추출형 AI

추출형 AI는 고급 NLP를 사용하여 기존 데이터 소스에서 정확한 정보를 추출해 데이터 추출 및 정보 검색 작업의 정확성과 효율성을 보장합니다.

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추출형 AI는 기존 데이터 소스에서 특정 정보를 식별하고 추출하는 데 중점을 둔 인공지능의 한 분야입니다. 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI와 달리, 추출형 AI는 구조화된 데이터 또는 비구조화된 데이터셋 내에서 정확한 데이터를 찾아내도록 설계되었습니다. 고급 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 인간의 언어를 이해하고, 텍스트 문서, 이미지, 오디오 파일 등 다양한 형식에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있습니다.

추출형 AI는 본질적으로 지능형 데이터 마이너로서, 방대한 양의 정보 속에서 사용자의 쿼리나 키워드에 부합하는 관련 단편을 찾아냅니다. 이러한 기능 덕분에 추출형 AI는 정확성, 투명성, 그리고 추출된 정보에 대한 통제가 필요한 작업에서 매우 유용합니다. 사용자는 신뢰하는 데이터 소스에서 직접 도출된 정확한 답변을 받을 수 있습니다.

추출형 AI는 어떻게 작동하나요?

추출형 AI는 정교한 NLP 기술과 머신러닝 알고리즘을 결합하여 작동합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.

  1. 데이터 수집:
    • 시스템은 텍스트 문서, PDF, 이메일, 이미지 등 다양한 데이터 형식을 수집합니다.
    • 데이터를 표준화하여 분석을 위한 전처리를 수행합니다.
  2. 토큰화:
    • 텍스트 데이터를 단어나 구와 같은 더 작은 단위(토큰)로 분할합니다.
    • 토큰화는 언어 구조 분석을 용이하게 합니다.
  3. 품사 태깅:
    • 각 토큰에 명사, 동사, 형용사 등 문법적 역할을 부여합니다.
    • 단어 간의 구문 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
  4. 개체명 인식(NER):
    • 시스템은 텍스트 내에서 사람, 조직, 위치, 날짜, 금액 등 주요 엔티티를 식별하고 분류합니다.
    • NER은 쿼리와 관련된 특정 정보 추출을 가능하게 합니다.
  5. 의미 분석:
    • 시스템이 단어와 문장의 의미 및 맥락을 해석합니다.
    • 동의어, 반의어, 문맥적 뉘앙스를 이해합니다.
  6. 쿼리 처리:
    • 사용자가 원하는 정보에 대해 쿼리나 키워드를 입력합니다.
    • 시스템이 쿼리를 해석하여 검색 매개변수를 결정합니다.
  7. 정보 검색:
    • 인덱싱과 검색 알고리즘을 활용해 쿼리와 일치하는 데이터를 탐색합니다.
    • 관련 데이터 조각을 식별하고 추출합니다.
  8. 결과 제공:
    • 추출된 정보를 명확하고 체계적으로 사용자에게 제공합니다.
    • 정보가 추출된 소스나 맥락을 함께 제시할 수 있습니다.

이러한 체계적인 접근을 통해 추출형 AI는 기존 데이터에서 신뢰할 수 있는 정확한 정보를 제공하며, 신뢰성과 투명성을 확보합니다.

추출형 AI와 생성형 AI의 차이점

특정 목적에 맞는 도구를 선택하기 위해서는 추출형 AI와 생성형 AI의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

추출형 AI생성형 AI
기능기존 데이터 소스에서 정확한 정보를 추출합니다.학습된 데이터 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
결과새로운 콘텐츠를 생성하지 않고 정확한 데이터 일부를 제공합니다.기존 데이터에서 직접 가져오지 않은 인간과 유사한 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성합니다.
활용 사례데이터 추출, 요약, 정보 검색 등 높은 정확성과 검증 가능한 정보가 필요한 작업에 이상적입니다.콘텐츠 제작, 언어 번역, 챗봇 응답, 창의적 응용 분야에 적합합니다.
장점 / 한계투명성, 추적 가능성 보장 및 오류 또는 “환각” 발생 위험 감소.생성 과정의 예측 특성상 부정확하거나 비논리적인 결과가 나올 수 있습니다.

