Workbench Custom Extractor가 정식 버전으로 출시되었습니다. 아래에서 지금 사용해 보세요.
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Document AI Workbench

Document AI Workbench

인공지능을 사용하여 문서를 처리(추출, 분류, 분할)하세요. Document AI Workbench를 사용하면 새 모델에 라벨을 지정하거나, 주석을 추가하거나, 학습시킬 필요 없이 기반 모델을 사용하여 빠르게 파서를 만들 수 있습니다.   

  • 이제 생성형 AI를 기반으로 하는 커스텀 추출기를 사용하여 빠르고 정확하게 문서를 파싱합니다.

  • 이제 기반 모델에 대한 미세 조정 사용 가능 

  • 커스텀 분류 또는 분할 모델을 빠르게 만들기

  • 프로세서 생성은 무료입니다.

  • 신규 Google Cloud 고객에게는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

이점

높은 정확성

생성형 AI를 사용하면 오류는 줄이고 더 빠르고 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 기반 모델을 미세 조정하여 훨씬 더 높은 추출 정확성을 달성합니다. 

비용 절감

생성형 AI, 미세 조정, 자동 라벨 지정 도구로 데이터 세트에 라벨을 지정하고 주석을 추가하는 시간을 단축합니다.

가치를 더 빠르게 실현

이제 생성형 AI를 사용하여 구조화되지 않은 문서에서 고정 레이아웃 양식에 이르기까지 비즈니스 문서를 즉시 빠르게 처리할 수 있습니다.

데모

내 환경에서 Document AI 사용해 보기

생성형 AI를 사용해 문서에서 데이터를 추출합니다. 전체 제품 기능을 확인하려면 Google Cloud 콘솔의 Document AI로 이동하세요.

주요 특징

주요 특징

커스텀 추출기

생성형 AI를 사용하여 프로덕션 환경의 구조화된 문서와 구조화되지 않은 문서의 데이터를 정확하게 파싱하고 추출합니다. 커스텀 추출기를 사용하면 UI 또는 API로 이러한 프로세서를 간단하게 만들 수 있습니다.

미세 조정

정확도를 높이기 위해 커스텀 추출기를 사용하면 사용 가능한 학습 데이터가 거의 또는 전혀 없거나 문서의 레이아웃 변형이 많은 경우 기반 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 계약서, 서비스 약관, 인보이스, 은행 명세서, 선하 증서, 급여 명세서 등을 이러한 문서로 사용할 수 있습니다. 미세 조정 기능은 간단하고 사용하기 쉽습니다.

커스텀 분류 기준

인공지능을 사용하는 프로세서를 만들어 사용자가 정의한 문서 클래스 집합에서 문서 유형을 식별하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 문서 접수를 확인하고 다운스트림 프로세스를 자동화하거나 추가 처리를 위해 문서를 리디렉션할 수 있습니다. 

커스텀 분할기

개발자는 커스텀 분할기를 사용하여 사용자가 정의한 클래스 집합에서 문서 클래스를 식별하는 프로세서를 만들 수 있습니다. 커스텀 분할기 분석에서는 여러 문서가 포함된 파일의 클래스(또는 문서 유형) 및 페이지 번호를 제공합니다. 예를 들어 분할기는 운전면허증, 급여명세서, 세금 양식, 은행 명세서의 페이지 번호를 단일 파일 내에 제공합니다.

문서

Document AI Workbench

Tutorial

생성형 AI 및 Workbench를 사용하여 추출기 만들기

생성형 AI를 사용하면 몇 분 만에 문서 파서를 만들 수 있습니다. 정확성을 높이기 위해 모델을 미세 조정하거나 필요에 따라 새 데이터 세트에 자동으로 라벨을 지정합니다.
Tutorial

Workbench를 사용하여 분류기 만들기

사용자 정의 클래스 집합에서 문서를 식별하는 커스텀 분류기를 만듭니다. 
Tutorial

Workbench를 사용하여 분할기 만들기

커스텀 분할기를 사용하면 단일 파일 내에서 여러 문서를 분할하고 분류할 수 있습니다. 커스텀 분할기는 데이터로 학습되고 평가됩니다.
Tutorial

문서 라벨 지정

모델 스키마의 라벨을 데이터 세트에서 가져온 문서에 적용하는 방법을 알아봅니다.
Tutorial

처음부터 모델 학습시키기

고정된 레이아웃이 있는 양식에서 데이터를 추출하도록 템플릿 기반 프로세서를 학습시키거나 레이아웃 변형이 적당한 문서에서 데이터를 추출하도록 커스텀 모델을 학습시킵니다.
Tutorial

모델 성능 평가

모델을 학습시키거나 업트레이닝할 때마다 평가가 자동으로 실행됩니다. 테스트 세트를 수정한 후 수동 평가를 실행하여 업데이트된 측정항목을 가져오는 방법을 알아봅니다.

원하는 내용을 찾을 수 없으신가요?

사용 사례

사용 사례

사용 사례
데이터를 추출하여 자동화 및 분석 추진

Document AI Workbench를 사용하면 문서에서 구조화된 데이터를 추출하여 데이터 입력을 자동할 수 있습니다. 다운스트림 분석 또는 검색 기능을 사용 설정합니다. 이 데이터를 사용하여 보다 효율적이고 효과적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

커스텀 추출기를 사용해 보세요.

사용 사례
SaaS, 모바일, 웹 애플리케이션을 더욱 스마트하게

기술 고객과 파트너는 생성형 AI를 통해 문서 처리 솔루션을 빠르게 개선하고 확장할 수 있습니다. 간단한 API 예측 엔드포인트와 JSON 문서 응답 형식을 통해 강력한 Document AI 프로세서를 플랫폼이나 솔루션에 통합할 수 있습니다.

사용 사례
공급망

정확한 문서 프로세서를 빠르게 만들어 공급망 및 조달 사용 사례에서 데이터를 분류하고 추출합니다. 여기에는 구매주문서, 인보이스, 선하 증서, 공급업체 접수, 영수증 등이 포함될 수 있습니다.

사용 사례
금융 서비스 및 보험

은행, 대출, 보험 워크플로를 자동화할 수 있는 대프로세서를 만듭니다. 여기에는 재무제표, 보험 양식, 계좌 문서, 신분증, 고객알기제도 문서가 포함됩니다. 

가격 책정

사용한 만큼만 비용 지불

Document AI Workbench를 사용하면 호스팅, 자동 라벨 지정, 예측(처리) 비용만 지불하면 됩니다. 가져오기 및 학습은 무료입니다.   

2024년의 새로운 가격은 아래 링크에서 확인하세요.

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