Enterprise AI 를 위한 차세대 멀티모달 임베딩 모델 Morphik

Enterprise AI 시대, 텍스트 중심 RAG의 한계를 넘어 멀티모달 검색을 실현하는 새로운 임베딩 모델 Morphik을 소개합니다.

2025년 08월 05일

Enterprise AI 를 위한 차세대 멀티모달 임베팅 모델 Morphik 소개

LLM이 Enterprise AI의 아키텍처 중심으로 자리 잡으면서, 기존의 텍스트 중심 접근법으로는 해결할 수 없는 새로운 기술적 과제가 대두되었습니다. 핵심은 기업 내부에 산재한 이기종(Heterogeneous) 데이터를 LLM 추론 과정에 어떻게 효과적으로 통합하는가에 있습니다.

기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인은 주로 텍스트 데이터의 임베딩과 검색에 의존해왔습니다. 그러나 실제 엔터프라이즈 환경의 데이터는 정형화된 테이블, 보고서 내 그래프와 도표(이미지), 기술 매뉴얼의 설계도, 영상 등 복합적인 모달리티(Multi-modality)로 구성되어 있습니다. 텍스트만으로는 데이터가 가진 전체 컨텍스트의 약 20%밖에 활용하지 못하는 셈입니다.

이러한 Unimodal RAG의 근본적인 한계를 극복하고, 차세대 Enterprise RAG 아키텍처 구현을 목표로 하는 프레임워크가 바로 Morphik 입니다.

Morphik은 텍스트, 이미지, 테이블 등 서로 다른 데이터 모달리티를 하나의 통합된 벡터 공간(Unified Vector Space)에 임베딩하는 멀티모달 모델입니다. 이를 통해 데이터의 형태에 구애받지 않는 진정한 의미의 크로스모달 검색(Cross-modal Retrieval)과 컨텍스트 강화(Context Enrichment)를 가능하게 함으로써, RAG 시스템의 Retrieval 정확성과 Generation 결과물의 품질을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

이번 글에서는 Morphik이 어떻게 기존 RAG 파이프라인의 한계를 돌파하고, 다양한 데이터 모달리티를 유기적으로 연결하여 Enterprise AI의 성능을 한 차원 높일 수 있는지 그 기술적 원리와 아키텍처, 그리고 구체적인 적용 사례를 심도 있게 분석합니다.

Morphik 공식 홈페이지

1. Morphik 이란 무엇인가?

Morphik은 단순한 임베딩 모델이 아니라, 문서의 이미지와 텍스트를 통합하여 직접 임베딩하는 멀티모달 검색 플랫폼입니다.

일반적인 RAG 시스템이 텍스트 기반 임베딩만 처리하는 것과 달리, Morphik은 문서 페이지 전체를 이미지로 받아들여 OCR로 변환한 텍스트와 병합한 다중 벡터 표현을 생성합니다. 이 방식 덕분에 시각적 맥락이 온전히 살아 있는 정밀한 검색이 가능합니다.

문서를 업로드하면 Morphik은 페이지 전체를 이미지로 스냅샷하고, 텍스트 블록의 위치 정보까지 함께 추출합니다. 이후 이미지 임베딩과 텍스트 임베딩을 조합해 ColPali 기반의 contrastive learning으로 멀티벡터를 생성합니다. 이 과정은 도표, 차트, 배치 구조 같은 시각 정보를 의미 단위로 끊지 않고 그대로 보존합니다.

이러한 접근은 기존 텍스트 중심 RAG 시스템이 놓치기 쉬운 시각적 요소를 반영하기 때문에, 기술 문서, 엔지니어링 설계도, 표·그래프 기반 자료 등에서 특히 강점을 발휘합니다. 실제로 arXiv 기반 QA 테스트에서 약 90%의 정확도, 특정 도메인에서는 95% 이상의 정확도를 기록한 사례가 있습니다.

