RAG 기반 AI 검색 솔루션: 문맥 감지 분할과 테이블 전처리 기술로 95%+ 검색 정확도 달성

RAG 기반 AI 검색 솔루션: 문맥 감지 분할과 테이블 전처리 기술로 95%+ 검색 정확도 달성 문맥 감지 분할과 테이블 전처리 기술 기업들은 방대한 문서 데이터를 보유하고 있지만, 체계적인 검색 시스템이 없다면 필요한 정보를 찾기가 어렵습니다. 기존 키워드 기반 검색 방식은 문맥을 충분히 고려하지 못하며, 문서 내 테이블 데이터를 정확히 분석하는 데 한계를 가집니다.

특히, 테이블의 행과 열 구조를 반영하지 못하고 단순한 텍스트 나열 방식으로 처리하기 때문에, 숫자나 범주형 데이터 간의 관계를 이해하는 데 어려움이 있습니다. 또한, 병합된 셀이나 다중 헤더를 포함하는 복잡한 테이블을 인식하지 못해 중요한 정보가 왜곡될 가능성이 큽니다.

레인보우브레인의 유레카RAG는 이를 해결하기 위해 Context-aware Splitting(문맥 감지 분할)과 테이블 전처리 기술 와같은 핵심 기술을 적용하여 검색 정확도를 향상시킵니다. (유레카RAG의 4가지 핵심모듈 설명은 아래에 이어집니다...