Coverage
중·고등 · 수능 · 자격증
4 subject groups
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01 · ENGINE
QGen Engine
QGen 엔진
One engine, any model, any subject.
Subject-agnostic. Model-agnostic. Korean-first. The pipeline that produces every Curea question, explanation, and variant — Stamp 1 · Stamp 2 · teacher-approved before student delivery.
Throughput
12K / day
peak inventory rate
Models
4 active
swap < 24h
Vendor lock-in
0%
all stages routable
§ 01
컨텍스트
CONTEXT
§ 02
초안
DRAFT
§ 03
형식 검증
TIER-1 VALIDATE
§ 04
판정
TIER-2 JUDGE
§ 05
난이도 채점
DIFFICULTY
§ 06
재시도
REVISE
§ 07
저장
PERSIST
§ HARD GATE세 도장 중 하나라도 실패 → Retry 또는 Archive. 도장이 덜 찍힌 채로 다음 단계로 넘어가는 경로는 없습니다.
§ Plain · 쉬운 버전
For teachers, parents, students, journalists
AI에게 자기가 만든 문제를 검수하라고 시키면, 자기 실수를 스스로 눈감아줍니다.— Curea Engineering
AI 하나에게 시험 문제를 통째로 맡기면, 그 AI가 잘 모르는 부분에서 조용히 틀립니다. 더 큰 문제는 — 그 AI에게 자기가 만든 문제를 검수하라고 시키면, 자기 실수를 스스로 눈감아줍니다.
Curea는 그래서 단계마다 다른 AI를 씁니다. 문제를 처음 만드는 AI와 그 문제를 의심하는 AI를 분리하고, 가능하면 서로 다른 벤더나 모델 계열을 배치합니다. 생성 라인의 모델군과 검증 라인의 모델군이 의도적으로 분리되어, 두 라인이 같은 판단 편향을 공유하지 않도록 설계합니다.
§ Technical · 기술 버전
For engineers, investors, technical reviewers
§ 01CROSS-VENDOR QC교차 벤더 검증
단일 모델이 생성과 검증을 겸하면 self-bias가 발생합니다. Curea는 생성 단계와 판정 단계를 분리하고, 판정 특성이 다른 모델 패밀리를 의도적으로 섞어 blind spot을 줄입니다.
§ 02PER-STAGE TIERED ROUTING단계별 계층 라우팅
빠르고 많이 vs. 느려도 정확. 한 모델이 이 스펙트럼 전체에서 최적일 수 없습니다. AWS Step Functions 기반 상태 기반 워크플로가 단계 전이를 제어하고, 단계마다 맞는 모델이나 프로바이더를 호출합니다.
§ 03PROVIDER PATTERN프로바이더 패턴
단일 추상화 계층 위에서 실시간 호출, Batch API, 이미지, TTS, 임베딩이 모두 동일 인터페이스로 다뤄집니다. 어떤 벤더가 어느 단계를 맡고 있는지는 운영 팀이 분기마다 재평가합니다. 모델은 고정 자산이 아니라 교체 가능한 실행 슬롯입니다.
단계별 모델 슬롯 · Pipeline Roles
생성 · 일반
주력 생성 모델 · Generator A
대규모 구조화 출력, 한국어 지시 준수, 긴 컨텍스트
생성 · long-form
장문 생성 모델 · Generator B
긴 지문 생성의 비용 효율, 대량 처리량
QC Tier 1 · 형식
1차 검증 모델 · Tier-1 Validator
전량 호출되는 1차 필터, 저지연 · 저비용
QC Tier 2 · Judge
교차 벤더 Judge · Tier-2 Judge
생성 라인과 다른 모델 계열, critique · 교육 적절성
라우팅 · fallback
Fallback 라우팅 계층 · Provider Router
벤더 장애 · rate limit 자동 우회
임베딩
임베딩 서비스 · Embedding Service
RAG · 재고 검색 · 유사 문항
Batch
다중 벤더 Batch 계층 · Multi-Vendor Batch
Inventory-First 생산 · 50% 단가 절감