AI 에이전트 파일 처리 성공률 33%→95% - 파일 네이티브 접근법의 발견
목차
개요
AI 에이전트가 파일을 처리할 때 왜 자주 실패할까? HxAI Australia의 Damon McMillan은 파일 처리 방식 자체를 바꿔 성공률을 33%에서 95%로 끌어올렸다. 핵심은 파일 내용을 텍스트로 변환해 넘기는 대신, 구조화된 메타데이터만 제공하는 파일 네이티브 접근법이다.
기존 방식의 문제점
전통적인 방식에서는 파일을 텍스트로 변환해 LLM 컨텍스트에 제공한다. 예를 들어 엑셀 파일을 처리할 때는 셀 내용을 텍스트로 변환해 모델에게 전달한다.
이 과정에서 중요한 정보가 사라진다. 셀 위치, 표 구조, 시트 간 관계, 수식 정보 등 메타데이터가 모두 손실된다. 모델은 이렇게 손상된 정보를 기반으로 작업하기 때문에 오류가 발생한다.
파일 네이티브 접근법
파일 네이티브 접근법은 발상을 뒤집는다. 파일 내용 전체를 제공하는 대신, 파일의 구조 정보(메타데이터)만 제공한다. LLM이 실제 데이터에 접근할 필요가 있을 때만 도구를 통해 선택적으로 가져온다.
이렇게 하면 모델은 파일의 구조를 정확히 이해한 상태에서 필요한 데이터만 정밀하게 요청할 수 있다.
구현 방식
파일 네이티브 접근법은 세 단계로 작동한다.
| 단계 | 내용 |
|---|---|
| 메타데이터 추출 | 파일의 구조 정보만 추출 (엑셀의 시트, 행/열 수, 헤더 등) |
| 구조화된 컨텍스트 제공 | LLM이 이해하기 쉬운 형태로 구조 정보 전달 |
| 도구 기반 접근 | 실제 데이터는 필요시에만 도구를 통해 호출 |
이 방식은 LLM의 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 사용하는 효과도 있다. 전체 파일 내용 대신 필요한 부분만 로드하기 때문이다.
실제 성과
Claude Sonnet 3.5를 대상으로 FileGym 벤치마크를 사용해 테스트한 결과다.
| 항목 | 결과 |
|---|---|
| 기존 텍스트 변환 방식 성공률 | 33% |
| 파일 네이티브 방식 성공률 | 95% |
| 응답 시간 단축 | 40% |
성공률이 약 3배 향상되었고, 응답 시간도 크게 단축됐다.
결론
AI 에이전트의 파일 처리 능력은 모델 자체보다 파일을 어떻게 제공하느냐에 크게 좌우된다. 파일 네이티브 접근법은 구조화된 메타데이터를 활용해 모델이 파일을 더 정확하게 이해하도록 돕는다. AI 에이전트에서 파일 처리를 구현할 때는 텍스트 변환 방식보다 파일 네이티브 접근법을 고려하는 것이 좋다.