또한, 기존 RAG는 매 질의마다 문서를 다시 인코딩하고 검색해야 해 지연이 발생하는 반면, Morphik은 Cache-Augmented Generation(CAG) 방식을 도입했습니다. 한 번 문서를 로드하면 LLM의 내부 키-밸류 캐시에 저장해 재사용하므로, 반복 질의 시 응답 시간이 획기적으로 단축되고 토큰 비용도 크게 줄어듭니다.

마지막으로 Morphik은 문서에서 자동으로 메타데이터를 추출하고, 자연어 기반 규칙 정의를 통해 PII(개인 식별 정보)를 적절히 마스킹하거나 중요한 개체와 관계를 노출할 수 있습니다. 이렇게 정리된 데이터는 도메인 특화 지식 그래프로 연결되어, 사용자가 자연어 질의를 통해 개념 간 관계를 탐색할 수 있게 지원합니다.

Morphik Github Repository

2. 기업 및 공공기관에서의 LLM 활용과 임베딩의 핵심 역할

기업과 공공기관은 그동안 제대로 활용하지 못했던 방대한 비정형 데이터를 LLM을 통해 검색·분석·가공함으로써 새로운 인사이트와 콘텐츠를 창출하려 합니다. 이 과정에서 임베딩(Embedding)은 단순한 전처리 단계를 넘어서, LLM 시스템의 성능을 좌우하는 핵심 기술입니다.

Morphik은 문서를 업로드하면 페이지 전체를 이미지로 스냅샷하고, 텍스트 블록의 위치 정보까지 함께 추출합니다. 이후 이미지 임베딩과 텍스트 임베딩을 조합한 ColPali contrastive learning 방식으로 멀티벡터를 생성합니다. 이 과정 덕분에 도표, 차트, 배치 구조 등 시각 정보가 의미 단위로 끊기지 않고 온전히 보존됩니다.

1) 기업이나 기관에서 LLM 주요 활용 시나리오

1. 내부 문서 검색 및 질의응답 : 수많은 보고서·매뉴얼·상담기록 등에서 자연어 질의에 기반한 정확한 정보 추출

2. 보고서 자동 생성 및 요약 : 기존 자료를 분석해 요약하고, 맞춤형 보고서나 콘텐츠 자동 생성

3. 시장 분석 및 전략 수립 : 고객 리뷰·SNS·웹 데이터 분석을 통한 트렌드 파악

4. 컴플라이언스 및 법률 문서 분석 : 방대한 규정 문서에서 특정 조건이나 조항을 자동 식별 및 리스크 분석

이 모든 시나리오에서 핵심은 LLM이 ‘정확한 문맥’을 찾도록 도와주는 임베딩 품질에 달려 있습니다.

2) 임베딩 (Embedding)이 중요한 이유

1. 데이터를 의미 기반으로 검색 가능하게 만든다

단순 키워드가 아닌, 문장의 의미 자체를 벡터로 표현하여 유사한 개념의 데이터를 연결
예: “신제품 출시”와 “새로운 상품 론칭”을 같은 맥락으로 이해
→ 내부 문서 검색(시나리오 ①)의 정확성 극대화

2. LLM이 신뢰할 수 있는 ‘참고자료’를 찾는 기준이 된다

질문에 대한 정답을 LLM이 만들기 전에, 임베딩이 정확한 관련 문서 조각을 검색
→ 보고서 생성(②), 규제 문서 분석(④)의 품질은 임베딩이 정한 ‘문맥’에 따라 달라짐

3. 방대한 데이터를 실시간으로 다룰 수 있게 해준다

모든 데이터를 미리 임베딩하여 벡터 DB에 저장
검색은 원문을 읽는 대신 벡터 간 유사도만 계산 → 수초 내 응답 가능
→ 수십만 건의 데이터를 다루는 대규모 환경에서도 효율적 운영 가능

Morphik 과 같은 멀티모달 임베딩이 중요한 이유

기존 임베딩은 텍스트만 처리하지만, 실제 기업 문서에는 표, 이미지, 도표 등 시각 정보가 포함된 경우가 대부분입니다. Morphik은 텍스트와 비주얼 데이터를 통합 임베딩하는 멀티모달 모델로, 다음과 같은 차별점을 가집니다.

