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AI 학습데이터 자동화 플랫폼 PangeA+

데이터가 준비되어야
AI가 시작됩니다.

수집부터 학습까지, AI 데이터 파이프라인 전 과정을 자동화합니다.
하나의 데이터 자산으로 무한한 AI 서비스를 만드세요.

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One

하나의 플랫폼에서
데이터 수집부터 모델 학습까지 전 과정을 통합 관리

1위

AI 학습데이터 구축 자동화 플랫폼

국내 최초 데이터 수집부터 모델 학습까지
엔드투엔드 파이프라인 제공

Policy-Driven

정책 기반 데이터 품질 관리로
일관된 학습데이터 확보

Auto

ML·LLM 기반
데이터 생성·정제·변환 자동화

Dataset Model Service
PROBLEM

AI 학습데이터, 아직도 수작업에 의존하고 계신가요?

데이터 수집부터 정제, 가공, 학습까지 — 파편화된 워크플로우와 반복되는 수작업이
AI 프로젝트의 속도와 품질을 저하시킵니다.

높은 비용과 긴 소요 시간

수작업 기반 데이터 구축은 대규모 인력과 시간이 필요합니다. 프로젝트 규모가 커질수록 비용은 기하급수적으로 증가하고, 납기는 지연됩니다.

일관되지 않는 데이터 품질

작업자마다 다른 기준으로 데이터를 처리하면 품질 편차가 발생합니다. 비일관적인 학습데이터는 모델 성능 저하의 직접적인 원인이 됩니다.

파편화된 데이터 파이프라인

수집, 정제, 가공, 학습이 각기 다른 도구와 환경에서 진행됩니다. 단계 간 데이터 손실과 버전 불일치로 재작업이 반복됩니다.

WHY PANGEA+

좋은 AI는
좋은 데이터에서 시작됩니다

데이터 수집·처리 자동화
DB, 파일, API 등 다양한 소스의 원시 데이터를 자동으로 수집하고 통합 관리합니다.
데이터 정제·품질 관리
중복 제거, 노이즈 필터링, 포맷 표준화를 자동으로 처리하고 품질을 보장합니다.
AI 학습 데이터 생성
QA 생성, 요약, 분류 등 학습 데이터를 AI 기반으로 자동 생성합니다.
데이터셋 가공·변환
생성된 데이터를 조합하고 학습용 포맷으로 변환하여 데이터셋을 구성합니다.
모델 학습·파인튜닝
정제된 데이터로 바로 파인튜닝할 수 있는 학습 파이프라인을 제공합니다.
모델 평가·비교
학습된 모델의 성능을 다각도로 평가하고 벤치마크 결과를 비교합니다.
FEATURES

어떤 기능이 있나요?

Collection Studio

DB, 파일, API 등 다양한 소스에서 원시 데이터를 자동 수집하고 버전별로 관리합니다.

Data Studio

QA 생성, 요약, 분류 등 학습 데이터를 AI 기반으로 자동 생성하고 편집합니다.

Dataset Forge

원천 데이터를 조합하고 포맷을 변환하여 학습용 데이터셋(ML/LLM)으로 가공합니다.

Prompt Engineering

질문·답변 강화 프롬프트 등 AI 응답 품질을 높이기 위한 프롬프트 엔지니어링 도구를 제공합니다.

Training Pipeline

데이터셋과 베이스 모델을 선택하면 파인튜닝 학습을 자동으로 진행합니다.

Model Evaluation

학습된 모델의 성능을 다각도로 평가하고 벤치마크 결과를 비교합니다.

Data Lineage

원천 시스템부터 데이터셋·모델까지 자산 간 의존 관계와 변경 영향 범위를 시각적으로 추적합니다.

DCAT 표준 관리

DCAT·dct 등 정부 표준 메타데이터를 vocabulary 단위로 통합 관리하고 자체 확장합니다.

Configuration

모델 레지스트리, 메타데이터, 서버 환경 등 인프라 설정을 통합 관리합니다.

Q&A

이런 고민이 있으신가요?
PangeA+가 답을 드립니다

현장의 고민에 PangeA+의 기술력으로 답합니다.

