ChatGPT로 PDF를 읽을 수 있나요? 방법과 조언을 알려드립니다

최근 몇 달 동안 ChatGPT의 PDF 문서 수집, 해석 및 분석 기능이 크게 향상되었습니다. ChatGPT 웹 인터페이스의 기본 파일 업로드 지원부터 API 및 특수 플러그인을 통한 직접 PDF 수집까지, 이 모델의 PDF 읽기 기능은 이제 많은 사용자 워크플로의 핵심 요소입니다. 이 심층적인 문서에서는 다음을 살펴봅니다. 방법 및 why ChatGPT는 PDF를 읽을 수 있습니다. 뭐 현재 제한 사항은 다음과 같습니다. 방법 이러한 기능을 효과적으로 사용하려면 어디에 다음은 기술 발전입니다.

ChatGPT에서 PDF 파일을 읽을 수 있게 해주는 최신 기능은 무엇입니까?

ChatGPT Enterprise의 시각적 검색

ChatGPT Enterprise 고객은 2025년 XNUMX월부터 "PDF를 통한 시각적 검색" 기능을 이용할 수 있게 되었으며, 이 기능을 통해 모델은 업로드된 PDF에 포함된 텍스트와 이미지, 차트, 다이어그램과 같은 시각적 자료를 모두 해석할 수 있습니다. 사용자는 채팅에서 클립 아이콘을 클릭하고 PDF를 업로드하기만 하면 핵심 요점 추출부터 복잡한 그래픽 설명까지 문서의 모든 요소를 쿼리할 수 있습니다. 이러한 전체론적 접근 방식은 개별적으로 업로드된 이미지만 처리했던 기존 한계를 해결하여 내장된 그림이 간과되지 않도록 하고 맥락이 풍부한 응답의 정확도를 향상시킵니다.

OpenAI는 API에서 파일 지원을 어떻게 확장했나요?

2025년 4월, OpenAI는 채팅 완성 및 응답 API 모두에서 PDF 파일 직접 입력 지원을 공식 출시했습니다. 이 기능을 통해 개발자는 수동 추출 파이프라인을 거치지 않고 PDF 문서를 직접 업로드하고 내장 파서를 활용하여 차트나 다이어그램과 같은 시각적 요소와 텍스트를 모두 추출할 수 있습니다. 이 API는 텍스트 추출 엔진과 컴퓨터 비전 모듈을 결합하여 각 페이지의 콘텐츠를 처리하고, GPT‑1o 및 oXNUMX과 같은 비전 지원 모델에 통합된 표현을 제공합니다.

응답 API: 검색 증강 생성(RAG) 및 컨텍스트 인식 문서 검색을 위해 설계된 Responses API는 이제 PDF 파일을 허용하고 의미 검색 쿼리를 위해 자동으로 청크화하고 인덱싱합니다.
채팅 완료 API: PDF 콘텐츠에 대한 대화형 Q&A를 지원합니다. PDF 파일을 메시지 페이로드의 일부로 지정하고 파일 ID를 지정하면 ChatGPT가 후속 메시지에서 문서 섹션을 참조하여 여러 차례의 상호작용에서 연속성을 유지할 수 있습니다.

이러한 개선 사항을 통해 규정 준수 검토, 기술 문서 분석, 법적 실사 등의 문서 워크플로가 실시간 자동화에 더욱 가까워지고 타사 파서 없이도 ChatGPT의 강력한 언어 이해 기능을 활용할 수 있습니다.

ChatGPT는 PDF의 텍스트와 시각적 요소를 어떻게 처리하나요?

텍스트 전용 검색 모드와 시각적 검색 모드

엔터프라이즈 채팅 세션이나 프로젝트의 일부로 PDF가 업로드되면 ChatGPT는 광학 문자 인식(OCR)과 이미지 분석을 결합한 "시각적 검색" 기능을 적용하여 문서의 텍스트와 함께 포함된 그림을 파악합니다. 반면, "GPT 지식" 또는 "프로젝트 파일"로 추가된 PDF는 텍스트 전용 모드로 처리되어 시각적 해석은 생략되지만 텍스트 요약 및 추출은 여전히 가능합니다. 이러한 이중 모드 아키텍처를 통해 엔터프라이즈 사용자는 필요에 따라 더욱 풍부한 다중 모드 분석을 활용하는 동시에, 지식 수집을 위한 가볍고 텍스트 중심적인 워크플로를 유지할 수 있습니다.

