TECHNOLOGY
모델을 선택하고,
서비스를 완성합니다.
AI 기술은 모델 하나로 끝나지 않습니다. 데이터, 평가, API, 사용자 경험, 배포와 운영을 함께 설계합니다.
PaddleOCR-VL 1.6 · Research Beta · 베타 배포·운영 중
Document Intelligence & Vision-Language OCR
ATPIA의 문서인식 기술은 단순한 문자 추출을 넘어 문서의 시각적 배치와 논리적 구조를 함께 분석합니다. PaddleOCR-VL 1.6을 기반으로 이미지와 PDF에서 제목, 문단, 표, 이미지 등의 구성요소를 식별하고 이를 구조화된 데이터로 변환합니다.
- 01
이미지·PDF 입력
이미지 또는 PDF 문서를 HTTPS로 업로드합니다.
- 02
전처리·페이지 분석
페이지 변환, 방향 및 문서 상태를 확인합니다.
- 03
레이아웃·문자 인식
문자와 제목·본문·표·이미지 영역을 분석합니다.
- 04
문서 구조 복원
문서의 읽기 순서와 구성요소를 데이터로 복원합니다.
- 05
Markdown·JSON·TXT·ZIP
구조화된 결과와 전체 결과 묶음을 제공합니다.
민감한 문서를 고려한 로컬 GPU 처리
행정·법률·기업 문서에는 개인정보와 업무상 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. ATPIA는 문서 AI를 자체 로컬 GPU 서버에서 운용할 수 있는 기술 기반을 구축하고 있습니다. 이를 통해 외부 AI API 의존도를 줄이고 데이터 통제권, 운영 독립성 및 맞춤형 확장 가능성을 높이는 방향으로 연구개발을 진행합니다.
베타 서비스 개인정보·보관·삭제 정책 확인 ↗공개 베타에는 민감한 개인정보가 포함된 문서를 업로드하지 마십시오. 고객사 내부 구축은 별도 도입 협의 대상입니다.
기술 스택
- PaddleOCR-VL 1.6
- Python 기반 백엔드
- 로컬 GPU 추론
- PDF·이미지 처리 파이프라인
- Markdown·JSON 데이터 구조화
- HTTPS 기반 웹서비스
- 관리자 모니터링 및 분석 이력 관리
PaddleOCR-VL 1.6을 ATPIA가 자체 로컬 서버에 구축한 연구용 베타 서비스입니다. PaddlePaddle 또는 PaddleOCR의 공식 운영 서비스가 아닙니다.
STACK
실제로 사용하는 기술 축
아래 목록은 ATPIA 프로젝트와 서비스에서 확인 가능한 기술 범주입니다. 제품별 세부 구성은 프로젝트 상태에 따라 달라질 수 있습니다.
AI / ML
- PyTorch
- Transformers
- Qwen
- Vision-Language Models
- OCR
- Speech AI
Data
- PostgreSQL
- SQLite
- OpenSearch
- Search systems
- Dataset pipelines
Backend
- Python
- FastAPI
- API design
- Async jobs
Frontend
- Next.js
- React
- TypeScript
- Responsive UI
Infrastructure
- Linux
- Apache
- NVIDIA GPU
- CUDA
- Docker
END-TO-END
Research → Engineering → Product → Operation
빠른 실험과 엄격한 검증을 함께 가져가기 위해, 모든 프로젝트에서 같은 흐름을 반복합니다.
Understand the data
프로젝트의 가설과 결과를 기록하고 다음 개선의 기준으로 사용합니다.
Build the model path
프로젝트의 가설과 결과를 기록하고 다음 개선의 기준으로 사용합니다.
Measure the failure
프로젝트의 가설과 결과를 기록하고 다음 개선의 기준으로 사용합니다.
Ship and operate
프로젝트의 가설과 결과를 기록하고 다음 개선의 기준으로 사용합니다.
DOCUMENT AI · CONTACT ATPIA
문서 AI 도입을 검토하고 계십니까?
보유 문서의 유형과 활용 목적을 알려주시면 로컬 AI 구축, 문서인식, 데이터 구조화 및 기업용 AI BOX 연계 가능성을 함께 검토하겠습니다.
contact@atpia.com