PDF에서 Markdown로
RAG 및 LLM에 대한 깨끗한 Markdown으로 문서를 변환합니다.
PDF를 Markdown으로 변환하여 문서의 구조를 유지하면서도 텍스트를 단일 긴 문자열로 표면화하지 않습니다. OCR.chat은 프리미엄 AI 엔진으로 각 페이지를 읽고 제목, 구분점 및 번호가 붙은 목록, 표, 읽기 순서를 Markdown이 지원되는 모든 곳에서 사용할 수 있는 깨끗하고 레이아웃 인식 Markdown으로 재구성합니다.
이 도구는 LLM 및 RAG 파이프라인에 문서를 공급하는 사람을 위해 만들어졌습니다. 구조는 모델이 실제로 추론하는 것입니다. 보고서, 매뉴얼, 계약, 연구 논문을 Obsidian, Notion 또는 정적 사이트 리포지토리와 같은 노트 앱으로 이동하거나 스캔된 핸드오프를 편집 가능한 Markdown으로 변환하여 몇 초 만에 정리할 수 있습니다.
OCR.chat은 가입 없이 무료로 사용할 수 있으며 PDF to Markdown은 프리미엄 AI 계층에서 실행되므로 복잡한 레이아웃, 다중 열 페이지, 포함된 테이블은 변형되지 않고 그대로 전송됩니다. 인식된 Markdown을 원본 페이지 옆에 표시하고 신뢰성이 낮은 부분을 표시하여 복사한 내용이 모델이나 노트에 도달하기 전에 신뢰할 수 있습니다.
어떻게 pdf에서 markdown로
1
문서 업로드
PDF 또는 이미지를 페이지로 드래그하여 놓거나, 스크린샷을 붙여넣거나, 장치에서 파일을 선택합니다.
2
AI 엔진이 읽도록 허용
프리미엄 AI 계층은 모든 페이지를 처리하여 올바른 읽기 순서와 함께 헤더, 목록, 표를 감지합니다.
3
나란히 검토
낮은 신뢰도 텍스트가 표시되어 아무것도 눈치채지 못할 수 있도록 원본 옆에 생성 된 Markdown을 확인하십시오.
4
Markdown을 다운로드하거나 복사하십시오.
.md 파일을 내보내거나 RAG 파이프라인, 레포, 노트 앱에 대한 Markdown을 클립보드로 직접 복사합니다.
일반적인 사용
- 헤더와 목록이 모델에 정확하게 검색하고 추론하는 데 필요한 구조를 제공하는 RAG 및 LLM 섭취를 위한 문서를 준비합니다.
- 보고서, 설명서 및 PDF를 개요를 잃지 않고 Obsidian 또는 Notion과 같은 노트 앱으로 마이그레이션할 수 있습니다.
- 인용, 주석 또는 재작성을 위해 스캔된 연구 논문 및 기사를 깨끗한 Markdown으로 변환합니다.
- 정적 사이트 생성기 또는 문서 리포지토리를 위해 제품 문서 및 내부 위키를 Markdown으로 변환합니다.
- 법률 및 규정 준수 팀이 계약 및 정책을 검색하고 인용할 수 있도록 계약 및 정책에서 구조화된 텍스트를 추출합니다.
- 인쇄된 교재 및 연습 노트를 편집 가능한 Markdown으로 디지털화하여 수업 자료 및 연구 노트로 사용할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
프리미엄 AI 엔진은 복잡한 레이아웃에 맞게 조정되어 있으며 일반적으로 제목, 목록, 표, 읽기 순서를 충실하게 재현합니다. 모든 결과는 원본과 나란히 표시되며 신뢰도가 낮은 텍스트는 플래그가 표시되므로 사용 전에 확인할 수 있습니다.
PDF와 PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF 이미지를 업로드할 수 있습니다. 출력은 Markdown (.md) 파일이며 결과 화면에서 Markdown을 클립보드로 복사할 수도 있습니다.
