AI는 왜 틀리는가? 그 답은 온톨로지에 있다
생성형 AI의 할루시네이션은 모델의 문제가 아니라 ‘의미 기준’의 문제다. 한국딥러닝은 문서 AI 관점에서 온톨로지를 할루시네이션을 줄이는 구조적 해법으로 정의한다.
0.6초의 환상과 2초의 현실: 경기도청이 '속도'보다 '완결성'을 선택한 이유
벤치마크 속도보다 중요한 것은 '실전 운영 능력'입니다. 경기도청에서 9,000건 이상의 복잡한 행정 문서를 완벽하게 처리한 한국딥러닝 'DEEP Parser'의 차별화된 문서 AI 기술력과 RAG 최적화 노하우를 확인하세요.
[비교 분석] ChatGPT, Gemini vs DEEP Agent: 기업 문서 자동화, 어떤 AI를 선택해야 할까?
기업 문서 자동화, 어떤 AI를 선택해야 할까요? 생성형 AI인 ChatGPT·Gemini와 한국딥러닝의 문서 AI 솔루션 'DEEP OCR'을 전격 비교합니다. 98.7%의 텍스트 정확도와 구축형(On-premise) 보안망을 갖춘 실무 맞춤형 솔루션을 지금 확인해 보세요.
기존 Parser가 멈추는 지점, DEEP Parser는 왜 시장에서 승리했는가
기존 OCR 기반 Parser가 멈춘 이유와 RAG 정확도가 오르지 않는 구조적 원인을 분석합니다. DEEP Parser가 문서 구조 기반 청킹으로 LLM 검색 성능을 바꾼 이유를 설명합니다.