리드미 추가

docs/run_ocr1_readme.md

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+# 문서 정보 추출 및 비교 도구
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+이 프로젝트는 문서(이미지, PDF)에서 정보를 추출하고, 그 결과를 원본 문서와 나란히 비교할 수 있는 도구를 제공합니다.
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+## 구성 요소
+
+1. **추출 스크립트 (`workspace/process_directory.py`)**: 지정된 디렉터리의 모든 파일에 대해 정보 추출 API를 호출하고 결과를 JSON 파일로 저장합니다.
+2. **비교 웹앱 (`workspace/app.py`)**: Streamlit 기반의 웹 애플리케이션으로, 원본 문서와 추출된 JSON 결과를 업로드하여 시각적으로 비교할 수 있습니다.
+
+---
+
+## 1. 추출 스크립트 사용법 (`process_directory.py`)
+
+### 사전 준비
+
+스크립트를 실행하기 위해서는 Python 3.6 이상이 필요합니다.
+
+#### 1.1. 환경 변수 설정
+
+API 서버의 정보는 민감 정보이므로, `workspace` 디렉터리 안에 `.env` 파일을 생성하여 관리합니다.
+
+`.env` 파일 예시 (`workspace/.env`):
+
+```env
+BASE_URL="http://172.0.0.1:8888"
+API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
+```
+
+**중요:** 이 `.env` 파일은 `.gitignore`에 의해 버전 관리에서 자동으로 제외됩니다.
+
+#### 1.2. 의존성 설치
+
+프로젝트 루트 디렉터리에서 다음 명령어를 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다.
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 실행 방법
+
+프로젝트 루트 디렉터리에서 다음 형식으로 스크립트를 실행합니다.
+
+```bash
+python workspace/process_directory.py [입력_디렉터리] [옵션]
+```
+
+#### 인자 설명
+
+- `input_dir` (필수): 처리할 파일들이 들어있는 입력 디렉터리의 경로입니다.
+- `-o, --output_dir` (선택): 결과 JSON 파일들을 저장할 출력 디렉터리입니다. (기본값: `results`)
+- `--endpoint` (선택): 호출할 API 엔드포인트를 지정합니다. (`i18n` 또는 `d6c`, 기본값: `i18n`)
+- `--model` (선택): 사용할 특정 LLM 모델의 이름을 지정합니다.
+
+#### 실행 예시
+
+```bash
+# 'source_documents/data'에 있는 파일들을 'i18n' 엔드포인트로 처리
+python workspace/process_directory.py source_documents/data
+
+# 'd6c' 엔드포인트를 사용하여 처리하고 결과를 'my_results' 폴더에 저장
+python workspace/process_directory.py source_documents/data2 --endpoint d6c -o my_results
+```