두 기술 모두 AI와 NLP를 활용하지만, 추출형 AI는 정확성과 검색에 집중하고, 생성형 AI는 창의성과 새로운 콘텐츠 생성에 중점을 둡니다.

예시 1: 인보이스 데이터 추출

한 회사는 다양한 공급업체로부터 매일 1,000건 이상의 인보이스를 처리합니다. 각 인보이스는 형식이 달라 수작업 입력이 번거롭고 오류가 발생하기 쉽습니다.

  • 데이터 입력 자동화:
    시스템이 공급업체명, 인보이스 날짜, 금액, 품목 등 핵심 인보이스 정보를 자동으로 추출합니다.
  • 표 구조 유지:
    인보이스의 테이블 형식을 그대로 보존해 데이터의 무결성을 유지합니다.
  • 카테고리화:
    추출된 데이터를 일반 정보, 공급업체 정보, 품목 등으로 분류합니다.

이점:

  • 정확성: 최대 99% 데이터 추출 정확도 달성.
  • 효율성: 처리 시간 대폭 단축.
  • 비용 절감: 수작업 입력에 따른 운영 비용 감소.

예시 2: 추출형 AI를 활용한 법률 문서 분석

로펌이 수천 건의 계약서에서 비밀유지 및 경쟁금지 조항을 식별해야 합니다. 추출형 AI를 활용하면:

  • 조항 식별:
    AI 시스템이 계약서를 스캔하여 비밀유지와 경쟁금지에 관한 조항만 추출합니다.
  • 위험 평가:
    기존 계약과 충돌하거나 준수 위험이 있는 조항을 표시합니다.
  • 요약 생성:
    주요 계약 의무 사항을 요약해 신속한 참고가 가능합니다.

이점:

  • 시간 절약: 변호사가 문서를 직접 검토하는 데 드는 시간을 줄여줍니다.
  • 정확성 향상: 핵심 조항을 놓칠 위험 최소화.
  • 준수 강화: 법적·규제 기준 준수를 지원합니다.

예시 3: 고객 지원 개선

한 IT 기업이 고객 지원 경험을 개선하고자 합니다. 추출형 AI를 도입하면:

  • 지식 베이스 활용:
    방대한 지원 문서에서 답변을 추출합니다.
  • 신속한 응답:
    고객 문의에 즉각적이고 정확한 답변을 제공합니다.
  • 에이전트 지원:
    상담 중 지원 담당자에게도 관련 정보를 제공합니다.

이점:

  • 고객 만족도 향상: 문제 해결이 더 빨라집니다.
  • 업무량 감소: 사람이 직접 처리해야 하는 지원 티켓을 줄여줍니다.
  • 지원 품질 일관성: 정확하고 균일한 답변을 보장합니다.

