1번 방법:
업스테이지 도큐먼트 파서 -> 디텍션된 영역별로 캔버스로 그려서 번호 매김 -> 세부적인건 gpt5 호출해서 후보군 잡아서 컨피던스 높은 순위별로 파싱(근데 이거 제미나이 썻다가 좆망해서 모델 바꿔서 2차 시도중)

2번 방법:
구글 도큐먼트 ai 커스텀 추출기 머신러닝 시켜서 도메인에 맞게 학습 시켜서 버전 별로 관리 아무 문서 파싱된거 디텍션해서(임마는 텍스트만 ㅇㅇ) orc로 grow 할당해서 순위 높은 주변 빈공간 입력 영역으로 디텍션 하기

1번은 하다가 제미나이 써서 좆망햇고 재시도 할까 하고
2번은 시도중인데 장기적으로 보면 구글 임마들 바운딩박스 잡는거 실험실에 잇길래 기대 걸어봐도 되겟는데

프로토타입 빠르게 뽑아야하는 상황(2주내지)이면 걍 1번이 나을라나

근데 꾸준한 정확도 보장 못하니까 확답을 못하겟노