Procesa documentos con la función ML.Process_DOCUMENT

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Este producto o función está sujeto a las "Condiciones de las Ofertas de Fase Previa a la DG" de la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones específicas del Servicio. Los productos y las funciones que se encuentran en la fase previa a la DG están disponibles “tal cual” y podrían tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Nota: Para enviar comentarios o solicitar asistencia para esta función, envía un correo electrónico a [e-mail].

En este documento, se describe cómo usar la función ML.PROCESS_DOCUMENT con un modelo remoto para extraer estadísticas útiles de los documentos de una tabla de objetos

Ubicaciones admitidas

Debes crear el modelo remoto que se usa en este procedimiento en la multirregión US o EU. Debes ejecutar la función ML.PROCESS_DOCUMENT en la misma región que el modelo remoto.

Permisos necesarios

• Para crear un procesador de Document AI, necesitas la siguiente función:

  • roles/documentai.editor

• Para crear una conexión, necesitas membresía en la siguiente función

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Para crear el modelo con BigQuery ML, necesitas los siguientes permisos:

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

• Para ejecutar inferencias, necesitas los siguientes permisos:

  • bigquery.tables.getData en la tabla de objetos
  • bigquery.models.getData en el modelo
  • bigquery.jobs.create

Antes de comenzar

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

2. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

3. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

4. Habilita las API de BigQuery, BigQuery Connection API, and Document AI.

   Habilita las API

5. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

6. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

7. Habilita las API de BigQuery, BigQuery Connection API, and Document AI.

   Habilita las API

Crea un procesador

Crear un procesador en Document AI para procesar los documentos. El procesador debe ser de un tipo compatible.

Crear una conexión

Crea una conexión de recurso de Cloud y obtén la cuenta de servicio de la conexión.

Elige una de las opciones siguientes:

Console

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. Para crear una conexión, haz clic en Agregar y, luego, en Conexiones a fuentes de datos externas.

3. En la lista Tipo de conexión, selecciona Modelos remotos de Vertex AI, funciones remotas y BigLake (Cloud Resource).

4. En el campo ID de conexión, escribe un nombre para tu conexión.

5. Haga clic en Crear conexión.

6. Haz clic en Ir a la conexión.

7. En el panel Información de conexión, copia el ID de la cuenta de servicio para usarlo en un paso posterior.

bq

1. En un entorno de línea de comandos, crea una conexión:

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

   El parámetro --project_id anula el proyecto predeterminado.

   Reemplaza lo siguiente:

   • REGION: tu región de conexión
   • PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.
   • CONNECTION_ID: Es un ID para tu conexión.

   Cuando creas un recurso de conexión, BigQuery crea una cuenta de servicio del sistema única y la asocia con la conexión.

   Solución de problemas: Si recibes el siguiente error de conexión, actualiza el SDK de Google Cloud:

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

2. Recupera y copia el ID de cuenta de servicio para usarlo en un paso posterior:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   El resultado es similar al siguiente:

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

Terraform

Agrega la siguiente sección a tu archivo main.tf.

 ## 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 {}
}        

Reemplaza lo siguiente:

• CONNECTION_ID: Es un ID para tu conexión.
• PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.
• REGION: tu región de conexión

Otorga acceso a la cuenta de servicio

Elige una de las opciones siguientes:

Console

1. Ir a la página IAM y administración

   Ir a IAM y administración

2. Haz clic en Otorgar acceso.

   Se abre el cuadro de diálogo Agregar principales.

3. En el campo Principales nuevas, escribe el ID de la cuenta de servicio que copiaste antes.

4. En el campo Elegir un rol, elige Document AI y, luego, Visualizador de Document AI.

5. Haz clic en Agregar otro rol.

6. En el campo Elige una función, elige Cloud Storage y, luego,Visualizador de objetos de Storage.

7. Haz clic en Guardar.

gcloud

Usa el 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

Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_NUMBER: Es el número de tu proyecto.
• MEMBER: Es el ID de la cuenta de servicio que copiaste antes.

Si no se otorga el permiso, se produce un Permission denied error.

