DeepTagger
DeepTagger · 생산성
DeepTagger는 문서 처리와 정보 추출을 위한 노코드 AI 플랫폼으로, 스크립트나 머신러닝 코드가 아니라 하이라이트와 라벨링 훈련 흐름을 중심으로 만들어졌다. 몇 장의 샘플 페이지에서 관심 있는 텍스트를 표시하고 각 하이라이트가 무엇을 뜻하는지 태그를 붙이면, 시스템은 새 파일에서 같은 필드를 스스로 뽑아내는 법을 배운다. 예시를 가리키며 가르치는 정보 추출 소프트웨어라고 보면 된다. 제안은 단순하다. 청구서, 계약서, 양식 더미를 코드 한 줄 없이 자동 데이터 추출용 깔끔한 구조화 데이터로 바꾸는 것이다.
DeepTagger 소개
DeepTagger란 무엇인가
DeepTagger는 사람처럼 문서를 읽는다고 내세우는 AI 문서 처리 도구 범주에 속한다. 차이는 훈련 방식에 있다. 대부분의 추출 플랫폼은 필드 하나를 뽑기 전에 규칙, 정규식 패턴, 레이아웃 템플릿을 설정하라고 요구한다. 이 시스템은 당신이 어디를 가리키는지 보고 배운다.
문서를 열어 원하는 값이 담긴 구간을 선택하고 "청구서 합계"나 "납부 기한" 같은 라벨을 붙인다. 몇 가지 예시를 보면 딥러닝과 LLM 스택이 패턴을 일반화해 나머지 파일에 적용한다. 즉 이 플랫폼은 페이지의 고정 위치에 맞춰 보는 데 그치지 않는다. 문맥을 읽어 어떤 텍스트가 무엇을 뜻하는지 판단한다. 규칙 기반 도구가 버거워하는 뒤죽박죽이고 제각각인 문서를 이렇게 처리한다.
단서는 미리 말해 두는 게 좋겠다. DeepTagger는 현재 전환기를 지나고 있고, 웹사이트는 실제로 작동하는 제품 페이지가 아니라 임시 페이지다. 그래서 가격, 요금제 단계, 현재 기능 구성에 관한 세부 정보가 제한적이다. 이 글은 확정된 사양표가 아니라 이 플랫폼이 무엇을 하도록 만들어졌는지 들여다보는 글로 받아들이면 된다.
시작하기
- 계정에 가입해 문서와 훈련된 모델을 담아 둘 작업 공간을 마련한다.
- 처리하려는 파일을 대표하는 샘플 문서를 묶음으로 업로드한다. 이상적으로는 10~30개의 예시가 좋다.
- 각 샘플에서 관심 있는 값을 하이라이트하고 모든 하이라이트에 라벨을 붙인다.
- 새 파일에 대한 모델의 예측을 검토하고 틀린 부분을 고쳐 결과를 벼린다.
- 훈련된 모델을 워크플로에 연결하고 추출한 필드를 구조화 데이터로 내보낸다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 청구서, 영수증, 발주서에 파묻힌 운영 팀
- 개발자가 없는 소규모 사업자
- PDF에서 구조화 데이터를 뽑아야 하는 분석가
작업
- 계약서에서 당사자, 발효일, 갱신 조건, 금액 같은 핵심 필드를, 팀 전체가 실제로 쓸 수 있는 스프레드시트나 데이터베이스로 뽑아낸다.
- 스캔한 양식을 보고나 대사에 쓸 깔끔한 데이터 행으로 바꾼다.
- 들어오는 문서를 파일명이나 폴더가 아니라 내용물로 분류한다.
활용 상황
- 월 결산. 재무가 수백 건의 공급업체 문서를 대사해야 하는데, 형식은 업체마다 조금씩 다르다.
- 서류가 다른 누구의 템플릿과도 맞지 않는 신규 고객의 등록.
- 그동안 태그도 정리도 되지 않았던 스캔 기록 보관소의 디지털화.
주요 기능
하이라이트와 라벨링 훈련
규칙 집합을 짜는 대신, 추출하려는 텍스트를 정확히 골라 라벨을 붙인다. 주석을 단 몇 개의 샘플을 보고 나면 모델은 필드를 알려 주는 시각적, 언어적 단서를 집어낸다. 사람이라면 반나절이면 익힐 만한 흐름이다. 훈련 매뉴얼은 필요 없다.
