2025년 RAG 파이프라인 구축 실전: Dockling으로 PDF·워드·오디오 파일까지 30초 만에 LLM 지식화하는 방법

대규모 언어 모델은 점점 더 발전하지만, 최신 산업이나 기업 운영 등 특정 분야 지식에는 한계가 명확합니다. 그래서 RAG(Retrieval Augmented Generation) 방식이 실무 AI에서 핵심으로 떠오르고 있습니다. RAG는 GPT 등 LLM에 외부 자료를 연결하여 원하는 정보를 정확히 활용하는 방식입니다. 하지만 초점은 단연코 "자료 준비" 과정에 있었습니다. 단순한 텍스트라면 쉽지만, 복잡한 PDF·워드·MP3 등 다양한 파일에서 텍스트와 표, 그림까지 완벽하게 추출·정제하는 작업은 실제로 어렵습니다.

Dockling은 바로 이 문제를 해결합니다. 실제로 아래의 경험담·스텝과 같이 문서 자동 변환부터 AI 에이전트 검색 구현까지의 전 과정을 처음부터 끝까지 명확하게 소개합니다.

다양한 파일, 손쉽게 LLM 지식화: Dockling 실전 경험

Dockling은 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 설치부터 사용까지 매우 직관적입니다. pip 명령어로 설치 후, GitHub 레포와 공식 문서에서 다양한 사용 예시를 바로 확인할 수 있습니다.

기본 사용 방법: PDF 파일에서 글·표를 추출하는 경우, 아래 예시처럼 몇 줄 코드로 텍스트/표를 마크다운으로 정제해냅니다.

• 복잡한 PDF 예시: 표와 다이어그램, 코드블럭이 섞인 자료도 수십 초 만에 마크다운으로 변환합니다.

• 실제 처리 시간: 약 30초 이내에 20페이지 넘는 PDF의 구조까지 반영하여 추출

• 추출 방식: 이미지/표/코드 분리를 자동으로 인식하고, OCR(문자인식)까지 기본 적용

다수 파일 동시 처리: Dockling은 확장자를 자동 인식해 PDF·워드·마크다운 파일을 한 번에 처리합니다.

• 예시:

  • PDF(2종), 워드(1종), 마크다운(1종) 목록을 등록

  • 결과물을 마크다운으로 자동 변환, 표·리스트 형식 보존

  • 결과물 폴더별 저장 및 빠른 확인

• 실제 워드 파일 처리 결과:

  • 표가 완벽하게 마크다운 표로 변환됨

  • 리스트/헤더도 구조적으로 보존

오디오 파일(음성 인식) 대응: Dockling은 FFmpeg, OpenAI Whisper Turbo(로컬 모델) 기반 음성→텍스트 변환을 지원합니다.

• 실제 적용 과정:

  • 30초 분량 MP3 파일, 10초 내 텍스트+시간 정보까지 마크다운으로 추출

  • Whisper Turbo로 장비 없이 전 과정 로컬 수행 가능

• 특징:

  • 각 문장별 타임스탬프 포함(비활성화 가능)

  • Hugging Face에서 모델 다운로드, 보안 강화

이렇게 서로 다른 자료(문서·음성) 모두를 마크다운으로 통일함으로써, 이후 LLM 파이프라인에서 일관된 자료 활용이 가능합니다.

Chunking(문서 분할): 국소적 지식 검색을 위한 핵심 노하우

자료를 추출하는 것만으로는 부족합니다. 원본 문서 전체를 벡터 DB에 넣으면 LLM 성능 저하, 빠른 검색 미비 등의 문제가 발생합니다. 문서를 의미 단위로 나누는 chunking 전략이 바로 그 해법입니다.

Dockling의 Hybrid Chunking 방식은 "의미적 유사성"과 "토큰 길이"를 결합하여 분할 경계를 자동설정합니다.

