핵심 요약
- 자동 추출: PDF, 이메일, 스캔본을 구조화된 JSON 또는 CSV로 변환합니다.
- Parseur의 장점: 개발자 친화적인 API와, 웹 앱 기반의 쉬운 모니터링·관리·설정을 결합합니다.
- 정확성 & 보안성: OCR, AI, NLP로 신뢰성 높은 데이터 추출.
- 스마트 워크플로우: API는 앱에 직접 통합, 웹 앱에서는 실시간으로 결과를 직접 검수하고 지속적으로 개선할 수 있습니다.
문서 추출 API는 PDF, 스캔 이미지, 이메일 등을 구조화된 JSON, CSV 등으로 자동 변환하는 서비스입니다. 일반 OCR이 단순 텍스트만 추출하는 데 그칠 때, 이 API는 주요-값 쌍(KVP), 테이블, 라벨 필드 등 문서 구조까지 추출·보존합니다.
Research and Markets에 따르면, 금년 인텔리전트 문서 처리(IDP) 시장(문서 추출 API 포함)은 약 30.1억 달러 규모로 평가되며, 향후 몇 년간 연평균 약 31.7% 성장할 전망입니다. 자동화, 비즈니스의 디지털 전환, 기계 판독 가능한 데이터 수요 급증이 이러한 시장 확대를 견인합니다.
문서 추출 API는 다른 데이터 도구들과 다릅니다. 퍼블릭 데이터 API는 미리 가공된 데이터셋만 제공하며, 웹 크롤러 API는 웹사이트 HTML을 수집합니다. OCR 엔진은 구조 없는 텍스트만 반환합니다. 문서 추출 API는 그 중간 지점에서 귀사의 원본 문서를 신뢰성 있게 구조화 데이터로 전환해 자동화, 분석, AI 파이프라인의 토대가 됩니다.
예시:
- PDF 인보이스 → 헤더·품목 라인을 갖춘 JSON
- 양식 → 이름·주소·서명 등 주요-값 쌍 추출
- 비즈니스 보고서 → 테이블을 CSV로 추출해 분석
Parseur는 이메일, PDF, 각종 실무 문서를 다루는 기업에 실용성 높은 문서 추출 API로 자리 잡았습니다. Parseur의 진가는 단순한 정확성이나 속도가 아니라, 아래의 차별화된 결합 구조에 있습니다.
- 개발자를 위한 API: 응용 프로그램 워크플로우에 자연스럽게 통합
- 운영팀용 웹 앱: 비개발자도 JSON 스키마 정의, 문서 검토, 파싱 규칙 조정, 실시간 결과 모니터링을 무코드로 수행
이 두 가지 방식의 결합으로 개발팀에 별도의 모니터링 도구 개발 부담을 줄이고, 현업(운영)팀이 직접 파싱 품질을 관리하도록 지원합니다.
문서 추출 API의 파이프라인 구조
상위 수준에서는, 문서 추출 API가 파일 원본에서 검증된 구조 데이터로 변환되는 고정된 파이프라인을 따릅니다. 공급사별로 방식은 다르지만, 기초 논리는 비슷하며 현대 기업 환경에서 필수가 되어가고 있습니다. 효율화 차원을 넘어, 실시간 고품질 데이터 기반의 의사결정·자동화가 보편화된 지금, 수작업 처리의 여유는 더이상 허락되지 않습니다.
Dream Factory에 따르면 2025년 전 세계 데이터 볼륨은 175제타바이트에 달할 전망으로, 효율적인 추출 파이프라인은 비즈니스 생존과 직결됩니다. 이런 데이터 폭증 속에서 주요 공급사들은 AI·자동화 혁신을 신속히 도입해 복잡성을 해결하고 속도와 정확성 모두를 끌어올리고 있습니다.
이를 따라, 문서 추출 API는 단순한 텍스트 추출기에서 **다양한 파일을 고도화·대량 처리하는 인텔리전트 플랫폼(지능형 플랫폼)**으로 진화 중입니다. 최신 API는 OCR·머신러닝·자연어처리 결합만으로 98~99%의 정확도로 비구조 문서를 곧바로 JSON 또는 CSV로 변환하며, 전 과정에서 내장된 인증·암호화로 위험 노출도 99%까지 줄였습니다.
세부적 단계는 보통 다음과 같습니다:
1단계: 문서 수집 및 준비
- API 업로드, 이메일 포워딩, 웹훅 등으로 PDF/이미지/TIFF 등 파일을 수신합니다.
