AI 프로젝트 하는데 Document Parse를 안 쓴다고?! 정확하고 효율적인 데이터 전처리 및 자산화를 위한 필수 솔루션!

최근 전 세계 정보기술(IT) 산업계는 중국 생성형 인공지능의 등장으로 큰 변화를맞이하고 있으며, 다양한 산업군에서 생성형 AI를 활용한 혁신을 가속화하려는 움직임이 더욱 활발해지고 있습니다.

한국IDC의 ‘한국 생성형 AI 업무 적용 사례 연구’ 보고서에 따르면, 국내 기업의 72%가 이미 생성형 AI를 활용하고 있으며, 78%는 이를 통해 직원 생산성이 향상되었다고 응답했습니다. 이에 따라 기업들의 AI 도입이 더욱 가속화될 것이라는 전망이 나오고 있습니다.

AI 도입만으로 해결되지 않는 문제

생성형AI가 기업의 업무 효율을 높이는 것은 분명하지만, AI가 문서를 효과적으로 이해하고 활용하려면 비정형 문서의 전처리 및 자산화 과정(DP, Data Processing)이 필수적이며, 이는 생성형 AI의 성능을 극대화하고 할루시네이션을 최소화하는 핵심 요인입니다.

비즈니스 문서는 단순한 텍스트의 집합이 아니라 레이아웃과 맥락 속에서 의미를 가지므로, AI가 이를 정확히해석하고 각 요소를 식별하려면 사전 처리 과정이 반드시 필요합니다.

단순한 데이터 변환을 넘어, 문서의 구조를 분석하고 핵심 정보를 왜곡 없이추출하는 기술이 뒷받침될 때 AI는 필요한 정보를 정확하게 도출할 수 있습니다.

전통적인 OCR을 활용한 데이터 전처리의 한계, 문서의 맥락까지 정확히 읽어낼 수 있을까?

많은 기업이문서에서 필요한 정보를 추출하고 활용하기 위해 OCR(광학 문자 인식) 기술을 활용하고 있습니다. 그러나 기존 OCR 방식은 문장을 개별적으로인식할 뿐, 문서의 전체적인 구조와 맥락을 반영하지 못하는 한계가 있습니다.

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문서에서 텍스트및 구조 정보를 정확히 추출하는 것은 문서의 내용을 왜곡하지 않고, 정확한 정보로 활용하기 위해 중요한 요소로 작용 합니다.

예를 들어,위의 그림에서 "수영장은 언제 가나요?" 라는 질문을했을 때, 기존 OCR 방식은 단순한 텍스트 추출만 제공하기 때문에 AI가 각 문장의 관계를 고려하지 못하고 부정확한 답변을 도출할 가능성이 큽니다.

업스테이지의 Document Parse는 단순한 OCR을 넘어 문서의 구조를분석하고, 문장 간의 관계를 이해하여 더욱 정확한 정보를 제공합니다.

즉, 단순한 텍스트 추출이 아니라 AI가 문서의 맥락을 제대로 활용할수 있도록 정리해 주는 역할을 합니다.

Document Parse, 이렇게 활용하세요!

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업스테이지의Document Parse는 AI가 문서를 더욱 정확하고 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하며, 비즈니스 환경에서 필요한 데이터를 정리, 추출, 변환하는 End-to-End AI 파이프라인을 제공합니다. 

1️. 생성형 AI 프로젝트 – ETL for GenAI (Extract, Transform, Load)

생성형AI 프로젝트(예: Chat GPT, RAG) 진행 시, AI가 학습할 문서를 정리하는 과정에서 필요합니다.

✔️ 문서에서텍스트를 구조화하여 AI가 학습할 수 있도록 정리

✔️ 문장을의미 단위(Semantic Chunking)로 분리하여 AI의 이해도 향상

2️. 문서에서 핵심 정보 추출 – KIE (Key InformationExtraction)

계약서, 인보이스(영수증),보고서 등에서 핵심 정보만 자동 추출하고 싶을 때 활용됩니다.

✔️ 계약서,인보이스, 보고서 등의 중요한 정보를 자동으로 추출하고 데이터베이스화하여 검색과 분석 최적화

3️. AI 학습을위한 데이터 전처리 – Data Preprocessing

AI를 활용한데이터 분석, 추천 시스템, 수요 예측 등 머신러닝 프로젝트를 진행할 때 필수적입니다.

✔️ AI학습을 위한 데이터를 자동으로 정리

✔️ 예측모델을 만들 수 있도록 필요한 데이터를 추출 및 변환

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AI가 문서를 이해하는 방식이 곧 기업의 경쟁력입니다!

DocumentParse와 함께 AI의 가능성을 한 차원 더 높여보세요.

마무리 전에 핵심만 콕! Document Parse 핵심 기능

☑️ 인식 난이도가높은 테이블 구조화

☑️ 복잡한보고서에 포함된 차트 정보화

☑️ LLM이부정확한 답변을 하지 않도록 다단 문서 최적화

업스테이지Document Parse로 AI는 더 정확하게, 데이터는 더 가치 있게!