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# 데이터셋 만들기

> 구축 네 방법 — 트레이스에서, 클러스터에서, 파일에서, 처음부터.

## 프로덕션 트레이스에서

가장 흔한 소스. Traces 에서 원하는 실행으로 필터 ([검색·필터](/ko/reliable/traces/search) 참고), 그 다음 **Add to dataset**.

두 종류:

* **Trace-as-example** — 전체 트레이스가 예시가 됨. Input = 원 입력, expected output = 주어진 답변 ("있는 그대로 캡처" 표시).
* **Corrected-example** — 답변이 어떻게 됐어야 할지로 기대 출력 편집.

벌크: 수백 트레이스로 필터, **Add all to dataset** 클릭. Nora 가 (피드백으로 존재하면) 교정을 포함할지 있는 그대로 캡처할지 물음.

## 시그널 클러스터에서

모든 클러스터가 실패 패턴 대표. 클러스터 우클릭 → **Save as dataset**:

* 각 시그널의 트레이스가 예시가 됨.
* 시그널이 텍스트 교정 가지면 그것이 기대 출력.
* 아니면 "needs review" 표시 — 시뮬레이션 실행 전 주석.

이것이 종종 최적 패턴: 실패가 *바로* 원하는 테스트, Nora 가 이미 여러분을 위해 그룹화.

## 파일에서

CSV 나 JSONL 업로드:

**CSV**:

```csv theme={null}
input,expected_output,tags
"비밀번호 리셋 어떻게?","Settings → Security → Reset Password 로 가세요","auth,customer"
"인보이스 언제 만기?","인보이스는 매달 1일 만기","billing,customer"
```

**JSONL** (더 유연 — 구조화 입력·출력 지원):

```jsonl theme={null}
{"input":{"question":"reset password"},"expected":{"answer":"..."},"tags":["auth"]}
```

파일은 외부 QA 시스템에서 데이터셋 임포트하는 방법.

## 처음부터

**Datasets → New → Add example**. 입력 타이핑·붙여넣기, 기대 출력 타이핑, 태그. 테스트 부트스트랩용 소량 손 제작 예시에 가장 빠름.

## 멀티턴 예시

일부 Flow 는 대화형. 멀티턴 예시 지원:

* 각 예시가 **대화** (턴 목록).
* 각 턴이 기대 입력·기대 출력 가짐.
* 시뮬레이션이 대화 재생하고 각 턴 채점.

임포트 포맷:

```jsonl theme={null}
{"conversation":[
  {"role":"user","content":"..."},
  {"role":"assistant","content":"expected answer"},
  {"role":"user","content":"follow-up"},
  {"role":"assistant","content":"expected answer 2"}
]}
```

## 태그와 그룹핑

모든 예시가 태그 가질 수 있음. 흔한 용도:

* **Feature** — 어느 제품 기능 운동.
* **Difficulty** — easy / medium / hard.
* **Source** — 예시가 온 곳 (`prod`, `synthetic`, `hand-crafted`).
* **Language** — 다국어 커버리지용.

시뮬레이션은 태그 하위집합에 대해 실행 가능 — "고객 대상 어려운 케이스만 실행".

## 예시별 메타데이터

input/expected/tags 외에 예시가 담을 수 있는 것:

* **Scope** — 테넌트별/사용자별 동작 테스트.
* **첨부 컨텍스트** — 세션 메모리, 이전 턴, 기능 플래그.
* **Notes** — 리뷰어용 자유 텍스트.

시뮬레이션 결과가 실제 동작 반영하도록 프로덕션 런타임에 최대한 가깝게 매치.

## 임포트 후 편집

모든 예시가 인플레이스 편집 가능. 다중 선택으로 태그·노트 벌크 편집. 개별 예시 언제든 삭제.