AI 요약관련 정보

• RAG는 LLM 및 에이전트 발전에도 불구하고 문서 기반 정보 탐색에 여전히 중요하며, 오히려 더 발전할 것임. 🚀
• 파서는 로더(기본 텍스트 추출), OCR(이미지 문자 인식), 인텔리전트 파서(레이아웃 및 순서 인식 포함)로 구분되며, 복잡한 문서에는 인텔리전트 파서가 필수적임. 🧠
• 인텔리전트 파서는 레이아웃 인식(제목, 문단, 이미지, 표 등 태깅) 및 객체 감지 순서 제공으로 벡터 DB 저장 시 스마트한 처리를 가능하게 함. 💡
• 업스테이지 Document Parse는 벤치마크 성능 우수, 빠른 처리, 한글 처리 강점, 최근 HWP/HWPX 지원 추가. 📈
• 업스테이지는 비전 딥러닝 모델 기반으로 PDF 및 이미지 문서 파싱에 강하며, 특히 수식을 LaTeX로 완벽하게 변환하는 기능이 탁월함. ✨
• 하지만 업스테이지는 SaaS 비용이 높을 수 있고, 특정 워드 문서(Mac 작성) 및 PDF 변환 시 폰트/렌더링 오류가 관찰됨. 💸
• 사인앱 DocuAnalyzer는 25년간 문서 서비스 경험을 가진 기업의 제품으로, 파일 내부 구조 해석 방식에 기반함. 🏛️
• 사인앱은 HWP, DOCX, PPTX 등 구조화된 문서 파싱에 매우 높은 정확도를 보이며, 특히 복잡한 표와 중첩된 표를 효과적으로 처리함. 📊
• 사인앱은 개발자의 후처리 과정을 줄여주기 위한 노력이 돋보이며, 문서 읽기 순서를 시각적으로 제공하는 데모 기능이 인상적임. 🛠️
• 그러나 사인앱은 현재 온프레미스 설치형만 지원하며, PDF 문서나 이미지 처리(OCR) 성능은 업스테이지 비전 모델에 비해 아쉬움. 🖼️
• 사인앱은 수식을 이미지로만 제공하고 LaTeX 변환을 지원하지 않아, 과학/기술 문서 처리에는 한계가 있음. 📉
• 문서 종류(HWP, PDF, Word), 복잡성, 예산, 배포 방식(SaaS/온프레미스)에 따라 적합한 파서 선택이 중요함. 🎯