추출형 AI 관련 연구

  1. DiReDi: AIoT 애플리케이션을 위한 증류 및 역증류
    발행일: 2024-09-12
    저자: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
    이 논문은 대규모 클라우드 기반 AI 모델이 관리하는 실제 환경에서 에지 AI 모델을 배치하는 효율성에 대해 논의합니다. 사용자 맞춤형 에지 AI 모델 구축의 어려움과 부적절한 로컬 학습에서 발생할 수 있는 법적 문제를 강조합니다. 이를 해결하기 위해 저자들은 지식 증류와 역증류 과정을 포함한 “DiReDi” 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 사용자 개인정보를 보호하면서 사용자 맞춤 데이터로 에지 AI 모델을 업데이트할 수 있게 합니다. 시뮬레이션 결과, 실제 사용자 시나리오의 지식을 통합해 에지 AI 모델을 강화할 수 있음을 입증하였습니다.
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  2. AIS 데이터로부터 데이터 기반 선박 이동 경로 추출을 위한 오픈소스 프레임워크 — $α$-방법
    발행일: 2024-08-23
    저자: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
    이 연구는 해상 안전과 도메인 인식에 필수적인 AIS 데이터로부터 선박 이동 경로를 추출하는 프레임워크를 제시합니다. 논문에서는 AIS 메시지의 기술적 부정확성과 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 기동성 기반의 데이터 기반 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 이동 경로를 효과적으로 디코딩, 구성, 평가하여 AIS 데이터 마이닝의 투명성을 높입니다. 저자들은 오픈소스 파이썬 구현을 제공하며, 깨끗하고 연속적인 이동 경로를 추출하는 데 있어 강건함을 입증하였습니다.
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  3. AI 참여의 규모 현실화: Open AI의 민주적 AI 입력 프로젝트에 대한 논평
    발행일: 2024-07-16
    저자: David Moats, Chandrima Ganguly
    이 논평은 생성형 AI에 대한 대중 참여를 촉진하기 위해 자금을 지원하는 Open AI의 민주적 입력 프로그램을 평가합니다. 저자들은 LLM의 일반성에 대한 가정과 참여를 민주주의로 간주하는 전제 등을 비판합니다. 구체적인 커뮤니티와 실제 문제에 집중해, 해당 커뮤니티가 데이터 또는 모델 소유권 등 결과에 실질적으로 관여할 수 있도록 하는 AI 참여가 필요함을 주장합니다. 이 논문은 AI 설계 과정에서 민주적 참여의 필요성을 강조합니다.
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  4. 증강 AI와 컴퓨터 비전을 활용한 비구조화 데이터의 정보 추출
    발행일: 2023-12-15
    저자: Aditya Parikh
    이 논문은 증강 AI와 컴퓨터 비전 기술을 활용해 비구조화 및 레이블 없는 데이터에서 정보 추출(IE) 과정을 탐구합니다. 비구조화 데이터의 어려움과 효율적인 IE 방법의 필요성을 조명하며, 증강 AI와 컴퓨터 비전이 정보 추출의 정확도를 높여 의사결정 과정을 향상시킬 수 있음을 시연합니다. 연구는 이러한 기술의 다양한 도메인 응용 가능성에 대한 통찰을 제공합니다.
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자주 묻는 질문

추출형 AI란 무엇인가요?

추출형 AI는 고급 NLP 및 머신러닝 기술을 활용하여 기존 데이터 소스에서 특정 정보를 찾아내는 인공지능 분야입니다. 생성형 AI와 달리 새로운 콘텐츠를 생성하지 않고, 구조화되거나 비구조화된 데이터에서 정확한 데이터 포인트나 단편을 식별하고 추출합니다.

추출형 AI는 어떻게 작동하나요?

추출형 AI는 다양한 데이터 형식의 수집, 텍스트 토큰화, 품사 태깅 및 개체명 인식, 의미 분석, 쿼리 처리, 관련 정보 검색 및 결과 제공 등 여러 핵심 단계를 거쳐 작동합니다.

추출형 AI의 대표적인 활용 사례는 무엇인가요?

대표적인 활용 사례로는 인보이스 데이터 추출 자동화, 중요 조항을 찾기 위한 법률 문서 분석, 지식 베이스에서 정확한 답변을 제공하는 고객 지원 개선 등이 있습니다.

추출형 AI와 생성형 AI의 차이점은 무엇인가요?

추출형 AI는 데이터 소스에서 기존 정보를 높은 정확도로 추출하는 데 중점을 두고, 생성형 AI는 학습된 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 검증 가능하고 신뢰할 수 있는 데이터가 필요한 작업에는 추출형 AI가, 창의적 콘텐츠 생성에는 생성형 AI가 적합합니다.

추출형 AI를 사용하면 어떤 이점이 있나요?

추출형 AI는 신뢰할 수 있는 소스에서 직접 정확한 데이터를 제공해 투명성, 추적 가능성을 확보하고 오류를 최소화합니다. 또한 효율성을 높이고, 수작업을 줄이며, 데이터 기반 작업의 준수와 정확성을 지원합니다.

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