2단계: AI OCR 및 레이아웃 분석
- AI 기반 OCR이 스캔/이미지에서 기계 판독 가능한 데이터로 변환합니다.
- 레이아웃 분석으로 읽기 순서, 텍스트 블록, 줄, 단어, 좌표 등 위치정보를 파악합니다.
3단계: 파싱(Parsing)
- 폼/주요-값 쌍 추출: “송장번호: 12345” 등 라벨-필드 추출
- 테이블 추출: 행·셀 재구성, 병합·스팬·다중 페이지 테이블까지 대응
- 도메인 모델: 인보이스, 영수증 등 주요 문서에 대한 내장 파서 제공
4단계: 후처리
- 날짜, 통화, 공급사명 등 필드 표준화·정규화
- 출력 데이터는 JSON 스키마 또는 Pydantic 등으로 검증하여 무결성 확보
5단계: 제공/전송
- 소형 문서는 동기 응답, 대용량은 웹훅 콜백 등 비동기 처리 방식 지원
- 재시도, 멱등성 등의 기능으로 대량 처리 신뢰성까지 확보
실습: Parseur API로 PDF를 JSON으로 변환하기
Parseur 사용 시작은 몇 분이면 충분합니다. PDF를 구조화 JSON 데이터로 만드는 기본 단계입니다.
Base URL: https://api.parseur.com/
1. 인증
Parseur 계정에 로그인하여 API 섹션에서 본인만의 API 키를 확인하세요.
모든 API 요청의 Authorization 헤더에 아래처럼 입력합니다:
Authorization:
상세 방법은 인증 가이드를 참고하세요.
2. 메일박스(파서) 생성 또는 조회
처음이라면 Parseur 앱에서 메일박스를 생성하는 것이 가장 쉽습니다. (API를 통한 프로그래밍적 생성·조회도 가능)
Mailbox ID 확인 방법:
또는 전체 메일박스 목록 및 ID를 API로 조회할 수 있습니다.
curl -X GET "https://api.parseur.com/parser" \
-H "Authorization: <YOUR_API_KEY>" \
--compressed
3. 문서 업로드
파일을 직접 API 업로드로 전송하거나 이메일/문자 포워딩으로 전달할 수 있습니다.
cURL 예시:
curl -X POST "https://api.parseur.com/parser/<MAILBOX_ID>/upload" \
-H "Authorization: <YOUR_API_KEY>" \
-F "file=@./invoice.pdf" \
--compressed
Python 예시:
import requests
url = "https://api.parseur.com/parser/<MAILBOX_ID>/upload"
headers = {"Authorization": "<YOUR_API_KEY>"}
files = {"file": open("invoice.pdf", "rb")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.json())
Node.js 예시:
import fetch from "node-fetch";
import fs from "fs";
const url = "https://api.parseur.com/parser/<MAILBOX_ID>/upload";
const headers = { "Authorization": "<YOUR_API_KEY>" };
const formData = new FormData();
formData.append("file", fs.createReadStream("./invoice.pdf"));
const response = await fetch(url, {
method: "POST",
headers,
body: formData
});
console.log(await response.json());
아래 **[Upload Emails and Documents](https://developer.parseur.com/upload-emails-and-documents-guide)**에서 다양한 업로드·코드 샘플과 자세한 설명을 확인할 수 있습니다.
4. 추출 데이터 조회
메일박스에 웹훅을 설정하면, 문서가 처리 완료될 때마다 JSON으로 데이터가 귀사의 엔드포인트로 자동 전송됩니다. 웹훅은 실무 프로덕션에 추천되는 빠르고 신뢰성 높은 방식입니다.
설정 방법:
- 웹훅(권장): 앱 또는 API로 구성 (설정법은 Get Data Using Webhooks 참고)
- 대안:
- 자동화 툴: Zapier, Make, n8n, Power Automate 등과 연동
- 폴링: GET /document/{id}로 파싱된 JSON 직접 조회
- 다운로드 링크: 메일박스에서 CSV, JSON, Excel 등 내보내기
5. 검증 및 개선
Parseur 대시보드에서 문서 및 웹훅 로그로 데이터가 제대로 추출됐는지 검토합니다.
오차나 누락이 있다면 파싱 규칙 또는 AI 기반 옵션을 튜닝해 정확도를 개선할 수 있습니다.
셋업이 완료되면 원본 PDF가 구조화된 JSON으로 변환되고, 데이터베이스·분석툴·자동화 파이프라인 연동까지 원스톱으로 확장됩니다.
