Elaborare i documenti con la funzione ML.PROCESS_DOCUMENT

Questo documento descrive come utilizzare la funzione ML.PROCESS_DOCUMENT con un modello remoto per estrarre informazioni utili dai documenti in una tabella di oggetti.

Località supportate

Devi creare il modello remoto utilizzato in questa procedura nella regione US o EU multi-regione. Devi eseguire la funzione ML.PROCESS_DOCUMENT nella stessa regione del modello remoto.

Autorizzazioni obbligatorie

• Per creare un elaboratore Document AI, devi disporre del seguente ruolo:

  • roles/documentai.editor

• Per creare una connessione, devi disporre del seguente ruolo:

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Per creare il modello utilizzando BigQuery ML, sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

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

• Per eseguire l'inferenza, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

  • bigquery.tables.getData nella tabella degli oggetti
  • bigquery.models.getData sul modello
  • bigquery.jobs.create

Prima di iniziare

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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

   Enable the APIs

Crea un processore

Crea un processore in Document AI per elaborare i documenti. Il processore deve essere di un tipo supportato.

Crea una connessione

Crea una connessione risorsa cloud e recupera l'account di servizio della connessione.

Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

1. Vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Per creare una connessione, fai clic su Aggiungi e poi su Connessioni a origini dati esterne.

3. Nell'elenco Tipo di connessione, seleziona Modelli remoti di Vertex AI, funzioni remote e BigLake (risorsa Cloud).

4. Nel campo ID connessione, inserisci un nome per la connessione.

5. Fai clic su Crea connessione.

6. Fai clic su Vai alla connessione.

7. Nel riquadro Informazioni sulla connessione, copia l'ID account di servizio da utilizzare in un passaggio successivo.

bq

1. In un ambiente a riga di comando, crea una connessione:

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

   Il parametro --project_id sostituisce il progetto predefinito.

   Sostituisci quanto segue:

   • REGION: la regione di connessione
   • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
   • CONNECTION_ID: un ID per la connessione

   Quando crei una risorsa di connessione, BigQuery crea un account di servizio di sistema unico e lo associa alla connessione.

   Risoluzione dei problemi: se ricevi il seguente errore di connessione, aggiorna Google Cloud SDK:

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

2. Recupera e copia l'ID account di servizio per utilizzarlo in un passaggio successivo:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   L'output è simile al seguente:

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

Terraform

Utilizza la risorsa google_bigquery_connection.

Nota: per creare oggetti BigQuery utilizzando Terraform, devi attivare l'API Cloud Resource Manager.

Per autenticarti in BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

L'esempio seguente crea una connessione risorsa Cloud denominata my_cloud_resource_connection nella regione US:

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle seguenti sezioni.

Prepara Cloud Shell

1. Avvia Cloud Shell.

2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.

   Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi farlo in qualsiasi directory.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione di Terraform deve avere una propria directory (chiamata anche modulo principale).

1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è denominato main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.

   Copia il codice campione nel main.tf appena creato.

   Se vuoi, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

3. Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
4. Salva le modifiche.
5. Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.

   terraform init

   Se vuoi, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione -upgrade:

   terraform init -upgrade

Applica le modifiche

1. Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform sta per creare o aggiornare corrispondano alle tue aspettative:

   terraform plan

   Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

2. Applica la configurazione di Terraform eseguendo il seguente comando e inserendo yes al prompt:

   terraform apply

   Attendi che Terraform mostri il messaggio "Applicazione completata".

3. Apri il tuo progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

Nota: in genere i sample di Terraform presuppongono che le API richieste siano attivate nel progetto Google Cloud.

Concedi l'accesso all'account di servizio

Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

1. Vai alla pagina IAM e amministrazione.

   Vai a IAM e amministrazione

2. Fai clic su Concedi l'accesso.

   Viene visualizzata la finestra di dialogo Aggiungi entità.

3. Nel campo Nuove entità, inserisci l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza.

4. Nel campo Seleziona un ruolo, seleziona Document AI e poi Visualizzatore Document AI.

5. Fai clic su Aggiungi un altro ruolo.

6. Nel campo Seleziona un ruolo, seleziona Cloud Storage e poi Visualizzatore oggetti Storage.

7. Fai clic su Salva.

gcloud

Utilizza il comando gcloud projects add-iam-policy-binding:

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

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_NUMBER: il numero del progetto.
• MEMBER: l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza.

La mancata concessione dell'autorizzazione comporta un errore Permission denied.

