A Korean chain-of-thought dataset built from the verbal reasoning of practicing domain experts. Rather than asking a model to imagine expert thinking, this dataset captures how specialists actually work through a problem — what they check first, which constraints they rule out, and why they reject the obvious answer — and structures that process into explicit reasoning steps. Coverage spans nine domains including medical, legal and public policy, finance, IT, marketing, and humanities and social science.
| sft_id | category | question | reasoning | answer |
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| 016_q14_sft | factoid_substantive | RAG(Retrieval-Augmented Generation)란 무엇이며, 왜 도입되었는가? | <think> RAG는 Retrieval(검색), Augmentation(보강), Generation(생성)의 3단계 구조다. (…) LLM 단독 사용 시 환각 문제, 최신 지식 반영 어려움, 높은 재학습 비용, 근거 추적 곤란 등의 한계가 있었다. RAG는 모델이 모... | RAG는 Retrieval(지식 검색)·Augmentation(맥락 보강)·Generation(LLM을 통한 답변 생성)의 결합이다. LLM 단독 사용 시 발생하는 환각, 최신 지식 업데이트의 어려움, 재학습 비용, 생성 답변의 근거 추적 어려움 등의 한계를 보완하기 ... |
| 016_q01_sft | reasoning_worthy | 미디어·엔터테인먼트 산업에서 AI가 가져오는 핵심 변화를 '상상력의 산업화(Industrialization of Imagination)' 관점에서 설명하라. | 먼저 '상상력의 산업화'가 무엇인지 명확히 해야 한다. 이는 단순한 기술적 효율화가 아니라, 기술·데이터·스토리텔링이 융합되어 문화 생산과 유통 구조 전체를 재편하는 것을 의미한다. (…) 역사적 맥락에서 보면, 프린트는 이야기를 텍스트로 대량 복제했고, 영화는 시각적... | 프린트·영화·TV·스트리밍으로 이어진 각 미디어 시대는 상상력을 경험으로 확장해온 역사였다. AI 시대에는 기술·데이터·스토리텔링이 융합되어 문화가 만들어지고 유통되고 경험으로 이어지는 방식 자체를 다시 쓰고 있다. (…) 이를 '상상력의 산업화'라 부를 수 있으며, ... |
sft_id, qa_source, language, main_domain, sub_domain, category, question, reasoning, answerExpert reasoning is captured from domain specialists working through authentic problems in their own field, then transcribed and segmented into discrete reasoning steps. Each contributor's qualification — degree, license, or years of practice — is recorded so that domain authority is traceable at the record level. Problems where the expert reached the answer by recall rather than reasoning are excluded, since they yield no usable chain.
A second specialist in the same domain reviews every chain for factual correctness, for reasoning steps that were skipped because they were obvious to the original expert, and for domain terminology used inconsistently. Reviewers restore any implicit step so the chain is followable by a non-specialist reader. Records are finalized only after both the originating expert and the reviewing specialist agree on the completed chain.