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NuMind

NuExtract 2.0으로 GPT-4.1 대비 9점 높은 정확도로 비정형 문서를 JSON으로 변환하는 정보 추출 전문 AI

부분 무료WebmacOSWindows
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NuExtract 3
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2026-05-19 NuMind은 오픈소스 비전-언어 모델 NuExtract 3(4B 파라미터)을 출시했습니다. 이 모델은 Apache 2.0 라이선스 하에 공개되었으며, 131K 컨텍스트를 지원하고 NuMind 내

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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2026-06-20 확인

가격 정보

부분 무료시작 가격: 월 $199

무료 플랜을 제공하여 기본적인 NLP 모델 학습 및 테스트가 가능하다. 유료 플랜은 월 $199부터 시작하며, 더 높은 성능의 모델과 클라우드 인프라를 지원한다. 기업용 엔터프라이즈 플랜은 별도 문의가 필요하다.

가격표 확인하기

최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

NuMind는 자체 개발한 NuExtract LLM을 통해 기업용 문서에서 구조화된 JSON 데이터를 추출하는 AI 플랫폼입니다. NuExtract 2.0 PRO는 GPT-4.1 대비 F-Score 9점 이상 앞서며, API 비용은 $5/백만 토큰으로 최소 10배 저렴합니다. PDF·스프레드시트·스캔 등 다양한 문서 형식을 처리하며, 온프레미스 배포를 통해 금융·의료 등 민감 데이터를 외부로 유출하지 않고 처리할 수 있습니다.

활용 워크플로우

스키마 기반 데이터 추출사용자가 정의한 JSON 스키마에 따라 비정형 문서에서 필요한 핵심 정보를 정확하게 구조화하여 추출합니다.
NuExtract 미세 조정(Fine-tuning)특정 산업군(법률, 의료 등)의 특수 용어와 문서 양식에 최적화된 맞춤형 NLP 모델을 신속하게 학습시킵니다.
프라이빗 클라우드 및 온프레미스 배포기업의 보안 정책에 따라 데이터를 외부로 유출하지 않고 내부 서버 또는 독립된 클라우드 환경에 모델을 구축합니다.
다양한 문서 포맷 파싱PDF, 이미지, 이메일, 텍스트 파일 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 실시간으로 읽고 처리 가능한 데이터로 변환합니다.
누마인드AI 허브
합성 데이터 생성 (Data Synthesis)학습 데이터가 부족한 경우, LLM을 활용해 고품질의 가상 데이터를 생성하여 모델의 인식 정확도를 향상시킵니다.
Python SDK 및 API 연동기존 소프트웨어 스택이나 자동화 파이프라인에 NuMind의 추출 기능을 API 호출 방식으로 즉시 통합합니다.
모델 성능 벤치마킹추출된 데이터의 정확도를 기존 데이터와 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하고 지속적으로 개선합니다.
스키마 기반 데이터 추출사용자가 정의한 JSON 스키마에 따라 비정형 문서에서 필요한 핵심 정보를 정확하게 구조화하여 추출합니다.
NuExtract 미세 조정(Fine-tuning)특정 산업군(법률, 의료 등)의 특수 용어와 문서 양식에 최적화된 맞춤형 NLP 모델을 신속하게 학습시킵니다.
프라이빗 클라우드 및 온프레미스 배포기업의 보안 정책에 따라 데이터를 외부로 유출하지 않고 내부 서버 또는 독립된 클라우드 환경에 모델을 구축합니다.
다양한 문서 포맷 파싱PDF, 이미지, 이메일, 텍스트 파일 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 실시간으로 읽고 처리 가능한 데이터로 변환합니다.
누마인드AI 허브
합성 데이터 생성 (Data Synthesis)학습 데이터가 부족한 경우, LLM을 활용해 고품질의 가상 데이터를 생성하여 모델의 인식 정확도를 향상시킵니다.
Python SDK 및 API 연동기존 소프트웨어 스택이나 자동화 파이프라인에 NuMind의 추출 기능을 API 호출 방식으로 즉시 통합합니다.
모델 성능 벤치마킹추출된 데이터의 정확도를 기존 데이터와 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하고 지속적으로 개선합니다.
연동Hugging FacePython SDKLangChainDockerAWS/Azure Private Cloud

핵심 차별점: 작은 크기의 모델로도 대형 모델급의 정확도를 내는 NuExtract 기술을 통해 데이터 보안과 처리 속도를 동시에 확보한 맞춤형 정보 추출 플랫폼

주요 기능AI 요약

  • NuExtract 2.0 PRO: GPT-4.1 F-Score 9점 초과
  • 비전·추상화·인컨텍스트 학습 능력 내장 (2B~8B 오픈소스)
  • PDF·스프레드시트·스캔 멀티 포맷 처리
  • 사용자 정의 JSON 스키마 기반 제로샷 추출
  • 온프레미스 단일 H100 GPU 배포 지원
  • 환각(Hallucination) 최소화 null 반환 설계

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • Active Learning 엔진이 가장 유익한 데이터를 식별해 라벨링 수를 크게 줄여줌
  • 커스텀 NLP 모델을 며칠이 아닌 몇 분~몇 시간 내에 생성 가능
  • Transformer 파인튜닝과 인프라 관리 복잡성을 추상화해 비전문가도 사용 가능
  • 50-100개 라벨 예제만으로도 프로덕션급 정확도 달성 가능
  • 라벨링과 학습이 같은 루프에서 진행되는 깔끔하고 통합된 UI 제공

단점

  • 소규모 팀이나 개인 개발자에게는 오픈소스 대비 비용이 부담스러울 수 있음
  • 파인튜닝 과정을 플랫폼이 관리하므로 모델 유지보수에 플랫폼 종속 우려
  • NLP에만 특화되어 컴퓨터 비전, 오디오, 멀티모달 작업에는 적용 불가
  • 클라우드 네이티브 플랫폼이라 민감한 데이터 업로드에 프라이버시 우려 존재
  • 대규모 모델(Llama-3 70B 등) 파인튜닝에는 하드웨어/비용 제약으로 부적합

활용 사례AI 요약

  • 신원 확인(KYC) 및 재무제표 자동 추출
  • 송장·화물 명세서 파싱 자동화
  • 의료 코딩 및 환자 접수 정보 구조화
  • 법률 계약서 핵심 조항 추출
  • 보험 서류 데이터 자동 입력

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