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Puoi convertire le fatture in dati strutturati in Cloud Data Fusion utilizzando il plug-in Invoice Parser, basato su Document AI. I
dati strutturati vengono archiviati in BigQuery.
Assicurati che per l'istanza desiderata sia stato eseguito l'upgrade alla versione 6.4.1 o successiva. Per le versioni precedenti, esegui l'upgrade dell'istanza.
Fai clic su Visualizza istanza.
Si apre l'interfaccia utente di Cloud Data Fusion.
Fai clic su Hub.
Fai clic su Google Cloud e poi esegui il deployment dei plug-in Google Cloud.
Fai clic su DocAI e poi esegui il deployment dei plug-in Doc AI.
Fai clic su Guida rapida all'analisi delle fatture>Crea.
Personalizza la pipeline inserendo l'ID dell'elaboratore dell'analizzatore delle fatture, il percorso del bucket Cloud Storage e i dettagli della tabella BigQuery.
Eseguire il deployment della pipeline ed eseguirla.
Le fatture analizzate vengono archiviate nella tabella di output in BigQuery.
I metadati delle fatture vengono archiviati nella tabella Metadata e includono lo stato di analisi, il percorso di Cloud Storage e il timestamp del caricamento della fattura non elaborata. I record nelle tabelle di output e dei metadati possono essere uniti con la chiaveinvoice_uuid.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-04 UTC."],[[["\u003cp\u003eThe Invoice Parser plugin in Cloud Data Fusion, powered by Document AI, allows you to convert invoices into structured data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eParsed data from invoices is stored in BigQuery, with invoice metadata stored in a separate table for additional information.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTo use the Invoice Parser plugin, you must have a Cloud Data Fusion instance running version 6.4.1 or later and you need to have created an Invoice Parser processor in Document AI.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe pipeline is customizable, allowing you to specify the Invoice Parser processor ID, Cloud Storage bucket path, and BigQuery table details during configuration.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Parse invoices\n\nYou can convert invoices into structured data in Cloud Data Fusion\nusing the Invoice Parser plugin, which is powered by Document AI. The\nstructured data gets stored in BigQuery.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nTo parse invoices, you need a Cloud Data Fusion instance running in\nversion 6.4.1 or later. For more information, see\n[Upgrading Cloud Data Fusion instances](/data-fusion/docs/how-to/upgrading#upgrade-instances).\n\nCreate a processor\n------------------\n\n1. In the Google Cloud console, go to the Document AI **Processors**\n page.\n\n [Go to Processors](https://console.cloud.google.com/ai/document-ai/processors)\n2. [Create a processor](/document-ai/docs/create-processor). Select **Invoice\n parser** as the type of processor.\n\n | **Note:** When you create the processor, copy the processor ID for your plugin configurations.\n\nConfigure the invoice parser plugin\n-----------------------------------\n\n1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Data Fusion **Instances**\n page.\n\n [Go to Instances](https://console.cloud.google.com/data-fusion/locations/-/instances)\n2. Ensure that the desired instance has been upgraded to version 6.4.1 or\n later. For earlier versions, [upgrade the instance](/data-fusion/docs/how-to/upgrading).\n\n3. Click **View instance**.\n The Cloud Data Fusion UI opens.\n\n4. Click **Hub**.\n\n5. Click **GCP** , and then deploy **GCP Plugins**.\n\n6. Click **DocAI** , and then deploy the **Doc AI Plugins**.\n\n7. Click the **Invoice Parser Quickstart** \\\u003e **Create**.\n\n8. Customize your pipeline by entering the Invoice Parser processor ID,\n Cloud Storage bucket path, and BigQuery table details.\n\n9. Deploy and run the pipeline.\n\nParsed invoices are stored in the output table in BigQuery.\nMetadata from the invoices is stored in the `Metadata` table and includes\nparsing status, Cloud Storage path, and upload timestamp of the raw\ninvoice. Records in the output and metadata tables can be joined with the\n`invoice_uuid` key."]]