Morphik은 다음과 같은 멀티모달 임베딩을 제공합니다:

기능	기존 임베딩 모델	Morphik
텍스트 임베딩	✅ 가능	✅ 가능
이미지 임베딩	❌ 미지원	✅ 이미지 해석 포함
문서 레이아웃 인식	❌ 불가능	✅ 레이아웃+위치+구조 파악
표/그래프 구조 파악	❌ 불가능	✅ 시각 요소 내 의미까지 추출
멀티모달 벡터 통합	❌ 불가능	✅ 문서 전체를 하나의 의미로 표현

Morphik 덕분에 이제는 다음과 같은 복합 문서도 LLM이 정확하게 이해하고 처리할 수 있습니다

회계표와 설명이 혼합된 금융 보고서
그래프와 분석 내용이 섞인 기술 보고서
법률 조항과 참고 그림이 함께 있는 규제 문서

3. Morphik은 누가 언제 왜 만들었는가?

2025년 봄, Y Combinator의 스타트업 배치에서 눈에 띄는 팀 하나가 등장했습니다. 바로 Morphik입니다. 이 플랫폼은 단순한 검색 솔루션이 아니라, 복잡한 기술 문서를 멀티모달로 이해하고 검색할 수 있게 하는 새로운 형태의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템입니다. 그 중심에는 두 명의 공동 창업자, Adityavardhan Agrawal (Adi)과 그의 동생 Arnav Agrawal이 있습니다.

Adi는 MongoDB에서 확장 가능한 데이터베이스 알고리즘을 개발한 경력을 지닌 인물로, 분산 시스템과 대규모 데이터 처리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 이 프로젝트를 시작했습니다. 반면 Arnav는 Cornell University에서 컴퓨터 과학을 전공하던 중, Amazon Robotics에서의 협업 경험을 통해 한 가지 뼈아픈 문제를 마주하게 됩니다. 엔지니어링 문서, 도면, 스케치 등 시각적 정보가 많은 문서를 찾기 위해 전체 업무 시간의 절반 이상이 소모된다는 현실이었습니다.

이러한 경험을 계기로 형제는 텍스트 위주의 기존 RAG 시스템으로는 해결할 수 없는 문제에 주목했습니다. 특히 도표, 표, 화살표, 눈금선, 색상 등 문서의 시각적 맥락이 중요한 상황에서는 기존 LLM 기반 검색이 쉽게 실패한다는 점에 주목했습니다.

Morphik은 이러한 한계를 정면으로 돌파합니다. 문서 전체를 하나의 이미지로 받아들이고, 텍스트뿐만 아니라 시각적 요소 전체를 임베딩하여, LLM이 마치 사람처럼 문서의 시각 구조를 ‘이해’하도록 설계했습니다. 이로 인해 단순한 문장 유사도 검색을 넘어, 문서의 ‘의미 있는 구성 방식’까지 재현 가능한 검색이 가능해졌습니다.

Morphik의 이러한 접근 방식은 특히 다음과 같은 분야에서 강력한 가치를 발휘합니다:

복잡한 설계 도면과 기술 매뉴얼이 중심인 엔지니어링 조직
의료 영상 및 수치 기반 리포트를 다루는 의료 및 제약 기관
표와 절차 문서가 혼재된 제조 및 품질 관리 부서

두 창업자는 “기존 RAG는 기술 문서에서는 작동하지 않는다”는 점을 강조하며, Morphik의 핵심 기술을 통해 LLM이 눈금이나 화살표 같은 시각적 디테일까지 참조할 수 있도록 설계되었다고 설명합니다. 이러한 방식은 단순히 정답을 찾는 검색을 넘어, 사람이 실제로 문서를 이해하는 방식에 근접한 검색 경험을 제공합니다.

