대량의 PDF, 보고서, 계약서, 사례 파일, 매뉴얼을 처리하는 조직은 중요한 내용을 찾기 위해 문서를 읽는 데 상당한 직원 시간을 소비합니다. 두 가지 AI 기능이 그 업무량을 변경시킵니다: 문서를 읽지 않고도 분류할 수 있게 하는 일회성 요약과 콘텐츠에 대한 자연어 질문에 답하는 대화형 쿼리입니다. IronPDF는 Microsoft Semantic Kernel에 기반하고 Azure OpenAI 지원을 받아 .NET 애플리케이션에 AI 확장을 통해 두 가지 기능을 추가합니다.

비즈니스 문제

지원 에이전트는 제품 문서 내에 숨겨진 답변이 필요합니다. 분석가는 60페이지 분량의 보고서에서 주요 수치를 원합니다. 법률 검토자는 긴 계약서에서 특정 조항을 확인해야 합니다. 각 문서를 처음부터 끝까지 읽는 것은 확장성에 한계가 있습니다. 목표는 수취 시 요약하고 사람들이 평이한 언어로 질문할 수 있게 하는 것입니다.

해결책

IronPdf.Extensions.AI 패키지는 빠른 요약을 위한 Summarize와 연속적이고 맥락 인식적인 질문을 위한 Query를 추가합니다. Azure 엔드포인트와 메모리 스토어로 Semantic Kernel을 구성한 후, 문서를 요약하는 데 한 번의 호출이 필요합니다.

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;

var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

var memory = new MemoryBuilder()
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .Build();

IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("report.pdf");
string summary = await pdf.Summarize();

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;

var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

var memory = new MemoryBuilder()
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .Build();

IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("report.pdf");
string summary = await pdf.Summarize();

Query 메서드는 후속 질문에서 대화 컨텍스트를 유지하며, 이는 문서 챗봇, 내부 지식 베이스, 또는 연구 도구의 기반이 됩니다. OCR과 함께 사용할 경우, 요약은 스캔된 문서, 복잡한 다중 열 레이아웃, 이미지 및 표가 포함된 파일에서도 작동합니다.

계획할 고려 사항

이 기능은 변환 가이드보다 더 많은 설정이 필요하므로 몇 가지 사전 요구 사항이 중요합니다:

• 세 패키지: IronPdf, IronPdf.Extensions.AI, 그리고 Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory. 메모리 플러그인은 연속적인 쿼리 기능을 제공합니다.
• Azure OpenAI 백엔드: 문서화된 경로는 Azure OpenAI Service 접근이 가능한 Azure 구독이 필요하며, 엔드포인트와 키로 구성되어야 합니다.
• 데이터 처리: 확장은 문서 텍스트를 추출하여 Azure OpenAI 엔드포인트로 보냅니다. 따라서 기밀 내용이 로컬 환경을 떠납니다. 규제된 워크플로우에서는 이를 고려해야 합니다.
• 환경별 메모리 저장소: VolatileMemoryStore는 개발에 적합하며, Chroma, Azure Cognitive Search, 또는 Qdrant는 프로덕션 지속성에 적합합니다.
• 실험 API: Semantic Kernel은 SKEXP 빌드 경고를 생성하며, csproj의 NoWarn 항목으로 억제됩니다.

결과

소량의 설정으로, 팀은 .NET 앱에 자동화된 요약과 문서와 대화할 수 있는 인터페이스를 추가하여, 복잡한 PDF를 직원과 사용자가 몇 초 안에 쿼리할 수 있는 것으로 전환합니다. 전체 구성 세부 사항은 OpenAI PDF 가이드에 있습니다.