대량의 문서를 데이터화하는 <Polaris AI DataInsight>
문서를 데이터화하는 도큐먼트 파서(=도큐먼트 AI), 왜 필요할까?
초대형 언어 모델(LLM)의 성능이 비약적으로 향상되면서, 생성형 AI를 업무에 적용하고자 하는 기업이 늘어나고 있어요. 그러나 LLM이 실질적인 성과를 내려면, 산업의 전문 지식과 기업의 내부 데이터를 필수로 학습해야 해요.
그 중, 기업 내 방대한 문서는 고밀도의 정보 자산이지만, 그 자체로 AI를 학습시킬 수는 없어요. 문서에서 데이터를 추출하고, AI가 이해할 수 있게 구조화하는 작업이 선행되어야 하죠.
이를 ‘문서 파싱(Document Parsing)‘이라고 하는데요. 도큐먼트 파서의 성능이 뛰어나고, 정보를 정확하게 추출할수록 AI의 정확도와 신뢰도 역시 높아지게 돼요.
문서 처리 자동화 솔루션 Polaris AI DataInsight
Polaris AI DataInsight는 다양한 포맷의 문서에서 데이터를 추출하고, AI 학습에 최적화된 형태로 가공하는 도큐먼트 파서(=도큐먼트 AI)예요.
글의 구조와 문맥을 이해해서 텍스트와 이미지, 표, 차트는 물론이고, 문서 내부의 보이지 않는 데이터까지 자동으로 추출해줘요. 대량의 문서를 빠르고 정확하게 DB에 적재해 RAG 구축이나 AI 학습에 효과적이에요.
Polaris AI DataInsight는 전세계 1억 3400만명이 사용하는 폴라리스오피스의 문서 기술력을 기반으로 만들었어요. 자체 유니버셜 엔진으로 더욱 빠르고 정확하게 문서를 구조화하고, 데이터를 정제할 수 있어요.
Polaris AI DataInsight의 주요 기능
1) 다양한 비정형 문서의 정형화
: HWP, 워드, 엑셀, 파워포인트, PDF, TXT 등 다양한 형식의 문서를 JSON, XML, MD 등 구조화된 형식으로 빠르게 변환하는 자동화 파이프라인 구축
2) 문서 구조 분석 및 객체 추출
: 도큐먼트 AI가 글의 구조와 문맥을 이해하여 제목, 문단, 머릿글, 캡션, 다단 등 보이지 않는 상세한 구조까지 인식
3) 이미지, 표, 차트 등 고급 요소 추출
: 이미지, 표 안의 표, 차트, 그래프 등 OCR 프로그램으로 놓칠 수 있는 요소까지 대응하여 정확한 숫자 정보와 메타 데이터 추출
활용 방법 및 사례
1) 검색 및 인덱싱 최적화
: 비정형 문서를 구조화하여 문서 내용을 효과적으로 분석하고, 보이지 않는 문서 내부의 메타 데이터까지 추출하여 정확도 높은 검색 필터링과 정렬 가능
2) RAG 시스템 최적화 및 AI 에이전트 성능 향상
: LLM 및 생성형 AI 활용을 위한 문서 청킹과 메타데이터 추출을 자동화하여 RAG 기반 서비스 개발이 간단해지고, 구조화한 문서를 AI에게 학습시켜 답변 정확도 개선
3) 비정형 문서의 디지털화 및 관리 자동화
문서 관리 자동화로 접근성과 활용도는 높이고, 비용과 시간은 절감, 구조화된 데이터를 분석하여 인사이트 도출 및 전략 수립 고도화
자주 묻는 질문(FAQ)
1. AI DataInsight는 어떤 제품인가요?
- 다양한 형식의 문서를 구조화된 데이터, 즉 AI가 보다 정확하게 이해할 수 있는 형태로 변환하여 RAG 시스템, RPA, AI Agent, 모델 학습 등 각종 ai 시스템에 쉽게 연동할 수 있는 솔루션입니다.
2. 시중의 타제품 대비 어떤 점이 좋은가요?
1) 시중 90% 이상의 OCR 프로그램과 달리, 문서 내에 보이지 않는 정보까지 인식하여 추출 정확도가 매우 높습니다. (표 안의 표, 차트의 로우 데이터, 다단 처리, 각주/미주/주석, 메타데이터 등)
2) 폴라리스오피스의 문서 엔진 기술을 기반으로 개발되어 MS Office와 HWP 문서 모두 안정적으로 지원합니다.
기업의 디지털 전환과 AI 활용을 지원하는 AI DataInsight는 기업이 가진 문서를 빠르게 자산화하고, AI를 업무에 즉각 적용하도록 도와드리고 있어요. 기업의 고유한 인사이트인 문서가 경쟁력이 되는 시대, AI DataInsight가 그 경쟁력을 만들어 드릴게요!