2/7번째 챕터

20분

구조화 결과를 어디까지 믿을지 정하기

문서 구조화 파이프라인을 실행하고 confidence를 자동 처리 여부를 가르는 신호로 읽습니다.

이번 단계의 질문

문서에서 값이 추출됐다는 사실만으로 자동 결정을 내려도 될까요?

청구 금액과 진단 코드가 빈칸 없이 채워져도 잘못 읽힌 값일 수 있습니다. 자동화의 다음 단계로 넘기기 전에 결과의 품질을 판단할 신호가 필요합니다.

processed 컬렉션에서 claim_extraction 파이프라인을 열고 Run을 선택합니다. 실행이 끝나면 extracted_fields를 열어 CLM-2025-006 행을 찾습니다.

실행 전에는 접수 메타데이터만 있었습니다. 실행 후에는 문서에서 읽은 값과 판단 신호가 같은 행에 추가됩니다.

CLM-2025-006 행에서 세 값을 먼저 확인합니다.

confidence는 청구가 정상일 확률이나 모델의 정답률이 아닙니다. 이 샘플에서는 구조화 결과를 자동 처리에 계속 사용할지 멈출지를 연습하기 위한 품질 신호입니다.

기준은 0.6입니다. 이 청구의 0.52는 기준보다 낮습니다. 금액과 진단 코드가 채워졌다는 이유만으로 승인 절차를 계속하기보다 원본을 사람이 다시 확인할 후보로 두는 편이 안전합니다.

깊이 보기 — 값이 만들어지는 두 경로

현재 document_parser에는 두 실행 경로가 있습니다.

기본 Portal 경로는 S3 다운로드, OCR 엔진, LLM 호출을 실제로 수행하지 않습니다. 이 워크숍은 문서 구조화 이후의 데이터 계약과 의사결정을 연습하는 결정론적 데모입니다.

이제 낮은 품질 신호를 발견했습니다. 다음 챕터에서는 이 신호를 규칙에 넣어 자동화를 계속할지, 사람이 이어받도록 멈출지 결정합니다.