AI 문서처리 모델
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17일 업스테이지에 따르면 도큐먼트 파스는 기존 OCR 기술에서 명확한 인식이 어려웠던 여러 열의 레이아웃이나 테이블 등을 포함한 복잡한 형태의 문서에서도 각 구조와 텍스트 정보를 정확히 분석해 데이터 자산화를 가능하게 한다.
어떤 형식의 문서도 HTML과 같은 구조화된 텍스트 형식으로 전환해 기업이나 기관에서 실제 LLM 활용 시 바로 적용할 수 있다. 업스테이지는 도큐먼트 파스를 통해 RAG 시스템 성능과 LLM의 응답 정확도를 결정하는 핵심 요소인 데이터 전처리 과정에서의 정확성뿐만 아니라 속도와 사용성 측면에서도 현재 가장 진보한 형태의 문서 처리 기술을 선보이게 됐다.
업스테이지는 관련 기술의 성능 측정에 통용될 수 있는 객관적 기준 마련을 위해 문서 구조 분석 벤치마크인 DP-벤치를 함께 공개했다. 결과에 따르면 도큐먼트 파스는 레이아웃 및 테이블 구조, 콘텐츠 분석 등 정확성을 측정하는 모든 지표에서 AWS와 MS 를 포함한 빅테크 5개사의 관련 서비스와 비교해 5% 이상 높은 점수를 받았다.
또 DOCX, PDF, PPTX, PNG 등 업무에 사용하는 9종의 문서 처리뿐만 아니라 수식 인식 및 이미지 추출과 같은 새로운 기능을 추가했다. HTML 외에도 헤더 및 테이블 요소를 마크다운 형식으로 제공하여 LLM 사용자가 입력 문서의 토큰 크기를 줄일 수 있다는 것 역시 큰 강점이다.
김성훈 업스테이지 대표는 "도큐먼트 파스는 각 기업이 가진 기존 문서를 가장 정확하게 자산화시켜 LLM을 실제 업무에 즉각 효율적으로 적용할 수 있도록 만드는 최적의 도구"라며 "다양한 비즈니스에서 활용돼 업무 혁신을 현실화할 것"이라고 말했다.