langchain_community.document_loaders.parsers.doc_intelligence.AzureAIDocumentIntelligenceParser

class langchain_community.document_loaders.parsers.doc_intelligence.AzureAIDocumentIntelligenceParser(api_endpoint: str, api_key: str, api_version: Optional[str] = None, api_model: str = 'prebuilt-layout', mode: str = 'markdown', analysis_features: Optional[List[str]] = None)

使用Azure文档智能（以前称为表单识别器）加载PDF。

Methods

__init__(api_endpoint, api_key[, ...])
lazy_parse(blob)	懒惰地解析blob。
parse(blob)	将blob急切地解析为一个文档或多个文档。
parse_url(url)

Parameters

• api_endpoint (str) –

• api_key (str) –

• api_version (Optional[str]) –

• api_model (str) –

• mode (str) –

• analysis_features (Optional[List[str]]) –

__init__(api_endpoint: str, api_key: str, api_version: Optional[str] = None, api_model: str = 'prebuilt-layout', mode: str = 'markdown', analysis_features: Optional[List[str]] = None)

Parameters

• api_endpoint (str) –

• api_key (str) –

• api_version (Optional[str]) –

• api_model (str) –

• mode (str) –

• analysis_features (Optional[List[str]]) –

lazy_parse(blob: Blob) → Iterator[Document]

懒惰地解析blob。

Parameters

blob (Blob) –

Return type

Iterator[Document]

parse(blob: Blob) → List[Document]

将blob急切地解析为一个文档或多个文档。

这是一个用于交互式开发环境的便利方法。

生产应用程序应该更倾向于使用lazy_parse方法。

子类通常不应该覆盖这个解析方法。

参数：

blob：Blob实例

返回：

文档列表

Parameters

blob (Blob) –

Return type

List[Document]

parse_url(url: str) → Iterator[Document]

Parameters

url (str) –

Return type

Iterator[Document]