버테시아, 생성형 AI 정확도 높일 문서 전처리 툴 ‘세만틱 닥프랩’ 출시

생성형 인공지능(AI) 애플리케이션 개발 플랫폼 기업 버테시아(Vertesia)가 AI의 신뢰도를 높이고 개발 속도를 향상시키기 위한 새로운 문서 준비 서비스 ‘세만틱 닥프랩(Semantic DocPrep)’을 선보였다. 이번 신규 서비스는 특히 대규모 언어모델(LLM)이 보다 신뢰도 높은 출력을 생성할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞췄다.

버테시아는 저코드 기반의 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션 개발 플랫폼을 운영하고 있으며, 클라우드 기반 API를 통해 AI 모델이 사용할 수 있는 데이터 사전 정제 서비스를 제공 중이다. 자사 조사에 따르면 전체 개발 시간 중 최대 절반이 문서 정제에 소요되는 것으로 나타났다. 새로운 세만틱 닥프랩은 이러한 비효율을 줄이고, AI 개발자들이 신속하게 프로젝트를 추진할 수 있도록 설계됐다.

세만틱 닥프랩은 보고서나 복잡한 규제 문서 등 구조적인 문서를 원본을 훼손하지 않고 의미적 구조(XML)로 변환하는 것을 핵심으로 한다. 이를 통해 문서 내 맥락과 계층 구조를 그대로 유지하면서 LLM이 보다 정확하게 정보를 해석할 수 있도록 돕는다. 이러한 방식은 생성형 AI가 흔히 범하는 ‘환각(Hallucination)’, 즉 사실과 다른 내용을 자신 있게 제공하는 오류를 크게 줄일 수 있다는 게 버테시아 측의 설명이다.

크리스 맥러플린(Chris McLaughlin) 최고수익책임자(CRO)는 “기업 고객들이 공통적으로 지적하는 문제는 AI 정확도가 95% 수준으로는 부족하고, 문서 준비 과정이 너무 비용과 시간이 많이 든다는 점”이라며 “이 문제를 해결하기 위해 자동화된 API기반 문서 전처리 서비스를 제공하게 됐다”고 말했다.

이 시스템은 페이지 단위로 문서를 분석하고, 내용에 따라 대규모 언어모델, 광학 문자 인식(OCR), 또는 이미지 인식 기술을 혼합적으로 적용한다. 이를 통해 표, 이미지, 자유형식 텍스트 등 다양한 콘텐츠 형식에 최적화된 결과를 도출할 수 있다. 특히 변환된 XML 출력물은 별도의 모델 학습 없이도 바로 색인화 및 AI 모델에 투입할 수 있도록 설계됐다.

세만틱 닥프랩은 버테시아가 이미 운영 중인 생성형 AI 플랫폼의 확장 기능으로 제공되며, 커스텀 AI 애플리케이션이나 최신 검색 기반 질의응답 모델(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 구축에도 쉽게 통합할 수 있다. API 제공 방식을 채택함으로써 개발자들이 기존 파이프라인에 바로 연계해 효율적인 개발 환경을 구현할 수도 있다는 설명이다.

생성형 AI의 상용화에 따라 높은 정확도와 빠른 구축 역량이 기업 경쟁력으로 부상한 가운데, 버테시아의 이번 조치는 AI 도입 속도를 선도하려는 기업들에게 유의미한 도구로 평가받을 가능성이 크다. 특히 ‘데이터 준비’라는 기존 한계에 정면으로 도전한 이번 기술이 업계에 어떤 변화를 줄지 주목된다.