LiteParse: AI 에이전트를 위한 빠른 오픈소스 문서 파서

LiteParse는 빠른 로컬 파싱과 공간 텍스트 추출 및 경계 상자에 중점을 둔 오픈소스 문서 파서입니다. 클라우드 의존성이나 GPU 요구 사항 없이 완전히 로컬에서 실행되며, 수백 페이지를 몇 초 만에 처리합니다.
주요 기능
- Apache 2.0 라이선스 오픈소스 도구
- 정확한 텍스트 위치 지정을 위한 경계 상자가 있는 공간 텍스트 파싱
- 로컬 또는 최신 VLM(비전 언어 모델)에 의존하지 않음
- GPU 요구 사항 없이 모든 기기에서 실행
- 여러 파일 형식 지원: PDF, 오피스 문서, 이미지
- PyPDF, PyMuPDF, MarkItDown과 같은 유사 도구보다 높은 정확도
- Claude Code, Cursor, OpenClaw, Windsurf를 포함한 40개 이상의 AI 에이전트용 스킬로 한 줄 설치
설치 옵션
CLI 도구 설치:
npm i -g @llamaindex/liteparse
사용 방법:
lit parse document.pdf
lit screenshot document.pdf
macOS 및 Linux용 Homebrew:
brew tap run-llama/liteparse
brew install llamaindex-liteparse
에이전트 스킬 설치:
npx skills add run-llama/llamaparse-agent-skills --skill liteparse
사용 예시
기본 파싱:
lit parse document.pdf
lit parse document.pdf --format json -o output.md
lit parse document.pdf --target-pages "1-5,10,15-20"
lit parse document.pdf --no-ocr
일괄 파싱:
lit batch-parse ./input-directory ./output-directory
스크린샷 생성 (LLM 에이전트에 유용):
lit screenshot document.pdf -o ./screenshots
lit screenshot document.pdf --target-pages "1,3,5" -o ./screenshots
lit screenshot document.pdf --dpi 300 -o ./screenshots
lit screenshot document.pdf --target-pages "1-10" -o ./screenshots
라이브러리 사용
의존성으로 설치:
npm install @llamaindex/liteparse
# 또는
pnpm add @llamaindex/liteparse
기본 사용법:
import { LiteParse } from '@llamaindex/liteparse';
const parser = new LiteParse({ ocrEnabled: true });
const result = await parser.parse('document.pdf');
console.log(result.text);
Buffer/Uint8Array 입력 (디스크 I/O 없음):
import { LiteParse } from '@llamaindex/liteparse';
import { readFile } from 'fs/promises';
const parser = new LiteParse();
const pdfBytes = await readFile('document.pdf');
const result = await parser.parse(pdfBytes);
기술적 세부 사항
- 내장 Tesseract.js가 있는 유연한 OCR 시스템 (설정 불필요)
- OCR용 HTTP 서버 지원 (EasyOCR, PaddleOCR, 사용자 정의)
- 표준 OCR API 사양
- 여러 출력 형식: JSON 및 텍스트
- 클라우드 의존성 없는 독립 실행형 바이너리
- 다중 플랫폼 지원: Linux, macOS (Intel/ARM), Windows
밀집된 테이블, 다중 열 레이아웃, 차트, 손글씨 텍스트 또는 스캔된 PDF가 있는 복잡한 문서의 경우, 제작자는 프로덕션 문서 파이프라인을 위해 구축된 클라우드 기반 문서 파서인 LlamaParse를 권장합니다.
📖 전체 Source 읽기: HN AI Agents
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