Canvas 및 Deep Research에서 기본 PDF 내보내기

2025년 XNUMX월과 XNUMX월에 OpenAI는 여러 ChatGPT 제품에 걸쳐 획기적인 내보내기 기능을 도입했습니다. Plus, Team, Pro 구독자에게 제공되는 Deep Research 도구는 서식, 표, 이미지, 심지어 클릭 가능한 인용까지 보존하는 PDF 내보내기 옵션을 제공하여 AI가 생성한 인사이트를 즉시 사용 가능한 비즈니스 문서로 변환합니다. 그 후, ChatGPT 내의 실시간 편집 공간인 Canvas 기능에 PDF, Word(.docx), Markdown(.md) 및 다양한 코드별 형식(예: Python, JavaScript, SQL)으로 콘텐츠를 내보낼 수 있는 기능이 추가되었습니다. 이러한 업데이트는 워크플로우를 전반적으로 간소화하여 전문가가 직접 복사하여 붙여넣는 번거로움 없이 AI 상호작용을 공식 보고서로 변환할 수 있도록 지원합니다.

ChatGPT를 사용하여 PDF를 읽는 방법은 무엇인가요?

OpenAI는 PDF 업로드를 위한 두 가지 주요 통합 방법을 제공합니다. 파일 API를 사용하여 문서를 업로드하고 ID로 참조하는 방법, 또는 Base64로 인코딩된 PDF 콘텐츠를 완성 요청에 직접 포함하는 방법입니다. 두 방법 모두 기존 채팅 완성 엔드포인트와 완벽하게 호환됩니다.

1. ChatGPT 웹 인터페이스?

로그인 ChatGPT Plus 또는 Enterprise 계정으로.
GPT-4 시리즈를 선택하세요 (또는 비전이 가능한 모델)을 모델 선택기에서 선택합니다.
종이 클립 아이콘을 클릭하세요그런 다음 PDF 파일을 업로드하세요(최대 크기 20MB, 권장 페이지 수는 50페이지).
신속한 "각 장을 요약하세요", "모든 참고문헌을 나열하세요", "표를 추출하여 각각 설명하세요"와 같은 작업이 포함된 ChatGPT입니다.
검토 응답하고 후속 질문을 합니다(예: "섹션 2의 요점만 보여주세요").

2. 플러그인은 PDF 워크플로를 향상시킵니다.

여러 타사 및 공식 플러그인을 사용하면 PDF 처리가 간소화됩니다.

Ask YourPDF: PDF를 자동으로 수집하고 Q&A를 위한 채팅 인터페이스를 제공하며 인용도 포함됩니다.
링크 리더: PDF를 가리키는 모든 URL과 함께 작동하여 한 단계로 콘텐츠를 가져오고 요약합니다.
노트북LM 및 매크로: ChatGPT 모델로 전달하기 전에 대용량 PDF를 관리하기 쉬운 섹션으로 나누어 긴 컨텍스트 워크플로를 제공합니다.

플러그인을 설치하려면:

ChatGPT 사이드바에서 "플러그인 스토어"를 엽니다.
“AskYourPDF” 또는 “Link Reader”를 찾아보세요.
"설치"를 클릭하고 필요에 따라 권한을 부여하세요.
프롬프트 앞에 접두사를 붙여 플러그인을 호출합니다. 예: "@Link Reader: https://example.com/report.pdf, 주요 결과를 요약하세요."

개발자는 어떻게 PDF 읽기 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있나요?

OpenAI는 PDF 업로드를 위한 다양한 기본 통합 방법을 제공합니다. 파일 API를 사용하여 문서를 업로드하고 ID로 참조하거나 Base64로 인코딩된 PDF 콘텐츠를 완료 요청에 직접 포함하거나 다음을 전달합니다. content_url 파일 생성 엔드포인트에 대한 필드입니다. 두 접근 방식 모두 기존 채팅 완성 엔드포인트와 완벽하게 호환됩니다.

파일 API 워크플로

파일 업로드 API: multipart/form-data 요청을 다음으로 보냅니다. /v1/files 끝점, 지정 purpose=assistantsPDF는 안전하게 저장되며, 파일 ID가 반환됩니다.
수동 변환 없음: API는 텍스트 추출을 처리합니다. 즉, 텍스트 기반 PDF와 스캔된 PDF 모두에 대한 내부 OCR 및 구문 분석 엔진을 활용하여 개발자 측의 사전 처리 없이 정확한 콘텐츠 수집을 보장합니다.
채팅 통화에서 PDF 참조

업로드가 완료되면 채팅 완료 요청 페이로드에 파일 ID를 포함하세요.

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a document assistant."},
    {"role": "user", "content": "Review the attached PDF for compliance risks.", "files": }
  ]
}

이 모델은 PDF를 상황에 맞게 처리하여 "섹션 3.2 요약" 또는 "모든 계약 의무 추출"과 같은 질의를 대화형으로 처리하고 업로드된 문서를 기반으로 응답을 제공합니다.

Base64로 인코딩된 페이로드

PDF 데이터는 Base64 문자열로 인코딩되어 요청 본문에 직접 포함될 수 있습니다.