노코드 워크플로
Python도 없고, 정규식도 없고, 관리할 모델 설정도 없다. 이 소프트웨어는 문서 처리를 라벨링 작업으로 다룬다. 코드가 아니라 파일과 하루를 보내는 사람에게 문을 열어 준다.
문맥 인식 추출
DeepTagger는 딥러닝과 LLM 기술로 문서를 고정 좌표가 아니라 의미로 읽는다. 같은 값이 파일마다 다른 위치에 나타날 때, 또는 페이지 레이아웃이 파일 버전 사이에서 달라질 때 이 점이 중요하다. 고정 좌표는 깨진다. 의미는 버틴다.
대규모 자동 처리
모델을 한 번 훈련하면 수작업 없이 같은 추출 로직을 새 문서에 적용한다. 파일을 넣으면 구조화된 출력이 돌아온다. 팀은 값을 손으로 옮겨 적는 일을 멈춘다. 자동 데이터 추출이 제값을 하는 지점이 바로 여기다.
문서 유형 유연성
이 플랫폼은 전통적인 파서가 애먹는 형식인 비정형, 반정형 파일을 중심으로 설계됐다. 필드를 한 번 라벨링할 수만 있으면 모델은 그것을 다시 찾아낼 수 있다. 이 유연함이 판매 포인트다.
구조화 데이터 출력
추출한 필드는 정돈된 상태로 나온다. 스프레드시트, 데이터베이스, 후속 시스템에 그대로 넣을 수 있다. 이것이 정보 추출 소프트웨어의 약속 전부다. 페이지 더미가 아니라 질의할 수 있는 깔끔한 데이터.
장단점
장점
- 라벨링 인터페이스는 이해하기 쉽다. 문서 모델 훈련에 기술적 배경이 필요 없다.
- 문맥 인식 읽기는 규칙 기반 추출 도구를 깨뜨리는 제각각인 레이아웃을 처리한다. 같은 공급업체의 문서 버전 사이에 나타나는 사소한 서식 차이도 포함한다.
- 맞춤 파싱 규칙을 작성하고 유지하라고 요구하는 플랫폼보다 설정이 적다.
- 흐름은 확장된다. 한 번 라벨링하면 이후 새 파일을 자동으로 처리한다.
단점
- 공식 사이트가 현재 임시 페이지라, 가입 전에 현재 가격, 요금제 단계, 기능 세부를 확인할 수 없다.
- 회사가 전환기에 있어 제품 로드맵과 장기적 제공 여부가 불분명하다.
- API 접근과 연동에 관한 공개 문서가 빈약하다. 기존 파이프라인에 얼마나 잘 맞는지 판단하기 어렵다.
- 신생 주자라 기존 추출 플랫폼보다 실적이 적다.
자주 묻는 질문
문서를 읽고 당신이 찾으라고 지시한 정보를 뽑아내는 노코드 AI 플랫폼이다. 예시 값을 하이라이트하고 라벨링하면 모델은 새 파일에서 그것을 찾는 법을 배운다.
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Wordly · 음성 및 언어 · 생산성Wordly AI Translation은 회의, 콘퍼런스, 행사를 위해 만들어진 실시간 AI 번역 및 자막 플랫폼이다. 60개 이상 언어로 실시간 번역, 자막, 스크립트, 요약을 제공하며, 참가자는 전용 헤드셋 대신 QR 코드를 스캔하거나 링크를 열어 참여한다. Zoom, Microsoft Teams, Google Meet, Webex와 함께 작동하고, 세션마다 사람 통역사를 고용하지 않고도 다국어 접근을 원하는 조직을 겨냥한다. 그게 전부다.
Rows
Rows (Superhuman) · 생산성 · 비즈니스Rows는 50개 이상의 소스에서 실시간 데이터를 가져온 뒤, SQL 쿼리나 중첩 수식 대신 쉬운 말로 다룰 수 있게 해 주는 AI 스프레드시트 겸 데이터 분석 도구다. PDF에서 숫자를 뽑아내고, 광고 플랫폼, 데이터베이스, 은행 계좌를 연결하고, AI에 보고서 작성, 데이터셋 병합, 스스로 재계산하는 모델 구성을 요청할 수 있다. 브라우저에서 실행되고, 스프레드시트처럼 다뤄지며, 현재는 Superhuman 산하에 있다.