from omniparser import OmniParser
parser = OmniParser(language="en")
result = parser.parse("./samples/invoice.pdf")
print(result.to_json(indent=2))

result.save_json("./outputs/invoice.json")

parser = OmniParser(language="en", ocr_model="tesseract", detect_rotation=True)

result = parser.parse("./samples/invoice.pdf", extract_tables=True)
for table in result.tables:
df = table.to_dataframe
print(df.head)

header_map = {
"item": , 다음을 수행할 수 있습니다.:
- 테스트 중인 코드 스니펫 및 PDF에 대해 채팅합니다.
- 빠른 어댑터 (예: 머리글 정규화 도구, 정규식 템플릿)를 생성합니다.
- 대시보드를 구축하기 전에 파싱 결과를 요약하고 이상 징후를 발견합니다.
OmniParser를 대체하는 것은 아니지만 파이프라인을 프로토타입, 디버그 및 문서화하는 동안 강력한 동반자가 됩니다.
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## 실행 계획: 튜토리얼을 프로덕션 성공으로 전환
- 가장 큰 영향을 미치는 문서에 맞춰 3개의 튜토리얼을 선택합니다.
- 작은 유효성 검사 스위트 (10–20개의 문서)를 만들고 각 변경 후 실행합니다.
- 낮은 신뢰도 필드에 대한 검토 대기열을 추가합니다. 해결 시간을 측정합니다.
- 정규화 규칙 및 에지 케이스를 기록합니다. 이를 템플릿으로 변환합니다.
- 드리프트 및 회귀를 포착하기 위해 월별 벤치마크를 예약합니다.
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## 주요 내용
- 최고의 OmniParser 튜토리얼은 코드, 휴리스틱 및 프로덕션 문제를 결합합니다.
- 작게 시작 (빠른 시작)한 다음 깊이 들어가십시오 (테이블, 레이아웃, 유효성 검사).
- 전처리와 경계 상자는 지저분한 스캔에서 정확도를 크게 향상시킵니다.
- 프로덕션화는 캐싱, 배치 처리, 재시도 및 측정 가능한 품질을 의미합니다.
- [Sider.AI](https://sider.ai)와 같은 가벼운 AI 도우미는 실험 및 문서화를 가속화할 수 있습니다.
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## 부록: 시작 리포지토리 구조 (선택 사항)
```text
omniparser-starter/
├─ app/
│ ├─ api.py
│ ├─ workers.py
│ └─ validators.py
├─ notebooks/
│ ├─ 01_quickstart.ipynb
│ ├─ 02_tables.ipynb
│ └─ 03_preprocessing.ipynb
├─ samples/
│ ├─ invoice.pdf
│ ├─ receipt.jpg
│ └─ statement.pdf
├─ outputs/
└─ .cache/