문서에서 텍스트를 추출해서 벡터 DB를 구축한 뒤 검색하는 RAG 시스템을 공부하고 있습니다. 지금 고민은 표 같은 2차원 데이터를 LLM이 인식하도록 구현하는 부분입니다.문서에 포함된 표를 JSON형태로 만들어 모델의 입력으로 집어 넣어야 한다고 알고 있습니다만,이 변환 방법에 대해 많은 고민을 하는 중입니다. OCR을 사용하는 것도 고려중입니다만, OCR을 이용해 가능한 기능이 텍스트 추출까지인지, 인식한 텍스트를 특정 양식으로 변환까지 가능한 건지 이 부분도 궁금합니다.(단순 텍스트 추출까지만 가능하다고 하면 리소스 최소화 측면에서 Computer Vision으로 극복하고 NLP나 RAG 구현에 집중하고 싶습니다.) 혹시 이 부분을 해결하신 경험이 있다면 많은 조언 부탁드립니다.

안녕하세요, 현업에서는 PHP, Java를 주로 다루고 있는 개발자입니다. 요 근래 LLM, RAG, LangChain 등 지능형 챗봇이라던지 AI Agent를 개발하기 위한 기술들에 대한 관심이 있었지만 이쪽 분야에 지식이 없다보니, 이것저것 알아보던 중 반가운 소식을 맞이하게 되었습니다. 아무래도 AI쪽과 관련된 개발은 Python을 주로 다루는 것 같더라구요. 그래서 현재 업무 외 시간에 Python을 학습중에 있는데, 어느정도 레벨이 되어야 이번에 출판될 책을 구매 후 읽었을 때 이해도 수월하고, 손 쉽게 따라서 코딩할 수 있을지 궁금합니다.(저의 목표 중 하나는 PHP, Java로 개발된 서비스에 Python으로 개발한 지능형 챗봇(Ex. 유저의 질문의 맥락을 파악하여 유사한 홈페이지 컨텐츠 찾아주는 봇 등...)을 연동시키는데 있습니다.) 그리고 이런 분야는 데이터분석, 빅데이터 영역과는 별개의 영역인지도 궁금합니다! 지식이 얕아 질문의 내용이 다소 미흡하더라도 너그러운 양해 부탁드립니다. [제이쓴님 출판 공지...]https://inf.run/E4Ea7

[Final Project] 법률 문서 기반 질의응답 RAG 시스템25:20 초에 한 질문에 대해 응답이 1분이상이 걸렸는데응답이 빠르게 나오도록 개선하는 방법은 무엇인가요?