문서 추출은 GenAI의 킬러 앱

이 기사에서는 생성 AI(GenAI)가 복잡한 사무 작업, 특히 문서 추출을 자동화하는 데 미치는 영향과 진화에 대해 논의한다. 저자는 LinkedIn에서 기계 학습 엔지니어로 일하며 다양한 언어와 지역의 직책을 정확히 해석하는 것이 힘든 작업이었다는 경험을 되새긴다. GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로, 이전에는 어려웠던 이력서를 이해하고 표준화하는 작업도 쉬워졌다. GenAI의 진정한 잠재력은 세계 GDP의 상당 부분을 차지하는 문서에서 통찰력을 추출하는 사무 작업을 자동화하는 데 있다. 여기에는 경비 관리, 의료 청구 심사, 대출 인수 등이 포함된다. LLM은 어떤 맥락에서는 환상을 갖는 것으로 알려져 있지만, 특정 입력 문서를 기반으로 추론할 때는 탁월하다. LLM을 사용한 문서 추출을 성공시키는 핵심은 일관되고 정확한 출력을 보장하는 깔끔한 텍스트 변환과 견고한 스키마 설계이다. 저자는 복잡한 서식과 주석을 처리하는 적절한 텍스트 추출의 중요성을 강조한다. 저자는 Docupanda.io라는 SaaS 솔루션을 구축한 경험을 공유한다. 이 솔루션은 깔끔한 텍스트 표현을 생성하고 사전 정의된 스키마를 따름으로써 문서 이해의 과제를 해결하도록 설계되었다. 이 기사에서는 이러한 스키마를 정의하는 것이 중요하며 AI가 반복적 피드백을 통해 스키마를 다듬는 데 도움이 될 수 있음을 강조한다. 마지막으로 저자는 문서 처리를 정규화하는 데 LLM을 사용해 보는 것을 권장하며 GenAI의 진정한 "킬러 앱"은 문서 기반 사무 작업을 혁신할 수 있는 능력이라고 제안한다.