어떤 것을 선택할지 모르시겠나요?
사용 사례에 맞는 도구를 찾아보세요
다음의 경우 Parsio를 선택하세요…
- 사전 학습된 AI 모델로 인보이스, 영수증, 은행 명세서, 신분증을 파싱하고 싶은 경우
- 고정되고 예측 가능한 형식의 트랜잭션 이메일을 받는 경우
- 스캔한 PDF나 이미지를 텍스트, Excel, CSV로 변환하기 위한 OCR이 필요한 경우
- 최소한의 설정으로 빠르고 안정적인 추출을 원하는 경우
다음의 경우 Airparser를 선택하세요…
- 이력서, 계약서, 맞춤 양식, 스프레드시트 등 모든 문서에서 데이터를 추출해야 하는 경우
- 지저분하거나 구조화되지 않았거나 자주 변경되는 문서 레이아웃을 다루는 경우
- 필드만 나열하고 나머지는 LLM이 처리하도록 하고 싶은 경우 — 템플릿이 필요 없음
- 손글씨 텍스트나 복잡한 다중 형식 PDF를 파싱해야 하는 경우
전체 기능 비교
기능, 지원되는 문서 유형, 연동을 한눈에 비교해 보세요.
| Parsio | Airparser |
|---|
| Parsing technology | Template-based + pre-trained AI models | LLM-powered (any document type) |
| Setup | Point-and-click templates | List fields to extract — AI does the rest |
| OCR (scan to text) | ||
| LLM / GPT parsing | Prompt-based, supports text and scanned docs | Schema-based with Text/Vision engines |
| Handwriting recognition | ||
| Messy or unpredictable layouts | Partial — known doc types via AI parser; flexible text and scanned docs via GPT parser | Excellent |
| Best for | Known document types with fixed layouts | Any document type, any layout |
| Invoices & receipts | Pre-trained model | |
| Bank statements | Pre-trained model | |
| ID documents & KYC | Pre-trained model | |
| Transactional emails | Template-based | |
| CVs & resumes | Via GPT parser | |
| Contracts & agreements | Via GPT parser | |
| Spreadsheets & price lists | Via GPT parser | |
| Handwritten documents | ||
| Custom / arbitrary document types | Via GPT parser |
| Google Sheets | ||
| Webhooks | ||
| Zapier | ||
| Make | ||
| API | ||
| Download to file (CSV, Excel, JSON) |
LLM 기반
Airparser의 차별점
Airparser는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 템플릿을 설정하거나 사전 학습된 모델에 의존하는 대신, 추출하려는 필드를 정의하고 각 수신함에 가장 적합한 파싱 설정을 선택하면 됩니다. LLM이 문서를 읽고 레이아웃이 크게 달라도 구조화된 데이터를 반환합니다.
필드를 정의하면 AI가 나머지를 처리합니다
템플릿도, 규칙도 필요 없습니다. 구조화된 추출 스키마를 정의하면 한 번도 본 적 없는 문서라도 Airparser가 나머지를 처리합니다.
모든 문서 유형
이력서, 입사 지원서, 계약서, 맞춤 양식, 이메일 — 사람이 읽을 수 있다면 Airparser도 파싱할 수 있습니다. 사전 학습된 모델이 필요 없습니다.
복잡한 표와 비정형 데이터
문서마다 레이아웃이 달라지는 PDF와 스프레드시트에서 표, 항목, 중첩된 데이터를 추출하세요.
Airparser로 얻을 수 있는 것
유연성을 위해 만들어졌습니다 — 규칙 기반 및 템플릿 기반 parser가 처리하지 못하는 문서를 Airparser가 처리합니다.
LLM 기반 추출
대형 언어 모델을 사용해 문서 맥락을 이해하고 필요한 모든 필드를 추출합니다 — 모델을 학습시키거나 규칙을 작성할 필요가 없습니다.
스키마 기반 설정
원하는 필드를 나열하는 것만으로 간단한 추출 스키마를 정의하세요. 어떤 문서 형식이든 Airparser가 나머지를 처리합니다.
Text 및 Vision 엔진
작업에 가장 적합한 엔진을 선택하세요. Vision은 스캔 파일, 복잡한 표, 시각적으로 복잡한 레이아웃에 특히 효과적입니다.
다양한 LLM 모델
문서 유형과 추출 시나리오에 따라 서로 다른 파싱 모델을 사용해 품질과 안정성을 최적화하세요.
모든 문서 유형
이력서, 계약서, 맞춤 양식, 이메일, 스프레드시트, 손글씨 메모 — Airparser는 사전 학습된 문서 카테고리에 국한되지 않습니다.
손글씨 인식
PDF와 이미지 속 손글씨 텍스트에서 데이터를 추출하세요 — 템플릿 기반 parser는 처리할 수 없는 기능입니다.
변화하는 레이아웃
발신자나 버전에 따라 문서 레이아웃이 바뀌어도 작동합니다. LLM이 별도의 재설정 없이 알아서 적응합니다.
동일한 연동
이미 사용 중인 도구와 연결하세요 — Google Sheets, Zapier, Make, Webhooks 등. Parsio와 동일한 연동 생태계를 제공합니다.