ColPali와 Late Interaction을 활용한 시각적 문서 RAG
요약
기존 OCR 기반 RAG 방식이 시각적 구조를 손실하는 문제를 지적하며, ColPali와 Late Interaction을 활용한 시각적 문서 RAG의 필요성을 설명합니다. 표나 도면처럼 레이아웃이 중요한 문서에서 구조적 정보를 보존하는 새로운 접근법을 다룹니다.
핵심 포인트
- 기존 OCR 기반 RAG는 문서의 시각적 레이아웃 정보를 손실함
- 표, 슬라이드, 도면 등 시각적 요소가 중요한 문서 처리에 한계 존재
- ColPali와 Late Interaction을 통해 시각적 구조를 보존하는 RAG 구현 가능
AI Tech Connect에 처음 게시되었습니다.
당신이 알아야 할 사항: 문서를 다루는 대부분의 검색 증강 생성 (RAG) 시스템은 동일한 첫 단계를 공유합니다. 파일에 대해 광학 문자 인식 (OCR)을 실행하고, 추출된 텍스트를 청크 (chunks)로 분할하며, 각 청크를 단일 벡터로 임베딩 (embed)한 뒤, 쿼리 시점에 해당 벡터들을 검색하는 방식입니다. 이는 매우 익숙한 파이프라인이며, 깨끗한 텍스트 전용 문서에서는 잘 작동합니다. 문제는 문서가 시각적으로 풍부해지는 순간 발생합니다. 스캔된 청구서, 슬라이드 덱 (slide deck), 표가 가득한 재무제표, 호출선이 있는 공학 도면 등이 그 예입니다. OCR은 이 모든 것을 선형적인 문자 스트림으로 평탄화하며, 그 과정에서 페이지를 의미 있게 만들었던 바로 그 구조를 잃어버립니다. 표 안의 숫자는 그것이 위치한 행과 열 덕분에 의미를 갖습니다. 레이아웃을 제거하면 그것은 떠다니는 숫자에 불과하게 됩니다.…
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