magicrew/doc7

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01OpenAI 호환 멀티모달 모델로 각 페이지를 이미지로 읽어 텍스트, 표, 수식, 차트를 처리합니다.
• 02PDF, Office, OpenDocument, EPUB, 이메일, Jupyter 노트북, 일반적인 이미지 형식, 웹 페이지를 지원합니다.
• 03--resume 옵션으로 실패한 페이지만 재시도하고 페이지 범위를 지정할 수 있습니다.
• 04하나의 바이너리에서 CLI, 비동기 HTTP 서비스, MCP 서버, Go SDK를 제공합니다.
• 05병합된 Markdown, 페이지별 파일, 페이지 이미지, 출처 정보가 담긴 매니페스트를 출력합니다.

활용 사례

• 스캔한 보고서와 PDF로 RAG 또는 지식 베이스용 데이터셋을 구축합니다.
• 차트나 슬라이드 자료 같은 시각적 콘텐츠를 AI 에이전트가 검색할 수 있게 합니다.
• 인프라 밖으로 나가지 않는 프라이빗 모델로 민감한 문서를 변환합니다.
• CI 또는 서버에서 대량의 문서 디렉터리를 일괄 변환합니다.

토픽

자주 묻는 질문

doc7은(는) 무엇인가요?

자체 OpenAI 호환 비전 모델로 페이지를 처리해 PDF, Office 파일, 스캔 문서, 스크린샷, 다이어그램을 Markdown으로 변환합니다. doc7은 문서를 AI에서 사용할 Markdown으로 변환하는 Go 명령줄 도구이자 서비스입니다. 각 페이지를 렌더링해 멀티모달 모델에 전송하므로, 문자만 추출하는 대신 텍스트, 표, 수식, 차트, 다이어그램, 스크린샷을 함께 읽습니다. 별도의 OCR 스택은 필요하지 않으며, LM Studio나 Ollama를 로컬에서 실행하거나 원격 공급자를 사용하는 등 직접 설정한 OpenAI 호환 엔드포인트를 모델로 사용합니다.

doc7은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

doc7은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

doc7은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

6개월 이내 업데이트. doc7의 마지막 커밋은 2026년 8월 7일입니다.

doc7은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

스캔한 보고서와 PDF로 RAG 또는 지식 베이스용 데이터셋을 구축합니다. 차트나 슬라이드 자료 같은 시각적 콘텐츠를 AI 에이전트가 검색할 수 있게 합니다. 인프라 밖으로 나가지 않는 프라이빗 모델로 민감한 문서를 변환합니다. CI 또는 서버에서 대량의 문서 디렉터리를 일괄 변환합니다.

doc7은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/magicrew/doc7