▲이미지1 : 사이냅 도큐애널라이저 로고

▲이미지2 : 사이냅 도큐애널라이저 개념도

▲이미지3 : 사이냅 도큐애널라이저 처리 프로세스

사이냅 도큐애널라이저는 기업과 정부기관의 문서 형 지식 정보를 자산화하여 LLM과 인공지능을 통해 활용하기 위한 필수적인 솔루션이다.
아래아 한글, Office 문서, PDF등의 일반 업무용 문서와 이미지 문서 등 다양한 비정형 문서의 포맷과 레이아웃, 속성 및 객체를 분석하여 정보화한다.
또한, 표, 도형, 그래프와 같은 시각적 정보와 제목, 문단, 머리글/바닥글, 캡션, 각주, 페이지번호와 같은 문서 구조 정보를 Markdown, XML 형식의 정형 데이터로 전환한다. 이는 생성 AI의 약점인 할루시네이션을 최소화하는 RAG시스템 구성에 있어 학습 데이터의 품질을 향상시키고 입력 데이터의 검증을 강화하는데 중요한 역할을 한다. 이를 통해 정보의 정확성과 신뢰도를 높일 수 있다.
분석 결과는 디지털 정보 자산 구축 및 LLM 학습에 활용될 수 있으며, 이는 기업이나 기관의 내부 데이터 자산화 수요에 부응하는 솔루션으로 자리매김할 것이다.

사이냅소프트는 디지털 문서 분석 및 추출, 인식에 있어 24여년간 축적한 노하우를 가진 기술 집약적 회사이다.

전경헌 사이냅소프트 대표는 “5월 1일부터 3일까지 코엑스에서 열리는 AI EXPO 2024에서 사이냅 도큐애널라이저를 체험해 볼 수 있다. 이미 코난테크놀로지, 셀렉트스타, 미소정보기술, 모비젠 등과 협력을 진행 중이며, LLM 모델 생성에 있어 학습 데이터의 품질을 중시하는 고객 및 파트너들로부터 큰 관심을 받고 있다. 이 제품이 문서에 대한 AI학습모델을 구축하여 디지털 자산 활용이 필요한 기업 및 기관에 실질적인 도움을 줄 것으로 기대한다” 고 밝혔다.

*할루시네이션(Hallucination, 허위정보생성) : GPT Chat과 같은 인공지능 (AI) 언어 모델에서 주어진 데이터 또는 맥락에 근거하지 않은 잘못된 정보나 허위 정보를 생성하는 현상

*RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) : LLM이 답변이 없을 때 허위정보를 생성하는 것을 방지하기 위해 검색된 정보를 바탕으로 텍스트를 동적으로 생성하며, 검색된 정보를 참조하여 보다 정확하고 다양한 결과를 제공