이제 기업은 단순히 텍스트 벡터를 비교하는 것을 넘어, 문서 전체를 ‘문맥 있는 오브젝트’로 다루는 방식으로 전환하고 있습니다. Morphik은 이 전환의 중심에 서 있으며, 향후 멀티모달 RAG의 표준으로 자리 잡을 가능성이 충분합니다.

1) Morphik의 오픈소스 라이선스

Morphik은 소스 이용 가능(source‑available) 형태로 공개되어 있습니다. 핵심 저장소인 Morphik Core는 MariaDB가 만든 Business Source License 1.1를 사용하며, 라이선스 파일에 따르면 개인 혹은 인디 개발자가 사용하는 경우에는 무료이고, 상업적 사용이라도 월간 총 매출이 2 천 달러 미만이면 무료로 사용할 수 있습니다. 그 이상 매출이 발생하는 경우에는 상용 라이선스를 구매해야 합니다.

또한 BSL 조건에 따라 이 소프트웨어는 2029년 6월 18일 이후 Apache 2.0 라이선스 하에 재라이선스될 예정입니다.

일반 사용자 입장에서 중요한 점은 Morphik이 완전한 오픈소스는 아니지만 누구나 코드를 검토하고 수정할 수 있으며, 일정 수익 이하에서는 무료로 사용할 수 있다는 것입니다. 이는 초기 프로젝트나 연구 목적에는 부담 없이 활용할 수 있지만, 매출 규모가 큰 기업이라면 상업 라이선스를 준비해야 한다는 의미입니다.

2) Morphik 서비스 소개

Morphik은 단순한 벡터 데이터베이스를 넘어 AI 네이티브 지식 베이스 역할을 하도록 설계되었습니다. 공식 설명에 따르면, 구조화되지 않은 모든 형태의 데이터를 직접 인제스트할 수 있고, PDF나 동영상 등에서도 최첨단 검색 정확도를 보장하는 알고리즘을 사용합니다.

Morphik이 페이지 이미지를 직접 임베딩하기 때문에 도표와 사진, 표가 포함된 문서를 정확하게 검색할 수 있고 90 % 이상의 arXiv QA 정확도를 보인다고 설명합니다.

과학 PDF와 데이터셋을 검색하는 연구팀, 특허와 발명 공개 자료를 검색하는 법무팀, 의료 지식을 구축하는 헬스테크 기업, 증권 주문과 계약 관리 도구를 개발하는 개발자, CAD 도면과 연구 논문을 다루는 항공우주 연구팀 등이 Morphik을 사용하고 있습니다.

Morphik은 대화형 RAG(retrieval‑augmented generation) 플랫폼으로, 동영상과 PDF 등 구조화되지 않은 자료를 직접 업로드하여 AI 애플리케이션과 에이전트를 빠르게 만들 수 있게 해 줍니다. 공식 문서에 따르면 Morphik은 다음과 같은 특징을 갖습니다.

비정형 데이터 지원 – 텍스트뿐 아니라 영상과 PDF를 그대로 ingest할 수 있으며, 자체 개발한 알고리즘으로 정확한 검색을 보장합니다.
지속형 KV‑캐시 – 자주 참조하는 문서는 한 번만 처리한 뒤 LLM의 내부 상태를 저장해 두었다가 나중에 다시 사용할 수 있어, 계산 비용과 응답 시간을 크게 줄입니다.
Model Context Protocol(MCP) 지원 – RAG 파이프라인을 MCP 클라이언트와 쉽게 연결할 수 있습니다.
자연어 기반 규칙 엔진 – 데이터의 스키마를 코딩하지 않고 자연어로 정의하여 문서를 어떻게 ingest·검색할지 규정합니다.
사용자·폴더별 권한 관리 – 여러 프로젝트를 폴더별로 구분하고 사용자별 접근 권한을 설정할 수 있습니다.
유연한 모델 레지스트리 – 다양한 AI 모델을 작업별로 등록·혼합하여 사용할 수 있고, 엔터프라이즈 사용자를 위한 관리 API를 제공합니다.