Parseur: 최고의 문서 추출 API
Parseur가 추출하는 데이터 종류
Parseur는 속도, 단순함, 자동화에 초점을 맞춘 문서 추출 API입니다. 복잡한 클라우드 솔루션과 달리, 받은 PDF/이메일을 별도 템플릿이나 학습 없이 구조화 JSON 데이터로 즉시 전환합니다.
- 주요-값 쌍(KVP) 및 폼: 이름, 주소, 총액, 송장번호, ID 등 라벨 필드 추출. 송장, 영수증, 폼 등 일정 레이아웃 문서에 최적화되어 있습니다.
- 테이블: 송장 내 품목행, 계좌·배송내역, 다중 페이지 테이블까지 반복 패턴을 인식해 행·열로 표준화
- 레이아웃 요소: 필요시 제목, 단락, 체크박스 등 마크/텍스트 블록까지 파싱
- 스캔·디지털 PDF: 디지털 PDF에 가장 강점, OCR이 스캔본도 지원하며 해상도·선명도에 따라 정확도 달라질 수 있음(회전 또는 저화질 사진은 사전 보정 권장)
- 특수 케이스: 필기, 서명, 다국어 혼합문서는 한계가 있지만, Parseur는 예측 가능한 업무 문서(송장, 주문서, 첨부 등)에 가장 적합합니다.
템플릿 제작, 별도 훈련 없이 바로 AI 파싱이 적용되어 초기 세팅 시간이 '수주'에서 '수분'으로 줄어듭니다.
Parseur의 대표적 활용사례
Parseur는 문서·이메일을 신속히 구조화 데이터로 전환해야 하는 실무 자동화에서 빛을 발합니다. 대표적 용도는 아래와 같습니다.
- Accounts Payable – 송장, 영수증, 구매 주문서를 구조화 JSON으로 변환, 품목을 ERP/회계 시스템에 자동 연결
- Financial Operations – 은행 명세, 거래 리포트, 테이블을 CSV/JSON으로 정제해 비교·분석 자동화
- Operations & Logistics – 패킹리스트, 선하증권, 운송 문서의 주요 필드·테이블 추출
- 이메일 자동화 – Parseur 특화: 이메일 및 첨부 수신 후 데이터 추출, 웹훅·자동화 툴로 실시간 전달까지 무수작업
문서 추출 API 평가 기준(구매 체크리스트)
문서 추출 API 선택에서 중요한 건 단순 PDF 파싱 여부가 아니라 실 필드 적용/확장성/컴플라이언스/비용 적합성입니다.
공정한 비교를 위해 아래 체크리스트를 참고하세요.
- 문서 종류 및 모델 – 일부 공급사는 범용 AI 빌딩블럭과 인보이스·영수증 같은 사전 학습 모델만 제공합니다. Parseur는 양식, 송장, 이메일 첨부 등 폭넓은 문서를 손쉽게 파싱할 수 있습니다.
- 정확도 및 신뢰성 – 품목 등 라인 단위, confidence score 제공 여부. 대부분 대형 플랫폼은 기술적 수치 노출, Parseur는 실무 상황에서 일관성에 중점을 둡니다.
- 개발 경험(DX) – API가 명확한 JSON 출력, 연동의 단순화를 해야 합니다. Parseur는 파싱 데이터를 웹훅, 시트, Zapier나 Make 등 자동화툴로 직접 배포해 코딩 부담을 최소화합니다.
- 확장성 및 운영 – 파일 크기, 비동기 처리, 웹훅, 재시도 등 대규모 처리에 필요한 요소. Parseur의 구독 모델은 트랜잭션 단위 수수료 없는 예측 가능 요금으로 대량 운용에 적합합니다.
- 보안 및 준수 – 암호화, GDPR, 데이터 보존 정책 등 기본. Parseur는 보존 컨트롤과 안전한 웹훅으로 데이터 소유권을 유지하고, 벤더 락인 위험을 막습니다.
- 비용 구조 – 많은 플랫폼이 페이지/트랜잭션별 과금이나, Parseur 구독제는 PDF가 긴 경우에도 대량 자동화에 요금이 안정적으로 예측 가능
가장 “강력한” API가 아니라, 실제 문서 유형, 준수 요건, 예산에 가장 잘 맞는 API가 정답입니다.
문서 추출 API와 LLM 통합
Parseur 같은 문서 추출 API는 PDF, 이메일에서 실제 존재하는 구조화 데이터만 안정적으로 추출합니다. 주요-값 쌍, 품목 표, 테이블 등을 LLM 특유의 허상이나 레이아웃 왜곡 없이 뽑아냅니다.
