멀티모달 / DPS
멀티모달 데이터 구조화를 통한 RAG 시스템 구축
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분야
유형
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비정형 기술문서를 텍스트·수식·표·이미지까지 통합 구조화한 RAG 학습 데이터셋
비정형 기술문서를 텍스트·수식·표·이미지까지 통합 구조화한 RAG 학습 데이터셋
AI학습데이터
RAG
멀테모달데이터
문서구조화
JSON구조화
표HTML변환
프로젝트 개요
AI 활용을 위한 문서 구조 재설계
기존 PDF·보고서 형태의 비정형 기술 문서를 단순 추출이 아닌 AI가 활용할 수 있는 형태로 재설계하고 데이터셋 구축
멀티모달 요소 통합 구조화
텍스트, 수식, 표, 이미지 등 다양한 문서 요소를 분리·구조화하고 관계 정보를 연결해 문맥과 구조를 유지하는 데이터 체계 마련
RAG 학습용 구조화 데이터 구축
영문 기술 문서 250종 이상, 약 6만 건 이상의 데이터를 JSON·PNG 기반으로 구조화해 RAG 시스템 학습 및 활용 기반 확보
AI 활용을 위한 문서 구조 재설계
기존 PDF·보고서 형태의 비정형 기술 문서를 단순 추출이 아닌 AI가 활용할 수 있는 형태로 재설계하고 데이터셋 구축
멀티모달 요소 통합 구조화
텍스트, 수식, 표, 이미지 등 다양한 문서 요소를 분리·구조화하고 관계 정보를 연결해 문맥과 구조를 유지하는 데이터 체계 마련
RAG 학습용 구조화 데이터 구축
영문 기술 문서 250종 이상, 약 6만 건 이상의 데이터를 JSON·PNG 기반으로 구조화해 RAG 시스템 학습 및 활용 기반 확보
문제점
1. 비정형 기술 문서의 구조화 미비
1. 비정형 기술 문서의 구조화 미비
기술 문서의 존재에도 불구하고 AI가 활용할 수 있는 형태로 구조화되지 않은 데이터 활용 한계
기술 문서의 존재에도 불구하고 AI가 활용할 수 있는 형태로 구조화되지 않은 데이터 활용 한계
2. 복잡한 문서 구조로 인한 처리 어려움
2. 복잡한 문서 구조로 인한 처리 어려움
텍스트, 수식, 표, 이미지가 혼재된 문서 구조로 인한 요소별 분리 및 통합 관리의 어려움
텍스트, 수식, 표, 이미지가 혼재된 문서 구조로 인한 요소별 분리 및 통합 관리의 어려움
3. 문맥 및 구조 정보 유실 가능성
3. 문맥 및 구조 정보 유실 가능성
기존 처리 방식에서 문서 요소 간 관계와 위치 정보가 충분히 유지되지 못해 발생하는 문맥 단절 및 구조 정보 유실 우려
기존 처리 방식에서 문서 요소 간 관계와 위치 정보가 충분히 유지되지 못해 발생하는 문맥 단절 및 구조 정보 유실 우려
4. RAG 적용을 위한 구조 정합성 확보 필요
4. RAG 적용을 위한 구조 정합성 확보 필요
문서 구조와 요소 간 관계가 유지된 상태로 RAG 시스템에 활용할 수 있는 정합성 높은 데이터 체계의 필요
문서 구조와 요소 간 관계가 유지된 상태로 RAG 시스템에 활용할 수 있는 정합성 높은 데이터 체계의 필요
솔루션
1. 문서 요소 단위 분리 및 구조 설계
1. 문서 요소 단위 분리 및 구조 설계
2. AI가 이해 가능한 형태로 데이터 변환
2. AI 이해가 가능한 형태로 데이터 변환
3. 문맥과 위치 정보를 반영한 JSON 구조화
3. 문맥과 위치 정보를 반영한 JSON 구조화
4. 고객 맞춤형 전처리 및 품질 기준 적용
4. 고객 맞춤형 전처리 및 품질 기준 적용
5. RAG 학습용 멀티모달 데이터셋 구축
5. RAG 학습용 멀티모달 데이터셋 구축
활용분야
RAG 기반 기술 문서 검색 시스템
기술 문서의 구조와 문맥을 반영한 검색 및 응답 시스템 구축
엔지니어링·제조 분야 AI 어시스턴트
복잡한 기술 문서를 이해하고 활용하는 도메인 특화 AI 어시스턴트 개발
문서 이해 및 멀티모달 모델 학습
문서 이해 모델과 멀티모달 LLM의 학습용 데이터 구축
RAG 기반 기술 문서 검색 시스템
기술 문서의 구조와 문맥을 반영한 검색 및 응답 시스템 구축
엔지니어링·제조 분야 AI 어시스턴트
복잡한 기술 문서를 이해하고 활용하는 도메인 특화 AI 어시스턴트 개발
문서 이해 및 멀티모달 모델 학습
문서 이해 모델과 멀티모달 LLM의 학습용 데이터 구축
외 다양한 사례에 적용 가능합니다.


