Dokumente mit der Funktion ML.PROCESS_DOCUMENT verarbeiten

Vorschau

Dieses Produkt oder diese Funktion unterliegt den „Nutzungsbedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Nutzungsbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Produkte und -Funktionen sind unverändert verfügbar und werden möglicherweise nur eingeschränkt unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Startphase.

Hinweis: Senden Sie eine E-Mail an [e-mail], um Feedback zu geben oder Support für diese Funktion anzufordern.

Dieses Dokument beschreibt, wie die Funktion ML.PROCESS_DOCUMENT mit einem Remote-Modell verwendet wird, um nützliche Erkenntnisse aus Dokumenten in eine Objekttabelle zu extrahieren.

Unterstützte Standorte

Sie müssen das in diesem Verfahren verwendete Remote-Modell entweder in der Multiregion US oder EU erstellen. Sie müssen die ML.PROCESS_DOCUMENT-Funktion in derselben Region wie das Remote-Modell ausführen.

Erforderliche Berechtigungen

• Zum Erstellen eines Document AI-Prozessors benötigen Sie die folgende Rolle:

  • roles/documentai.editor

• Zum Erstellen einer Verbindung benötigen Sie die Mitgliedschaft in der folgenden Rolle:

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Zum Erstellen des Modells mit BigQuery ML benötigen Sie die folgenden Berechtigungen:

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData
  • bigquery.models.updateMetadata

• Zum Ausführen von Inferenzen benötigen Sie die folgenden Berechtigungen:

  • bigquery.tables.getData für die Objekttabelle
  • bigquery.models.getData für das Modell
  • bigquery.jobs.create

Hinweise

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

4. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Document AI APIs.

   Enable the APIs

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

7. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Document AI APIs.

   Enable the APIs

Prozessor erstellen

Erstellen Sie einen Prozessor in Document AI, um die Dokumente zu verarbeiten. Der Prozessor muss einen unterstützten Typ haben.

Verbindung herstellen

Erstellen Sie eine Cloud-Ressourcenverbindung und rufen Sie das Dienstkonto der Verbindung ab.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Console

1. Rufen Sie die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Klicken Sie auf Hinzufügen und dann auf Verbindungen zu externen Datenquellen, um eine Verbindung zu erstellen.

3. Wählen Sie in der Liste Verbindungstyp die Option Vertex AI-Remote-Modelle, Remote-Funktionen und BigLake (Cloud Resource) aus.

4. Geben Sie im Feld Verbindungs-ID einen Namen für die Verbindung ein.

5. Klicken Sie auf Verbindung erstellen.

6. Klicken Sie auf Zur Verbindung.

7. Kopieren Sie im Bereich Verbindungsinformationen die Dienstkonto-ID zur Verwendung in einem späteren Schritt.

bq

1. Erstellen Sie in einer Befehlszeilenumgebung eine Verbindung:

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

   Der Parameter --project_id überschreibt das Standardprojekt.

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • REGION: Ihre Verbindungsregion
   • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID
   • CONNECTION_ID: eine ID für Ihre Verbindung

   Wenn Sie eine Verbindungsressource herstellen, erstellt BigQuery ein eindeutiges Systemdienstkonto und ordnet es der Verbindung zu.

   Fehlerbehebung:Wird der folgende Verbindungsfehler angezeigt, aktualisieren Sie das Google Cloud SDK:

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. Rufen Sie die Dienstkonto-ID ab und kopieren Sie sie zur Verwendung in einem späteren Schritt:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Terraform

Hängen Sie folgenden Abschnitt an Ihre main.tf-Datei an.

 ## This creates a cloud resource connection.
 ## Note: The cloud resource nested object has only one output only field - serviceAccountId.
 resource "google_bigquery_connection" "connection" {
    connection_id = "CONNECTION_ID"
    project = "PROJECT_ID"
    location = "REGION"
    cloud_resource {}
}        

Ersetzen Sie Folgendes:

• CONNECTION_ID: eine ID für Ihre Verbindung
• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID
• REGION: Ihre Verbindungsregion

Zugriff auf das Dienstkonto gewähren

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Console

1. Zur Seite IAM & Verwaltung.

   IAM & Verwaltung aufrufen

2. Klicken Sie auf Zugriff gewähren.

   Das Dialogfeld Principals hinzufügen wird geöffnet.

3. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten die Dienstkonto-ID ein, die Sie zuvor kopiert haben.

4. Wählen Sie im Feld Rolle auswählen die Option Document AI und dann Document AI-Betrachter aus.

5. Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen.

6. Wählen Sie im Feld Rolle auswählen die Option Cloud Storage und dann Storage-Objekt-Betrachter aus.

7. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Führen Sie den Befehl gcloud projects add-iam-policy-binding aus:

gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/documentai.viewer' --condition=None
gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/storage.objectViewer' --condition=None

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_NUMBER: Ihre Projektnummer.
• MEMBER: Die Dienstkonto-ID, die Sie zuvor kopiert haben.

Wird die Berechtigung nicht erteilt, wird der Fehler Permission denied ausgegeben.

Hinweis: Wenn Sie den Verarbeiter in einem anderen Projekt als dem Cloud Storage-Bucket erstellen, der von der Objekttabelle verwendet wird, weisen Sie dem Dienstkonto die folgenden Rollen für die Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM) zu:

• Gewähren Sie dem Dienstkonto die Rolle "Document AI Viewer" in dem Projekt, das den Verarbeiter enthält.
• Gewähren Sie dem Dienstkonto die Rolle "Storage Object Viewer" in dem Projekt, das den Cloud Storage-Bucket enthält.

