Mistral (2) 썸네일형 리스트형 Mistral OCR – 차세대 문서 이해 AI 🚀 Mistral OCR: 복잡한 문서 인식을 새롭게 정의하다오늘날 전 세계 기업 데이터의 약 90%는 문서 형태로 저장됩니다. 하지만 이러한 문서 속 방대한 정보를 효율적으로 활용하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존 OCR(광학 문자 인식) 기술은 텍스트를 추출하는 데 초점을 맞췄지만, 이미지, 표, 수식 등 다양한 요소를 포함하는 문서에서는 한계를 보였습니다.Mistral OCR은 이러한 문제를 해결하기 위해 탄생한 최첨단 OCR API입니다. 단순한 텍스트 인식을 넘어 문서의 모든 요소(이미지, 표, 수식 등)를 높은 정확도로 분석하여 구조화된 데이터를 제공합니다. 특히 다국어 및 다중 모달 처리 기능을 갖춰 글로벌 환경에서도 강력한 성능을 발휘합니다.지금부터 Mistral OCR의 주요 특.. 텍스트를 벡터로 변환하는 비밀: LangChain Embedding의 세계 인공지능과 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터를 벡터(숫자)의 형태로 변환하는 과정, 즉 **임베딩(Embedding)**은 매우 중요한 작업입니다. 이 과정은 텍스트의 의미를 수치화하여 모델이 문맥을 이해하고 처리할 수 있게 해줍니다. 이번 블로그에서는 임베딩이 무엇이며, 왜 필요한지, 그리고 LangChain에서 사용 가능한 주요 임베딩 기법에 대해 알아보겠습니다. 또한 효율적인 임베딩 관리 방법에 대한 팁도 함께 다룹니다.임베딩이란 무엇이며, 왜 중요한가?임베딩은 텍스트(문장, 단어 등)를 고차원 벡터 공간의 점으로 변환하는 과정을 말합니다. 이를 통해 문장 간의 의미적 유사성을 수치화할 수 있습니다. 예를 들어, "강아지"와 "고양이"는 서로 다른 단어지만, 임베딩 벡터 상에서는 비슷한 .. 이전 1 다음
