> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.abbyy.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Einführung

FineParser ist ein selbstgehosteter Dokumentenparser für KI-Pipelines. Er läuft als einzelner Docker-Container auf CPU-Hardware und stellt eine schlanke REST API bereit: Dokument übermitteln, anschließend dessen Struktur und Text als DocLang, JSON oder Klartext herunterladen. Kein Cloud-Konto, keine GPU – und keine Dokumentdaten verlassen Ihre Infrastruktur.

Grundlage ist der Erkennungskern der [ABBYY FineReader Engine](/de/fine-reader/engine/introduction), aufbereitet für Entwickler, die produktionsreifes Parsing ohne SDK-Integration nutzen möchten.

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Schnellstart" icon="rocket" href="/de/fine-parser/getting-started/quickstart">
    Starten Sie den Container und parsen Sie Ihr erstes Dokument in weniger als fünf Minuten.
  </Card>

  <Card title="Konfiguration" icon="sliders" href="/de/fine-parser/basics/configuration">
    Erkennungsmodus, Sprache und Ports.
  </Card>

  <Card title="REST API" icon="code" href="/de/fine-parser/concepts/rest-api">
    Dokument übermitteln, job abfragen, Ergebnis herunterladen.
  </Card>

  <Card title="Ausgabeformate" icon="file-code" href="/de/fine-parser/basics/output-formats">
    DocLang, JSON und Klartext.
  </Card>
</CardGroup>

<h2 id="what-it-does">
  Funktionsweise
</h2>

FineParser erfasst nicht nur den Text eines Dokuments, sondern rekonstruiert dessen Struktur: Tabellen (auch rahmenlose), mehrspaltige Layouts, Überschriften, Lesereihenfolge und Hierarchie. Handschrift, Kontrollkästchen und Bilder werden zusammen mit dem Text erkannt. Die Ausgabe lässt sich direkt für RAG-Ingestion, Agenten-Workflows oder LLM-Prompts verwenden.

<h2 id="why-teams-use-it">
  Warum Teams es einsetzen
</h2>

* Erhält Tabellen, Spalten und Überschriften und gibt an, wo sich jedes Element auf der Seite befindet.
* Gibt [DocLang](/de/fine-parser/concepts/doclang) aus, ein kompaktes Format für die LLM-Eingabe, das wir empfehlen. JSON und Klartext stehen ebenfalls zur Verfügung.
* Läuft als einzelner Container auf CPU-Hardware, auf Ihren eigenen Rechnern oder in Ihrer eigenen Cloud.
* Zwei [Erkennungsmodi](/de/fine-parser/basics/recognition-modes): schneller Modus für große Mengen, Modus mit hoher Wiedergabetreue, wenn es vor allem auf Genauigkeit ankommt.
* Erkennt mehr als 200 [Sprachen](/de/fine-parser/basics/languages), darunter lateinische, kyrillische, CJK- und arabische Schriften.
* Beginnen Sie mit dem kostenlosen Tarif, wechseln Sie mit wachsendem Volumen zu einem kostenpflichtigen Tarif oder steigen Sie auf [Enterprise](/de/fine-parser/reference/enterprise) um, wenn Sie hohen Durchsatz und eine Offline-Bereitstellung benötigen.