요약하면 morphik.ai 는 비정형 데이터를 쉽게 ingest하고 RAG 모델을 빠르게 구축할 수 있도록 도와주는 엔터프라이즈급 지식 관리 플랫폼입니다. 메타데이터 추출·전처리, 영구 캐싱, 자연어 기반 검색과 규칙 정의, 지식 그래프 시각화 등 다양한 기능을 제공하여 기술 자료 및 복잡한 데이터에서 신속하게 정확한 정보를 얻고 AI 애플리케이션 개발을 가속화하는 데 도움을 줍니다

4. Morphik, RAG 분야 특히 문서 임베딩에서 기대되는 바

Retrieval‑Augmented Generation(RAG)은 대형 언어 모델을 특정 지식 기반에 연결하는 핵심 기술로 자리잡았습니다. 그러나 기존 시스템은 텍스트 벡터만을 사용하기 때문에 복잡한 도표나 스캔된 문서에서 중요한 정보를 놓치는 경우가 많았습니다. Morphik은 페이지 전체를 이미지로 처리하는 ColPali 임베딩 기술을 도입해 레이아웃과 타이포그래피, 색상 같은 시각적 맥락까지 이해하는 검색을 가능하게 합니다ycombinator.com. 또한 도메인 특화 지식 그래프를 자동으로 구축해 문서 간 관계를 명시적으로 표현함으로써, 여러 문서에 흩어져 있는 정보를 연관지어 답변을 생성합니다.

향후 RAG 분야에서는 이러한 멀티모달 임베딩과 그래프 기반 검색이 표준으로 자리잡을 전망입니다. 페이지 이미지와 함께 도표의 텍스트를 추출하는 모델이 발전하면서 한국어를 비롯한 다양한 언어의 문서에서도 정확한 매칭이 가능해질 것입니다. 또한 LLM의 컨텍스트 창이 늘어나고 캐시된 키–값 상태를 재사용하는 기술이 발전하면, 대형 매뉴얼이나 법률 문서를 실시간으로 분석하는 것도 가능해질 것입니다. Morphik의 라이선스가 4년 후 Apache 2.0으로 변경될 예정이라는 점을 고려하면raw.githubusercontent.com, 오픈소스 생태계와의 통합이 더욱 활발해지고 커뮤니티가 만든 플러그인과 한국어 지원 기능이 추가될 가능성이 큽니다.

Morphik의 진정한 잠재력은 앞으로 RAG와 문서 임베딩 기술이 나아갈 방향을 제시하고 있다는 점에서 찾을 수 있습니다.

기존의 문서 임베딩은 주로 텍스트를 일정한 크기로 ‘청킹(chunking)’하여 벡터로 변환하는 방식이었습니다. 하지만 PDF 한 페이지에 제목, 본문, 이미지, 표가 함께 있다면 어떨까요? 이를 단순히 텍스트로만 분리하면 이미지와 텍스트의 연관성, 표와 본문의 맥락이 모두 사라집니다.

Morphik이 지향하는 미래는 ‘지능형 멀티모달 청킹(Intelligent Multimodal Chunking)‘입니다. 이는 문서의 시각적, 구조적 레이아웃을 이해하여 의미적으로 연관된 멀티모달 요소들을 하나의 단위로 묶어 임베딩하는 기술입니다. 예를 들어, ‘그림 1’ 이미지와 그 이미지를 설명하는 캡션 텍스트를 하나의 의미 덩어리로 인식하고, 이를 대표하는 단일 벡터를 생성하는 것입니다.

이러한 접근 방식이 고도화되면 다음과 같은 혁신적인 기능이 가능해집니다.

컨텍스트 보존: 문서의 원본 구조와 맥락을 최대한 보존한 상태로 정보를 검색하여, 훨씬 정확하고 풍부한 답변을 생성할 수 있습니다.
교차 모달 검색(Cross-modal Retrieval): “테슬라 로고가 포함된 슬라이드를 찾아줘”처럼 텍스트로 이미지를 검색하거나, 특정 그래프 이미지를 입력하여 그 그래프를 분석한 보고서 텍스트를 찾는 등 데이터의 형태를 넘나드는 검색이 가능해집니다.

