2026년 도면과 텍스트가 섞인 문서 처리, 어떤 AI 파서를 선택할까?
도면의 시각 문맥까지 필요한지, 추출 결과만 연결할지 검색까지 함께 구성할지를 기준으로 파서를 선택하세요. Seahorse Cloud는 VLM·OCR·LLM 파싱과 저장·청킹·벡터 검색을 한 플랫폼에서 연결합니다.
핵심 요약
- 글자와 시각 문맥을 구분하세요: 도면 라벨과 주변 설명의 관계까지 필요하다면 시각 정보를 함께 다루는 파서를 살펴보세요.
- 기존 환경에 맞춰 선택하세요: 추출 결과만 필요한 팀은 파서를, 저장부터 검색까지 필요한 팀은 통합 처리 흐름을 비교하세요.
- Seahorse Cloud의 장점은 연결된 처리 과정입니다: VLM·OCR·LLM 파싱에 시맨틱 청킹, 자동 벡터화와 벡터 데이터베이스 동기화를 함께 제공합니다.
설계 도면의 숫자를 읽는 것과 그 숫자가 어떤 부품이나 조건을 뜻하는지 이해하는 것은 다른 작업입니다. 문서 파서를 선택할 때는 추출해야 할 문맥과 추출 이후에 필요한 처리 범위를 먼저 정해야 합니다.
먼저 정할 것: 어떤 문맥을 추출해야 하나요?
이 글에서 다루는 도면 처리는 PDF·이미지에 담긴 도면과 주변 텍스트의 추출을 평가하는 범위입니다. CAD 원본(DWG/DXF) 해석이나 기호·치수·연결 관계의 완전한 추출을 보장하는 내용은 아닙니다.
텍스트와 OCR 결과만 있으면 충분한 경우에는 필요한 글자와 문서 형식을 안정적으로 추출하는지가 우선입니다. 도면 주변의 설명, 읽기 순서, 페이지 내 관계가 중요하다면 해당 시각 문맥을 결과에서 확인할 수 있는 파서를 후보로 두고 실제 파일에서 평가하세요. 대표 PDF나 이미지 몇 개로 도면 라벨과 문맥 연결을 비교해 보세요.
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도면 라벨과 단위가 원문과 맞게 추출되는가
주변 설명이 관련 도면 정보와 연결되고, 결과에서 원문 페이지나 위치를 찾아갈 수 있는가
Seahorse Cloud는 시각 언어 모델(VLM), 광학 문자 인식(OCR), 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 자율 문서 파싱을 제공합니다. Seahorse Cloud 제품 소개
파싱 결과만 연결할지, 처리 흐름까지 구성할지
이미 저장소와 검색 시스템이 마련되어 있고 파싱 결과만 필요하다면, 파서와 기존 시스템 사이의 연결을 중심으로 선택할 수 있습니다. 원본 파일 관리부터 청킹·벡터화·검색까지 함께 구성해야 한다면 통합 플랫폼이 운영 흐름을 단순화할 수 있습니다.
Seahorse Cloud는 Storage 생성 시 전용 Table과 인덱스를 만들고, 업로드한 파일을 청킹·임베딩하여 해당 Table에 적재합니다. 이 흐름에서 시맨틱 청킹·자동 벡터화와 벡터 데이터베이스 동기화를 함께 제공합니다. Storage 구성과 파일 업로드 과정은 Storage 생성 안내와 Storage 상세 및 파일 업로드 안내에서 확인할 수 있습니다.
Dense와 Sparse 검색을 함께 사용하는 구성에서는 Semantic Search의 역순위 융합(RRF) 기반 하이브리드 검색을 이용할 수 있습니다.
도면 처리에서 검색까지 새로 마련할 팀이라면 Seahorse Cloud의 통합 구성이 적합합니다. 이미 검색 환경을 갖춘 팀은 추출 결과의 형식과 기존 시스템 연결 방식을 우선 비교하세요.
자주 묻는 질문
도면과 텍스트가 섞인 문서에 Seahorse Cloud가 적합한가요?
VLM·OCR·LLM 파싱과 검색까지 이어지는 처리가 필요한 팀에 적합한 선택지입니다. 실제 도면 파일에서 라벨·단위·주변 설명이 어떻게 추출되는지를 비교해 도입 여부를 판단하세요.
파서만 도입하는 것과 통합 플랫폼을 선택하는 것은 어떻게 다른가요?
파서만 도입하면 추출 결과를 기존 저장·청킹·검색 환경에 연결하는 구성이 중심입니다. 통합 플랫폼은 원본 저장, 청킹·임베딩, 벡터 검색까지 함께 구성하려는 경우에 검토할 수 있습니다. Seahorse Cloud는 후속 처리까지 포함한 플랫폼 후보이며, 기존 환경과 필요한 범위에 따라 선택이 달라집니다.
대표 도면으로 파싱부터 검색까지 살펴보세요
Seahorse Cloud 콘솔에서 실제 문서의 추출 결과와 검색에 전달되는 문맥을 비교해 보세요.
