FileMarkd 기사
문서를 깔끔한 Markdown, 구조화된 JSON 스키마, OCR, AI 파이프라인으로 변환하는 실용 가이드.
PDF, Word, 이미지를 변환·구조화·추출하여 인간의 독서, LLM, 최신 지식ベースに 활용하는 방법을 배웁니다.
최신 기사
새로운 튜토리얼, 기술 해설, 심층 분석을 엔지니어링 팀에서 제공합니다.
JSON 파일 여는 법 — 그리고 그 안에 무엇이 있을까
JSON 파일이 무엇인지, Windows·Mac·Android·웹 브라우저에서 전용 소프트웨어 없이 JSON 파일을 여는 방법, 중괄호 { ... } 안의 문법, 그리고 문서를 구조화된 JSON으로 변환하는 방법을 알려드립니다.
PDF를 Markdown으로 변환해 AI(ChatGPT·Claude·LLM)에 활용하기
PDF를 Markdown으로 변환해 LLM과 Claude의 컨텍스트 윈도우에 활용하는 방법을 다룹니다. AI 모델이 왜 구조화된 Markdown을 선호하는지, 비전 파서와 OCR의 차이, 그리고 프롬프트 엔지니어링과 RAG 최적화까지 설명합니다.
Markdown(.md) 파일이란? 여는 방법까지 한 번에 정리
Markdown(.md) 파일의 정체, Markdown 마크업 문법의 작동 원리, Windows·Mac·iOS·Android·웹 등 모든 기기에서 .md 파일을 여는 방법, 그리고 복잡한 PDF·Office 문서를 깔끔한 Markdown으로 변환하는 방법을 설명합니다.
문서 변환 가이드
다양한 문서 형식을 문서, 정적 사이트, AI 파이프라인용 깔끔한 Markdown 또는 기계 판독 가능 JSON 스키마로 변환하는 방법을 배웁니다.
PDF → Markdown
수식, 표, 다단 레이아웃을 그대로 유지하여 PDF를 구조화된 Markdown으로 변환합니다.
Word → Markdown
각주, 스타일, 제목, 중첩된 목록을 유지하여 DOCX를 깔끔한 Markdown으로 변환합니다.
Excel → Markdown
열 정렬을 유지한 GitHub 호환 Markdown 표로 스프레드시트를 변환합니다.
이미지 → Markdown
OCR로 스크린샷과 사진에서 텍스트와 다이어그램을 추출하여 깔끔한 Markdown을 출력합니다.
문서 → JSON
RAG 파이프라인과 AI 분석을 위해 타입이 지정된 JSON 스키마, 중첩 계층, 구조화된 테이블 레코드를 추출합니다.
FileMarkd로 무엇을 할 수 있나요?
비구조화 문서를 최신 지식 스택 호환 Markdown (.md) 및 구조화된 JSON (.json)으로 변환합니다.
학술 논문
LaTeX 수식, 인용, 다단 그림을 유지하여 논문과 연구 문서를 깔끔한 Markdown 또는 구조화된 JSON으로 변환합니다.
AI & RAG 지식 베이스
RAG 파이프라인용 문서 준비. Markdown은 의미적 경계를 제공하고, 구조화된 JSON은 메타데이터가 있는 청크 벡터 임베딩을 가능하게 합니다.
문서 & 지식 베이스
레거시 PDF 사용자 매뉴얼과 DOCX 사양을 Git 기반 정적 사이트 생성기용 구조화된 MD 또는 구조화된 데이터 카탈로그용 JSON으로 변환합니다.
콘텐츠 마이그레이션
레거시 아카이브와 벤더 사양을 Notion, Obsidian 같은 최신 워크플로우로 이동하거나 JSON 페이로드로 데이터베이스에 직접 수집합니다.
문서 변환을 배워볼까요?
PDF, Word 문서, 스프레드시트, 이미지를 깔끔한 구조화된 Markdown 및 타입이 지정된 JSON 스키마로 변환하는 종합 가이드를 살펴보세요.
자주 묻는 질문
Markdown 외에 구조화된 JSON도 내보낼 수 있나요?
네! FileMarkd는 듀얼 포맷 내보내기 기능을 제공합니다. 모든 문서를 표준 CommonMark/GFM Markdown(.md) 또는 타입이 지정된 구조화된 JSON(.json) 중 하나로 변환할 수 있습니다. JSON에는 중첩된 섹션 계층, 테이블 배열, 추출된 메타데이터가 포함되어 RAG 파이프라인, 벡터 데이터베이스, AI 워크플로우에 직접 수집하는 데 이상적입니다.
FileMarkd는 PDF의 수식을 어떻게 처리하나요?
FileMarkd는 글리프 맵 또는 신경 비전 인코더에서 인라인 및 디스플레이 LaTeX 수식 구문($ 및 $$)을 인식하여 Obsidian, Notion, GitHub에서 지원되는 표준 CommonMark LaTeX를 내보내고, JSON 출력에서는 구조화된 수식 표현을 출력합니다.
여러 단으로 스캔된 논문을 변환할 수 있나요?
네. 기하학적 레이아웃 감지기가 단을 클러스터링하고 가로 끊김이나 깨진 문장 없이 자연스러운 읽기 순서로 읽습니다.
원시 PDF 대신 Markdown이나 JSON을 LLM에 전달하면 토큰을 절약할 수 있나요?
일반적으로 40%~70%의 토큰이 감소합니다. 불필요한 헤더, 중복된 페이지 번호, 바이너리 글꼴 설명자가 제거되어 고밀도 의미 텍스트와 깔끔한 JSON 객체만 남습니다.