AI용 데이터 추출 어떻게 하고 계신가요? 문서 포맷마다 다른 문서 파서 쓰면 안되는 이유

AI용 데이터 추출 어떻게 하고 계신가요?
문서 포맷마다 다른 파싱 제품을 돌려가며 쓰고 계시진 않으신가요

 

PDF는 A 솔루션
아래한글(HWP,HWPX)은 B 제품
Word·Excel은 또 다른 프로그램

 

제각각 다른 문서 파싱 프로그램으로 추출된 데이터는
 페이지 정보, 위치 정보가 일관되게 추출되지 않습니다.
막상 추출한 데이터를 AI 서비스에 적용할 때 문제가 발생할 수 밖에 없습니다.

AI 기반 문서 검색(Q&A), 요약, 분석 LLM 서비스를 구축해 놓았을 때,
문서마다 다른 파서로 데이터를 추출했다면, 질의 응답의 근거가 되는 부분을 찾아내기가 어려워집니다.
추출 된 데이터의 좌표, 구조가 일관되지 않고 파서마다 달라질 확률이 있기 때문입니다.

실제 업무에 활용할 수 있는 AI 질의 응답 서비스는

“어떤 부분에서 이 답변이 나온 거지?”
“LLM이 이 문장을 어디서 인용했지?”

의문이 들었을 때, 바로 해당 문서에서 답변의 근거를 찾아서 보여줄 수 있는 근거 기반 AI가 되어야합니다.

LLM이 답을 생성해도
답변의 근거가 어디에 있었는지 사용자에게 정확히 보여줄 수 없고,
 답변의 진위여부를 바로바로 확인할 수 없다면
AI 서비스를 신뢰하고 업무에 적용하기 어렵겠죠.

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PyMuPDF Pro는 HWP/HWPX, MS오피스(PPT, 엑셀, 워드), PDF, 이미지 문서를
하나의 파이프라인에서 직접 처리하여
AI가 활용하기 좋은 포맷인 Markdown + 위치정보(JSON)로 변환합니다.
문서의 레이아웃과 문서 속 다양한 요소를 이해해 빠르고 정확하게 데이터를 추출합니다.

실제 PyMuPDF Pro Layout을 사용해 복잡한 문서의 구조를 분석한 경우

 

이렇게 통일된 형태의 데이터를 활용하면 문서 구조와 위치 값을 모두 일관되게 보존해
AI 서비스의 답변 근거를 원본 문서에 정확히 하이라이트할 수 있습니다.
서비스 이용자들도 직접 눈으로 확인할 수 있으니 신뢰하고 서비스를 이용할 수 있습니다.

 

결국 정확한 데이터를 추출하는 것이 AI 및 LLM 서비스의 가장 중요한 작업이자 핵심이라고 할 수 있겠죠!

이제, AI 도입용 데이터 추출을 하나의 파이프라인으로 통합하세요.
PyMuPDF Pro로 신뢰할 수 있는 AI 서비스로 업그레이드할 수 있습니다😊

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