제작 방식
이 사이트의 콘텐츠는 LG AI연구원이 EXAONE API로 제공하는 두 모델로 만들었습니다.
| 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.
알아 두기
- 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.