Morphik은 바로 이 멀티모달 임베딩의 미래를 향해 나아가고 있으며, 이 분야의 기술적 난제를 해결하는 선두주자가 될 것으로 기대됩니다.

5. 왜 Morphik과 ColPali를 함께 이해해야 하는가

현재 문서 검색과 문서 기반 RAG 시스템의 한계를 극복하려면, 단순 텍스트 중심의 임베딩 방식으로는 부족합니다. 문서의 구조, 시각적 요소, 레이아웃 맥락까지 함께 반영해야 의미 있는 검색과 응답 생성이 가능합니다. 이러한 배경에서 등장한 것이 ColPali이며, 이를 실제 기술로 구현하고 있는 플랫폼이 Morphik입니다.

ColPali는 2024년 6월, 프랑스의 CentraleSupélec와 Illuin Technology가 공동 발표한 논문에서 처음 정립된 개념입니다. arXiv에 게시된 해당 논문(arXiv:2406.07929)은 기존 문서 임베딩의 한계를 넘기 위한 학습 전략으로 ColPali를 제안하였습니다. 따라서 ColPali가 먼저 나온 개념이며, Morphik은 이 전략을 빠르게 실용화한 플랫폼입니다.

Morphik은 2025년 봄 Y Combinator 배치에 합류하면서 처음 공개되었고, 당시 이미 ColPali 논문을 반영한 멀티모달 임베딩 구조를 제품에 통합하고 있었습니다. Morphik의 설계 철학이 ColPali의 개념과 거의 일치한다는 점에서, Morphik은 ColPali 개념을 가장 빠르게 제품화한 사례 중 하나라고 할 수 있습니다.

따라서 기업이나 공공기관이 문서 중심 AI 도입을 고려하고 있다면, 단순히 RAG 솔루션을 도입하는 것에서 한 걸음 더 나아가 ColPali 기반 멀티모달 임베딩 플랫폼에 주목해야 할 시점입니다. 그리고 이때 가장 앞서 있는 선택지가 바로 Morphik입니다.

ColPali 와 관련된 오픈소스 멀티모달 제품 비교

현재 ColPali 방식 또는 유사한 멀티모달 문서 임베딩을 구현한 오픈소스 제품은 많지 않지만, 몇 가지 주목할 만한 프로젝트들이 존재합니다. 아래는 ColPali 개념을 중심으로 구성한 주요 제품 비교입니다.

제품명	구현 전략	ColPali 정렬 학습 반영	이미지+텍스트 병합	특징 및 사용처
Morphik Core	ColPali 기반 contrastive learning	✅	✅	대표적 상용+오픈 구조. RAG 연계 최적화
Donut	OCR-free Vision-Language 모델	❌	✅	Swin Transformer 기반 문서 추론에 강점
Pix2Struct	문서 구조 예측 중심의 Vision-Language 학습	❌	✅	페이지 구조 학습에 초점, Google 모델
LayoutLMv3	Layout-aware 문서 모델	✅ (부분적)	✅	텍스트+레이아웃 정보 결합, HuggingFace 공개

6. 기존 AI Document 방식의 비교

Morphik은 문서를 텍스트로 변환하지 않고 문서 전체를 이미지로 임베딩해 벡터 색인합니다. 검색 시에도 원본 문서의 시각적 형상을 기반으로 유사도를 계산하는 비주얼 중심 RAG 방식을 취합니다.

이 방식은 도표, 스캔, 이미지 중심 문서에서 특히 강점을 발휘합니다. OCR 변환 과정이 없으므로 변환 오류 없이 원본 이미지를 그대로 학습하고, 표나 도식이 많은 문서에서 더욱 직관적이고 정확한 검색이 가능합니다. 또한 구조화 파싱 과정이 없기 때문에 대량 스캔 문서 색인에서 효율적이며, 연산량도 상대적으로 낮습니다.

