가이드
태거로 데이터 라벨링
수동, 코파일럿, 오토파일럿 라벨링, 검토 라운드, 내보내기.
태거는 데이터셋의 행에 라벨을 추가합니다. 모든 행에 직접 라벨을 달 수도 있고, AI 모델이 행에 라벨을 다는 동안 그 작업을 검토할 수도 있습니다. 결과는 실행에 사용할 수 있는 라벨이 달린 데이터셋입니다.
세션 시작하기
다음 방법 중 하나로 태거를 엽니다.
- 대시보드에서 태거를 엽니다.
- 데이터셋에서 데이터셋 하나를 선택하고 이 데이터셋 태그 지정을 클릭합니다.
- 데이터셋 편집기에서 AI로 태그 지정을 클릭합니다.
데이터 선택하기
설정 화면에서 라벨을 달 데이터를 묻습니다.
- 라이브러리에서 선택은 업로드한 데이터셋을 사용합니다. 새 파일을 업로드하려면 먼저 데이터셋을 사용하세요.
- 합성 데이터셋 생성은 행을 대신 만들어 줍니다. 이 옵션에는 어시스턴트가 필요합니다.
작업 유형 선택하기
| 작업 유형 | 각 행에 다는 것 |
|---|---|
| 예 / 아니요 질문 | 예 또는 아니요 답. |
| 카테고리에서 선택 | 직접 정의한 목록의 카테고리 하나 이상. 카테고리를 최소 두 개 추가하세요. |
| 서술형 답변 | 자유 텍스트 답. |
모드 선택하기
설정 화면에서 "어떻게 태깅하시겠어요?"라고 묻습니다. 모드는 세 가지입니다.
| 모드 | 동작 |
|---|---|
| 수동 | 모든 행에 직접 라벨을 답니다. AI는 관여하지 않습니다. |
| 코파일럿 (Co-pilot) | 짧은 인터뷰 후 AI가 첫 배치에 태그를 답니다. 검토 라운드에서 각 라벨을 유지하거나 수정합니다. |
| 오토파일럿 (Autopilot) | 짧은 인터뷰 후 AI가 모든 행에 태그를 달고, 확신하지 못하는 행을 표시합니다. |
설정 화면은 한 모드를 권장으로 표시합니다.
설정 화면에는 태깅 모델 선택도 있습니다. 대부분의 데이터셋에는 기본값이 적합합니다.
데이터셋 인터뷰
코파일럿과 오토파일럿은 데이터셋 인터뷰로 시작합니다. AI가 데이터와 라벨에 대해 질문합니다. 인터뷰 건너뛰기를 클릭할 수도 있습니다.
인터뷰는 라벨링 가이드를 만듭니다. 가이드에는 AI가 따르는 규칙이 들어 있습니다. 직접 규칙을 추가하려면 규칙 추가를 사용하세요.
마지막에 AI가 계획은 다음과 같습니다를 보여 줍니다. 그런 다음 작업을 시작합니다.
- 코파일럿에서는 검토를 위해 처음 {rows}개 행 태깅하기를 클릭합니다.
- 오토파일럿에서는 전체 {rows}개 행 태깅하기를 클릭합니다.
코파일럿 검토 라운드
코파일럿에서 AI는 먼저 보정 배치에 태그를 답니다. 배치 크기는 작업 유형에 따라 다릅니다.
| 작업 유형 | 첫 배치 |
|---|---|
| 예 / 아니요 질문 | 24개 행 |
| 카테고리에서 선택 | 카테고리마다 6개 행, 최소 30개, 최대 60개 |
| 서술형 답변 | 30개 행 |
데이터셋의 행이 이보다 적으면 AI가 모든 행에 태그를 답니다.
각 라벨 검토하기
각 행마다 사이드 레일에 AI 라벨이 표시됩니다.
- 행과 라벨을 읽습니다.
- 라벨을 유지하려면 **확인 (Enter)**을 클릭하거나 Enter 키를 누릅니다.
- 라벨을 바꾸려면 수정합니다. 레일에 "수정됨 — AI가 이를 학습합니다"가 표시됩니다.
- 마치면 이 라운드 마치기를 클릭합니다.
