【要約】Upstage Document Parse API を Python から叩いてみる [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
従来の OCR 技術では、表形式を含む複雑な文書の構造（行・列の関係性）を正確に保持したままテキスト化することが困難であった。単純なテキスト抽出では、RAG 等の検索システムにおいて、表内のデータの関連性が失われ、回答精度が著しく低下するという課題がある。
// Approach
Upstage の Document Parse API を活用し、multipart/form-data 形式でファイルを送信することで、文書のレイアウトを維持した HTML および Markdown 形式の出力を取得する。これにより、表構造を保持したまま LLM が解釈可能な形式でのデータ化を実現する。
// Result
Python スクリプトによる自動化により、納品書等の画像から表構造を維持した Markdown/HTML の生成に成功した。今後は、大規模文書に対応するための非同期 API の活用や、抽出精度が RAG の検索性能に与える影響の検証が展望として示されている。
Senior Engineer Insight
> RAG パイプラインの精度を決定づける「データ前処理」において、本技術は極めて実戦的な解となる。特に表構造の維持は、構造化データの抽出において決定的な差を生む。ただし、大規模な文書群を処理する場合、同期 API の 100 ページ制限を考慮し、非同期 API への切り替えや並列処理の実装が必須となる。また、API コストとレイテンシのトレードオフを精査し、スループットを確保しつつコスト効率の高いパイプラインを設計することが、実運用における鍵となる。