Upstage의 Document Parse API는 이 문제를 해결하는 문서 전처리 엔진이다. Upstage console의 playground에서 API 키 없이도 문서를 업로드하면 레이아웃(제목, 본문, 표, 그림, 수식, 차트 등)을 인식한 뒤 HTML / Markdown / 텍스트 형태의 구조화된 결과를 확인해 볼 수 있고. [Upstage Credit Redeem code]UPWAVE-YOONK 업스테이지 콘솔에서https://console.upstage.ai/docs/capabilities/extractDashboard > credit -> reddem 코드(UPWAVE-YOONK)를 입력하면 70달러의 크레딧을 제공하기 때문에크레딧으로 테스트해볼 수 있다. Document parsing은..

문서 자동화는 “무엇을 얼마나 정확하게, 얼마나 빨리 제품에 붙일 수 있는가”의 문제다. Upstage는 같은 ‘정보 추출’이라도 Universal IE와 Prebuilt IE라는 두 개의 다른 무기를 제공한다. 이름만 비슷할 뿐 성격과 장점이 뚜렷하게 다르다. 이 글은 두 방식을 언제 쓰고 어떻게 쓰면 되는지, 핵심 기능과 손에 잡히는 코드까지 묶어 완성형 가이드로 정리한다. Information Extraction(IE)은 비정형 문서에서 키-값 형태의 구조화 데이터를 뽑아내는 기술이다.Upstage IE의 특징은 다음과 같다.문서 범용성: PDF, 스캔 이미지, 모바일 촬영본, DOCX·PPTX·XLSX까지 폭넓게 다룬다의미 단위 추출: 단순 OCR이 아니라 문맥을 이해해 암시 정보(총액 합산, ..

Cursor(커서)에서 Upstage 커스텀 모델(solar-pro2) 설정해보았다. 1. 사전 준비 — Upstage Console 가입 & 크레딧 등록먼저 Upstage Console 에 접속한다. 회원가입을 완료하면, 다음 단계로 이동하자. 회원가입시 $10 제공 뿐만 아니라 리딤 코드를 입력하면 추가 $70 credit을 제공받을 수 있다. 상단 메뉴에서 Dashboard → Credit 탭으로 들어간다. 아래처럼 Redeem code 버튼이 보일 것이다. 💡 리딤 코드 입력추천 코드: UPWAVE-YOONK등록 후에는 “Credit balance”에서 잔액이 보인다.이제 API를 테스트할 준비가 된 것이다. 2. API Key 발급하기Upstage는 OpenAI 호환 API 구조를 사용한다...

LLM을 모델을 많이 쓰는 사람이라면 같은 질문이라도 프롬프트를 어떻게 쓰느냐에 따라 결과가 완전히 달라지는 것을 경험해봤을 것이다. 결국 중요한 건 AI가 내 의도를 얼마나 정확히 이해하게 하느냐인데, 그걸 매번 사람이 일일이 조율하는 건 생각보다 쉽지 않다. 때문에 이미 서비스 중인 ‘Prompt Engineering Tool’들도 있을 정도다.그래서 이번 프로젝트는 n8n 워크플로우에 Upstage Solar Pro 모델을 연동해 AI가 자동으로 완성도 높은 프롬프트를 생성하는 시스템을 만들어보았다.사용자가 직접 프롬프트를 작성하지 않아도 AI가 대화 맥락을 분석해 부족한 정보를 스스로 묻고 모든 입력을 종합해 최적화된 프롬프트를 JSON 형식으로 반환한다. Upstage LLM 연동하는 방법은 이..

Upstage LMS(링크)에서는 Education(교육), Medical(의료), NGO/NPO(비영리 조직)라는 세 가지 분야를 중심으로, 단순히 모델을 설명하는 것을 넘어 실제 서비스 상황을 가정한 데모 영상을 제공하고 있다. 각 Use Case는 단순한 모델 설명을 넘어 두 가지 질문을 중심으로 전개된다.어떤 문제를 해결할 수 있는가?예: 교육 분야에서는 “학생의 서술형 답안을 어떻게 효율적으로 피드백할 수 있을까?”의료 분야에서는 “의료 기록에서 핵심 정보를 어떻게 빠르게 추출해 진료 효율을 높일 수 있을까?”NGO 분야에서는 “후원자·수혜자 데이터를 어떻게 구조화해서 투명하게 관리할 수 있을까?”실제 서비스로 구현하면 어떻게 동작하는가?이 부분이 특히 유익했습니다. 단순히 “이런 모델을 쓸..