클라우드플레어 문서 데이터 추출 인공지능 클레어릭 공개

주장클라우드플레어는 새로운 인공지능 모델 클레어릭이 기존 대규모 언어 모델보다 문서 데이터 추출 작업에서 더 높은 효율성을 보인다고 평가합니다. 이 모델은 텍스트를 토큰 단위로 생성하지 않고 필요한 정보를 즉시 추출하는 방식을 채택했습니다.

팩트클레어릭은 현재 클라우드플레어의 워커스 AI 플랫폼에서 미리보기 형태로 제공되고 있습니다. 이 모델은 앞으로 오픈 웨이트 모델로 공개될 예정이며 사용자는 추출하고자 하는 필드명을 지정하기만 하면 됩니다.

팩트사용자가 주문 번호나 송장 총액과 같은 필드를 지정하면 클레어릭은 해당 값을 정확한 형식으로 반환합니다. 데이터 추출과 함께 신뢰도 점수를 제공하며 값이 없는 경우 널 값을 출력합니다.

팩트클레어릭은 단순한 데이터 추출을 넘어 간단한 계산과 추정 및 예측 작업을 수행합니다. 이 모델은 기존 언어 모델이 수행하던 복잡한 생성 과정을 생략하여 처리 속도를 대폭 향상시킵니다.

주장클라우드플레어는 클레어릭을 다른 모델들과 연계하여 시스템을 구성하는 방식을 제안합니다. 클레어릭이 데이터를 추출하면 결정 모델인 클레프가 규칙을 적용하고 다른 언어 모델이 최종 답변을 작성하는 구조입니다.

팩트클레어릭을 포함한 전체 체인 프로세스는 약 19.3초가 소요되는 것으로 측정되었습니다. 반면 언어 모델인 지엘엠-5.3이 단독으로 모든 과정을 수행할 경우 61.7초가 걸리며 비용도 두 배 가까이 발생합니다.

교차검증클라우드플레어는 클레어릭이 아직 긴 연산 체인을 안정적으로 처리하는 데 한계가 있다고 밝혔습니다. 복잡한 계산이 필요한 경우 개발자가 직접 코드를 작성하여 처리하는 방식을 권장합니다.

주장이번 기술 도입은 기업들이 문서 처리 자동화 과정에서 겪는 비용과 속도 문제를 해결하려는 전략적 움직임입니다. 시스템 원 모델들과의 협업을 통해 인공지능 워크플로우의 최적화를 도모합니다.

팩트클레어릭은 토큰 단위의 생성 과정을 거치지 않기 때문에 응답 속도가 매우 빠릅니다. 이는 실시간 데이터 처리가 중요한 비즈니스 환경에서 큰 강점으로 작용합니다.

출처더 디코더(https://the-decoder.com/cloudflares-clairic-pulls-data-from-documents-faster-and-cheaper-than-llms/) 및 클라우드플레어 공식 발표를 교차 검증했습니다.