언사일로드 AI

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Unsiloed AI

복잡한 문서(표, 차트, 이미지 포함)를 AI가 이해 가능한 구조화된 데이터로 변환하는 API 플랫폼

부분 무료WebPython SDKDesktop
웹사이트 방문하기unsiloed.ai

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k · $7202026-06-20 확인
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2026-05-20 Unsiloed AI, 멀티모달 문서 파싱 벤치마크 olmOCR-Bench에서 88.0점으로 18개 경쟁 서비스 중 1위 달성. 소스: https://www.unsiloed.ai/blog/unsi

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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언사일로드 AI 제품 화면

2026-06-20 확인

가격 정보

부분 무료시작 가격: 월 $49라이브 확인 2026-06-20

무료로 사용할 수 있는 Builder 플랜(월 2,000페이지)을 제공한다. 유료 플랜은 Standard(월 $250, 25,000페이지)와 Growth(월 $750, 100,000페이지)로 나뉘며, 처리 가능한 페이지 수와 데이터 추출 기능의 범위에 따라 가격이 달라진다.

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최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

Unsiloed AI는 비전 기반 모델을 통해 텍스트·표·차트·이미지가 포함된 복잡한 멀티모달 문서를 고정밀 마크다운 및 JSON으로 변환하는 비정형 데이터 인프라 플랫폼입니다. 일반 OCR의 한계를 넘어 문서의 시각적 계층 구조를 보존하며, RAG 파이프라인과 AI 에이전트의 데이터 신뢰도를 높이는 데 최적화되어 있습니다. VPC 및 온프레미스 배포를 지원하여 금융·법률 분야에서도 활용 가능합니다.

활용 워크플로우

멀티모달 데이터 인계스트(Ingestion)PDF, PPTX, DOCX, 이미지 등 20개 이상의 비정형 파일 형식을 하나의 API로 통합 수집합니다.
비전 기반 레이아웃 분석자체 비전 모델을 통해 문서 내 표, 차트, 이미지의 시각적 계층 구조와 읽기 순서를 정확하게 파악합니다.
고정밀 마크다운/JSON 변환복잡한 문서를 LLM과 AI 에이전트가 즉시 이해할 수 있는 구조화된 Markdown 및 JSON 데이터로 변환합니다.
스키마 기반 데이터 추출사용자 정의 스키마를 활용하여 특정 키-값 정보를 추출하며, 인용구와 신뢰도 점수를 함께 제공합니다.
언사일로드 AIAI 허브
문서 분류 및 지능적 분할대규모 문서를 논리적 섹션별로 분류하거나 필요에 따라 개별 문서 단위로 자동 분할합니다.
RAG 파이프라인 최적화맥락을 유지하는 지능형 청킹(Chunking)을 통해 검색 증강 생성(RAG)의 정확도와 성능을 극대화합니다.
엔터프라이즈 보안 배포VPC, 온프레미스, 에어갭(Air-gapped) 환경을 지원하며 데이터 미학습 정책으로 보안을 보장합니다.
멀티모달 데이터 인계스트(Ingestion)PDF, PPTX, DOCX, 이미지 등 20개 이상의 비정형 파일 형식을 하나의 API로 통합 수집합니다.
비전 기반 레이아웃 분석자체 비전 모델을 통해 문서 내 표, 차트, 이미지의 시각적 계층 구조와 읽기 순서를 정확하게 파악합니다.
고정밀 마크다운/JSON 변환복잡한 문서를 LLM과 AI 에이전트가 즉시 이해할 수 있는 구조화된 Markdown 및 JSON 데이터로 변환합니다.
스키마 기반 데이터 추출사용자 정의 스키마를 활용하여 특정 키-값 정보를 추출하며, 인용구와 신뢰도 점수를 함께 제공합니다.
언사일로드 AIAI 허브
문서 분류 및 지능적 분할대규모 문서를 논리적 섹션별로 분류하거나 필요에 따라 개별 문서 단위로 자동 분할합니다.
RAG 파이프라인 최적화맥락을 유지하는 지능형 청킹(Chunking)을 통해 검색 증강 생성(RAG)의 정확도와 성능을 극대화합니다.
엔터프라이즈 보안 배포VPC, 온프레미스, 에어갭(Air-gapped) 환경을 지원하며 데이터 미학습 정책으로 보안을 보장합니다.
연동Amazon S3Google Cloud StorageAzure Blob StorageMinioPython SDKJavaScript/TypeScript SDK

핵심 차별점: 비전 모델을 통해 표와 차트가 포함된 복잡한 문서를 LLM이 즉시 처리 가능한 고정밀 데이터로 변환하는 비정형 데이터 전문 인프라 계층입니다.

주요 기능AI 요약

  • 20개 이상의 멀티모달 파일 형식(PDF·DOCX·PPTX·이미지 등) 지원
  • 비전 모델 기반 레이아웃·시각 계층 구조 정밀 분석
  • 스키마 기반 데이터 추출 및 신뢰도 점수·인용 제공
  • VPC·온프레미스·에어갭 배포 옵션 지원
  • LLM 최적화 지능형 청킹 및 데이터 구조화
  • Markdown·JSON·HTML 등 다양한 출력 포맷 지원

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 테이블 추출 정확도가 뛰어나며 15개 이상의 타 솔루션보다 효과적이라는 평가
  • 복잡한 모기지 문서를 높은 정확도로 파싱하며 신뢰도 점수와 불확실 플래그 기능 제공
  • 일반 파서 대비 다양한 예외 케이스를 효과적으로 처리함
  • 에어갭 및 온프레미스 배포 지원으로 민감 데이터를 내부 인프라에 보관 가능
  • 문서 계층 구조(부모-자식 매핑)를 보존하여 RAG 성능을 크게 향상
  • LlamaIndex, Gemini, Mistral 등 공개 벤치마크에서 일관되게 우수한 성능 기록

단점

  • 내부 전문 용어의 경우 RL 파이프라인을 통한 추가 튜닝이 필요할 수 있음
  • 복잡한 쿼리나 낮은 신뢰도 점수의 경우 수동 검토가 권장됨
  • 손글씨나 품질이 저하된 스캔 문서는 낮은 신뢰도로 수동 검증 필요
  • 월 250달러부터 시작하는 기업용 가격으로 개인 사용자 진입 장벽 높음

활용 사례AI 요약

  • 금융·법률 문서의 정밀 데이터 추출 및 RAG 최적화
  • 계약서·법률문서에서 조항·의무·날짜 자동 추출
  • 복잡한 비즈니스 보고서 및 기술 문서 자동화
  • AI 에이전트 워크플로우용 문서 전처리 파이프라인

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