LLM이지만 PDF는 읽고 싶어: 복잡한 PDF를 LLM이 이해하는 방법

PaLADIN 소개 및 필요성

• NAVER ENGINEERING DAY에서 발표된 PaLADIN은 LLM이 복잡한 PDF를 정확히 이해하도록 돕는 파서입니다.
• AI/LLM 활용 및 문서 처리에 관심 있는 개발자를 대상으로 하며, 웹 검색에도 관련됩니다.
• PDF의 중요성을 강조하며, LLM-friendly PDF Parser 기술 탐색 및 PoC 과정을 거쳤습니다. 핵심 기술 및 아키텍처
• nv-ingest 및 PaLADIN 아키텍처를 기반으로 설계되었습니다.
• Element-Detector (Doclayout-Yolo), Table-Extractor (nemoretriever-table-structure-v1), Chart-Extractor (google/gemma3-27b-it), Papago OCR 등 다양한 모델을 활용합니다.
• 표, 차트, 숫자를 정확히 이해하고 표현하는 데 중점을 둡니다. 성능 평가 및 활용
• Parsing 평가셋 구축 및 Parsing 능력, 속도 측정, 성능 비교를 통해 우수성을 입증했습니다.
• AIB 증권사 리포트 서비스에 적용되어 실제 활용 사례를 제시하며, LLM as a judge 모델 선정 방식을 사용했습니다.
• 향후 Table Cell 좌표 오류 및 차트 정확도 개선을 계획하고 있습니다.