테이블은 잘못 정렬된 텍스트가 아닌 정렬된 열을 가진 실제 Markdown 테이블로 재구성되며 페이지에서 아무것도 자동으로 삭제되지 않습니다.
마크다운은 문서의 구조를 유지합니다. 헤더, 목록, 테이블 등 LLM이 문맥을 이해하고 올바른 구절을 검색하는 데 사용하는 구조를 유지합니다. 원시 텍스트 덤프는 그 구조를 잃어버리고 보통 더 나쁜 답변을 생성합니다.
프리미엄 AI 계층은 다중 열 레이아웃을 감지하고 열을 줄별로 끼워 넣는 대신 올바른 읽기 순서로 재조합합니다.
OCR.chat은 라틴어, 중국어, 일본어, 한국어, 아랍어, 키릴 문자, 인도 문자를 포함한 100개 이상의 언어로 된 텍스트를 인식합니다. 외국어 단어는 쓰여진 대로 번역되며 자동 번역되지 않습니다.
섹션 제목은 Markdown 헤더 (# 및 ##)가 되어 문서의 개요를 유지하고, 단일 간격 또는 들여쓰기 구절은 코드 블록으로 래핑됩니다. 이 구조는 헤더에 RAG 리트리버 덩크를 사용하고 LLM은 코드 스니펫을 그대로 유지할 수 있습니다.
OCR.chat은 텍스트 콘텐츠에 초점을 맞추고 있으므로 차트, 사진, 그림은 Markdown에 바이너리로 포함되지 않습니다. 라벨이나 캡션과 같은 그림 내부의 모든 텍스트는 여전히 읽고 읽기 순서에 배치됩니다. LLM은 일반적으로 필요합니다.
인라인 기호와 단순 표현식은 텍스트로 변환되며, 프리미엄 AI 계층은 수학을 LaTeX로 렌더링할 수 있으므로 LLM이 읽을 수 있는 형태로 방정식이 생존합니다. 매우 밀집되거나 손으로 그린 표기법은 나란히 보기에서 확인해야 합니다.
Markdown은 원시 PDF 덤프의 레이아웃 노이즈와 반복되는 빈 공간을 제거하여 보다 긴밀하고 구조화된 입력을 보낼 수 있습니다. 매우 긴 PDF의 경우, 모델의 컨텍스트 창 아래에 남아 있도록 헤더를 사용하여 결과 Markdown을 분할할 수 있습니다.
단일 변환은 브라우저에서 바로 실행되며, 크거나 다중 파일 작업은 백그라운드에서 처리됩니다. 무료 사용은 월별 페이지 허용량이 제공됩니다. 유료 플랜은 $5/mo부터 시작하여 더 많은 페이지(크레딧은 페이지로 산정), 일괄 처리 및 REST API를 추가하여 PDF를 파이프라인에서 바로 Markdown으로 변환할 수 있습니다.
가입 없이 무료로 사용해 보실 수 있습니다. 무료 계정은 월간 페이지 허용량을 제공하며, $5/mo에서 유료 계획은 더 많은 페이지, 일괄 처리 및 API 액세스를 추가합니다. 파일은 OCR만을 위해 처리되고 자동으로 삭제되며 판매 또는 공유되지 않습니다.
API를 통해 이것을 사용
단일 POST로 프로그래밍 방식으로 이 도구를 실행합니다. 계정 페이지에서 API 토큰으로 인증합니다.
curl -X POST https://ocr.chat/api/v1/ocr/ \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
-F "file=@your-file.png" \
-F "tool=pdf-to-markdown"5페이지 이하의 파일은 인라인 결과를 반환합니다. 그렇지 않으면 작업을 폴링한 다음 다음과 같이 다운로드합니다. md:
curl -L "https://ocr.chat/api/v1/ocr/JOB_UUID/download/?format=md" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" -o result.md