• 실제 적용 사례:

  • 한 PDF를 하이브리드 전략으로 분할

  • 결과: 총 23개 청크, 0~128토큰 13개, 128~256토큰 10개

  • 각 청크에 제목·소제목·리스트·표가 의미별로 묶임

• 파라미터 튜닝 가능:

  • 최대 토큰 수, 임베딩 모델 변경 등 고급 설정 지원

이 단계까지 지나가면 자료는 의미 단위로 구조화되고, 곧바로 벡터 DB에 적재할 수 있습니다. 실제로 Dockling의 chunking은 "단락, 불릿리스트, 헤더별 가장 의미 있는 경계"를 엄격하게 지키기 때문에, 검색 정확도가 매우 높습니다.

실전 RAG AI 에이전트 구축: 검색→응답 전과정 통합

Dockling으로 ⚡ 자료 준비~chunking이 끝나면, 이제 AI 에이전트가 DB에서 검색해 답을 찾는 작업으로 연결됩니다.

• 데이터베이스 구성:

  • PostgresQL+PGVector로 벡터 DB 설정

  • 각 문서/청크별 메타데이터, 임베딩 값 저장

  • match_chunks(검색 쿼리)로 유저 질문과 유사도 기반 검색

• AI 에이전트 코어:

  • PyDantic AI를 활용해 검색+응답 흐름 연결

  • 사용자가 질문 → 쿼리 임베딩 → 유사 청크 검색 → 응답 생성

• 실제 테스트:

  • Q1 2025 매출목표? → '3.4백만' 정확 응답(PDF에서 추출)

  • Neuroflow AI 창립년도? → '2023년'(워드 문서 내 정보 검색)

  • Global Finance ROI? → '458%'(음성파일에서 정확 추출)

데이터 준비→검색→응답까지 Dockling이 실제로 모든 과정에 적용되어 있습니다.

Dockling 실무 활용 팁과 추가 기능

실제 작업 경험을 통해 얻은 팁은 다음과 같습니다.

• 확장자 자동 인식: 코드에서 별도 파일타입 지정없이 파일 경로만 넘기면 자동 처리

• 대량 문서 일괄 처리 가능: 수십 개 파일도 동일 방식으로 변환 가능

• 고급 OCR 엔진 선택: Tesseract 등 다양한 OCR 엔진 탑재, 기본 설정도 품질 양호

• 메타데이터 보존 강화: 타임스탬프, 문서 헤더정보 중요 검색 인덱스로 연계 활용 추천

한계 및 주의점:

• 대형 PDF(100페이지 이상)도 빠르지만, 기계학습 OCR 품질은 원본 화면·글꼴에 따라 달라질 수 있습니다.

• 음성 자료는 Whisper Turbo 처리시 로컬 머신 사양에 실제적으로 영향받으니, 파일 길이가 길 경우 시간 고려 필요

Dockling으로 2025년 실무 RAG 구현의 기준을 새로 쓰다

Dockling은 웹 크롤링 외 모든 오프라인 자료 지식화의 중심 솔루션입니다. 실제 현업 자료는 표, 다이어그램, 다양한 파일형태로 깔려있는데, Dockling이 이 모든 자료를 LLM 지식화에 즉각 연결합니다.

자료 준비~검색~답변의 전 과정을 마크다운 기반으로 통합, Hybrid Chunking으로 검색 품질을 극대화하고, 음성·문서까지 모두 처리하는 데이터 파이프라인 구축법을 실질적으로 익힐 수 있었습니다.

추가적으로, 이미지 캡션이나 PDF 내 특정 부분 박스 표기 등 더 고급 기능, N8N 등 워크플로우 플랫폼과 연계하는 방법까지 발전시키는 사례도 앞으로 지속적으로 시도해보고자 합니다.

RAG 파이프라인 구축에 필요한 실질적인 해답, Dockling과 Crawl for AI 두 가지 솔루션만으로 모든 외부 데이터 실시간 연동이 가능합니다.

이를 통해 실제 업무에 적용해 각종 형식 자료의 지식화 및 검색 파이프라인을 빠르게 구현할 수 있습니다.

출처 및 참고 :