2026년 오픈 소스 어노테이션 도구 선택하기
오픈 소스 데이터 어노테이션 도구를 고르는 방법, 어떤 질문이 실제로 선택지를 좁혀 주는지, 그리고 Label Studio, Prodigy, Doccano, brat, Argilla 사이에서 Potato가 어디에 자리하는지를 솔직하게 살펴봅니다.

Potato 팀의 소식, 튜토리얼, 업데이트입니다.
오픈 소스 데이터 어노테이션 도구를 고르는 방법, 어떤 질문이 실제로 선택지를 좁혀 주는지, 그리고 Label Studio, Prodigy, Doccano, brat, Argilla 사이에서 Potato가 어디에 자리하는지를 솔직하게 살펴봅니다.





Potato를 사용해 PRM 학습을 위한 단계별 보상 신호를 수집하는 단계별 가이드. 첫-오류 모드, 단계별 어노테이션, 학습 파이프라인으로의 내보내기를 다룹니다.
Ollama, Anthropic API 또는 Claude Agent SDK로 실시간 코딩 에이전트 관찰을 설정하는 튜토리얼입니다. 일시정지, 롤백, 분기, 궤적 내보내기를 포함합니다.




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맞춤 기준, 구성 가능한 평가 척도, 차원별 가중치를 갖춘 다기준 루브릭 평가를 Potato의 rubric_eval로 설정하여 AI 에이전트를 체계적으로 평가합니다.
Potato 2.4.0은 웹 에이전트 트레이스 검토, 실시간 라이브 에이전트 평가, LLM 채팅 사이드바, HuggingFace Hub 내보내기, 웹훅, SSO/OAuth, 그리고 다섯 가지 능동 학습 전략을 제공합니다.



Potato 2.2.0은 9개의 새로운 어노테이션 스키마, 플러그형 내보내기 시스템, MACE 역량 추정, 검증된 55개 설문 도구, 원격 데이터 소스를 추가합니다.
Potato 2.1.0은 인스턴스 표시 시스템, 이미지 및 비디오 어노테이션을 위한 비주얼 AI 지원, 스팬 연결, 다중 필드 스팬, 레이아웃 커스터마이징을 제공합니다.




Potato에서 의료 영상을 어노테이션하는 모범 사례, DICOM 표시, 영상의학 판독문 라벨링, 이상반응 추출, IRB 준수 자체 호스팅 배포를 다룹니다.
Potato에서 이미지 세그멘테이션 작업용 폴리곤 그리기 도구를 설정하고, 복잡한 형태와 겹치는 영역, 다중 클래스 폴리곤, COCO 형식 내보내기에 대한 팁을 알아봅니다.




Potato 2.0은 OpenAI 및 Claude를 활용한 AI 기반 사전 어노테이션, 오디오 및 비디오 멀티미디어 지원, 능동 학습, 바운딩 박스 어노테이션, 그리고 새롭게 디자인된 UI를 제공합니다.
Potato에서 AI 기반 키워드 강조를 구성하여 중요한 용어로 어노테이터의 주의를 이끌어 보세요. OpenAI, Claude, 사용자 정의 키워드 목록 구성을 다룹니다.




오디오 재생, 파형 시각화, Likert 평가 척도, 녹음별 자유 텍스트 피드백 필드를 갖춘 발음 품질 어노테이션 작업을 Potato로 구축합니다.
대화형 오디오 파형, 타임스탬프 마커, 화자 레이블 지정, 주석자 간 일치도 측정 기능을 갖춘 화자 식별 작업을 Potato에서 구축합니다.




Potato에 관한 논문이 EMNLP 2022에 채택되었습니다. 이 도구의 배경이 된 연구와 연구에서 인용하는 방법을 알아보십시오.
어노테이션 프로젝트에서 어노테이션 품질을 보장하기 위한 모범 사례로, Potato와 함께 그리고 그 너머에서 구현할 수 있는 실용적인 전략을 포함합니다.