다만, LLM은 아래처럼 Parseur를 보완하는 용도로 적합합니다:
- 정규화: Parseur가 추출한 총액/날짜/업체명을 LLM이 통일된 스키마(예: 날짜 “01/03/25”를 2025-03-01 ISO로)로 변환
- 분류: 구조화 JSON을 LLM이 문서 종류별 태깅(예: 인보이스/견적 구분), 내부 분류체계로 필드 매핑
- 검증: Parseur 결과값에 LLM 셀프-코렉션·JSON Schema 검증 루프를 적용해 정확성과 견고함 동시 확보
즉, 안정적 추출은 Parseur, 데이터 정제·분류·보강은 LLM이 진정한 하이브리드 방식입니다.
자세한 기능 비교는 아래 필러 페이지에서 확인하세요: Data Extraction API for Documents: The Complete Guide (2025)
2025년, 문서 추출 API가 결정적인 이유
문서 추출 API는 이제 더이상 선택이 아닌, 대량 비구조 문서 처리와 워크플로우 혁신의 필수요소입니다. Parseur는 개발자를 위한 API와 운영팀을 위한 직관적 웹 앱을 결합해, 별도 모니터링 솔루션 없이 빠르고 정확하며 효율적인 추출·관리 경험을 제공합니다.
기술 담당자와 비기술 현업 모두에 권한을 부여함으로써, Parseur는 문서 데이터 추출을 손쉬운 시스템 연동, 실시간 검토 및 개선, 데이터 최대 활용까지 지원합니다.
자주 묻는 질문
문서 추출 API는 송장, 이메일, 폼, 스캔본 등 비구조화된 문서를 실행 가능한 구조화 데이터로 변환합니다. 이러한 도구의 작동 방식과 Parseur 같은 솔루션의 차별성을 알면, 업무 프로세스 단순화, 정확도 향상, 생산성 증대가 가능합니다. 문서 추출 API의 선택 및 활용에 도움이 될 가장 자주 묻는 질문을 모았습니다.
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문서 추출 파이프라인은 어떻게 작동하나요?
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전형적인 파이프라인은 파일 수집, OCR 및 레이아웃 분석, 주요-값 쌍 및 테이블 파싱, 표준화 등 후처리, 구조화 데이터 제공 순으로 이루어집니다. Parseur와 같은 최신 API는 이 일련의 프로세스를 고도로 자동화해 대량 문서 처리에 최적화되어 있습니다.
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문서 추출 API와 OCR의 차이점은 무엇인가요?
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일반 OCR은 이미지나 PDF에서 단순히 텍스트만 추출하지만, 문서 추출 API는 구조를 보존하며 주요-값 쌍, 테이블, 라벨 필드를 추출해 바로 비즈니스 시스템에서 쓸 수 있도록 제공합니다.
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문서 추출 API는 엔터프라이즈 대용량 처리가 가능한가요?
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네. 최신 API들은 비동기 처리, 웹훅, 재시도, 배치 기능까지 지원해 일일 수천 건의 문서도 성능, 보안, 정확성을 유지하며 처리할 수 있습니다.
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문서 추출 API의 대표적 활용 사례는 무엇인가요?
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대표 사례로는 AP(송장 및 영수증), 금융(은행 명세·거래 리포트), 운영 및 물류(운송 문서), 이메일 자동화 등이 있습니다.
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문서 추출 API는 AI/LLM과 어떤 방식으로 연계되나요?
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Parseur처럼 구조화 데이터를 신뢰도 높게 추출한 후, AI/LLM이 이를 정규화, 분류, 검증, 보강하며 프로세스 자동화를 더 지능적으로 만듭니다.
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데이터 보안은 보장되나요?
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네. 주요 API들은 암호화, 인증, GDPR 준수 등 데이터 보존 정책을 적용해 민감 정보를 안전하게 보호합니다.
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다중 페이지 테이블과 복잡한 레이아웃 추출도 가능한가요?
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네. 고급 API는 다중 페이지 테이블 복원, 병합 셀 감지, 레이아웃 구조 보존 등으로 품목 데이터와 테이블도 정확히 추출합니다.
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JSON 스키마는 문서 추출에서 어떤 역할을 하나요?
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JSON 스키마는 추출 데이터를 사전에 정의된 구조와 대조·검증해 정확성, 일관성, ERP 또는 CRM 등 연계 시스템과의 호환성을 보장합니다.
마지막 업데이트
