Data-Mgmt

문제 (Problem) 문서 처리 AI 파이프라인을 구축하는 개발자들이 겪는 고통입니다: 레이아웃 감지, OCR, 테이블 파싱, 구조화 추출 등 작업마다 서로 다른 모델을 사용 각 모델(Google Document AI, Azure, Nanonets, ABBYY 등)마다 전처리 코드, 출력 포맷, 추론 환경을 별도로 구현 새 모델 테스트 시 파이프라인 전체를 재작성해야 하여 실험 비용이 수일 단위 “Azure가 인보이스에 더 좋을까?” 같은 간단한 질문에 답하려면 며칠간 통합 작업 필요 5개 프로바이더의 개별 계정·빌링·API 키를 관리하는 운영 오버헤드 Pain Point 강도: 7/10 - 문서 AI 도입 기업 증가와 함께 통합 파이프라인 수요 급증 ...

문제점 (고통지수: 7/10) RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 구축할 때, 문서 변환부터 벡터 DB 로드까지 여러 도구를 조합해야 하는 번거로움이 있습니다. 실제 사례: PDF를 마크다운으로 변환하는 도구 따로 청킹 로직 직접 구현 임베딩 API 호출 코드 작성 pgvector 스키마 설계 및 로드 스크립트 작성 각 단계 연결하는 글루 코드 유지보수 빈도: RAG 프로젝트 시작 시마다 (수시) 특히 인디해커나 소규모 팀에서 RAG 기반 AI 기능을 추가하려면, 본격적인 개발 전에 파이프라인 구축에만 며칠을 소비하게 됩니다. ...