완전 자동 계보 추적 조직 전체의 AI 데이터 흐름을 실시간으로 시각화합니다. 원본 문서부터 최종 모델까지 그래프로 완전 추적됩니다.
Single Platform, Multi Domain DB 키 하나로 도메인을 추가 및 이동합니다. 인프라 복제 없이 하나의 플랫폼에서 다양한 사업부를 지원합니다.
ML + LLM 통합 한 개의 벤더, 한 개의 거버넌스, 한 개의 리니지 그래프. 도메인이 늘어도 비용은 선형 증가하지 않습니다.
규제 대응 준비 완료 "이 문서를 삭제하면 어떤 학습 데이터가 영향 받나?"에 즉시 답합니다. 단일 거버넌스로 통합 관리합니다.
파라미터 격리 GUI에서 단순 전환으로 완전 격리된 워크스페이스를 제공합니다.
서비스 그룹 아키텍처 API / Materialize / Graphdb / Message / Lake 등을 노드별로 독립 배포할 수 있습니다.
자동 부트스트랩 신규 컴포넌트가 추가되면 자동 설정 등록됩니다. 수작업 연결이 필요없습니다.
통합 API 체계 ML 데이터셋과 LLM 데이터셋이 동일한 라우터 패턴과 동일한 정책 모델을 사용합니다.
피처 / 라벨 독립적 버저닝 정책 변경이 데이터셋 버전과 분리됩니다.
Impact Analysis API Lineage Impact 하나로 영향 데이터셋 전체 목록을 추적합니다.
일관된 결측치 정책 결측치가 없어도 정책이 있으면 결과가 저장됩니다. 재현성을 보장합니다.
카테고리컬 인코딩 추적 통계 결과에 인코딩 방식이 꼬리표로 남습니다. 도메인 전환 시에도 맥락이 유지됩니다.
데이터셋 재처리 파이프라인 단계별 재처리를 보장합니다. 실패 지점부터 이어서 처리합니다.
Project ↔ Document 그래프 프로젝트와 문서의 관계가 자동으로 기록 및 추적됩니다.
LLM 정책 버저닝 LLM 노드 버전관리로 정책 변경 영향 데이터셋을 즉시 추적합니다.
Impact on Raw Document 문제되는 문서 하나로 영향 받는 LLM 데이터셋 전체 목록을 한 번에 조회합니다.
LLM Dataset Forge 문서 → 청크 → 엔트리 → 데이터셋 생성을 큐 기반으로 자동화합니다.
작업자용 큐레이션 UI 증강 작업자가 원본 행을 보고 변형 샘플을 입력할 수 있는 검수/승인 큐를 제공합니다.
End-to-End Lineage 원본 문서부터 최종 Artifact까지 그래프로 완전 추적됩니다.
5종 Impact Analysis Raw Document / Struct Document / Feature Version / Label Version / LLM Version — 5종 영향 분석을 제공합니다.
감사 증적 자동화 PangeA+ 계보 그래프가 곧 감사 증적입니다. 별도 문서화가 불필요합니다.
도메인별 격리 강제 DB 파라미터 기반 논리 격리로 도메인 간 데이터 혼입을 원천 차단합니다.
서비스 그룹 기반 배포 플랫폼 한 곳에서 OS/서비스별 패키지를 선언적으로 관리합니다.
자동 부트스트랩 컴포넌트가 자기 설정을 스스로 등록합니다. 사람이 연결하지 않습니다.
Single Codebase, Multi Node 단일 노드부터 클러스터까지 동일한 코드, 동일한 설정 구조를 제공합니다.
내장 리포트 도구 플랫폼에서 설정·상태를 즉시 점검합니다.
DATA LIFECYCLE

좋은 AI 서비스 뒤에는
좋은 데이터 플랫폼이 있습니다

PangeA+가 데이터를 수집·정제·검증하여 학습 데이터셋을 만들고,
AI 서비스가 이를 활용하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공합니다.

데이터를 준비합니다

AI 학습데이터 플랫폼

  • 정책 기반 자동 변환 — 코드 없이 정제·라벨링·토큰화
  • Two-Pass 처리로 재현 가능한 데이터셋 생성
  • DCAT 메타데이터·계보 자동 부착
  • ML·LLM 통합 단일 파이프라인
검증된 학습 데이터셋 공급
내보내기
검증된 학습 데이터셋 전달
지속적 순환
현장 피드백 / 로그를
재학습 데이터로 환류
받기
데이터를 활용합니다

AI 서비스

  • API·UI를 통한 추론 응답 제공
  • RAG 기반 검색 증강 생성
  • 사용자 피드백·로그를 다시 플랫폼으로 환류
  • 모델 배포·운영 모니터링
모델 배포·서비스 운영

플랫폼이 데이터를 준비하고, 서비스가 활용하고, 피드백이 다시 돌아옵니다.
이 순환이 반복될수록 AI는 더 정교해집니다.

지금 시작하세요!

AI에게
학습할 수 있는 데이터를 주세요.

데이터 구축부터 모델 학습까지, 올인원 플랫폼 판게아.
토큰라이즈부터 벡터화까지 복잡한 전처리 공정을 자동화로 완성합니다.
준비된 데이터가 당신의 AI를 한 차원 높은 지능으로 진화시킵니다.

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