Nota:se crei il processore in un progetto diverso da quello del bucket Cloud Storage utilizzato dalla tabella di oggetti, concedi all'account di servizio i ruoli Identity and Access Management (IAM) come segue:

• Concedi all'account di servizio il ruolo Visualizzatore Document AI nel progetto che contiene il processore.
• Concedi all'account di servizio il ruolo Visualizzatore oggetti Storage nel progetto che contiene il bucket Cloud Storage.

Crea un set di dati

Crea un set di dati contenente il modello e la tabella degli oggetti. Devi creare il set di dati, la connessione e il processore di documenti nella stessa regione.

crea un modello

Crea un modello remoto con un REMOTE_SERVICE_TYPE di 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 = 'PROCESSOR_ID'
);

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• DATASET_ID: l'ID del set di dati che deve contenere il modello.
• MODEL_NAME: il nome del modello.
• REGION: la regione utilizzata dalla connessione.
• CONNECTION_ID: l'ID connessione, ad esempio myconnection.

  Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, l'ID connessione è il valore nell'ultima sezione dell'ID connessione completo visualizzato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

• PROCESSOR_ID: l'ID del processore di documenti. Per trovare questo valore, visualizza i dettagli del processore e poi controlla la riga ID nella sezione Informazioni di base.

Importante: devi specificare l'ID progetto per la connessione anche se la connessione si trova nel progetto predefinito.

Per visualizzare le colonne di output del modello, fai clic su Vai al modello nel risultato della query dopo aver creato il modello. Le colonne di output vengono mostrate nella sezione Etichette della scheda Schema.

Crea una tabella di oggetti

Crea una tabella di oggetti su un insieme di documenti in Cloud Storage. I documenti nella tabella degli oggetti devono essere di un tipo supportato.

Elaborare documenti

Elabora tutti i documenti con ML.PROCESS_DOCUMENT:

SELECT *
FROM ML.PROCESS_DOCUMENT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE `PROJECT_ID.DATASET_ID.OBJECT_TABLE_NAME`
  [, PROCESS_OPTIONS => ( JSON 'PROCESS_OPTIONS')]
);

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• DATASET_ID: l'ID del set di dati che contiene il modello.
• MODEL_NAME: il nome del modello.
• OBJECT_TABLE_NAME: il nome della tabella degli oggetti che contiene gli URI dei documenti da elaborare.
• PROCESS_OPTIONS: la configurazione JSON che specifica come elaborare i documenti. Ad esempio, lo utilizzi per specificare il chunking dei documenti per l'analizzatore del layout

In alternativa, elabora alcuni documenti con ML.PROCESS_DOCUMENT:

SELECT *
FROM ML.PROCESS_DOCUMENT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (SELECT *
  FROM `PROJECT_ID.DATASET_ID.OBJECT_TABLE_NAME`
  WHERE FILTERS
  LIMIT NUM_DOCUMENTS
  )
  [, PROCESS_OPTIONS => ( JSON 'PROCESS_OPTIONS')]
);

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• DATASET_ID: l'ID del set di dati che contiene il modello.
• MODEL_NAME: il nome del modello.
• OBJECT_TABLE_NAME: il nome della tabella degli oggetti che contiene gli URI dei documenti da elaborare.
• FILTERS: condizioni per filtrare i documenti che vuoi elaborare nelle colonne della tabella degli oggetti.
• NUM_DOCUMENTS: il numero massimo di documenti che vuoi elaborare.
• PROCESS_OPTIONS: la configurazione JSON che definisce la configurazione, ad esempio la configurazione del chunking per l'analizzatore di layout

Esempi

Esempio 1

L'esempio seguente utilizza il parser delle spese per elaborare i documenti rappresentati dalla tabella documents:

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

Questa query restituisce i report sulle spese analizzati, inclusi valuta, importo totale, data di ricezione ed elementi nei report sulle spese. La colonna ml_process_document_result contiene l'output non elaborato dell'analizzatore di spese e la colonna ml_process_document_status contiene eventuali errori restituiti dall'elaborazione del documento.

Esempio 2

L'esempio seguente mostra come filtrare la tabella degli oggetti per scegliere quali documenti elaborare e poi scrivere i risultati in una nuova tabella:

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`,
    (SELECT * FROM `myproject.mydataset.expense_reports`
    WHERE uri LIKE '%restaurant%'));

Passaggi successivi

• Per informazioni sull'inferenza del modello in BigQuery ML, consulta Panoramica dell'inferenza del modello.
• Per informazioni sugli statement e sulle funzioni SQL supportati per ogni tipo di modello, consulta Percorso utente end-to-end per ogni modello.