What is Marker?
다양한 문서 형식(PDF, 이미지, PPTX, DOCX 등)을 처리하는 것은 특히 데이터를 추출하거나 콘텐츠를 재구성하거나 다른 시스템에 통합해야 할 때 큰 어려움이 될 수 있습니다. Marker는 이러한 문제점을 해결하기 위해 설계되었습니다. Marker는 광범위한 문서를 Markdown, JSON 및 HTML 형식으로 정확하게 변환하여 귀중한 시간과 노력을 절약해 주는 강력한 도구입니다.
주요 기능:
🔄 광범위한 형식 지원: 모든 언어로 된 PDF, 이미지, PPTX, DOCX, XLSX, HTML 및 EPUB 파일을 변환합니다.
📝 정확한 서식 유지: 테이블, 양식, 수식, 인라인 수학, 링크, 참조 및 코드 블록과 같은 중요한 문서 요소를 보존합니다.
🖼️ 이미지 추출: 문서에서 이미지를 자동으로 추출하고 저장합니다.
🧹 불필요한 요소 제거: 머리글, 바닥글 및 기타 불필요한 요소를 지능적으로 제거하여 깔끔한 결과물을 제공합니다.
🛠️ 확장성: 사용자 정의 코드를 사용하여 서식 및 로직을 사용자 정의하여 Marker를 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
🚀 LLM 기반 정확도 (선택 사항): Gemini 또는 Ollama 모델과 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 선택적 통합을 통해 변환 정확도를 향상시킵니다. 이는 복잡한 레이아웃, 테이블 및 인라인 수학에 특히 효과적입니다.
⚡ 높은 성능: 속도에 최적화된 Marker는 GPU, CPU 또는 MPS에서 실행할 수 있습니다. 특히 일괄 처리 모드에서 많은 클라우드 서비스에 비해 훨씬 빠른 처리를 제공합니다. (H100에서 초당 122페이지의 처리량 예상).
활용 사례:
분석을 위한 데이터 추출: PDF 형식으로 복잡한 재무 보고서를 받았다고 가정해 보겠습니다. Marker를 사용하면 테이블 구조를 유지하면서 JSON으로 빠르게 변환할 수 있습니다. 이를 통해 수동 데이터 입력이나 복잡한 스크립팅 없이 분석 도구 또는 데이터베이스로 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다.
콘텐츠 재활용: 블로그 게시물로 공유하려는 프레젠테이션(PPTX)이 있습니다. Marker는 서식을 유지하고 이미지를 추출하여 프레젠테이션을 Markdown으로 변환합니다. 그런 다음 콘텐츠를 수동으로 다시 만들 필요 없이 웹사이트나 블로그에 쉽게 게시할 수 있습니다.
보관 및 표준화: 조직에 다양한 형식의 방대한 문서 보관소가 있습니다. Marker는 이러한 문서를 HTML 또는 Markdown과 같은 일관된 형식으로 표준화하여 장기적으로 검색, 인덱싱 및 관리를 용이하게 합니다.
자주 묻는 질문:
Q: PDF의 텍스트가 깨져 있으면 어떻게 해야 하나요?
A: Marker에는 일부 디지털 텍스트가 있는 경우에도 PDF가 광학 문자 인식(OCR)을 거치도록 하는
force_ocr플래그가 있습니다. 이는 오류를 수정하고 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.Q: 한 번에 여러 파일을 처리할 수 있나요?
A: 예! Marker는 일괄 처리 기능이 뛰어납니다.
--workers플래그를 사용하여 더 빠른 변환을 위해 병렬 프로세스 수를 지정하여 단일 명령으로 전체 문서 폴더를 변환할 수 있습니다.Q: Marker를 상업적으로 사용할 수 있나요?
A: Marker는 연구 및 개인 용도로는 무료입니다. 상업적 사용의 경우, 가장 최근 12개월 동안 총 수익이 5백만 USD 미만이고 평생 VC/엔젤 펀딩 모금액이 5백만 USD 미만이며 Datalab API와 경쟁하지 않는 조직은 무료로 사용할 수 있습니다. 더 큰 조직이나 GPL 라이선스 요구 사항을 제거해야 하는 조직은 이중 라이선스 옵션을 사용할 수 있습니다.
Q: 명령줄을 사용하기 전에 Marker를 대화식으로 사용해 볼 수 있나요?
A: 예, Marker에는 대화형 환경에서 기본 옵션을 실험할 수 있는 Streamlit 앱(
marker_gui)이 포함되어 있습니다.Q: 테이블 추출의 정확도를 어떻게 높일 수 있나요?
A:
--use_llm플래그를 사용하세요. 벤치마크에 따르면 LLM을 사용할 때 테이블 인식 정확도가 크게 향상됩니다(한 테스트에서 81.6%에서 90.7%로).Q: Marker는 Llamaparse 및 Mathpix와 같은 클라우드 서비스와 어떻게 비교됩니까?
A: 벤치마킹 결과 Marker는 특히 일괄 처리 모드에서 속도와 정확도 모두에서 클라우드 서비스보다 성능이 우수합니다. 또한 주요 클라우드 기반 경쟁업체보다 훨씬 저렴합니다(호스팅 API는 가격의 1/4입니다).
결론:
Marker는 문서 변환을 위한 강력하고 유연하며 효율적인 솔루션을 제공합니다. 연구원, 개발자 또는 비즈니스 전문가이든 Marker는 문서를 필요한 형식으로 정확하게 변환하여 워크플로를 간소화합니다. 뛰어난 성능, 확장성 및 선택적 LLM 통합은 다양한 문서 유형을 다루는 모든 사람에게 유용한 도구입니다.
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MarkItDown은 LLM 및 관련 텍스트 분석 파이프라인에서 사용하기 위해 다양한 파일을 Markdown 형식으로 변환하는 가벼운 Python 유틸리티입니다.
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LlamaParse는 복잡한 문서의 데이터를 대형 언어 모델(LLM)에 제공하는 솔루션입니다. 표, 차트 등을 처리하며, 사용자 정의 파싱, 다국어 지원, 쉬운 API 통합을 제공하고 SOC 2 규정을 준수합니다.
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