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안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.

아쉽지만 LangChain에서 제공하는 기본 loader들은 텍스트만 불러오기 때문에 말씀하신 pdf 내 이미지의 텍스트는 읽어올 수 없습니다. 

제가 시도해본 방식 중 괜찮은 성과가 있었던 건 아래 두가지입니다.

1. Multimodal Foundation Model을 활용해서 pdf내 이미지를 인식해서 md로 변환하는 pyzerox: https://github.com/getomni-ai/zerox

2. 그리고 upstage라는 우리나라 스타트업에서 제공하는 Document Parser: https://upstage.ai/products/document-parse

제가 인프런에 출시한 다른 강의↗에서 pyzerox ➡ markdown ➡ pinecone 으로 데이터를 적재하는 방법에 대해 안내를 드리는데요. 영상은 무료 공개가 아니라 드릴 수는 없지만 깃헙에 공개한 소스코드를 전달 드립니다. 

1. 14.1 파이썬을 활용한 데이터 전처리.ipynb

2. 14.2 파이썬을 활용한 데이터 전처리.ipynb

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 양태성님.

이미지와 표가 혼재된 PDF 파일의 내용을 텍스트로 추출하기 위해서는 여러 접근 방법이 필요합니다. 특히 이미지 내 텍스트를 변환하는 데는 OCR(광학 문자 인식) 기술이 필수적입니다. 아래 방법들을 고려해 보실 수 있습니다:

1. PyMuPDFLoader: PDF의 기본 텍스트 추출에 유용하지만, 이미지 내 텍스트를 다루는 데 한계가 있습니다. 따라서 이미지 내 텍스트에 대해서는 추가적인 처리가 필요합니다.

2. OCR 라이브러리 사용:

   • Tesseract OCR: 이미지에서 텍스트를 추출하는 가장 널리 사용되는 오픈 소스 OCR 엔진입니다. pytesseract라는 Python 바인딩을 사용하여 PDF 페이지를 이미지로 변환한 후, 이미지에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.
     
   • OpenCV와 함께 사용하면 이미지 전처리를 통해 OCR 인식률을 높일 수 있습니다.
     

3. 이미지 별도로 저장 및 설명 첨가:

   • PDF에서 이미지를 추출하여 별도의 파일로 저장한 후, 해당 이미지에 대한 설명을 생성해 저장할 수 있습니다. 이를 통해 LLM이 이미지와 관련된 정보를 이해하고 응답할 수 있게 합니다.
     

4. 멀티모달 데이터 처리:

   • GPT-4와 같은 최신 멀티모달 모델을 활용하면, 이미지 자체를 입력으로 받아 설명을 생성하게 할 수 있습니다. 이를 텍스트 데이터와 결합하여 활용할 수 있습니다.
     

이 외에도 PDF의 페이지를 이미지로 변환한 후, OCR을 적용하는 방식도 고려해볼 수 있습니다. 추가적으로, PDF 내 구조화된 표의 경우에는 전문적인 PDF 파싱 라이브러리(예: pdfplumber)를 사용하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

추가적으로 이와 관련된 유사한 질문과 답변을 참고해 보시기 바랍니다:
- 이미지 데이터 학습 및 응답

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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