データセットのラベリングAI が付与した学習データを、完全な監査証跡付きでレビュー・承認します。Markdown をコピー開くBusabase をデータセットラベリングの human-in-the-loop 層として使います。エージェントがラベルを変更リクエストとして提案し、レビュアーが承認・修正、採用された各行は差分可能な来歴を持ちます。 ベース 受信トレイ レコード レビュー 関連: Use Cases コンテンツファクトリー人を介在させたマルチエージェントのコンテンツパイプラインを運用します。コンプライアンスレビュー機微なコンテンツに N-of-M 承認と拒否ポリシーを適用します。
