* GitLab 코드 Repository

1. OCR 솔루션 벤치 마킹

• easyOCR< tesseract, qwen2-vl-2b, upstage ocr < gpt4o < card scanner, google vision

1. 상품 상세페이지에서 URL 데이터 구축: ncp_api.py

• 입력: productno
• 출력: ocrimg.csv 

1. URL 이미지에서 Google Vision으로 OCR 데이터 만들기:  google_vision.py

• Google vision 사용자 인증: 로컬 개발환경용 ADC 설정

gcloud init
gcloud auth application-default login

• Google vision API 연동 작업

1. OCR데이터를 기반으로 GPT에 요약 요청하기: gpt_ocr.py

• 입력: 이미지 OCR결과 Raw Data
• 출력: 이미지 OCR결과 요약 (중복 제거, 장점/단점, Schema 정리)

1. 상품별 OCR 데이터 축적, GPT 요약 요청 및 데이터 Table화 하기: gpt_vision.py (최종 실행파일)

• 기존 작업 결과를 읽고, 기 작업한 productno와 오류난 productno를 제외하고 작업 진행
• 입력: ocrimg.csv (1번 실행후 생성된 상품별 url 데이터), ocrresult0.csv (기존 작업 데이터), ocrerrorlist.csv (오류난 productno 및 원인)
• 출력: ocrresult.csv (최종 결과파일), ocrerrorlist.csv 업데이트
• 대량 이미지 데이터 Batch 작업 시, 예상치 못한 오류 발생을 고려한 알고리즘 보완 필요

1. qwen2-vl-2b 파인튜닝 (검토)

• GPU Farm ID 확보
• google_vision으로 이미지별 OCR 데이터 확보
• 파인튜닝