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Marker v1.10.1의 내부 구조를 분석하고 READoc 벤치마크로 성능을 평가한다. Surya OCR 기반의 ML 파서로, 성공한 문서에서 80.6% Edit Similarity(5개 파서 중 최고)를 달성하지만, 63%의 문서에서 에러가 발생하여 안정성에 문제가 있다.

OmniDocBench(CVPR 2025)로 MinerU, Docling, Marker 3개 파서의 요소별 파싱 성능을 측정한다. 텍스트 정확도, 테이블 TEDS, 수식 인식, 읽기 순서를 분리하여 평가하며, MinerU가 텍스트/테이블/읽기순서에서 압도적 1위, Marker는 수식에서 강점을 보인다.

동일한 PDF 문서(Attention Is All You Need)를 MinerU, Docling, Marker, PyMuPDF4LLM, LiteParse 5개 파서로 파싱한 결과를 요소별(헤딩, 테이블, 수식, 이미지)로 직접 비교한다.

nuartz의 검색 엔진을 FlexSearch에서 Pagefind로 마이그레이션한 과정과 비교 분석

PyMuPDF4LLM v1.27.2.2의 내부 구조를 분석하고, 4종 문서(영문 논문, 한국어 보고서, PPT 슬라이드, 복잡한 레이아웃)로 성능을 테스트한다. 경량 GNN 모델(ONNX)로 레이아웃을 분석하고 규칙 기반으로 텍스트를 추출하여, 페이지당 0.05~0.25초의 압도적 속도를 보여준다.

Clidex의 검색 성능을 실전 테스트로 진단하고, 데이터 파이프라인과 검색 알고리즘을 전면 개편한 과정. 485개 → 5,260개 도구, 커버리지 43% → 91%.

MinerU 2.7.6의 내부 파싱 파이프라인을 분석한다. YOLOv10 레이아웃 감지, SLANET+ 테이블 인식, UniMERNet 수식 인식 등 각 모델의 역할과 흐름을 정리하고, Apple Silicon MPS vs CPU 성능을 실측 비교한다.

RAG-Anything의 내부 구조를 파헤쳐본다. MinerU 파서, LightRAG 기반 지식 그래프 구축, 멀티모달 처리, VLM 강화 쿼리까지 전체 파이프라인을 상세히 분석한다.

AI 에이전트가 CLI 도구를 발견하고, 비교하고, 설치할 수 있도록 설계한 CLI 도구 인덱스. 검색 전략 선택 과정과 BM25 기반 구현 결과를 기록한다.

개인 블로그를 지식 베이스로 삼아 Modular RAG 아키텍처를 구축하고, 다양한 검색 모듈 조합을 실험하는 프로젝트.