Dataset erstellen

Erstellen Sie ein Dataset, das das Modell und die Objekttabelle enthält.

Modell erstellen

Erstellen Sie ein Remote-Modell mit einem REMOTE_SERVICE_TYPE von CLOUD_AI_DOCUMENT_V1:

CREATE OR REPLACE MODEL
`PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
REMOTE WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
OPTIONS (
  REMOTE_SERVICE_TYPE = 'CLOUD_AI_DOCUMENT_V1',
  DOCUMENT_PROCESSOR = 'projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/processorVersions/PROCESSOR_VERSION'
);

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID ist Ihre Projekt-ID.
• DATASET_ID ist die ID des Datasets, das das Modell enthalten soll.
• MODEL_NAME ist der Name des Modells.
• REGION ist die Region, die von der Verbindung verwendet wird.
• CONNECTION_ID: die Verbindungs-ID, z. B. myconnection.

  Wenn Sie sich Verbindungsdetails in der Google Cloud Console ansehen, ist die Verbindungs-ID der Wert im letzten Abschnitt der voll qualifizierten Verbindungs-ID, der unter Verbindungs-ID angezeigt wird, z. B. projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

• PROJECT_NUMBER: die Projektnummer des Projekts, das den Dokumentverarbeiter enthält. Um diesen Wert zu ermitteln, sehen Sie sich die Prozessordetails an, schauen Sie sich den Vorhersageendpunkt an und nehmen Sie den Wert, der auf das Element Projekte folgt, z. B. https://us-documentai.googleapis.com/v1/projects/project_number/locations/processor_location/processors/processor_id:process.
• LOCATION: der vom Dokumentverarbeiter verwendete Speicherort. Um diesen Wert zu ermitteln, sehen Sie sich die Prozessordetails an, schauen Sie sich den Vorhersageendpunkt an und nehmen Sie den Wert, der auf das Element Standort folgt, z. B. https://us-documentai.googleapis.com/v1/projects/project_number/locations/processor_location/processors/processor_id:process.
• PROCESSOR_ID: die Prozessor-ID des Dokuments. Um diesen Wert zu ermitteln, sehen Sie sich die Prozessordetails an, schauen Sie sich den Vorhersageendpunkt an und nehmen Sie den Wert, der auf das Element Prozessoren folgt, z. B. https://us-documentai.googleapis.com/v1/projects/project_number/locations/processor_location/processors/processor_id:process.
• PROCESSOR_VERSION: die Prozessorversion des Dokuments. Um diesen Wert zu ermitteln, sehen Sie sich die Prozessordetails an, wählen Sie den Tab Versionen verwalten aus und kopieren Sie den Wert Versions-ID der Version, die Sie verwenden möchten.

Wichtig: Sie müssen die Projekt-ID für die Verbindung auch dann angeben, wenn sich die Verbindung im Standardprojekt befindet.

Klicken Sie nach dem Erstellen des Modells im Abfrageergebnis auf Zum Modell, um die Spalten der Modellausgabe aufzurufen. Die Ausgabespalten werden im Abschnitt Labels auf dem Tab Schema angezeigt.

Objekttabelle erstellen

Erstellen Sie eine Objekttabelle für eine Reihe von Dokumenten in Cloud Storage. Die Dokumente in der Objekttabelle müssen einen unterstützten Typ haben.

Dokumente verarbeiten

Verarbeiten Sie die Dokumente mit der Funktion ML.PROCESS_DOCUMENT:

SELECT *
FROM ML.PROCESS_DOCUMENT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE `PROJECT_ID.DATASET_ID.OBJECT_TABLE_NAME`
);

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID ist Ihre Projekt-ID.
• DATASET_ID ist die ID des Datasets, das das Modell enthält.
• MODEL_NAME ist der Name des Modells.
• OBJECT_TABLE_NAME: der Name der Objekttabelle, die die URIs der zu verarbeitenden Dokumente enthält.

Beispiele

Beispiel 1

Im folgenden Beispiel wird der Kostenparser verwendet, um die in der Tabelle documents dargestellten Dokumente zu verarbeiten:

SELECT *
FROM ML.PROCESS_DOCUMENT(
  MODEL `myproject.mydataset.expense_parser`,
  TABLE `myproject.mydataset.documents`
);

Diese Abfrage gibt die geparsten Ausgabenberichte zurück, einschließlich der Währung, des Gesamtbetrags, des Belegdatums und der Positionen in den Kostenberichten. Die Spalte ml_process_document_result enthält die Rohausgabe des Kostenparsers und die Spalte ml_process_document_status enthält alle Fehler, die von der Dokumentverarbeitung zurückgegeben werden.

Beispiel 2

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die Objekttabelle filtern, um die zu verarbeitenden Dokumente auszuwählen und die Ergebnisse anschließend in eine Tabelle zu schreiben:

CREATE TABLE `myproject.mydataset.expense_details`
AS
SELECT uri, content_type, receipt_date, purchase_time, total_amount, currency
FROM
  ML.PROCESS_DOCUMENT(
    MODEL `myproject.mydataset.expense_parser`, TABLE `myproject.mydataset.expense_reports`)
WHERE uri LIKE '%restaurant%';

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zur Modellinferenz in BigQuery ML finden Sie unter Modellinferenz.
• Informationen zu den unterstützten SQL-Anweisungen und -Funktionen für die einzelnen Modelltypen finden Sie unter End-to-End-Nutzerpfad für jedes Modell.