Nanonets-OCR-s – 문서 구조화 마크다운 OCR 모델 요약

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능

대상자

• *대상자**: 문서 처리, AI 모델 개발자, LLM 기반 문서 분석 팀
• *난이도**: 중급 이상 (OCR/LLM 연동 경험 필요)

핵심 요약

• 문서 구조 분석 기능: 수학식(→ LaTeX), 이미지 설명(→ 태그), 체크박스(→ ☐/☑), 서명/워터마크(→ /<watermark>) 등 시맨틱 태깅 지원
• 고성능 모델 기반: Qwen2.5-VL-3B-Instruct 파인튜닝 모델로, 복잡한 레이아웃 문서 처리 가능
• LLM 활용 최적화: Markdown/HTML 형태로 출력하여 업스트림 LLM 작업에 바로 활용 가능

섹션별 세부 요약

1. LaTeX 수식 인식

• 수식 형식(인라인 $...$ / 블록 $$...$$) 자동 식별
• 수학 공식을 LaTeX 문법으로 변환하여 LLM 입력 형식 충족
• 계약서, 리포트 등 수식이 포함된 문서에 적합

2. 지능형 이미지 설명

• 태그 내에 이미지 성격, 스타일, 내용 기술
• 로고, 차트, 그래프 등 문맥 기반 설명 제공
• LLM 입력 품질 향상을 위한 구조화된 이미지 처리

3. 서명 및 워터마크 처리

• 서명 이미지 별도 태그로 분리
• 워터마크 텍스트 태그로 추출
• 법률/비즈니스 문서 자동 처리 가능

4. 체크박스 및 표 구조 변환

• 체크박스 상태(☐/☑/☒) 유니코드 심볼로 출력
• 복잡한 테이블은 Markdown/HTML 테이블 형태로 변환
• 설문지, 신청서 등 양식 문서 처리 신뢰도 향상

5. 모델 활용 방식

• Hugging Face Transformers 또는 vLLM 서버 기반으로 실행 가능
• docext 라이브러리로 웹 앱 형태로 바로 적용 가능
• OpenAI 호환 API 지원으로 클라우드 배포 용이

결론

• Hugging Face 또는 vLLM 서버를 통해 모델 실행, docext로 웹 앱 구축 권장
• LLM 작업에 최적화된 구조화 마크다운 출력을 통해 업스트림 작업 효율성 극대화
• docling 또는 Marker 대비 시맨틱 태깅 기능 확장 가능성이 높음