AI 에이전트를 위한 지능형 문서 처리의 중요한 역할

문서는 모든 비즈니스 프로세스의 기초가 됩니다. 전통적으로 기업은 접근 방식이 AI와 자동화를 통합하도록 발전하기 전에는 사람이 이해하고 처리하는 데 전적으로 의존했습니다. 독립적으로 계획하고, 작업하고, 의사결정을 내릴 수 있는 AI 기반 소프트웨어 엔터티인 AI 에이전트의 출현으로 이제 문서 중심 프로세스가 엔드 투 엔드로 자동화되어 사람들이 더 중요한 작업에 집중할 수 있게 되었습니다.

그러나 AI 에이전트는 일관성과 규모 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 일반적인 AI 에이전트는 소수의 간단한 문서를 이해하고 처리하도록 요청받을 때 잘 수행됩니다. 그러나 수백, 수천, 심지어 수백만 규모의 기업 규모에서는 정확성과 성능이 저하됩니다. 또한 내장된 테이블, 그래프, 추론된 값 등의 요소가 포함된 복잡한 문서는 상담원이 이해하기 어려울 수 있습니다.

이 블로그에서는 지능형 문서 처리(IDP) 기능이 문서 기반 프로세스의 에이전트 자동화에서 누락된 부분인 이유를 설명하겠습니다. IDP를 통해 AI 에이전트가 기업 문서를 일관되고 정확하게 속도와 규모에 맞게 이해하고 처리할 수 있는 방법을 보여드리겠습니다.

IDP는 에이전트 자동화를 어떻게 향상시키나요?

AI 에이전트는 업무를 잘 수행하기 위해 다양한 도구가 필요하다는 점에서 실제 작업자와 유사합니다. 마찬가지로 상담원은 복잡한 문서를 발견할 때 특정 '도구'를 호출해야 하며, 도구를 사용할 수 없는 경우 담당자에게 에스컬레이션해야 합니다.

에이전트는 특정 작업에 맞게 조정된 도구를 사용할 때 가장 효과적입니다. 에이전트에게 문서를 제공하고 매번 올바른 데이터가 추출되기를 바랍니다. 그러나 더 나은 옵션은 추출기를 미세 조정하고 에이전트가 이를 작업을 위한 고정밀 도구로 사용하도록 하는 것입니다.

이것이 바로 IDP가 등장하는 지점입니다.

UiPath IXP(지능형 추출 및 처리)와 같은 IDP 솔루션은 상담원에게 부족한 중요한 문서 처리 기능을 제공합니다. 그들은 일반적으로:

• 자동화에 사용할 수 있는 일관되고 구조화된 데이터를 출력합니다.

• AI 모델의 정확성과 정밀성을 측정하는 도구, 실제 데이터를 수집하는 방법, 다양한 모델 버전을 비교하는 방법을 제공합니다.

• 모델 성능을 신속하게 반복 및 개선하고 개별 필드 수준에서 모델을 미세 조정할 수 있는 방법을 제공합니다.

• 모델, 스키마, 프롬프트 등에 대한 버전 제어를 제공합니다.

이 데모에서는 IDP가 가장 복잡한 문서 유형에서도 중요한 데이터를 일관되고 안정적으로 추출하는 방법을 확인할 수 있습니다.

상담원은 복잡한 문서를 정확하게 이해하고 구조화되고 일관된 데이터로 처리하기 위한 도구로 IDP를 사용합니다. 그러면 상담원이 추론 기능을 사용하여 IDP 결과를 활용하고 나머지 워크플로를 완료하기가 쉽습니다.

IDP는 워크플로의 일부로 문서를 처리해야 하는 모든 에이전트의 도구 상자에 포함된 필수 도구입니다. 이를 통해 수동 문서 검토의 필요성이 줄어들고 문서 기반 프로세스가 원활하고 대부분 자율적으로 실행될 수 있습니다.

문서 처리를 위해 대규모 언어 모델을 사용할 수 있습니까?

