문서를 AI를 위한 구조화된 데이터로 변환
개요
데이터가 복잡한 문서 속에 갇혀 있습니다
Docling for IBM® watsonx는 구조화되지 않은 문서를 구조화된 AI 지원용 데이터로 변환하는 문서 인텔리전스 도구입니다. PDF, 이미지, 슬라이드 덱 등 다양한 형식을 검색, RAG 및 에이전트 워크플로에서 더 효과적으로 사용할 수 있는 아웃풋으로 변환하여 팀이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있도록 돕습니다.
IBM에서 개발한 오픈 소스 Docling 툴킷을 기반으로 하는 Docling for IBM watsonx는 팀이 관리형 서비스를 통해 실험에서 운영 단계로 더 빠르게 이동할 수 있는 방법을 제공합니다. 또한 자동화된 문서 처리를 위한 간단한 UI 및 API 액세스를 제공합니다.
기능
AI용 문서를 준비하는 데 필요한 모든 것
원시 문서를 검색, RAG 및 에이전트 워크플로에서 사용하기 쉬운 Markdown, JSON 및 HTML 같은 구조화된 형식으로 변환합니다. 팀은 더 명확하고 일관된 인풋을 통해 검색 품질을 개선하고 하위 AI 시스템에서 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
기본 추출은 문서를 이해하기 쉽게 만드는 구조를 없애버릴 수 있습니다. Docling은 레이아웃, 계층 구조, 표, 읽기 순서와 같은 컨텍스트를 유지하도록 설계되어 원본 문서의 의미를 그대로 유지합니다.
PDF, 이미지, 슬라이드 데크, 양식, 스프레드시트, 오디오 파일 등을 단일 플랫폼에서 처리합니다. 팀은 여러 접근 방식을 결합하는 대신 보다 일관된 방식으로 다양한 유형의 형식으로 작업할 수 있으므로 무분별한 도구 확산을 줄이고 콘텐츠가 AI 워크플로로 이동하는 방식을 간소화할 수 있습니다.
UI에서 빠르게 시작하여 문서를 업로드하고, 변환 설정을 테스트하고, 결과를 검사할 수 있습니다. 확장할 준비가 되면 API를 사용하여 애플리케이션, 데이터 파이프라인 및 AI 워크플로 전반에 걸쳐 문서 처리를 내장하고 자동화하세요.
Docling for IBM watsonx 살펴보기
사용 사례
기업 지식을 업무에 활용
PDF, 이미지, 프레젠테이션, 양식 등을 하위 AI에서 사용할 수 있도록 구조화된 아웃풋으로 변환합니다.
구조화되지 않은 문서에서 필요한 필드를 표준화된 형식으로 추출하여 AI를 쉽게 사용할 수 있습니다.
AI 애플리케이션 및 워크플로에서 안정적으로 사용할 수 있도록 문서 콘텐츠를 정리, 구조화, 분할, 보강 및 검증합니다.
복잡한 문서의 구조, 레이아웃, 의미를 분석하고 보존하여 AI 시스템이 문서를 더 잘 해석할 수 있도록 합니다.
문서를 분할하기 좋은 구조화된 콘텐츠로 변환하여, RAG 파이프라인의 검색 품질을 향상합니다.
더 나은 인덱싱 및 검색을 위해 문서를 검색 가능한 데이터로 변환하여 사용자가 올바른 콘텐츠를 찾을 수 있도록 지원합니다.
AI 에이전트가 보다 효과적으로 해석하고 사용할 수 있는 인풋을 통해 보다 안정적으로 작동할 수 있도록 지원합니다.
원시 데이터를 대규모로 더 깔끔하고 표준화된 아웃풋으로 변환하여 교육 데이터 품질을 개선합니다.
오픈소스를 기반으로 한 탄생
Docling은 IBM에서 개발하여 Linux 재단에 기증한 오픈 소스 툴킷으로 시작되었습니다. 현재 4천만 회 이상의 다운로드 수를 기록하며 IBM의 지속적인 기여와 함께 커뮤니티 중심으로 운영되는 프로젝트로 성장했습니다.
Docling for IBM watsonx는 이러한 기반을 바탕으로 구축되어 실제 운영 단계로 더 빠르게 진입하고자 하는 팀을 위해 관리형 서비스 형태로 제공됩니다.
가격
가격 살펴보기
IBM watsonx의 Docling 요금은 다양한 문서 형식에 걸쳐 간편하게 사용량을 측정할 수 있도록 리소스 단위(이하 RU)를 기준으로 부과됩니다.
1 RU는 1,000페이지 또는 개체(PDF, 이미지 또는 슬라이드와 같은 파일의 경우) 또는 5천만자의 문자(일반 텍스트 또는 스프레드시트와 같은 파일의 경우)에 해당합니다.
*Docling은 LF Projects, LLC의 상표입니다. Docling에 대한 자세한 내용은 docling.ai를 참조하세요.