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업로드 전, 업로드 가이드를 꼼꼼히 숙지해주세요!
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AI가 문서를 읽고 이해하며 더 똑똑한 답변을 생성할 수 있도록 도와주는 핵심 기능,
바로 파일 업로드 & 벨루가 Vision 학습 입니다.
이 기능은 PDF, 이미지, 엑셀, 텍스트 등 다양한 형식의 문서를 업로드하면
벨루가 AI가 문서를 자동으로 분석하고 학습(임베딩)하여 정확한 응답을 생성할 수 있도록 지원합니다.
1. 벨루가 Vision 학습
1. 우측 상단 벨루가 [Vision 학습] 선택
PDF나 이미지처럼 그냥 ‘보기만 할 수 있는 문서’를
AI가 직접 읽고, 이해하고, 요약까지 할 수 있게 만들어주는 기능입니다.
사용자는 별도로 내용을 정리하거나 편집할 필요 없이,
문서를 그대로 업로드하기만 하면 AI가 주요 내용을 학습해 질문에 답변하거나 요약까지 스스로 처리할 수 있어요.
AI가 직접 읽고, 이해하고, 요약까지 할 수 있게 만들어주는 기능입니다.
사용자는 별도로 내용을 정리하거나 편집할 필요 없이,
문서를 그대로 업로드하기만 하면 AI가 주요 내용을 학습해 질문에 답변하거나 요약까지 스스로 처리할 수 있어요.
2. [Vision 학습] 총 3가지 모델 중, 1개 선택
1️⃣ Vision 베이직 :
이미지를 빠르게 스캔하여 주요 텍스트를 학습합니다.
2️⃣ Vision 프로A :
복잡한 테이블 구조도 효율적으로 학습합니다.
3️⃣ Vision 프로B :
대용량 문서의 이미지와 표를 더욱 정밀하게 학습합니다.
3. [파일 업로드] → 벨루가 Vision 학습 진행
4. 학습 진행 상태 확인
🟠 주황색 아이콘 : 학습 진행 중
🔴 빨간색 아이콘 : 학습 실패
✅ 초록색 아이콘 : 학습 완료
💡 학습 실패 시에도 요청 수는 차감되지 않습니다.
💡 Vision 학습 활용 예시 💡
가공 없이 바로 학습하는 스마트한 AI
벨루가 Vision 학습은
업로드한 PDF 문서나 이미지 파일을
AI가 바로 학습하여, 별도의 파일 가공 없이도 문서의
주요 정보를 빠르게 추출하고 분석할 수 있습니다.
보고서나 매뉴얼 학습 등 업무 효율을 극대화할 수 있습니다.
출처 확인 + 원문 보기로 신뢰도 강화
출처 노출 기능 & 문서 뷰어는
AI 답변의 출처를 명확히 표시하고,
문서 뷰어를 통해 원문 확인이 가능하므로,
빠르고 정확한 정보 공유가 가능합니다.
부서 간 협업과 자료 검증을
더욱 효율적으로 지원합니다.
2. 파일 학습
벨루가는 파일 형식에 따라 학습을 다르게 처리 함으로써
보다 정확한 증강 생성이 가능하도록 계속해서 지속적으로 고도화 하고 있습니다.
=
✅ 지원 파일 형식
•
지원 형식: pdf, xlsx, csv, txt, docx, md, html, htm
•
맞춤 지원 가능 형식: json, sql, hwp 등 (별도 협의 필요)
파일 형식에 따라 AI 학습 방식이 다르며, 보다 정확한 결과를 위해 포맷별 특징과 가이드를 반드시 확인해주세요.
💡 복잡한 표, 병합 셀, 다수의 파일 업로드는 학습 실패 가능성이 높습니다.
주의하세요!
•
복잡한 표, 병합 셀, 다수의 파일 업로드는 학습 실패 가능성이 높습니다.
•
링크 데이터를 학습 시 실패를 할 수 있습니다.
◦
실패한 파일을 삭제하고 다시 시도해 보세요.
•
각 파일 형식에 대한 주의 사항을 꼭 확인 바랍니다.
