사내 AI 챗봇의 성패를 가르는 ‘문서 전처리’
‘그때 그 문서를… 어디서 봤더라?’ 수천에서 수만 건에 이르는 문서 속에서 검색마저도 일이 되는 시대예요. 업무 매뉴얼, 프로젝트 보고서, 업무 히스토리까지 원하는 정보를 찾기 위해서는 방대한 문서를 일일이 뒤져야 하는 경우가 많죠. 이에 문서를 편리하게 검색하는 사내 AI 챗봇을 도입하는 기업이 늘어나고 있어요.
기업 내부 데이터를 기반으로 AI가 실시간 답변을 제공하니 검색 정확도는 높아지고, 소요 시간은 훨씬 단축할 수 있어요. 하지만 챗봇이 부정확하거나, 사실과 다른 답변을 내놓으면 큰 문제가 되겠죠. 이러한 문서 기반 AI 챗봇의 품질은 문서를 구조화하는 전처리 작업이 결정하게 돼요.
1. 사내 AI 챗봇은 어떻게 구축하나요?
AI 챗봇은 일반적으로 아래 4개의 단계를 거쳐 만들어져요.
검색 데이터 준비: 파싱을 통한 문서 전처리 🗂️
🔹 파싱(Parsing)이란?
: 사내 문서 데이터를 읽고 이해해 필요한 정보를 추출해 AI 친화적으로 구조화
🔹 작동 방식
①추출: HWP, PDF 등 문서에서 제목, 본문, 이미지, 캡션, 표 등의 속성을 식별 후 추출
②전환: 구조화된 AI 친화적 포맷(JSON, MD, XML 등)으로 변환 후 DB에 저장
2. 검색·매칭🔎 : 질문과 관련된 문서 조각을 찾아 검색
3. AI 응답 생성💬 : 검색된 정보를 바탕으로 LLM이 답변
이 중 가장 첫 단계의 문서 전처리 작업이 부실하면 AI는 관련 정보를 찾지 못하거나, 부정확한 답을 내놓게 돼요.
2. 문서 기반 AI 챗봇의 답변 정확도를 높이는 방법은 무엇인가요?
사내 데이터는 HWP(한글), PDF, PPT, 엑셀 등 다양한 형태로 존재해요. 이런 데이터를 AI가 제대로 인식하지 못한다면, 검색은 제대로 이루어지지 않고 답변은 신뢰성을 잃게 되겠죠. 따라서 AI가 정확하게 문서를 이해하기 위해서는 좋은 파싱 솔루션을 선택하는 게 중요해요.
✅ 파싱 솔루션 선택 시 고려해야 하는 체크리스트 ✅
다양한 문서 포맷을 지원하는가?
: HWP, PDF, XLSX, PPTX 등 다양한 문서를 일관된 방식으로 처리
한국어 추출 정확도는 우수한가?
: 한국어 파싱 정확도 및 한글 전용 HWP 포맷 지원
복잡한 구조도 정확하게 인식하는가?
: 텍스트뿐 아니라 표·차트·캡션·각주까지 누락 없이 반영
원하는 결과물 추출 형태를 지원하는가?
: JSON, MD, XML 등 구조화 데이터 출력
3. 문서 전처리 퀄리티에 따른 AI 챗봇 응답 비교
1) 부정확한 문서 파싱 예시
: 표 안의 표, 다단 같은 이중 구조는 데이터가 잘못 추출되기 쉬워요. 각 행과 열의 구조와 내용을 빠짐없이 정확하게 추출하는지 꼭 검증해야 해요.
복잡한 문서의 레이아웃을 고려하지 않고 파싱이 진행될 경우, 제대로 된 데이터를 추출하기 어려워요. 좌측에서 진행된 파싱은 표의 행과 열을 제대로 뽑아내지 못하는 걸 볼 수 있죠. 잘못된 데이터는 곧 답변의 오류로 이어질 거예요.
2) 올바른 문서 파싱 예시
하지만 제대로 된 파싱이라면 어떨까요? 복잡한 표도 완벽하게 이해하여 데이터를 구조화할 수 있어요. 데이터의 구조와 위계를 보존하여 정확하게 추출하는 것, 문서 전처리의 가장 중요한 원칙이에요.
4. 문서 전처리가 잘 이루어지면 어떤 점이 좋나요?
정확한 지식 전달: 최신 문서/데이터를 정확하게 반영한 응답으로 직원 혼란 최소화
AI 시스템 구축 기간 단축: AI가 바로 활용할 수 있는 구조화된 데이터를 제공하여 데이터 정제에 드는 시간 절약
업무 효율 향상: 부서별 인사이트, 레거시를 AI가 즉시 답변하고 요악하고 제안
리스크 관리: 법무·재무 관련 수치나 조항이 빠짐없이 추출되어 오류 없는 답변
사내 AI 챗봇은 생산성 혁신과 기업 데이터 활용의 핵심 인프라로 자리 잡고 있어요. 하지만 챗봇의 퀄리티는 검색된 데이터의 품질이 결정짓게 돼요. 아무리 뛰어난 LLM을 사용하더라도 데이터 전처리가 미흡하다면 올바른 답변을 내놓을 수 없어요. 따라서 사내 AI 챗봇 구축을 고려하는 기업이라면 정확한 문서 전처리를 위한 전략을 반드시 고려해야 해요.