Document Parser by Contextual AI
Contextual AI의 문서 파서는 사용자 정의 비전, OCR 및 비전 언어 모델을 결합하여 다양한 문서 형식에서 정보를 정확하게 추출하고 구조화하는 동시에 RAG 애플리케이션의 컨텍스트 관련성을 유지하는 고급 문서 파싱 플랫폼입니다.
https://docs.contextual.ai/api-reference/parse/parse-file?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:May 16, 2025
Document Parser by Contextual AI 월간 트래픽 동향
Document Parser by Contextual AI은(는) 지난달 384.0회 방문을 기록했으며, 이는 -73.3%의 큰 폭의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.
과거 트래픽 보기Document Parser by Contextual AI이란?
Contextual AI의 문서 파서는 구조화되지 않은 문서를 잘 구조화된 기계 판독 가능 형식으로 변환하는 강력한 문서 이해 솔루션입니다. 이 플랫폼은 PDF, DOC/DOCX, PPT/PPTX 파일을 포함한 여러 문서 유형을 최대 100MB 및 400페이지까지 처리할 수 있습니다. 특히 최신 AI 애플리케이션, 특히 검색 증강 생성(RAG) 사용 사례와 함께 작동하도록 설계되어 세계 최초의 genAI 기본 문서 파싱 플랫폼입니다.
Document Parser by Contextual AI의 주요 기능
Contextual AI의 문서 파서는 사용자 지정 비전, OCR 및 비전 언어 모델을 결합하여 높은 정확도의 문서 처리를 제공하는 고급 문서 파싱 플랫폼입니다. PDF, DOC(X), PPT(X) 및 HTML을 포함한 여러 파일 형식을 지원하며, 구조화된 정보 추출, 문서 계층 구조 유지, 복잡한 테이블 처리, 캡션이 있는 이미지 처리 기능을 제공합니다. 이 파서는 특히 컨텍스트 인식 청킹을 제공하고 의미론적 일관성을 유지하여 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션을 향상시키도록 설계되었습니다.
레이아웃 인식 파싱: 청킹 중에 문서 레이아웃을 고려하여 의미론적 일관성을 개선하고 콘텐츠의 노이즈를 줄여 청크의 모든 텍스트가 동일한 레이아웃 엔터티에서 나오도록 합니다.
스마트 테이블 처리: 대규모 테이블에 대한 LLM 이해를 개선하기 위해 헤더 전파를 통해 구성 가능한 테이블 분할 기능을 제공합니다.
문서 계층 구조 지원: 더 나은 콘텐츠 구성을 위해 목차를 생성하고 적절한 제목 수준(H1, H2, H3)으로 문서 구조를 유지합니다.
유연한 구성 옵션: 문서 계층 구조, 테이블 분할 및 그림 캡션 처리에 대한 사용자 지정 가능한 설정으로 여러 파싱 모드(기본 및 표준)를 제공합니다.
Document Parser by Contextual AI의 사용 사례
엔터프라이즈 문서 관리: 구조적 무결성과 관계를 유지하면서 대량의 회사 문서를 처리하고 구성합니다.
AI 기반 검색 시스템: RAG 애플리케이션에 적합한 컨텍스트 인식 청크를 생성하여 정교한 문서 검색 및 검색을 지원합니다.
콘텐츠 분석 및 처리: 비즈니스 인텔리전스를 위해 테이블, 이미지 및 계층적 콘텐츠가 포함된 복잡한 문서에서 정보를 추출하고 분석합니다.
장점
다중 AI 기술의 조합을 통한 문서 파싱의 높은 정확도
다양한 파일 형식 및 문서 구조에 대한 광범위한 지원
RAG 애플리케이션 및 LLM 통합을 위한 특수 기능
단점
파일 크기가 100MB 및 400페이지로 제한됨
일부 기능은 기본 파싱 모드에서 사용할 수 없음
API를 통한 기술적 통합 필요
Document Parser by Contextual AI 사용 방법
1. API 액세스 권한 얻기: Contextual 문서 페이지 또는 웹사이트의 \'액세스 요청\' 버튼을 통해 API 키를 요청합니다. 테넌트 내의 관리자만 API 키를 만들 수 있습니다.
2. 문서 준비: 문서가 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 100MB 미만, 400페이지 미만, 지원되는 형식(PDF, DOC/DOCX, PPT/PPTX)이어야 합니다.
3. 파싱 요청하기: 문서를 multipart/form-data로 사용하여 https://api.contextual.ai/v1/parse에 POST 요청을 보냅니다. 인증 헤더에 API 토큰을 \'Bearer <token>\'으로 포함합니다.
4. 파싱 옵션 구성: 요청에서 파싱 매개변수를 설정합니다. parse_mode(기본/표준), enable_document_hierarchy(true/false), figure_caption_mode(간결/상세) 및 선택적 page_range입니다.
5. 작업 ID 가져오기: 성공적으로 제출되면 응답에서 job_id를 받게 됩니다. 이 ID를 저장하여 파싱 상태를 확인하고 결과를 검색합니다.
6. 파싱 상태 확인: job_id를 사용하여 파싱 상태 엔드포인트에 GET 요청을 보내 파싱 작업의 상태를 확인합니다.
7. 결과 검색: 파싱이 완료되면 job_id를 사용하여 파싱 결과 엔드포인트에서 구조화된 Markdown 및/또는 JSON 형식으로 파싱된 문서를 검색합니다.
Document Parser by Contextual AI 자주 묻는 질문
파서는 PDF, DOC/DOCX, PPT/PPTX 파일을 지원합니다. DOC(X) 및 PPT(X) 파일의 경우 처리 전에 LibreOffice를 사용하여 PDF로 변환됩니다.
Document Parser by Contextual AI 웹사이트 분석
Document Parser by Contextual AI 트래픽 및 순위
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전 세계 순위
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트래픽 트렌드: Feb 2025-Apr 2025
Document Parser by Contextual AI 사용자 인사이트
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