한국딥러닝이 비정형 문서를 LLM 학습·검색용 구조 데이터로 변환하는 차세대 문서 구조화 솔루션 ‘DEEP Parser(이하 딥 파서)’를 정식 출시했다고 16일 밝혔다.
딥 파서는 문서의 레이아웃과 위계를 해석해 제목, 본문, 표, 캡션, 도형 등 최대 23종 요소로 자동 분류하고, PDF·HWP·JPEG 등 다양한 원본을 HTML, JSON, Markdown, XML로 변환한다. 복잡한 표 인식, 이미지 분석, 개인정보 보호 등 추가 기능은 선택형 모듈로 제공된다.
방대한 문서를 AI가 효율적으로 처리할 수 있도록 의미 단위로 자동 분할해주는 기능을 제공하며, 이를 통해 기업들은 문서 기반 AI 서비스 구축에 필요한 데이터 전처리 시간을 크게 단축할 수 있다. 또한 패키지를 단순화해 PoC에서 상용 전환까지의 속도를 높였고, ERP·RPA 등 기존 사내 시스템과의 연계를 고려해 API 연동 기능도 제공한다.
웹 기반 온라인 데모로 누구나 사용해볼 수 있도록 공개될 예정이며, 신청 기업은 실제 문서를 업로드해 구조화 결과를 직접 확인할 수 있다. 데모 링크는 사전 신청 기업을 대상으로 순차 발송된다.
한국딥러닝은 와이즈넛, 코난테크놀로지와의 협력을 통해 지자체 프로젝트에서 Parser가 생성한 구조 데이터와 각 사의 RAG·검색 플랫폼 간 연동 적용을 위한 협력 체계를 마련했다. 딥 파서로 처리한 문서 데이터를 와이즈넛과 코난테크놀로지의 AI 검색 플랫폼에 적용한 결과, 사용자 질문에 대한 답변 정확도가 높아지고 문서 검색 속도도 향상되는 것을 확인했다.
김지현 대표는 “딥 파서는 텍스트 추출을 넘어 문서의 의미 단위를 정밀 구조화해 LLM 활용 효율을 극대화한 솔루션”이라며 “와이즈넛·코난테크놀로지와의 연동을 계기로 생태계 결합을 넓히고, API와 데모 제공을 통해 기업 고객이 즉시 체감할 성과를 만들도록 지원하겠다”고 말했다.
헬로티 이창현 기자 |
