을 때의 진짜 문제는 "모델 결과를 누가, 어떻게 믿을 것인가" • Prism의 답은 팀의 검수 합의 • 파이썬 표준 라이브러리만 사용 · pip install 없이 3.8+ 어디서나 동작 • 실제 모델 호출은 화면의 시스템 설정에서 API 키 등록 (Upstage Solar 직접 또는 통합 라우터) • 옵션: --port(기본 8765), --host, --mock(키가 있어도 강제 모의) • LAN 팀원은 http:// :8765 접속으로 같은 검수 큐·피드백 공유 • 벤더 에셋(Tailwind/Alpine/Pretendard)은 prism/vendor/에 포함 · 컨테이너 오프라인 동작 가능 • 상세: DOCKER.md檢視完整 README ↗
