icereed/paperless-gpt

Use LLMs and LLM Vision (OCR) to handle paperless-ngx - Document Digitalization powered by AI

paperless‑gpt – paperless‑ngx를 위한 AI 강화 문서 처리

기능

오픈소스 문서 관리자 paperless‑ngx의 동반자로 작동합니다.
스캔한 이미지나 PDF를 대규모 언어 모델(LLM) – OpenAI, Ollama, Anthropic 등 – 에 보내 텍스트를 추출(LLM 기반 OCR)하고, 동일한 모델을 사용하여 적절한 제목, 태그, 생성 날짜, 발신자 및 사용자 정의 필드를 생성합니다.
문서 내에서 참조 번호(송장 번호, 계약 ID, 사건 번호)를 찾고, paperless‑ngx 아카이브에 정확히 일치하는 항목이 있으면 문서 링크 필드를 채워 두 레코드가 서로를 가리키도록 합니다.
비-LLM 제공자를 선호하는 경우 외부 OCR 서비스(Google Document AI, Azure Document Intelligence, Docling Server)를 호출할 수도 있습니다.
투명한 텍스트 레이어가 있는 검색 가능한 PDF를 생성하고, 동일한 문서의 새 버전으로 paperless‑ngx에 업로드할 수 있습니다.

중요성

기존 OCR은 원시 텍스트만 제공하며 맥락이 없습니다. LLM을 사용하면 시스템이 스캔의 의미를 이해하고 정확한 제목과 태그를 생성하며 관련 파일을 자동으로 연결할 수 있습니다 – 수동 정리 시간을 절약할 수 있습니다.
모든 처리는 온프레미스(Docker) 또는 Ollama를 통한 로컬 LLM에서 이루어지므로 민감한 문서를 자체 네트워크 내에 유지할 수 있습니다.

시작 방법

사전 요구 사항 – Docker 설치, 실행 중인 paperless‑ngx 인스턴스, LLM API 키(OpenAI, Ollama 등) 또는 OCR 서비스 계정.
Docker‑Compose – README에는 paperless‑ngx와 paperless‑gpt를 나란히 시작하는 준비된 docker-compose.yml이 제공됩니다. PAPERLESS_BASE_URL, PAPERLESS_API_TOKEN, LLM 자격 증명과 같은 환경 변수만 채우면 됩니다.
구성 – 대부분의 동작은 환경 변수로 제어됩니다:
- LLM_PROVIDER / LLM_MODEL로 모델 선택(예: gpt‑4o 또는 qwen3:8b).
- OCR_PROVIDER로 OCR 백엔드 선택(llm, google_docai, azure, docling).
- 태그 이름(MANUAL_TAG, AUTO_TAG, FAIL_TAG)으로 처리되었거나 실패한 문서를 추적할 수 있습니다.
- PDF 처리 옵션(PDF_UPLOAD_MODE, CREATE_LOCAL_PDF 등)으로 원본 파일 유지, 검색 가능한 버전으로 교체, 또는 PDF를 로컬에 저장할 수 있습니다.
웹 UI – 컨테이너가 시작되면 간단한 UI에서 AI 제안을 검토하고, 프롬프트를 조정하고, 선택한 문서에 대해 임시 분석을 실행할 수 있습니다.
보안 참고 – 이 서비스 자체에는 인증이 없습니다. 무단 액세스를 방지하려면 리버스 프록시 또는 VPN 뒤에 배치해야 합니다.

사용 대상

추가 정보

전체 문서는 docs/ 폴더에 있습니다(워크플로, 링크 로직, 관리 호스팅 세부 정보).
프로젝트는 MIT 라이선스이며, Docker 이미지는 Docker Hub 및 GHCR에 있으며, 독일/오스트리아/스위스용 관리 호스팅 옵션은 server.camp을 통해 제공됩니다.

위의 모든 정보는 저장소의 README에서 직접 가져온 것입니다.