LLM이 빠르고 정확하게 문서를 읽도록 하세요.

복잡한 문서를 처리하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 방법이 궁금하신가요? LLM은 의심할 여지 없이 문서 QA나 RAG에 유용하지만, 기본적으로 문서 파일을 읽고 처리할 수는 없습니다. 이 격차를 해소하려면 이러한 파일을 LLM이 읽을 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. 문서 구문 분석은 바로 이 작업을 수행하는 프로세스입니다. 복잡한 문서 파일을 HTML이나 Markdown과 같은 형식으로 변환하는 것입니다. 간단하게 들릴지 모르지만 문서 레이아웃, 표 형식 및 관련 요소의 다양성으로 인해 이는 쉬운 문제가 아닙니다. 하지만 이 작업을 올바르게 수행하면 LLM으로 문서를 처리할 때 정확도가 크게 향상됩니다.

이것이 바로 업스테이지가 RAG 시스템과 LLM의 성능을 모두 향상시키도록 설계된 문서 구문 분석기인 Document Parse를 개발한 이유입니다. 구문 분석이 속도, 정확성, 유용성 등 중요한 요구 사항을 충족해야 하는 엔터프라이즈 환경에서 Document Parse는 복잡한 문서에서도 정확하고 신뢰할 수 있는 LLM의 출력을 보장하는 고품질 결과를 제공함으로써 탁월한 성능을 발휘합니다.

여러 페이지의 문서를 빠르게 처리

Upstage Document Parse는 100페이지를 1분 이내에 처리합니다. 테스트 결과, 비슷한 구성 설정으로 50~100페이지 사이의 문서를 처리할 때 Unstructured 및 AWS Textract와 같은 경쟁사보다 평균 10배, LlamaParse보다 4배 더 빠른 것으로 나타났습니다.

가장 까다로운 사용 사례를 위한 탁월한 정확성

새로 도입된 벤치마크에서 입증된 바와 같이 Upstage Document Parse는 오픈 소스 및 상용 대체 솔루션 모두에서 우수한 성능을 발휘합니다, DP-Bench. 이 벤치마크에 따르면, Document Parse는 문서 레이아웃 및 표 구조 인식에서 Google과 Microsoft와 같은 주요 경쟁사를 5% 이상 능가하며 TEDS(93.48) 및 TEDS-S(94.16)와 같은 정확도 지표에서 선두를 달리고 있습니다.