Google Cloud Document AI
Google Cloud 的 Document AI 是一个文档理解平台，可以将文档中的非结构化数据转化为结构化数据，使其更易于理解、分析和使用。
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该模块包含了一个基于 Google Cloud 的 DocAI 的 PDF 解析器。
您需要安装两个库来使用此解析器：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-community[docai]
首先，您需要按照这里的说明设置一个 Google Cloud Storage (GCS) 存储桶，并创建自己的光学字符识别 (OCR) 处理器：https://cloud.google.com/document-ai/docs/create-processor
GCS_OUTPUT_PATH 应该是 GCS 上的一个文件夹路径（以 gs:// 开头），PROCESSOR_NAME 应该类似于 projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID 或 projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/processorVersions/PROCESSOR_VERSION_ID。您可以通过编程方式获取它，或者从 Google Cloud 控制台的 Processor details 标签页的 Prediction endpoint 部分复制获取。
GCS_OUTPUT_PATH = "gs://BUCKET_NAME/FOLDER_PATH"
PROCESSOR_NAME = "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID"
from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import Blob
from langchain_google_community import DocAIParser
现在，创建一个 DocAIParser。
parser = DocAIParser(
location="us", processor_name=PROCESSOR_NAME, gcs_output_path=GCS_OUTPUT_PATH
)
对于这个示例，您可以使用上传到公共 GCS 存储桶的 Alphabet 收益报告。
2022Q1_alphabet_earnings_release.pdf
将文档传递给 lazy_parse() 方法进行解析。
blob = Blob(
path="gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs/2022Q1_alphabet_earnings_release.pdf"
)
我们将得到每页一个文档，总共有 11 个：
docs = list(parser.lazy_parse(blob))
print(len(docs))
11
您可以逐个运行一个 blob 的端到端解析。如果您有很多文档，将它们一起批处理可能是一个更好的方法，甚至可以将解析与处理解析结果分离。
operations = parser.docai_parse([blob])
print([op.operation.name for op in operations])
['projects/543079149601/locations/us/operations/16447136779727347991']
您可以检查操作是否已完成：
parser.is_running(operations)
True
当操作完成时，您可以解析结果：
parser.is_running(operations)
False
results = parser.get_results(operations)
print(results[0])
DocAIParsingResults(source_path='gs://vertex-pgt/examples/goog-exhibit-99-1-q1-2023-19.pdf', parsed_path='gs://vertex-pgt/test/run1/16447136779727347991/0')
现在，我们终于可以从解析结果生成文档了：
docs = list(parser.parse_from_results(results))
print(len(docs))
11