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최근 하드웨어의 발전例如 Nvidia H100 GPU는 계산 능력을 크게 향상시켰다. Nvidia A100의 9배의 속도로, 이러한 GPU는 딥 러닝 워크로드를 처리하는 데 탁월하다. 이러한 발전은 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전에서 생성적 AI의 상업적 사용을 촉진하여 자동화된 지능형 데이터 추출을 가능하게 했다. 기업은 이제 비정형 데이터를 귀중한 정보로 쉽게 변환할 수 있게 되어 기술 통합에 큰 도약을 이루었다.
전통적인 데이터 추출 방법
수동 데이터 입력
놀랍게도 많은 회사들은 더 발전된 기술이 존재하는에도 불구하고 여전히 수동 데이터 입력에 의존한다. 이 방법은 정보를 직접 대상 시스템에 입력하는 것을 포함한다. 초기 비용이 낮기 때문에 채택하기 더 쉽다. 그러나 수동 데이터 입력은 단조롭고 시간이 걸리며 오류가 발생하기 쉽다. 또한 민감한 데이터를 처리할 때 보안 위험을 초래하여 자동화 및 디지털 보안의 시대에 바람직하지 않은 선택이 된다.
광학 문자 인식 (OCR)
OCR 기술은 이미지와 손글씨 내용을 기계가 읽을 수 있는 데이터로 변환하여 더 빠르고 비용 효율적인 데이터 추출 솔루션을 제공한다. 그러나 품질이 불안정할 수 있다. 예를 들어, ‘S’라는 문자가 ‘8’로 잘못 해석될 수 있으며 그 반대도 마찬가지이다.
OCR의 성능은 입력 데이터의 복잡성과 특성에 크게 영향을 받는다. 높은 해상도의 스캔 이미지에서 잘 작동하며 기울기, 워터마크 또는 덮어쓰기와 같은 문제가不存在한다. 그러나 손글씨 텍스트, 특히 시각적으로 복잡하거나 처리하기 어려운 경우에 어려움을 gặp는다. 더 나은 결과를 얻기 위해 텍스트 입력에 대한 적응이 필요할 수 있다. 시중에 있는 OCR 기반 데이터 추출 도구는 추출된 데이터의 정확도를提高하기 위해 후처리 과정을 여러 단계에 걸쳐 수행한다. 그러나 이러한 솔루션은 100% 정확한 결과를 보장할 수 없다.
텍스트 패턴 매칭
텍스트 패턴 매칭은 미리 정의된 규칙 또는 패턴을 사용하여 텍스트에서 특정 정보를 식별하고 추출하는 방법이다. 이것은 다른 방법보다 더 빠르며 더 높은 ROI를 제공한다. 모든 복잡성 수준에서 효과적이며 동일한 레이아웃을 가진 파일의 경우 100% 정확도를 달성한다.
그러나 단어 단위 매칭의剛性로 인해 적응성이 제한될 수 있다. 성공적인 추출을 위해 100% 정확한 매칭이 필요하다. 동의어와 관련된 문제로 인해 ‘날씨’와 ‘기후’와 같은 동등한 용어를 구별하는 데 어려움이 있을 수 있다. 또한 텍스트 패턴 매칭은 문맥에 민감하여 다른 문맥에서 여러 가지 의미를 인식하지 못한다.剛性와 적응성 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 이 방법을 효과적으로 사용하는 데 지속적인 도전이다.
명명된 实体 인식 (NER)
명명된 实体 인식 (NER)은 자연어 처리 기술로 텍스트에서 핵심 정보를 식별하고 분류한다.
NER의 추출은 기관 이름, 위치, 개인 이름, 날짜와 같은 미리 정의된 实体에 제한된다. 즉, NER 시스템은 현재 미리 정의된 집합을 넘어서 사용자 정의 实体를 추출하는 내재된 능력이 없다. 두 번째로, NER는 인식된 实体와 관련된 주요 값에 초점을 맞추고 있지만 테이블과 같은 더 복잡하거나 구조화된 데이터 유형에서 데이터 추출에는 확장되지 않는다.
조직이 비정형 데이터의 양이 증가함에 따라 이러한 도전은 추출 방법론에 대한 포괄적이고 확장 가능한 접근 방식의 필요성을 강조한다.
LLMs를 사용한 비정형 데이터의 잠금 해제
대규모 언어 모델 (LLMs)을 사용하여 비정형 데이터를 추출하는 것은 비판적인 도전을 해결하는 뚜렷한 장점을 가진 매력적인 솔루션입니다.
컨텍스트 인식 데이터 추출
LLMs는 대규모 데이터셋에서 훈련을 통해 강력한 컨텍스트 이해를具備한다. 표면 아래의 이해와 컨텍스트의 세부 사항을 이해하는 능력으로 인해 다양한 정보 추출 작업을 처리하는 데 유용하다. 예를 들어, 날씨 값을 추출하는 경우 관련 요소인 기후 값을 고려하여 의도한 정보를 캡처하고 동의어 및 의미론을 무결하게 통합한다. 이러한 고급 수준의 이해력은 LLMs를 데이터 추출 분야에서 역동적이고 적응 가능한 선택으로 설정한다.
병렬 처리 능력의 활용
LLMs는 병렬 처리를 사용하여 작업을 더 빠르고 효율적으로 만든다. 순차적 모델과 달리 LLMs는 리소스 분배를 최적화하여 데이터 추출 작업을 가속화한다. 이것은 속도와 추출 프로세스의 전체 성능에 기여한다.
다양한 데이터 유형에 대한 적응
일부 모델인 순환 신경망 (RNNs)은 특정 시퀀스에만 제한되지만 LLMs는 시퀀스에 구속되지 않는 데이터를 처리할 수 있다. 다양한 문장 구조를 손쉽게 다룰 수 있다. 이 유연성은 다양한 데이터 형식, 즉 테이블 및 이미지와 같은 것을 포함한다.
처리 파이프라인의 향상
LLMs의 사용은 전처리 및 후처리 단계의 자동화를 표시하는 중요한 전환점을 나타낸다. LLMs는 추출 프로세스를 정확하게 자동화하여 수동 노력의 필요성을 줄이고 비정형 데이터의 처리를 간소화한다. 다양한 데이터셋에서 광범위하게 훈련을 받은 능력으로 인해 전통적인 방법으로 인식하지 못하는 패턴과 상관관계를 식별할 수 있다.
출처: 생성적 AI 파이프라인
