CSV 필드 안의 정확한 텍스트를 표시하고 공유 속성으로 전체 레코드를 분류합니다. 모든 레이블을 원본 필드와 레코드 맥락에 연결합니다.
같은 레코드의 여러 필드에 있는 레이블링된 엔터티와 헤더 표시를 연결합니다. 관계 유형으로 연관성을 표현하고 원본 근거와 함께 검토합니다.
고객 지원 예시에 의도, 엔터티, 관계, 품질 레이블을 추가하는 과정입니다. Unitlab에서 CSV 고객 지원 레코드를 후속 라우팅, 분류, 문제 이해 모델의 학습 데이터로 준비할 수 있습니다.
표 형식의 행 모드에서 CSV 내보내기 파일을 사용합니다. 각 행은 티켓 식별자, 제목, 메시지, 제품, 응답 등의 원래 열 이름과 값을 유지하는 별도 어노테이션 항목이 됩니다.
네. 레코드 속성은 티켓 전체를 설명하고, 엔터티 레이블은 필드 안의 정확한 텍스트를 표시합니다. 의도와 우선순위를 고객, 주문, 제품, 문제 구간과 함께 유지할 수 있습니다.
네. 모든 텍스트 열에서 엔터티를 레이블링할 수 있습니다. 레이블은 열 식별 정보와 문자 오프셋을 유지하므로 서로 다른 필드의 근거를 명확하게 구분할 수 있습니다.
네. 공유 관계 정의를 사용해 같은 고객 지원 레코드의 여러 필드에 있는 엔터티를 연결할 수 있습니다. 예를 들어 제품 엔터티를 고객 메시지에 설명된 문제와 연결합니다.
검토자는 원본 레코드, 레이블, 속성을 살펴보고 맥락에 맞는 댓글을 추가한 뒤 작업을 승인하거나 거부합니다. 설정된 재작업 경로는 거부된 예시를 수정 단계로 돌려보낸 후 다시 검토하도록 합니다.
공유 온톨로지가 엔터티 클래스, 레코드 속성, 구조화된 선택 항목, 관계 유형을 정의합니다. 작업 지침과 검토를 통해 고객 지원 데이터셋 전체에 동일한 정의를 적용합니다.
JSONL 내보내기에는 각 레코드의 원본 값, 열 스키마, 엔터티 구간, 관계, 지원되는 레코드 속성이 포함됩니다. 후속 학습과 평가에 필요한 근거가 보존됩니다.
이 워크플로는 레이블링된 학습 데이터를 준비하고 검토합니다. 후속 고객 지원 모델은 이 예시를 티켓 라우팅, 문제 분류, 해결 지원 등의 작업에 활용합니다.
