복잡한 형태의 문서에서도 각 구조와 텍스트 정보 정확히 분석해
업스테이지가 가장 정확하고 빠르게 문서를 분석해 대규모 언어 모델(LLM)로 처리가 가능한 차세대 OCR 모델 'Document Parse'를 공개했다.
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 Document Parse를 통해 RAG 시스템 성능과 LLM의 응답 정확도를 결정하는 핵심 요소인 데이터 전처리 과정에서의 정확성뿐 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-Bench'를 함께 공개했다. 결과에 따르면, Document Parse는 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. 속도면에서도 Document Parse는 1분에 100장을 처리해 같은 기준을 적용한 AWS Texttract와는 10배, LamaParse보다 5배 가량 빠른 능력을 보였다.
또한, DOCX, PDF, PPTX, PNG 등 업무에 사용하는 9종의 문서 처리뿐 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.
한편, 업스테이지는 지난해 공식적으로 OCR 서비스를 선보인 직후 같은 해 글로벌 최고 권위인 AI OCR 경진대회 ICDAR에서 아마존과 엔비디아 등의 빅테크를 제치고 1위를 차지한 바 있다. 업그레이드된 기술력을 바탕으로 보안이 필수적인 금융권 및 제조업 주요 기업을 고객으로 확보하며, 향후 대규모 문서의 디지털 전환을 통해 LLM 활용 예정인 전 산업 영역에서 유용하게 활용될 전망이다.
업스테이지 김성훈 대표는 “Document Parse는 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 밝혔다.
헬로티 서재창 기자 |
