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# OCR 파이프라인 개선 테스트 (ko+eng PDF)
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- 일시(KST): 2025-10-22 22:30–23:00
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- 작성자: Claude (51124)
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- 대상: rb8001 + skill-rag-file (RAG 파일 서비스)
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## 배경/문제
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- NAVER WORKS에서 수신된 이미지 위주 IR PDF가 텍스트 추출 품질이 낮아, RAG 질의(사업분야/매출/팀규모 등) 결과가 미검출(0건)로 이어짐.
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- 예시 파일: WORKVISA_IR(2025.10.14).pdf → document_id=611938b0-0cbf-4f32-8765-ffabb90a85b0
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## 환경/사전 조건
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- 저장 위치: `/mnt/51123data/documents/<team_id>/YYYY-MM/<doc_id>.pdf`
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- 실제 경로: `/mnt/51123data/documents/79441171-3951-4870-beb8-916d07fe8be5/2025-10/611938b0-0cbf-4f32-8765-ffabb90a85b0.pdf`
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- 스토리지/임베딩: skill-rag-file 컨테이너(8508) + ChromaDB(내부)
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## 재현 절차 및 결과
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1) 텍스트 확인(API)
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- `GET http://localhost:8508/api/text/611938b0-...`
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- 결과: chunk_count=4, length≈3226, unique_chars=103, garbage_ratio=0.009, `ocr_used`: 초기 False → 재색인 후 True
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- 본문은 난독 텍스트가 다수(스캔 이미지/비표준 폰트 추정)
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2) 재색인(OCR 강제)
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- `POST /api/reindex {"document_id": "611938b0-...", "force_ocr": true}`
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- 결과: `ocr_used: true`, 청크 수 4 그대로(품질 지표 유사)
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3) OCRmyPDF 사이드카 비교 테스트
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- 스크립트: `rb8001/tests/test_ocr_pipeline_sidecar.py`
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- 시나리오: Docker 이미지(ocrmypdf)로 `kor+eng` 시도→언어팩 미탑재로 실패, `eng`로 재시도 성공
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- 메트릭 비교(서비스 baseline vs OCRmyPDF-eng):
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- length: 3226 → 2752 (-474)
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- unique_chars: 103 → 98 (-5)
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- korean_ratio: 0.000 → 0.000 (변화 없음)
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- 1차(eng only): 개선 없음 → 한글 언어팩 미탑재 이슈 확인
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- 2차(kor 패키지 설치 후 kor+eng):
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- 실행: `docker run --entrypoint /bin/sh jbarlow83/ocrmypdf:latest -lc "apt-get update && apt-get install -y tesseract-ocr-kor && ocrmypdf ... -l kor+eng --sidecar ..."`
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- 사이드카 텍스트 메트릭: length 3282, unique_chars 317, korean_ratio 0.269
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- 베이스라인 대비: unique_chars +214, korean_ratio +0.269 → 유의미 개선
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- 결론: kor 언어팩 추가 시 품질 개선 확인(ko+eng 조합 필수)
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4) RAG 질의 테스트
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- IR 지표 질의(사업 분야/성장률/팀 구성 등): 대부분 0건(문장 구조/키워드 부재)
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- 식별 키워드 질의(예: "workvisa", "Team Building"): 해당 문서 포함해 검색됨(단, 의미 문장 근거는 빈약)
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## 분석
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- 파일은 PDF 내부에 텍스트 레이어가 거의 없고 이미지(XObject) 위주.
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- 현재 강제 OCR(추출 품질 휴리스틱 기반) 수행해도 의미 문장 수준으로 복원되지 않아 IR 질의가 실패.
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- 인덱싱 타이밍: 09:06:02 청킹/임베딩 완료 직후 09:06:03 검색 수행(로그 근거) → “인덱싱/OCR 전 검색”은 아님.
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## 권장 개선(코드 변경은 별도 PR)
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1) OCR 엔진/옵션 고도화
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- ocrmypdf+Tesseract(ko+eng)로 강제 OCR, 데스큐/회전/해상도(300–600DPI) 표준화(한글 언어팩 설치 필수).
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- PaddleOCR(PP-OCRv4) angle classifier 적용(표/도형/한글 자모 분리·잡음 보정 강화).
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2) 품질 휴리스틱 상향 및 폴백
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- `garbage_ratio/unique_chars/length` 임계 재조정, OCR 우선 적용 범위 확대.
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- RAG 미검출 시 `/api/text` 요약 폴백(질의→요약→추출)로 최소 정보 확보.
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3) 클라우드 OCR 조건부 폴백(선택)
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- Google Vision/NAVER CLOVA/AWS Textract를 저품질 페이지에만 호출(캐시/레이트리밋/비용 상한 포함).
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## 검증 포인트(배포 후)
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- 동일 문서 재업로드/재색인 시 IR 질의 최소 2개 항목 이상 근거 텍스트 반환.
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- `/api/text` 품질 메타(garbage_ratio↓, unique_chars↑) 개선 확인.
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- 검색 스니펫이 숫자/표만이 아닌 자연어 문장 포함.
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## 교훈 ✍️
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- 스캔 기반 한국어 PDF는 단일 OCR로 품질 확보가 어려워, 다단계 하이브리드(OCR 옵션→딥러닝 OCR→클라우드 폴백) 설계가 필요.
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- RAG 미검출 시 요약 폴백 경로를 두어 사용자 응답 공백을 줄여야 함.
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- 업로드→인덱싱→검색 파이프라인은 상태 확인(청크 수/컬렉션 존재) 후 검색 실행이 안정적.
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문서 규칙: `DOCS/300_architecture/312_문서_작성_원칙.md` 준수
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