引言
在现代企业环境中，大量的文档数据需要快速理解和处理。Google Cloud 提供的 Document AI 平台帮助我们将文档中的非结构化数据转化为结构化数据，从而简化了数据的分析和消费。本文的目标是介绍如何使用 Document AI，并提供一个完整的代码示例。
主要内容
1. 什么是 Google Cloud Document AI？
Google Cloud Document AI 是一种文档理解平台，旨在通过先进的机器学习技术，将文档中的非结构化数据转化为可分析的结构化数据。这对于需要处理大量文档的行业，如金融、医疗和法律等，具有重大意义。
2. 设置和准备
在开始使用 Document AI 之前，需要完成以下步骤：
- 创建一个 Google Cloud Storage (GCS) bucket。
- 设置 Optical Character Recognition (OCR) 处理器。
详细的设置过程可以参考Google Cloud 文档。
3. 安装必要的库
使用下面的命令安装所需的库：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-community[docai]
4. 配置路径和处理器
设置 GCS 输出路径和处理器名称：
GCS_OUTPUT_PATH = "gs://BUCKET_NAME/FOLDER_PATH"
PROCESSOR_NAME = "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID"
代码示例
以下是一个完整的示例代码，展示如何使用 Document AI 解析文档：
from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import Blob
from langchain_google_community import DocAIParser
# 使用API代理服务提高访问稳定性
parser = DocAIParser(
location="us", processor_name=PROCESSOR_NAME, gcs_output_path=GCS_OUTPUT_PATH
)
blob = Blob(
path="gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs/2022Q1_alphabet_earnings_release.pdf"
)
# 懒加载解析文档
docs = list(parser.lazy_parse(blob))
print(len(docs)) # 输出文档页数
# 批处理文档解析
operations = parser.docai_parse([blob])
print([op.operation.name for op in operations])
# 检查操作是否完成
while parser.is_running(operations):
pass
# 获取并解析结果
results = parser.get_results(operations)
docs = list(parser.parse_from_results(results))
print(len(docs)) # 输出解析后的文档数
常见问题和解决方案
挑战1: 地区网络限制
在某些地区，访问 Google Cloud 的服务可能存在网络限制。解决此问题的一个方法是使用 API 代理服务，来提高访问的稳定性。
挑战2: 大规模文档处理
对于大量文档，可以采用批处理和异步操作以提高效率。此外，注意管理 API 调用的频率以避免超出限制。
总结和进一步学习资源
通过 Google Cloud Document AI，我们能够高效地将文档中的非结构化数据转化为结构化数据。对于想要深入了解的读者，可以参考以下资源：
参考资料
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