📄 PDF 파일
가장 강력한 호환성 : 사용 난이도 [하]
•
벨루가에서 가장 많은 기능을 지원하는 형식
•
출처 노출 시 전용 뷰어와 페이지 자동 이동
•
문서 구조(제목, 단락 등)를 자동 인식하여 나눔 처리
•
표 자동 처리 지원
주의하세요!
•
암호화된 PDF 파일은 학습되지 않습니다.
•
내용이 이미지로 된 PDF는 학습되지 않습니다.
→ PDF에서 글자가 선택되지 않으면 이미지로 간주됩니다.
→ PDF에서 글자가 선택되지 않으면 이미지로 간주됩니다.
📝 마크다운 형식 (Markdown)
문서 연결성과 주제 구분에 최적화된 포맷 : 사용 난이도 [중]
•
학습에 용이한 기호를 사용하여 기호들을 이용하여 보다 품질 높은 학습(임베딩) 처리가 가능
•
#, ##, ### 등으로 주제 또는 문서의 연결성을 보장
•
Notion 기반 문서와 높은 호환성
•
페이지 단위로 사용을 원하는 경우 파일을 나누어 등록
📊 MS Excel 형식 (xlsx)
답변의 형식, 길이, 사용자가 입력한 내용만 답변하게 만들때 매우 효과적
•
시트 단위로 학습
•
CSV처럼 구분자 필수
•
시트명은 메타데이터로 활용 가능
•
행/열 공백 자동 제거
주의하세요!
•
한 행 기준 4,000자 초과 시 정확도 하락
•
특수문자, 이모지 사용 시 오류 가능
📑 CSV (쉼표 분리 값) 형식
사용자가 답변의 형식, 길이 등을 최대한 통제하고 싶은 경우 가장 효과적인 형식
1.
구분(헤더)를 이용하여 주제와 분류를 이용하여 학습(임베딩) 단위를 명확히 할 수 있습니다.
2.
CSV 형식은 별도의 글자 수 나눔 처리 기준을 가지고 있으며, 한 행을 기준으로 합계값은 최대 7,900자 이내 입니다.
3.
글자수는 구분(헤더) 글자수 + 한 행 글자 수 합계가 8,000자가 넘지 않아야 합니다.
4.
CSV 는 PDF 파일을 출처 용으로 사용할 수 있는 별도의 기능을 제공합니다. 즉, 학습(임베딩)은 CSV 파일로 진행하고 출처 노출은 CSV 파일에서 지정한 페이지가 연결되게 할 수 있습니다.
주의하세요!
별도의 학습을 위한 자료를 구성하고 직접 만들어야 하는 경우가 많아 문서 양에 따라서 많은 시간을 필요로하며, 벨루가 채널 설정의 고급 설정을 함께 이용하여야 하는 점에서 사전 지식이 필요합니다.
🌐 HTML / HTM
html 태그를 이용하여 효과적으로 학습
1.
h1, h2 등의 태그와 table 태그를 적극적으로 활용합니다.
2.
불필요한 태그는 사용하지 않습니다.
3.
웹 링크를 이용하여 보다 편리하게 사용 가능합니다.
4.
동적 랜더링과 정적 랜더링 모두 지원
5.
뎁스 URL의 경우 최대 100개의 URL 페이지 까지 학습
6.
페이지별 최대 6000 byte 까지 (한글 1자 = 2 byte) 학습(한글 기준 3000자, 영문 기준 6000자) 초과시 주요 태그를 이용 이어서 학습
7.
학습 가능한 html 태그 확장 (iframe, 이미지, a 태그 등)
📄 MS 워드 docx 및 텍스트 파일 TXT
가장 단순한 구조의 파일
1.
주제 기반으로 나누지 않습니다.
2.
서술형의 내용인 경우 텍스트 파일을 글자 수 기준으로 나누어 학슴(임베딩) 됩니다.
3.
출처 노출 시 파일을 다운로드 합니다
💡 학습 실패 유의사항
•
다수 파일 동시 업로드 시 실패 확률 증가
•
병합 셀, 표 중첩, 비표준 문서 구조 → 학습 오류 원인
•
실패한 파일은 삭제 후 다시 업로드 필요