기존의 Template OCR(또는 Zonal OCR)은 문서 내 데이터가 위치한 좌표를 기준으로 정보를 추출하는 방식입니다. 이 방식은 데모에서는 완벽해 보일 수 있지만, 실제 업무 환경에서 문서의 레이아웃이 조금이라도 바뀌면(예: 로고 위치 변경, 테이블 행 추가 등) 데이터 추출에 심각한 오류를 일으키며 이는 곧 막대한 유지보수 비용으로 이어집니다. LlamaIndex는 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표 매핑 대신 문서의 구조를 직접 이해하는 Agentic OCR 방식을 제안합니다. LlamaParse와 같은 기술은 컴퓨터 비전을 활용하여 문서의 각 영역(헤더, 테이블, 로고 등)이 무엇인지 먼저 파악한 뒤, 해당 요소에 가장 적합한 모델을 통해 데이터를 읽어냅니다. 이를 통해 문서 양식이 변하더라도 별도의 템플릿 설정 없이도 유연하고 정확하게 데이터를 추출할 수 있으며, 데이터의 신뢰도를 나타내는 confidence score를 제공하여 사람이 검토해야 할 항목을 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다.