Nota: Si creas el procesador en un proyecto diferente del bucket de Cloud Storage que usa la tabla de objetos, otorga a la cuenta de servicio las funciones de Identity and Access Management (IAM) de la siguiente manera:

• Otorga a la cuenta de servicio la función de visualizador de Document AI en el proyecto que contiene el procesador.
• Otorga a la cuenta de servicio la función de Visualizador de objetos de almacenamiento en el proyecto que contiene el bucket de Cloud Storage.

Crea un conjunto de datos

Crea un conjunto de datos para que contenga el modelo y la tabla de objetos.

Crea un modelo

Crea un modelo remoto con un REMOTE_SERVICE_TYPE de 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'
);

Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
• DATASET_ID: El ID del conjunto de datos que contendrá el modelo.
• MODEL_NAME: el nombre del modelo
• REGION: Es la región que usa la conexión.
• CONNECTION_ID: el ID de conexión, por ejemplo, myconnection.

  Cuando ves los detalles de conexión en la consola de Google Cloud, el ID de conexión es el valor en la última sección del ID de conexión por completo calificado que se muestra en ID de conexión, por ejemplo projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

• PROJECT_NUMBER: es el número del proyecto que contiene el procesador de documentos. Para encontrar este valor, haz lo siguiente: mira los detalles del procesador, mira el Extremo de predicción , y toma el valor después del elemento de proyectos elemento, por ejemplo https://us-documentai.googleapis.com/v1/projects/project_number/locations/processor_location/processors/processor_id:process.
• LOCATION: la ubicación que usa el procesador de documentos. Para encontrar este valor, haz lo siguiente: mira los detalles del procesador, mira el extremo de predicción , y toma el valor después del elemento ubicaciones, por ejemplo https://us-documentai.googleapis.com/v1/projects/project_number/locations/processor_location/processors/processor_id:process.
• PROCESSOR_ID: El ID del procesador de documentos. Para encontrar este valor, haz lo siguiente: ver los detalles del procesador , mira Extremo de predicción , y toma el valor después de la procesadores elemento, por ejemplo https://us-documentai.googleapis.com/v1/projects/project_number/locations/processor_location/processors/processor_id:process.
• PROCESSOR_VERSION: Es la versión del procesador de documentos. Para encontrar este valor, haz lo siguiente: ver los detalles del procesador , elige la opción Administrar versiones pestaña y copia la copia ID de versión valor de la versión que deseas usar.

Importante: Debes especificar el ID del proyecto para la conexión, incluso si la conexión está en el proyecto predeterminado.

Para ver las columnas de resultados del modelo, haz clic en Ir al modelo en el resultado de la consulta después de crear el modelo. Las columnas de resultado se muestran en la sección Etiquetas de la pestaña Esquema.

Crea una tabla de objetos

Crea una tabla de objetos en un conjunto de documentos en Cloud Storage. Los documentos de la tabla de objeto deben ser de un tipo compatible.

Procesa documentos

Procesa los documentos con la función ML.PROCESS_DOCUMENT:

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

Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
• DATASET_ID: El ID del conjunto de datos que contiene el modelo.
• MODEL_NAME: el nombre del modelo
• OBJECT_TABLE_NAME: el nombre de la tabla de objetos que contiene los URI de los documentos que se procesarán.

Ejemplos

Ejempl  1

En el siguiente ejemplo, se usa el analizador de gastos para procesar los documentos representados por la tabla documents:

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

Esta consulta devuelve los informes de gastos analizados, incluidos el importe, la cantidad total, la fecha de recepción y los elementos de una sola línea de los informes de gastos. La columna ml_process_document_result contiene el resultado sin procesar del analizador de gastos y la columna ml_process_document_status contiene los errores que devuelve el procesamiento del documento.

Ejemplo 2

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo filtrar la tabla de objetos para elegir qué documentos procesar y, luego, escribir los resultados en una tabla:

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%';

¿Qué sigue?

• Para obtener información sobre la inferencia de modelos en BigQuery ML, consulta Descripción general de la inferencia de modelos.
• Para obtener información sobre las instrucciones y funciones de SQL compatibles para cada tipo de modelo, consulta Recorrido del usuario de extremo a extremo para cada modelo.