Summary
RAG 시스템의 성능은 PDF 문서에서 얼마나 정확하게 텍스트와 이미지를 추출하는지에 크게 의존한다. PyMuPDF와 PyPDFium2 같은 Loader들은 각각 고유한 장단점을 가지고 있으며, 사용 목적에 따라 적절한 선택이 필요하다.
개요
RAG 성능 향상 방법엔 여러가지 기법이 있지만, 기본적으로 자료에서 Document를 얼마나 잘 가져오느냐가 중요하다. 특히, Hallucination 확인, 자세한 출처 표기, 그리고 알맞은 image extraction을 위해, 성능이 좋은 PDF Loader는 필수적이다. LangChain에서 제공하는 다양한 PDF Loader들의 특징과 성능을 비교해보자.
PDF Loader 비교
RAG 시스템 구축 시 PDF 처리는 중요한 부분을 차지한다. 여기서는 주요 PDF Loader들을 비교한다.
PyMuPDF
테디노트 PyMuPDF 개발자 라이브 미팅 유투브 PyMuPDF for LLM&RAG
PyMuPDF는 다음과 같은 특징을 가진다:
- 주요 고객사: OpenAI, Notion, Anthropic
- 라이선스: 상업목적 사용 시 별도 라이선스 구매 필요
- 핵심 특징:
- C 기반의 MuPDF 기반으로 매우 빠른 처리 속도 제공
- Pdfminer.six 대비 6배 빠른 속도
- 정확한 텍스트 및 이미지 추출 지원
Note
PyMuPDF는 상업적 사용 시 라이선스 비용이 발생하므로 프로젝트의 성격에 따라 라이선스 조건을 확인해야 한다.
PyPDFium2Loader
PyPDFium2Loader는 LangChain에서 제공하는 또 다른 PDF Loader로, 다음과 같은 특징이 있다:
- 라이선스: 오픈소스 기반으로 상업적 사용에 제약이 적음
- 특징:
- 비교적 간단한 구현과 사용법
- 기본적인 텍스트 추출 기능 제공
- 이미지 추출 기능은 PyMuPDF에 비해 제한적
실제 사용 시 고려사항
PDF Loader를 선택할 때는 다음 요소들을 고려해야 한다:
- 처리 속도: 대량의 PDF 문서를 처리해야 할 경우 PyMuPDF가 유리
- 텍스트 정확도: 복잡한 레이아웃의 문서에서는 정확한 텍스트 추출이 중요
- 이미지 추출: 문서 내 이미지를 활용해야 하는 경우 이미지 추출 기능 고려
- 라이선스 비용: 상업용 프로젝트의 경우 라이선스 비용 계산 필요
- 통합 용이성: LangChain 프레임워크와의 통합 편의성
Note
문서(pdf 등) 내 시각 자료와 텍스트의 추출 및 활용 연구 문서에서 더 자세한 PDF 처리 방법을 확인할 수 있다.
결론
PDF Loader의 선택은 프로젝트의 요구사항과 예산에 따라 달라질 수 있다. 성능이 가장 중요한 경우 PyMuPDF가 우수하나, 라이선스 비용이 부담될 수 있다. 반면 PyPDFium2Loader는 기본적인 기능을 무료로 제공한다. RAG 시스템 개발 시 문서 특성과 추출 요구사항을 고려하여 적절한 PDF Loader를 선택해야 한다.
PDF 처리와 관련된 추가 정보는 LangChain, 문서(pdf 등) 내 시각 자료와 텍스트의 추출 및 활용 연구, LayoutLM 문서를 참조하자.