Multimodal 모델 기반 Context-Aware Document AI 설계

Context

OCR 중심의 전통적 시스템은 단순 텍스트 추출에 의존하여 문서의 구조적 의미와 필드 간 관계 해석에 한계를 보임. 고정된 Template과 Rule-based 로직 기반의 파이프라인으로 인해 문서 포맷 변경 시 대응력이 낮고 데이터 처리 효율이 저하되는 문제 발생.

Technical Solution

• Multimodal 모델 도입을 통한 Text, Layout, Visual Signal의 통합 분석 구조 설계
• Spatial Relationship 분석으로 표, 폼, 중첩 구조 내 데이터 간 논리적 연결성 확보
• 도메인 지식과 언어 패턴을 결합한 Context-Aware Interpretation으로 비정형 데이터의 의미 해석 구현
• User Feedback 기반의 Continuous Learning 루프 구축을 통한 Concept Drift 해결 및 모델 정밀도 향상
• Batch 방식에서 실시간 처리 파이프라인으로 전환하여 Data Availability 지연 시간 단축
• ERP, CRM 등 엔터프라이즈 시스템과의 API 연동을 통한 End-to-End 자동화 워크플로우 구성