플러스프로젝트 배경
고객이 가진 데이터(주문내역·문의·목록)는 형식이 제각각·비정형이라 분류·집계에 사람 손이 많이 듭니다. 규칙·ML·LLM 3단계로 자동 구조화하되, 비용은 승인 없이 나가지 않게 설계한 도구를 만드는 것이 목표.
프로젝트 성과
규칙→학습 ML→LLM 3티어 백엔드
되는 건 무료로, 안 되는 것만 유료 LLM
유료 LLM은 다중 게이트(승인·상한·자격) 전부 통과해야 호출 — 실수 지출 경로 0(검증됨)
유료 LLM은 다중 게이트(승인·상한·자격) 전부 통과해야 호출 — 실수 지출 경로 0(검증됨)
학습 분류기(TF-IDF+XGBoost) 홀드아웃 검증
라벨 충분 시 정확도 상승(★합성데이터로 검증)
처리 결과 재현 가능 (같은 입력=같은 결과)
무매칭까지 정직하게 리포트
※ 데모·합성 데이터로 검증한 도구 — 고객 데이터에 적용
※ 데모·합성 데이터로 검증한 도구 — 고객 데이터에 적용
핵심 기능
규칙 기반 분류
정규식 규칙으로 카테고리를 무료·즉시 분류하고 매칭 근거까지 남깁니다.
진행 단계
기획 ·원형
2026.08.
특정 도메인(설비 이력) 데이터를 LLM으로 분류하는 원형 도구 제작
프로젝트 상세
고객이 가진 주문내역·문의·목록 같은 데이터는 형식이 제각각이라 분류·집계에 사람 손이 많이 듭니다. 이 도구는 규칙(무료·결정적) → 학습 ML(고객 라벨로 학습, 예측은 무료·로컬) → LLM(유료) 3단계 백엔드로 데이터를 자동 분류하고, 금액·날짜를 표준화한 뒤 카테고리별로 집계해 바로 쓰는 서식 엑셀로 만들어 냅니다. [주요 특징] · 3티어 구조 — 규칙으로 되는 것은 무료로, 안 되는 비정
