


POST.AI
Post AI는 2025년 상반기 핵심 사업으로 AX(IDP: Intelligent Document Processing) 분야를 집중 육성하고 있습니다. 네이버 컨소시엄과 협력하여 국회, 경기 도청, 교육 기관, 법제처, 보훈처, 천치협회 등에서 RAG 기반 데이터 전처리 및 AI 솔루션을 제공하며, 군 사고 예측 및 대응을 위한 sLLM 기반 생성형 AI 챗봇 개발도 진행 중입니다. 또한, 기후대응센터와 협력하여 Virtual & Real Human 기반 AI 에이전트를 활용한 커뮤니티 운영, 중국한인회 및 세계한인회와 협력하여 재외 한인을 대상으로 한 한국어 교육 및 마케팅 서비스를 확대하고 있습니다.
In early 2025, Post AI is prioritizing AX (IDP: Intelligent Document Processing) as a core business area. Working with the Naver Consortium, we provide RAG-based data preprocessing and AI solutions for the National Assembly, Gyeonggi Provincial Office, education institutions, the Legislative Office, the Veterans Administration, and the Cheonji Association. We are also developing an sLLM-powered generative AI chatbot for military accident prediction and response. Additionally, we are partnering with the Climate Response Center to operate Virtual & Real Human-powered AI communities, and expanding Korean language education and marketing services for overseas Koreans in collaboration with the Korean-Chinese Association and the World Korean Association.

Business Team
1
Human AI Team
•Human Clone 및 AI Persona 개발 및 유지.
•프롬프트 엔지니어링 및 모델 성능 최적화.
•사용자 요구에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션 제공.
•AI 훈련 데이터 관리.
2
Integrated Data Team
•데이터 수집 및 관리
(설문 자동 생성 및 Easy Interview).
•데이터 분석 및 인사이트 도출
(문서 요약 서비스)
•데이터 구축 및 자원 관리
(고품질 학습 데이터 구축 및 언어 자원 관리
3
Service Ops Team
•RAG 기반 챗봇 관리 및 서비스 운영.
•AI 소프트웨어 유지보수 및 기술적 지원.
•고객 교육 프로그램 및 사용 가이드 제공.
4
Marketing Team
•시장 분석 및 디지털 마케팅 캠페인 운영.
•고객 관계 관리 및 서비스 피드백 수집.
•파트너십 유지 및 협력사 관계 관리.


Business Process
Planning Phase
•· Identifying Core Business Functions
•· Reviewing Customer Data
•· Establishing R&R and Product Roadmap
•· Planning for Performance Validation
Scenario Analysis
•· Designing Conversation Flows
•· Reviewing Scenarios
•· Architecting Intent and Entity Types
•· Generating Training Data for Machine Learning
•· Structuring Service Components
•· Determining Delivery Approaches
Demonstration
•· Finalizing Scenario Selection
•· Assessing Deployment Targets and Progress
•· Executing Dialogue Engine Demonstration
•· Deploying Workflows to Dialogue Engine
•· Backing Up Deployment Details
•· Managing Deployment Versions
Validation
•· Managing Test-Sets
•· Conducting Tests
•· Synchronizing Requirements
•· Post-Development Discussions
Analysis
& Enhancement
· Analyzing Outcome Metrics
· Dialogue Logs
· Enhancing Performance and Retraining Systems
Data Annotation
•Semi-automated data annotation
Multilingual content management
(media subtitle)
Text
Image
Video
(Zoom Asia exclusive partner in Education market; in negotiations)
•Data validation
Conversational AI
•RAG based AI AI chatbot
M.A.X. (My Auto boX)
EasyTalk (CAI version of CatchAny)
•Tuned model based CAI
FashionNow
My Precious
•Pretrained model based CAI
AI Training Center
•Specialized purposes based AI transing database
Multilingual parallel Datasets
Low Resource Languages (Speech/Text)
Morphlogical error correction
•User dictionaries
NIDic 3.0
Oov (Out of voca)
Value-laden lexicon
Korean Diction
(speech type classification)
Multilingual WordNet 2.0
Knowledge map
Ontologies (domain specific)
Taxonomies (domain specific)