IDP 솔루션은 AI 에이전트가 E2E 문서 기반 프로세스를 실행하기 위해 호출할 수 있는 여러 도구 중 하나입니다. 하지만 IDP '도구'를 ChatGPT 또는 Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)로 대체할 수 있습니까?

AI 모델에는 일반적으로 직원들이 많은 문서에 수동으로 주석을 추가하는 등 상당한 사전 교육이 필요합니다. 그러나 최신 LLM은 기본 이해 및 추론 기능을 사용하여 교육 없이 올바른 데이터를 추출함으로써 소규모 사용 사례에서 강력한 성능을 보여주었습니다. 그러나 대규모 엔터프라이즈 규모의 프로세스에는 훨씬 더 엄격하고 신뢰성이 필요합니다.

IDP 솔루션은 단순한 LLM 그 이상입니다. 결국, 강력한 데이터 추출기는 완전한 IDP 솔루션의 하나의 구성 요소일 뿐입니다. 기업은 다음 사항도 고려해야 합니다.

• 디지털화

• 분류

• 패킷 및 대용량 문서 분할

• 추출(템플릿, 머신러닝, 생성 AI)

• 미세 조정

• 데이터 검증 및 강화 학습

• 모델 호스팅

• 시스템 통합 및 작업 흐름 처리

• 접근 제어

• 보안

• 거버넌스 및 규정 준수

LLM은 창의적이고 구조화되지 않은 작업에 탁월하지만 장기적으로 정확성을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 에이전트가 LLM을 호출하여 복잡한 문서에서 특정 정보를 추출하는 경우 처음 몇 번의 시도에서는 성공할 수 있습니다. 그러나 실수는 불가피합니다. 잘못된 출력이 나타날 수 있으며, 모니터링 기능이 없으면 모든 문서를 수동으로 검토하지 않고는 이를 알 수 없습니다. 그 단계에서는 모든 작업을 수동으로 처리하는 것이 나을 수도 있습니다.

LLM에서 일관되고 구조화된 결과를 얻는 것도 어렵습니다. 이를 위해서는 일반적으로 시행착오를 거쳐 엔지니어링하는 데 많은 시간이 걸리며, 그런 경우에도 모델이 사용자가 요청한 출력에서 환각을 느끼거나 벗어나지 않을 것이라는 보장은 없습니다.

채팅 기반 LLM은 임시 사용에 이상적이지만 기본적으로는 상당한 조정 없이는 기업이 반복 가능한 대용량 문서 추출에 필요한 신뢰도나 신뢰성을 제공하지 않습니다. 유연성과 불확실성이 많이 수반되며 항상 일관된 결과가 필요한 것은 아닌 작업에 탁월합니다. 그러나 비즈니스 환경에서 정확히 동일한 목표를 위해 수천 개의 문서를 처리하는 경우에는 실제로 신뢰할 수 있고 반복 가능하며 구조화된 출력이 필요합니다. 문제는 본질적으로 비결정적인 모델을 바꾸는 것입니다. 이를 반복 가능한 프로세스를 위한 보다 결정적이고 예측 가능한 도구로 전환합니다.

UiPath IXP:에이전트 데이터 추출 활성화

최신 IDP 솔루션은 핵심에서 하나 이상의 LLM을 사용합니다. 여기에는 외부 LLM이 포함될 수 있지만 가장 중요한 것은 UiPath Helix Extractor 1.0과 같은 특수 LLM도 포함될 수 있습니다. 이러한 LLM은 복잡한 문서 및 커뮤니케이션과 같은 고유한 형식에서 데이터를 추출하도록 특별히 교육되었습니다. 또한 최신 IDP는 단일 LLM이 단독으로 수행할 수 있는 것보다 훨씬 더 결과의 일관성과 신뢰성을 높일 수 있는 다양한 도구, 통합 및 기능을 제공합니다.

