- OCR로 문서 읽고 구조 분석·RAG 데이터 가공 거쳐 답변…사이냅 OCR IX·도큐애널라이저 등 5종 시연

 1K[AI Festa 26] 사이냅소프트, 문서 AI 3단계 전략 공개…AI 에이전트 데이터 준비부터 답변까지.png

사이냅소프트가 서울 코엑스에서 열리는 ‘AI Festa 26’에서 AI 에이전트가 활용할 문서를 준비하는 ‘READ-STRUCTURE-ANSWER’ 3단계 전략을 공개했다. 문서를 정확하게 읽고 AI가 활용할 데이터로 변환한 뒤 실제 답변까지 연결하며, 각 단계에 적용하는 5종의 문서 AI 솔루션을 시연한다. 기업과 기관이 AI 에이전트를 도입해도 문서 서식이 다양하면 내용을 정확하게 읽기 어렵고, 부정확한 데이터는 환각으로 이어질 수 있다. VLM을 적용하면 GPU 비용과 유지보수 부담도 커진다. 사이냅소프트는 AI 모델보다 AI가 읽을 문서를 먼저 준비해야 한다는 데 초점을 맞췄다.

 

문서 서식에 맞춰 OCR 모델 선택하고 JSON으로 변환

첫 단계인 ‘READ’에서는 AI 에이전틱 OCR ‘사이냅 OCR IX’를 적용한다. VLM과 키-밸류 추출(KVT) 등에서 문서 서식과 용도에 맞는 모델을 선택하고, 에이전트가 테스트 결과를 바탕으로 서식 인식 품질을 스스로 개선한다. 복잡한 비정형 문서에서도 필요한 항목을 추출해 JSON 형태로 변환한다.

 

표·병합 셀까지 분석해 RAG·LLM 데이터로 가공

‘STRUCTURE’ 단계에서는 ‘사이냅 도큐애널라이저(Synap DocuAnalyzer)’가 표와 병합 셀, 플로우 차트 등 복잡한 문서 구성을 파악해 AI가 활용할 데이터로 변환한다. 단순 텍스트 추출로는 놓치기 쉬운 문서 요소 간 관계까지 식별해 RAG·LLM용 데이터로 가공한다. ‘AI Data Foundry’는 이렇게 변환한 데이터를 포함해 문서 수집부터 분석·가공·활용까지 전 과정을 자동화한다. LLM·RAG에 투입할 데이터를 하나의 파이프라인에서 준비한다.

 

가공한 문서 데이터로 답변하고 원문까지 확인

마지막 ‘ANSWER’에서는 가공한 문서 데이터를 실제 AI 서비스에 적용한다. 문서 특화 온프레미스 LLM 솔루션 ‘사이냅 어시스턴트(Synap Assistant)’와 별도 인프라 없이 사용하는 AI 플랫폼 ‘아이넥스(Ainex)’를 통해 대학 입학 안내 챗봇과 기업 분석 서비스 ‘DartPoint AI’ 구축 사례를 시연한다. AI가 생성한 답변의 근거도 바로 확인한다. 사이냅 문서뷰어가 답변의 출처가 되는 원문 미리보기를 함께 제공해 사용자가 답변 내용과 근거 문서를 대조할 수 있도록 했다.

 

사이냅소프트 전경헌 대표는 “AI 에이전트의 성능은 AI가 읽고 이해할 수 있는 문서가 얼마나 잘 준비돼 있느냐에 달려 있다”며 “문서를 정확히 읽고 구조화해 답변까지 연결하는 전 과정을 지원하겠다”고 밝혔다.

 

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