시각 정보를 이해하는 AI, Morphik: 문서의 의미를 진짜로 ‘읽는’ 오픈소스 지식 베이스
문서를 읽고, 검색하고, 정리하는 일은 늘 시간이 오래 걸리고 피곤한 작업입니다. 특히 PDF, 이미지, 영상처럼 비정형 데이터가 쌓이기 시작하면, 검색은 물론이고 내용 파악조차 어려워집니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Morphik입니다.
Morphik은 기존의 텍스트 중심 AI 검색 시스템과 달리 이미지, 도표, 영상 등 시각 정보까지 이해하고 처리할 수 있도록 설계된 오픈소스 AI 네이티브 지식 베이스입니다. 단순히 단어를 찾는 검색이 아닌, 문서의 구조와 의미를 통째로 이해하는 진짜 시맨틱 검색을 가능하게 만듭니다.
이 블로그에서는 Morphik이 어떤 문제를 해결하고 어떤 방식으로 동작하는지, 그리고 왜 기존 솔루션과 다른지 기술적으로 풀어 설명합니다. 또한 실제 사용 방식과 기대할 수 있는 효과까지 함께 살펴보겠습니다.
Morphik, 이게 뭐길래?
Morphik은 다양한 형태의 데이터를 하나의 인터페이스로 통합해 검색하고, 이를 기반으로 AI가 문서 간 의미 관계를 이해하고 연결할 수 있도록 만든 오픈소스 플랫폼입니다.
기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 주로 텍스트 기반 문서에 최적화되어 있었습니다. 그러나 많은 기업이 실제로 다루는 문서는 PDF, 이미지, 도표, 동영상 등 시각 정보가 풍부한 형태입니다. Morphik은 바로 이 부분에서 강점을 보입니다. 페이지 전체를 하나의 시각 객체처럼 인식하고, 해당 구조를 이해해 검색할 수 있게 해줍니다.
기존 RAG와 뭐가 다를까?
Morphik의 가장 큰 차별점은 'ColPali 임베딩' 기술을 기반으로 페이지 전체를 이미지처럼 처리한다는 점입니다. 단순한 텍스트가 아닌 페이지의 전체 레이아웃, 타이포그래피, 시각적 맥락까지 이해합니다. 이 말은 곧, 표나 도식처럼 텍스트가 아닌 정보 구조도 검색 대상으로 삼을 수 있다는 뜻입니다.
단일 텍스트 토큰이 아니라, 페이지 단위로 멀티벡터 표현을 생성해 훨씬 정교하고 문맥 기반의 검색이 가능하며, 이는 기술문서나 매뉴얼처럼 구조적인 문서에 특히 효과적입니다.
Morphik의 주요 기능 5가지
1. 멀티모달 검색 (ColPali 기반)
Morphik은 PDF, 이미지, 영상, 도표 등 다양한 데이터를 단일 API를 통해 검색할 수 있도록 지원합니다. 이를 가능하게 하는 핵심 기술이 ColPali 기반 임베딩입니다. 각 문서 페이지를 이미지처럼 처리해 의미 기반의 검색이 가능해집니다. 즉, 단어가 없어도 '의미'로 문서를 찾을 수 있습니다.
2. 지식 그래프 자동 생성
도메인 특화된 지식 그래프를 한 줄의 코드로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 복수 문서에 흩어진 개체(Entity)들을 연결하고, AI가 문서 간의 관계성을 이해할 수 있게 도와줍니다. 커스텀 프롬프트는 물론, 사전 학습된 템플릿도 활용 가능합니다.
3. 빠른 메타데이터 추출 (Rules Processing)
문서 안의 바운딩 박스, 라벨, 카테고리 분류 정보 등을 자동으로 추출합니다. 특히 대용량 문서 처리에 있어 속도가 빠르고 확장성 있는 것이 강점입니다. 문서 구조에 기반한 정보를 효율적으로 분리하고, 이를 API로 연동하는 것이 가능합니다.
4. 다양한 협업툴과의 통합
Google Workspace, Slack, Confluence 등과의 직접적인 연동 기능을 제공합니다. 실무 환경에서 실제로 사용하는 워크플로우에 통합해 사용할 수 있도록 설계되어 있어, 도입 장벽이 낮습니다.
5. 캐시 기반 생성 (Cache-Augmented-Generation)
문서별로 KV 캐시(Key-Value Cache)를 생성해, 반복되는 생성 요청이나 검색 질의에 대해 훨씬 빠르게 결과를 제공합니다. 특히 여러 번 같은 문서를 참조해야 하는 환경에서 매우 유용합니다.
오픈소스와 유료 기능의 구분
Morphik은 기본적으로 MIT 라이선스로 공개된 오픈소스입니다. GitHub 저장소에서 누구나 코드를 내려받아 사용할 수 있습니다. 기본적인 검색, 지식 그래프, ColPali 기반 분석 기능은 무료로 제공되며, 일부 고급 기능은 유료 또는 기업용 엔터프라이즈 기능(ee 네임스페이스)으로 제공됩니다.
이는 PoC(개념 검증) 단계에서는 무료로 도입해 실험하고, 필요에 따라 확장하는 하이브리드 모델을 구현할 수 있다는 의미입니다.
기술적 시사점과 기대 효과
Morphik은 단순히 검색 시스템을 대체하는 것이 아닙니다. 지금까지는 구조화되지 않은 문서를 수동으로 읽고 정리해야 했던 작업을, AI가 '시각적으로 이해하고 자동화'하는 방향으로 바꾸는 기술입니다.
이러한 접근은 기술문서, 설계 문서, 매뉴얼, 백서, 각종 내부 문서 등에서 큰 효과를 발휘할 수 있습니다. 특히 검색 정확도, 연관성 파악, 의미 기반 연결성이 중요해지는 도메인에서는 기존 방식으로는 구현하기 어려운 수준의 효율을 가져올 수 있습니다.
앞으로 기업이 다루는 데이터는 점점 더 복잡해질 것입니다. 텍스트를 넘어선 이해와 검색이 필요한 시대, Morphik은 그 전환점에서 주목해야 할 오픈소스 솔루션입니다.
https://github.com/morphik-org/morphik-core
GitHub - morphik-org/morphik-core: Open source multi-modal RAG for building AI apps over private knowledge.
Open source multi-modal RAG for building AI apps over private knowledge. - GitHub - morphik-org/morphik-core: Open source multi-modal RAG for building AI apps over private knowledge.
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