"현존하는 가장 우수한 AI 문서처리 모델"
Document Parse는 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 이를 통해 RAG 시스템 성능과 LLM의 응답 정확도를 결정하는 핵심 요소인 데이터 전처리 과정에서의 정확성뿐 만 아니라 속도와 사용성 측면에서도 현재 가장 진보한 형태의 문서 처리 기술을 선보이게 됐다고 강조했다.
업스테이지는 관련 기술의 성능 측정에 통용될 수 있는 객관적 기준 마련을 위해 문서 구조 분석 벤치마크인 DP-Bench를 함께 공개했다.
결과에 따르면 Document Parse는 레이아웃 및 테이블 구조, 콘텐츠 분석 등 정확성을 측정하는 모든 지표에서 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS)를 포함한 빅테크 5개사의 관련 서비스와 비교해, 5% 이상 높은 점수를 받았다. 속도면에서도 Document Parse 는 1분에 100장을 처리하여 같은 기준을 적용한 AWS Texttract와는 10배, LamaParse 보다는 5배 가량 빠른 능력을 보였다.
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 제공해 LLM 사용자가 입력 문서의 토큰 크기를 줄일 수 있다는 것 역시 큰 강점이다.
업스테지는 "공식적으로 OCR 서비스를 선보인 직후인 2023년 글로벌 최고 권위인 인공지능(AI) OCR 경진대회 ICDAR에서 아마존과 엔비디아 등의 빅테크를 제치고 압도적인 1위를 차지한 바 있다"며 "업그레이드된 기술력은 보안이 필수적인 금융권 및 제조업 주요 기업을 비롯해, 향후 대규모 문서의 디지털 전환을 통해 LLM 활용 예정인 전 산업 영역에서 유용하게 활용될 전망이다"라고 말했다.
업스테이지 김성훈 대표는 "Document Parse 는 각 기업이 가진 기존 문서를 가장 정확하게 자산화시켜 LLM을 실제 업무에 즉각 효율적으로 적용할 수 있도록 만드는 최적의 도구"라며 "다양한 비즈니스에서 활용되어 업무 혁신을 현실화할 것"이라고 말했다.
유진아기자 gnyu4@dt.co.kr
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