UiPath IXP는 최고의 LLM 성능과 유연성을 IDP의 엔터프라이즈 제어 및 가드레일과 결합합니다. 한편, IXP를 사용하면 최소한의 메시지만으로 복잡한 문서 처리를 즉시 시작할 수 있습니다. 동시에 우리는 모델에서 원하는 구조화된 출력을 일관되게 정의하는 데 도움이 되는 많은 도구를 제공합니다. 이러한 특성으로 인해 IXP는 AI 에이전트를 위한 이상적인 도구입니다.

IXP는 추론 우선 교육 프로세스를 제공합니다. 복잡하고 구조화되지 않은 문서에서 바로 유용한 데이터를 정확하게 추출하기 위해 교육이나 신속한 엔지니어링이 필요하지 않습니다. 이를 통해 IXP는 에이전트 프로세스에 신속하게 배포될 수 있습니다. 에이전트나 사용자는 추출할 항목과 문서에 표시되는 방법에 대한 지침(프롬프트와 유사)을 모델에 제공하기만 하면 됩니다.

UiPath IXP와의 상호 작용은 LLM 경험과 유사하지만 일관된 데이터 출력을 보장하기 위해 많은 사후 처리 및 사전 처리가 백그라운드에서 발생합니다. 이러한 생성 모델의 스키마에 대한 강력한 제어도 제공됩니다. 추출하려는 정확한 정보를 지정하는 자신만의 '필드 그룹'을 만들 수 있습니다. 출력은 AI 에이전트가 구조화된 결과 데이터를 사용하여 문서 기반 프로세스를 실행하고 가치를 창출하는 데 필요한 정확한 형식입니다.

마지막으로, UiPath IXP는 출력의 정확성을 보장하기 위한 정밀한 제어 기능을 제공하여 AI 모델 실수를 해결합니다. UiPath IXP에서는 새로운 검증 경험을 통해 검증을 쉽게 수행할 수 있습니다. 우리 모델은 필요한 경우 수동 검토를 트리거하는 데 사용할 수 있는 다른 비즈니스 검사와 함께 모든 예측에 대한 신뢰도 점수를 제공합니다. 이러한 방식으로 불확실한 예측은 인간이 루프에서 검토하고 수정하므로 AI 에이전트가 문서의 정확한 고품질 데이터로 작업할 수 있습니다.

이러한 이유로 IXP는 기업 전체에서 AI 에이전트를 구축, 테스트 및 배포하기 위한 통합 도구인 UiPath Agent Builder의 기본 도구가 될 것입니다. 자체 AI 에이전트를 구축할 때 사용자는 에이전트의 '도구 상자'에 IXP를 추가하여 구조적, 반구조적 또는 복잡하고 구조화되지 않은 문서 처리 작업에 적합한 기능을 쉽게 활용할 수 있습니다. UiPath Agent Builder와 IXP를 사용하는 기업은 정확한 비즈니스 요구 사항에 맞게 정밀 조정된 강력한 문서 프로세스 자동화를 신속하게 구축할 수 있습니다.

요약

에이전트적 자동화를 통해 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있지만 그 효과는 특히 문서와 관련된 경우 안정적이고 구조화된 데이터에 대한 액세스에 따라 달라집니다.

IDP는 상담원이 일관성, 정확성, 제어를 바탕으로 문서를 해석하고 조치를 취할 수 있도록 이상적인 솔루션을 제공합니다. UiPath IXP는 유연한 AI와 엔터프라이즈급 검증, 스키마 제어 및 통합을 결합하여 표준 LLM 성능을 향상시킵니다. IXP를 사용하여 에이전트를 도구화하면 복잡한 프롬프트 엔지니어링 및 사전 교육이 필요하지 않으며 에이전트가 정확하고 결정적으로 문서에서 가치를 추출할 수 있습니다.

기업이 에이전트 자동화를 문서 중심 프로세스로 확장함에 따라 IDP는 견고성과 안정성을 보장하기 위한 에이전트 도구 상자의 필수 도구가 될 것입니다. UiPath가 시장을 선도하는 IDP 기능과 에이전트 자동화를 어떻게 결합하는지 알아보려면 UiPath IXP에 대해 자세히 알아보세요.