Upstage Academy
국산 문서 AI와 Solar LLM, 복잡한 문서를 데이터로 바꾸는 16시간
업스테이지의 Document Parse·Information Extract와 Solar LLM(Solar Pro 3·Solar Mini)을 기준으로 16시간 집중 학습합니다. 복잡한 문서를 LLM이 읽는 구조로 변환하고, 스키마 기반으로 핵심 데이터를 추출해 RAG·문서 자동화까지 연결합니다.
교육시간 16시간 (2일)·대상 계약·재무·보험 등 복잡한 문서를 다루고, 국산·온프레미스 LLM으로 RAG·문서 자동화를 도입하려는 실무자·팀
Upstage 집중 과정이란?
Upstage 집중 과정은 국산 AI 기업 업스테이지의 문서 AI(Document Parse·Information Extract)와 한국어 특화 Solar LLM(Solar Pro 3·Solar Mini)을 기준으로 설계한 16시간 심화 과정입니다. 복잡한 문서를 LLM이 읽을 수 있는 구조(HTML·Markdown)로 변환하고, 스키마 기반으로 필요한 값만 정확히 추출해, RAG·문서 자동화 파이프라인으로 완성하는 실무까지 다룹니다.
이 과정은 Upstage 공식 제품 문서(Document Parse · Information Extract · Solar)를 기반으로 설계되었습니다.공식 콘솔 ↗한국어 특화 LLM
Solar Pro 3·Solar Mini는 한국어·영어 의도 파악에 강한 국산 LLM으로, 데이터 주권·온프레미스 도입에 유리합니다.
문서 AI 정통
Document Parse·Information Extract로 표·차트·체크박스·회전 문서까지 LLM이 읽는 구조로 정밀 변환·추출합니다.
RAG·자동화 직결
문서 파싱 → 데이터 추출 → Solar 추론을 하나의 실무 파이프라인으로 연결합니다.
UPSTAGE DOCUMENT PARSE
복잡한 문서를 LLM이 읽는 구조로
PDF·스캔 이미지·슬라이드를 표·차트까지 살린 HTML·Markdown으로 빠르고 정확하게 변환합니다.
0.6초
페이지당 평균 처리
100p / 1분
대용량 문서 처리
5–10×
경쟁 솔루션 대비 속도
TEDS 93.48
표 인식 정확도
체크박스 상태까지 정확히 인식
선택·미선택 체크박스를 정확히 판별합니다.
수백 페이지도 한 번에 처리
100+페이지 문서를 1분 안에 처리합니다.
페이지를 넘는 표도 재구성
페이지로 분할된 표를 하나로 복원합니다.
깊게 중첩된 레이아웃도 이해
복잡하게 중첩된 표·구조를 정확히 파악합니다.
구조화된 양식에서 핵심 필드 추출
정형 폼의 키-값을 정확히 뽑아냅니다.
회전된 문서 방향 자동 보정
기울거나 회전된 스캔을 자동 정렬합니다.
UPSTAGE INFORMATION EXTRACT
필요한 데이터만, 스키마 기반으로 정확히
템플릿·재학습 없이 원하는 스키마에 맞춰 문서에서 값을 추출합니다. 명시된 값은 물론, 항목 합계 같은 계산된(암시) 데이터까지 뽑아냅니다.
- 체크박스 상태·구조화 폼 필드 추출
- 페이지를 넘는 표·중첩 레이아웃 재구성
- 회전 문서 자동 보정 · 500+페이지 처리
- 송장·계약·재무제표·보험청구에 즉시 적용
UPSTAGE SOLAR LLM
한국어에 강한 국산 LLM, Solar
데이터 주권·온프레미스가 중요한 환경에서, 한국어 의도 파악과 추론에 강한 Solar로 문서 AI 파이프라인을 완성합니다.
Solar Pro 3
프로덕션급 추론
다단계 추론과 정밀한 지시 따르기를 강화한 최신 모델. 한국어·영어 의도 파악에 강합니다.
- IFBench 55.78 (지시 따르기 +52%)
- Arena Hard v2 62.5 (추론 +30%)
Solar Mini
작지만 강력
10.7B 파라미터의 경량 모델. 빠른 응답과 RAG·온디바이스 활용에 적합합니다.
- 10.7B 파라미터
- 2.5× 빠른 응답 · Apache 2.0
The Modules
총 16시간 (2일) · 8개 모듈로 구성됩니다.
Solar Pro 3·Solar Mini, 한국어 특화 LLM, Document AI 개요, 콘솔·API·요금 체계
PDF·스캔·슬라이드를 HTML/Markdown으로 변환, OCR, 0.6초/페이지의 빠른 처리 실습
복잡 표·차트 인식, 100+페이지 처리, 회전 자동 보정, 요소 좌표(element coordinates) 활용
스키마 기반 추출, 체크박스 상태·중첩 레이아웃·구조화 폼, 명시값+계산값(암시 데이터) 추출
Solar Pro 3 추론·instruction-following, 한국어 강점 활용, API 호출과 프롬프트 패턴
Document Parse + Solar로 사내 문서 검색·질의응답(RAG) 구성, 청크·임베딩·검색 설계
계약서·재무보고서·보험청구·송장 처리 자동화, ERP·CRM·클라우드 스토리지 연동
팀별 실제 문서를 파싱·추출·Solar로 처리하는 파이프라인을 구현하고 배포·발표
What's Included
교육 산출물
- Document Parse 기반 문서→구조화(HTML/MD) 변환 파이프라인 1종
- Information Extract 스키마 추출 워크플로우 1종
- Solar LLM 기반 사내 문서 RAG 검색·질의 프로토타입
- 문서 자동화 실무 시나리오 결과물
전 과정 수료 시 이수증 발급
기대효과
- 복잡 문서(계약·재무·보험) 처리·검수 시간 단축
- 사내 문서 검색·질의(RAG) 정확도 향상
- 국산·온프레미스 LLM으로 데이터 주권 대응
- 수기 입력·전사 업무의 문서 자동화 내재화
Upstage 집중 16시간 과정 자주 묻는 질문
업스테이지는 한국어에 강한 국산 Solar LLM과, 복잡 문서에 특화된 Document Parse·Information Extract를 함께 제공합니다. 데이터 주권·온프레미스가 중요한 공공·금융·제조 환경, 그리고 한국어 문서 처리에 특히 적합합니다.
콘솔의 노코드 테스트와 코드 템플릿을 함께 제공해, 비개발자도 문서 변환·추출의 흐름을 이해하고 자동화 방향을 잡을 수 있도록 진행합니다.
Document Parse는 문서 전체를 LLM이 읽는 구조(HTML·Markdown)로 '변환'하고, Information Extract는 스키마를 기준으로 필요한 값만 '추출'합니다. 두 가지를 조합해 파싱→추출→추론 파이프라인을 만듭니다.
기본 2일 집중형이며, 4회 분할(4H×4) 등 일정 맞춤 운영이 가능합니다.