Truthound Depot
AI 학습데이터 품질·버전 거버넌스 — Sniff before you merge.
AVAILABLE NOW
온라인에서 체험하고, 실제 운영은 고객 환경에서 시작하세요.
샘플 공개 Depot을 둘러보거나 무료 데모 workspace에서 비민감 테스트 데이터로 workflow를 확인하세요. 유료 공급은 공개 Checkout이 아니라 고객망 설치형 Pilot·계약으로 진행합니다.
데이터셋 검증과 버전관리
PII, validation rule, 스키마 drift, 이상값, 변경 영향을 검수하고 팀이 승인할 수 있는 데이터셋 버전 기록을 남깁니다.
AI 학습 이미지 workflow
이미지 묶음, annotation, 품질 신호, 생성 workflow 메타데이터를 검토하되 비공개 원본 이미지를 제품 밖으로 노출하지 않습니다.
ERD 설계와 DB 구현 감사
표준단어·표준용어·도메인 기준으로 ERD 설계를 감사하고, 승인된 ERD대로 실제 DB가 구현됐는지 검증합니다.
데이터셋, 이미지, ERD/DB 검증을 하나의 Evidence 흐름으로
Truthound Depot은 원본 데이터, DB 자격증명, 비공개 이미지를 제품 밖으로 내보내는 대신 검토자가 필요한 사실과 근거를 남깁니다.
Dataset validation
데이터셋 버전을 관리하고 PII, validation, schema, drift, anomaly를 검수해 승인 전 변경 영향을 비교합니다.
AI image review
학습 이미지 품질, annotation 일관성, 생성 workflow 메타데이터를 검토하면서 비공개 이미지 자산은 합의된 경계 안에 둡니다.
Private Agent execution
원본 가까이에서 local credential과 read-only access로 검증을 실행하고, raw private data 대신 검토 가능한 결과 계약을 반환합니다.
ERD design audit
ERD 설계가 표준단어, 표준용어, 도메인 정의, naming rule, 관계 의도에 맞는지 확인합니다.
DB implementation audit
실제 DB의 물리명, 논리명, 테이블, 컬럼, 키, 구조가 승인된 ERD와 일치하는지 검증합니다.
Evidence · Report
요약, 메타데이터, 이슈 맥락, 검토자 결정, 보고서를 남겨 반복 검수와 승인 판단을 같은 근거 위에서 진행하게 합니다.
검증을 먼저, 팀이 나중에도 확인할 Evidence를 끝까지
Truthound Depot은 원본 실행을 안전한 경계 안에 두고 데이터셋, 이미지, ERD, DB, 검토와 보고서 기록을 결과 중심으로 관리합니다.
검증에 필요한 범위만 연결하고, 원본 경계는 유지하세요.
로컬 파일, DB, 이미지 자산, ERD/DB 메타데이터는 서로 다른 저장·실행 경계를 갖지만 검토자는 하나의 결정 기록을 확인합니다.
검증을 준비할 때
- 데이터셋 버전과 source scope
- 이미지·annotation 자산
- 생성 workflow 메타데이터
- ERD 표준단어·용어 기준
- DB schema 접근 범위
결과를 확인할 때
- PII와 validation findings
- 데이터셋 버전 비교
- 이미지 품질과 annotation 검사
- ERD 설계 감사
- DB 구현 diff
결정하고 공유할 때
- 검토자 승인 기록
- Evidence와 보고서 artifact
- 메타데이터 중심 공유
- 검토된 버전 Publish
- 검증된 버전 Restore
Truthound Core와 Orchestration
Truthound Core와 Orchestration은 오픈소스로 공개되어 있습니다.
데이터 작업을 진행하기 전에 Evidence를 먼저 확인하세요.
Truthound Depot은 truthound.com에서 온라인 체험형으로 사용할 수 있습니다. 고객망 설치형은 Pilot과 계약으로 범위를 정합니다.