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중요한 점은 enterprise OCR failure가 academic PDF benchmark보다 훨씬 먼저 agent를 망가뜨린다는 데 있다. LlamaIndex는 ParseBench가 사람 검증을 거친 약 2,000개 페이지와 16만7천 개가 넘는 규칙으로 14개 방법을 Kaggle에서 비교한다고 적었다.
중요한 점은 document agent가 PDF parsing 단계에서 table과 column 구조를 잃으면 reasoning도 같이 무너진다는 데 있다. LiteParse는 heavy layout model 대신 monospace grid projection을 쓰고, code를 open source로 공개했다.
중요한 점은 document agent가 table, chart value, visual grounding을 잃으면 실제 업무 판단이 흔들린다는 데 있다. ParseBench는 약 2,000쪽의 enterprise document, 16.7만개+ rule-based tests, 14개 method 평가를 제시한다.
Andros Fenollosa의 회고가 Hacker News에서 반응을 얻은 이유는 production RAG를 prompt demo가 아니라 데이터와 운영 문제로 다뤘기 때문이다.
LocalLLaMA의 토론과 연결된 GitHub issue는, LlamaIndex가 nested component에서 model을 명시적으로 주입하지 않을 때 OpenAI-by-default 동작으로 local-first RAG 개발자를 혼란스럽게 만들 수 있다고 지적한다. maintainer 측은 이 동작이 오래전부터 문서화돼 왔다고 설명하지만, 커뮤니티는 sovereign deployment를 위한 더 엄격한 fail-fast 모드를 요구하고 있다.