Databricks: ‘에이전트 AI에 대한 PDF 구문 분석은 아직 해결되지 않았습니다.’ — 다중 서비스 파이프라인을 대체하는 새로운 도구

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Databricks: ‘에이전트 AI에 대한 PDF 구문 분석은 아직 해결되지 않았습니다.’ — 다중 서비스 파이프라인을 대체하는 새로운 도구 완벽가이드

  1. 소개
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Databricks: ‘에이전트 AI에 대한 PDF 구문 분석은 아직 해결되지 않았습니다.’ — 다중 서비스 파이프라인을 대체하는 새로운 도구

IT/기술 전문 정보


PDF 문서에는 많은 기업 데이터가 갇혀 있습니다. 확실히 Gen AI 도구는 PDF를 수집하고 분석할 수 있었지만 정확성, 시간 및 비용은 이상적이지 않았습니다. Databricks의 새로운 기술이 이를 바꿀 수 있습니다. 이번 주 회사는 Databricks의 Agent Bricks 플랫폼과 통합된 “ai_parse_document” 기술을 자세히 설명했습니다. 이 기술은 기업 AI 채택의 심각한 병목 현상을 해결합니다. 기업 지식의 약 80%가 AI 시스템이 정확하게 처리하고 이해하기 위해 애쓰는 PDF, 보고서 및 다이어그램에

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PDF 문서에는 많은 기업 데이터가 갇혀 있습니다. 확실히 Gen AI 도구는 PDF를 수집하고 분석할 수 있었지만 정확성, 시간 및 비용은 이상적이지 않았습니다. Databricks의 새로운 기술이 이를 바꿀 수 있습니다. 이번 주 회사는 Databricks의 Agent Bricks 플랫폼과 통합된 “ai_parse_document” 기술을 자세히 설명했습니다. 이 기술은 기업 AI 채택의 심각한 병목 현상을 해결합니다

상세 분석

. 기업 지식의 약 80%가 AI 시스템이 정확하게 처리하고 이해하기 위해 애쓰는 PDF, 보고서 및 다이어그램에 갇혀 있습니다. Databricks의 수석 연구 과학자인 Erich Elsen은 VentureBeat에 “PDF 구문 분석이 해결된 문제라고 일반적으로 가정하지만 실제로는 그렇지 않습니다.”라고 말했습니다. “문제는 문서가 구조화되어 있지 않다는 것이 아니라 기업 PDF가 본질적으로 복잡하다는 것입니다. 디지털 기본 콘텐츠를 스캔한 페이지 및 실제 문서의 사진, 테이블, 차트 및 불규칙한 레이아웃과 함께 혼합하며 대부분의 기존 도구는 해당 정보를 정확하게 캡처하지 못합니다.” 문서 구문 분석 뒤에 숨겨진 복잡성 OCR(광학 문자 인식)이 수십 년 동안 존재해 왔지만 Elsen은 실제 기업 문서에서 사용 가능하고 구조화된 데이터를 추출하는 것이 근본적으로 해결되지 않은 상태로 남아 있다고 주장합니다. 병합된 셀이 있는 테이블, 그림 캡션, 문서 요소 간 공간 관계와 같은 핵심 요소는 기존 도구에서 일상적으로 삭제되거나 잘못 읽혀 다운스트림 AI 애플리케이션, 검색 증강 생성(RAG) 시스템 또는 비즈니스 인텔리전스 대시보드를 신뢰할 수 없게 만듭니다.

정리

일반적인 기업 해결 방법은 레이아웃 감지용 서비스, OCR용 서비스, 테이블 추출용 서비스, 그림 분석용 추가 API 등 여러 가지 불완전한 도구를 함께 쌓아 두는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하려면 문서 형식이 발전함에 따라 수개월 간의 사용자 정의 데이터 엔지니어링과 지속적인 유지 관리가 필요합니다. “보상하기 위해 팀은 여러 개의 불완전한 도구를 쌓거나 광범위한 사용자 정의 파이프라인을 구축해야 했으며 혁신 대신 데이터 엔지니어링에 수개월을 소비해야 했습니다.”라고 Elsen은 말했습니다. “ai_parse_document는 실제 문서에서 완전한 구조화된 데이터를 추출하여 이 문제를 해결합니다. 따라서 조직은 최종적으로 Databricks 내에서 직접 구조화되지 않은 데이터를 신뢰하고 쿼리할 수 있습니다.” 기술적 접근 방식: 엔드투엔드 교육과 파이프라인 스태킹 오늘날 시장에는 AWS Textract, Google Document AI, Azure Document Intelligence 등 PDF 구문 분석을 위한 여러 서비스가 있습니다

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