다만 텍스트 단위의 세밀한 질의응답(QA) 정확도는 파싱 기반 방식보다 떨어질 수 있습니다. 따라서 정밀 요약이나 특정 필드 추출이 필요할 경우, 검색 결과를 바탕으로 LLM 프롬프트 튜닝이 필요할 수 있습니다. Morphik은 주로 문서 전체의 시각적 컨텍스트 유사성 검색에 최적화되어 있으며, 구조화된 텍스트 중심 애플리케이션보다는 검색 정확성과 문서 매칭이 핵심인 워크플로우에서 더 큰 효과를 발휘합니다.

항목	사문서 파싱 기반 임베딩	AI 기반 OCR 임베딩	Morphik
임베딩/접근 방식	문서 파싱 중심. 레이아웃(제목/문단/머리말·바닥말/페이지번호/캡션/리스트/표/이미지) 분석 후 Markdown·XML로 구조화.	AI OCR+레이아웃 이해. 좌표·구조·표·차트 인식으로 HTML/Markdown으로 변환.	멀티모달(페이지-이미지 임베딩). ColPali 계열 시각 임베딩+late interaction 기반 유사도.
대표 기술 포인트	HWPX·MS Office·PDF·이미지 등 광범위 포맷 처리. LLM/RAG용 텍스트 자산화.	DP-Bench/TEDS 지표, 복잡 표/차트/요소 좌표 인식, LangChain 로더 제공.	ColPali 스타일 패치 임베딩, 이진화+Hamming distance, MUVERA 아이디어·Turbopuffer 기반 최적화.
지원 포맷(예시)	HWPX, MS Office, PDF, 이미지	PDF, 스캔 이미지, 스프레드시트, 슬라이드, 손글씨	PDF, 이미지(페이지를 이미지로 취급)
출력 형식	Markdown, XML	HTML, Markdown	벡터 저장소용 시각 임베딩(텍스트 출력 기본 제공 아님)
강점 요약	정밀한 구조 파싱, 국내 포맷(HWPX) 포함 광범위 포맷 지원, LLM 학습 재료로 최적	속도·정확도·개발자 생태계(API/문서) 균형, 대규모 처리에 유리	스캔/도표/시각 문서에서 강한 검색 품질, OCR 오류 회피, 비주얼 컨텍스트 유지
한계/주의	의미 추출·필드 매핑은 후속 AI에 위임	비시각 맥락 기반 의미 추론은 별도 IE/LLM 조합이 필요	세밀 텍스트 단위 QA/추출은 추가 프롬프트·후처리 필요, 공개 인증/가격 제한적

AI Document 어떤 솔루션을 선택해야 할까?

마무리

Morphik은 단순히 또 하나의 RAG 프레임워크가 아닙니다. 이는 **기업이 보유한 다양한 형태의 데이터를 실질적인 AI 자산으로 전환하는 가장 빠르고 효율적인 경로를 제시하는 ‘프로덕션 레디 멀티모달 RAG 플랫폼’**입니다.

LLM 도입을 고려하는 의사결정자라면 다음과 같은 질문을 던져보시길 바랍니다.

우리의 핵심 자산은 텍스트 데이터에만 국한되어 있는가?
이미지, PDF, 동영상에 담긴 귀중한 정보를 어떻게 활용할 것인가?
아이디어를 빠르게 검증하고 안정적인 서비스로 시장에 출시하기까지 얼마나 많은 시간과 비용을 투자할 수 있는가?

만약 이 질문들에 대해 ‘멀티모달 데이터’와 ‘빠른 프로덕션 전환’이라는 키워드가 중요하게 다가온다면, Morphik은 현재 시장에 존재하는 가장 매력적인 선택지 중 하나가 될 것입니다. Morphik을 통해 복잡한 기술 구현의 부담은 덜고, 비즈니스의 본질에 집중하여 새로운 AI 혁신을 이끌어 가시길 바랍니다.