AI-Ready 데이터 준비를 위한 필수 솔루션 소개

AI-Ready 데이터를 아시나요?

인공지능 시대를 맞아, 우리는 다양한 출처의 비정형 텍스트 데이터 속에서 살고 있습니다. 웹 페이지, PDF, 이메일, 조직 문서 등, 이런 비정형 텍스트 문서들은 중요한 정보의 원천이 됩니다.

그러나 이러한 데이터를 효과적으로 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)에서 처리하기 위해서는 데이터의 전처리가 필수적입니다. 이번 포스팅은 ‘AI-Ready’ 데이터가 무엇인지, 그리고 이를 준비하기 위한 몇 가지 코드 없는 솔루션을 소개합니다.

이 컨텐츠에 포함된 정보는?

AI-Ready 데이터는 LLM이 쉽게 읽고 처리할 수 있는 형식의 데이터를 의미합니다. 일반적으로 텍스트 데이터는 LLM이 즉시 해석할 수 있는 간단한 텍스트 형식이어야 합니다.

Markdown 형식은 이러한 요구를 충족시키며, LLM이 데이터를 읽고 구조화된 정보로서 이해하는 데 최적입니다. 마크다운 형식은 일반 텍스트에 간단한 기호를 넣어 글씨의 서식을 지정하는 가벼운 마크업 언어입니다.

기본 텍스트는 컴퓨터에서 가장 기본적인 파일 형식입니다. 스타일을 지정할 수 없으며, 순수한 텍스트만 포함하고 있습니다. 반면, Markdown 파일은 특수 문자를 사용해 텍스트의 형식과 구조를 정의할 수 있습니다.

예를 들어, 별표(*)로 둘러싸인 텍스트는 이탤릭체, 두 개의 별표(**)로 싸인 텍스트는 굵게 표시하는 식입니다. 이러한 간결한 문법 덕분에 Markdown은 LLM이 문서의 계층 구조와 중요도를 이해할 수 있도록 돕습니다.

예를 들어, 아래와 같이 작성하는 방식입니다.

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텍스트 데이터를 AI에 준비시키는 단계에는 몇 가지 필수 도구가 있습니다.

Obsidian: 무료 텍스트 에디터로, 마크다운 파일을 저장하는 데 최적입니다.
Jina AI – Reader: 웹 페이지를 마크다운 형식으로 변환, URL 앞에 https://r.jina.ai를 추가해 사용 가능.
LlamaParse: 복잡한 스타일링을 제거하고 콘텐츠에 집중, PDF 등 다양한 형식의 문서를 처리.

텍스트 데이터를 AI 분석에 적합하게 준비하는 것은 몇 가지 전략을 필요로 합니다. 초반엔 복잡해 보일 수 있지만, 익숙해지면 업무 흐름을 크게 향상시킬 수 있습니다.

다양한 문서 형식이 효과적으로 처리될 수 있도록 준비하면서 스킬을 향상시키는 것이 중요합니다. 이러한 도구와 방법론은 여러분이 가지고 있는 데이터를 더 효율적이고 정확하게 처리할 수 있습니다.

결과적으로 인공지능 모델과의 상호작용을 더욱 원활하게 만들어 줄 것입니다. 데이터가 AI에 준비된다면, 여러분의 분석 과정은 한층 더 발전된 수준으로 만들어 줄 거에요.