PDF를 직접 첨부 GPT‑4o 또는 유사한 모델을 사용할 때 API 호출:

{ "model": "gpt-4o-mini", "inputs": , "messages":  }

파일 검색에 응답 API 사용 PDF를 벡터 저장소에 업로드한 다음 청크를 효율적으로 쿼리합니다. 이는 대규모 문서 저장소 및 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 이상적입니다.

콘텐츠 URL 매개변수

2025년 XNUMX월부터 OpenAI는 파일 자체를 업로드하지 않고도 공개적으로 접근 가능한 URL에서 PDF 콘텐츠를 직접 수집할 수 있는 기능을 추가했습니다. content_url 파일 생성 엔드포인트에 대한 필드를 통해 API는 PDF 서버 측을 다운로드하고 처리하여 다음을 반환합니다. file_id 추가 사용을 위해.

코멧API 이제 PDF 파일의 URL을 제공하여 파일을 업로드하지 않고도 PDF를 처리하기 위해 OpenAI API에 대한 직접 호출을 지원합니다. cometapi 키를 사용하고 cometapi에서 호출 메서드를 가져오기만 하면 됩니다. API doc.

도 참조 OpenAI API를 사용하여 URL을 통해 PDF를 처리하는 방법

PDF에서 정보를 추출하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

어떤 프롬프트가 가장 정확한 결과를 가져오나요?

Tom's Guide와 같은 사용자 경험과 가이드를 기반으로, 영향력이 큰 6가지 프롬프트는 다음과 같습니다.

"이 PDF를 요약하세요." 전반적인 개요를 파악하는 데 좋습니다.
"핵심 요점을 골라내세요." 주요 내용을 요점별로 정리한 목록을 생성합니다.
"을 뒷받침하는 인용문을 찾으세요." 인용할 정확한 구절을 지적합니다.
"모든 그림, 표, 차트를 추출하여 각각에 대해 설명하세요." 데이터가 많은 보고서에 유용합니다.
"에 대한 최근 뉴스와 이 PDF의 결과를 비교해 보세요." 외부 맥락을 통합합니다.
"이 PDF를 간단히 설명해 주세요." 전문가가 아닌 청중에게 이상적입니다.

어떻게 출력을 검증하고 개선할 수 있나요?

교차 참조 원본 PDF 텍스트에 대한 응답.
명확한 후속 조치를 요청하세요예를 들어, "이 인용문은 어느 페이지에 있나요?" 또는 "줄 번호를 표시하세요."
더 작은 파일 세그먼트를 사용하세요 긴 문서가 토큰 한도 내에 있도록 합니다.
외부 OCR 도구 활용 (예: Adobe Acrobat, Tesseract) 업로드하기 전에 스캔한 PDF에 적용합니다.

ChatGPT의 PDF 판독은 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있나요?

알려진 제한 사항과 일반적인 실패 모드는 무엇입니까?

이러한 발전에도 불구하고 사용자들은 ChatGPT가 때때로 다음과 같은 문제를 일으킨다고 보고합니다.

**특정 토큰 한도를 넘어서는 콘텐츠를 잘라내거나 무시합니다.**업로드당 약 2,000단어가 소요되므로 문서가 길면 환각적이거나 불완전한 응답이 나올 수 있습니다.
복잡한 레이아웃을 잘못 해석합니다예를 들어 여러 열로 구성된 학술 논문의 경우 서로 다른 열의 텍스트가 잘못 병합되는 문제가 발생합니다.
내장된 글꼴이나 스캔한 PDF로 인한 문제 OCR 텍스트 레이어가 없어 엉뚱한 출력이나 페이지 건너뛰기가 발생합니다.

환각은 PDF 출력에 어떤 영향을 미치나요?

ChatGPT는 특히 수집하지 않은 콘텐츠에 대해 질문할 때 세부 정보를 조작할 수 있습니다. 예를 들어, 지원되지 않는 PDF 파일에서 "4번 항목은 시장 동향에 대해 무엇을 말하고 있습니까?"라고 질문하면 그럴듯해 보이지만 완전히 허구적인 요약이 나올 수 있습니다. 특히 법률, 의료 또는 금융 관련 콘텐츠의 경우, 중요한 발췌문을 원본 문서와 항상 대조하여 확인하십시오.

결론적으로, ChatGPT의 PDF 읽기 기능은 일반 사용자와 기업 개발자 모두를 위한 강력한 제품군으로 발전했습니다. 논문을 요약하는 학생이든, 핵심 조항을 추출하는 변호사든, 차트를 분석하는 데이터 과학자든, 네이티브 파일 업로드, API 지원, 플러그인, 그리고 모범 사례 프롬프트의 조합은 PDF 분석을 그 어느 때보다 빠르고 안정적으로 만들어줍니다. OpenAI가 토큰 제한, 시각적 해석, 그리고 장문 처리 기술을 지속적으로 개선함에 따라, 정적인 문서와 동적인 대화형 AI의 경계는 더욱 모호해질 것이며, 모든 산업 분야에서 지식 작업에 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.