레일에는 목표가 표시됩니다: "동의율이 {gate}%에 도달하면 나머지는 제가 직접 태깅하겠습니다."
동의율 게이트
각 라운드가 끝나면 Skynet은 내가 AI와 얼마나 자주 동의했는지 측정합니다. 게이트는 예 / 아니요 작업과 카테고리 작업에서 92%입니다. 서술형 답변에서는 85%입니다.
라운드 요약에 "이번 배치에서 AI와 {agreement}% 일치했습니다"가 표시됩니다. 그런 다음 선택합니다.
- 검토 라운드 한 번 더는 검토할 배치를 하나 더 줍니다.
- 남은 {rows}개 행 태깅하기는 AI가 나머지에 태그를 달게 합니다.
오토파일럿과 자동 태깅
AI가 남은 행에 태그를 다는 작업은 서버에서 실행됩니다. 페이지를 떠났다가 돌아와도 안전합니다.
- 태깅 이어서 하기는 멈춘 작업을 계속합니다.
- 취소 — 태깅된 항목은 유지는 작업을 멈추고 이미 있는 라벨을 유지합니다.
확신하지 못한 행 검토하기
AI는 각 자동 라벨에 신뢰도를 매깁니다. 신뢰도가 0.75 미만이면 Skynet이 그 행을 표시합니다. 작업이 끝나면 AI가 확신하지 못한 {count}개 행 검토하기를 클릭해 확인하세요.
수동 모드
수동 모드에서는 모든 행에 직접 라벨을 답니다. 아래 키보드 단축키를 사용하면 빠르게 작업할 수 있습니다.
키보드 단축키
| 키 | 동작 |
|---|---|
| Ctrl+H 또는 Cmd+H | 단축키를 표시합니다. |
| Y / N | 예 / 아니요 행에서 예 또는 아니요로 답합니다. |
| 1~9 | 카테고리 행에서 해당 카테고리를 선택하거나 해제합니다. |
| U | 다음으로 태그가 없는 행으로 이동합니다. |
| Home | 첫 번째 행으로 이동합니다. |
| E | CSV로 내보냅니다. |
결과
결과는 각 라벨이 어디에서 왔는지 보여 줍니다.
| 개수 | 의미 |
|---|---|
| 직접 라벨링함 | 내가 작성한 라벨. |
| 확인한 AI 라벨 | 검토에서 내가 유지한 AI 라벨. |
| 자동 라벨링됨 | 검토하지 않은 AI 라벨. |
| 비용 | 이 세션에서 AI 작업에 든 비용. |
출처 열은 각 행에 대해 같은 값을 보여 줍니다: 직접, AI 확인됨, AI.
저장 및 내보내기
라이브러리에 저장하기
라벨이 달린 데이터를 데이터셋으로 보관하려면 라이브러리에 저장 또는 데이터셋으로 이동을 클릭합니다. 그러면 실행에 사용할 수 있습니다.
파일 내보내기
태그 내보내기를 클릭하고 형식을 선택합니다.
- CSV
- JSON
- Excel (
.xlsx) - Parquet
- Feather
일부 행에 라벨이 없으면 Skynet이 내보내기를 확인하도록 요청합니다.
내보내기에는 라벨 열이 추가됩니다. 열 이름은 작업 유형에 따라 다릅니다.
| 작업 유형 | 열 |
|---|---|
| 예 / 아니요 질문 | binary_label |
| 카테고리에서 선택 | selected_categories |
| 서술형 답변 | extracted_text |
label_source 열은 각 라벨의 출처를 기록합니다.
세션
각 태깅 작업은 하나의 세션입니다. 세션은 진행 중, 검토 중, 자동 태깅 중, 완료 중 하나의 상태를 가집니다. 새 설정으로 다시 시작하려면 새 세션 시작을 클릭합니다.
세션의 공유 대화상자에서 세션을 다른 사람과 공유할 수 있습니다. 공유 규칙은 공유 및 게시를 참고하세요.
다음 단계
- 태깅하기 전에 데이터셋을 준비합니다.
- 라벨이 달린 데이터로 실행을 제출합니다.
- 에이전트 패널에 태깅 세션에 대해 물어보세요.