화니의 세상

Docling은 다양한 문서 형식을 쉽게 처리하고, 생성형 AI와 연동할 수 있도록 돕는 오픈소스 프로젝트입니다. PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML뿐만 아니라 이미지와 오디오 파일까지 지원하며, 고급 PDF 분석 기능을 통해 표, 코드, 수식, 레이아웃까지 이해할 수 있습니다.

또한 문서를 Markdown, HTML, JSON 등 여러 형식으로 변환할 수 있으며, LangChain, LlamaIndex, Haystack 같은 AI 프레임워크와도 손쉽게 통합할 수 있습니다. 로컬 실행도 가능해 보안이 중요한 환경에서도 활용할 수 있다는 점이 특징입니다.

https://github.com/docling-project/docling

peRAG는 프로덕션 환경에서도 안정적으로 사용할 수 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 플랫폼입니다. 그래프 기반 RAG, 벡터 검색, 풀텍스트 검색을 결합하여 지능형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

주요 특징은 다음과 같습니다:

• 멀티모달 문서 처리 지원
• AI 에이전트를 통한 지능적 검색과 추론
• MCP(Model Context Protocol) 연동으로 지식 베이스와 직접 상호작용
• 쿠버네티스 배포를 통한 확장성과 안정성

간단히 Docker Compose로 실행할 수 있으며, 웹 인터페이스와 API 문서를 바로 확인할 수 있습니다.

https://rag.apecloud.com/

ScreenCoder는 UI 스크린샷이나 디자인 모형을 분석해 깨끗하고 생산성 높은 HTML/CSS 코드로 자동 변환해주는 오픈소스 프로젝트입니다  .

이 시스템은 세 단계 모듈형 구조로 구성되어 있습니다:
• Grounding Agent (시각 인식 엔진): VLM 기반으로 화면의 버튼, 네비게이션, 텍스트 박스 등 UI 요소를 감지하고 라벨링합니다   .
• Planning Agent (레이아웃 계획 엔진): 감지된 요소를 바탕으로 계층적 레이아웃 구조를 생성하고 CSS Grid 또는 Tailwind 스타일 레이아웃으로 변환합니다  .
• Generation Agent (코드 생성 엔진): adaptive prompt 기반으로 HTML/CSS 코드를 생성하여 디자인을 재현하며, 구조화되고 확장 가능하게 구성됩니다  .

또한 ScreenCoder는 자체적으로 대규모 이미지‑코드 쌍 합성 엔진을 갖추고 있어, 사전 훈련된 VLM을 지도 학습 및 강화 학습 방식으로 미세조정해 코드 품질과 UI 이해도를 크게 향상시킵니다  

https://github.com/leigest519/ScreenCoder