Custom Build
Run your own learning brand on Curea.
KB 라스쿨 AI · 새빛인강이 운영 중인 그 패턴. 학생/시민 화면은 파트너 자체 브랜드, 그 아래의 생성 · 검증 · 운영 시스템은 Curea 가 구축합니다. 4 ~ 12 주 안에 production 진입.
금융 · 공공 · 학원 · 출판 · 대학 · 기업. 자체 브랜드로 학습 콘텐츠를 운영하고 싶지만, AI 운영 시스템을 처음부터 설계하고 구축하기는 부담스러운 기관.
이미 자체 LMS · 출제 도구가 있어도 좋습니다. Curea 는 그 아래 (콘텐츠 검증 · 변형 생성 · 약점 분석) 레이어로 들어갑니다.
White-label engine
QGen API + 검증 파이프라인을 파트너 자체 브랜드로 노출. 학생 화면에는 Curea 가 보이지 않습니다. UX 는 파트너 측 자체 디자인.
Curriculum mapping
파트너 측 교육과정 그래프를 Curea 의 4,800 노드 분류 체계와 매핑. 학생 약점 그래프가 파트너 측 단원 체계로 표시됩니다.
Three-stamp QC
Stamp 1 (1차 검증 모델) · Stamp 2 (교차 벤더 Judge) · Stamp 3 (파트너 측 강사/교수). 검증 기준은 파트너 측이 정의합니다.
Observability dashboard
Layer 1 (orchestration) + Layer 2 (LLM 호출) 데이터를 파트너 측이 직접 export 가능한 SQL 쿼리로 노출. 외부 SaaS 의존 없음.
SLA · 운영 지원
대형 파트너 운영에서 검증한 트래픽 안정성. 모델 swap 24시간 내, 벤더 장애 자동 fallback. 운영 슬랙 채널 직통 연결.
Week 1–2 · Discovery. 교육과정 매핑, 검증 기준, UX 노출 계약 설계. 파트너 측 콘텐츠 보안 요구사항 검토.
Week 3–6 · Integration. Curriculum mapping 완료, API 키 발급, white-label UX 토큰 합의, 파일럿 콘텐츠 배치 생성.
Week 7–10 · QC ramp-up. Stamp 3 워크플로 운영진 교육, ground-truth 1,218 문항 기준 정확도 측정, 운영 슬랙 채널 연결.
Week 11–12 · Production. 파일럿 학생/시민 그룹에 공개. 운영 데이터 모니터링, SLA 점검, 본격 확장 일정 합의.
QGen API엔진 API
License the engine. Run your own brand.
Open →QGen EngineQGen 엔진
One engine, any model, any subject.
Open →Validation Layer검증층
Three stamps. Or it isn’t learning content.
Open →Evaluation Harness평가 · 관측층
Every question replays. Every model call audits.
Open →