Solicita la revisión humana de un documento

Después de configurar tu cuenta de Google Cloud , crear un procesador y habilitar la revisión manual, puedes enviar una solicitud de revisión a tu procesador. En esta página, se proporcionan detalles para solicitar una revisión humana ad hoc de un documento.

Solicita una revisión manual

IU web

  1. Abre la página Human-in-the-Loop en la consola de Google Cloud .

    Ir al panel de Human-in-the-Loop

  2. Haz clic en el procesador que deseas usar para la revisión humana.

  3. Selecciona Subir documento y sube un archivo local para enviarlo a revisión. Espera 1 o 2 minutos para que el documento aparezca en la fila de revisión.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: El ID de tu proyecto de Google Cloud .
  • LOCATION: La ubicación de tu procesador, por ejemplo:
    • us: Estados Unidos
    • eu: Unión Europea
  • PROCESSOR_ID: Es el ID de tu procesador personalizado.
  • ENABLE_SCHEMA_VALIDATION: Indica si se debe realizar la validación del esquema en la solicitud de revisión ad hoc.
    • true: Habilita la validación del esquema en la solicitud de revisión ad hoc.
    • false: Inhabilita la validación del esquema en la solicitud de revisión ad hoc.
  • PRIORITY: Es la prioridad de la tarea de revisión humana.
    • DEFAULT: Es el nivel de prioridad predeterminado.
    • URGENT: Es el nivel de prioridad urgente. El administrador de etiquetado debe asignar recursos de etiquetado a la lista de tareas en cola urgentes para respetar este nivel de prioridad.
  • DOCUMENT: Es un objeto Document que ya procesó el procesador configurado para la revisión.

Método HTTP y URL: 

POST https://LOCATION-documentai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/humanReviewConfig:reviewDocument

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "enableSchemaValidation": ENABLE_SCHEMA_VALIDATION,
  "priority": "PRIORITY",
  "inlineDocument": "DOCUMENT"
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-documentai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/humanReviewConfig:reviewDocument"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-documentai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/humanReviewConfig:reviewDocument" | Select-Object -Expand Content

Si la solicitud se realiza correctamente, la respuesta contiene una instancia de Operation. Puedes obtener más información sobre las operaciones de larga duración en la documentación. 

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.documentai.v1.ReviewDocumentOperationMetadata",
    "commonMetadata": {
      "state": "RUNNING",
      "createTime": "TIMESTAMP",
      "updateTime": "TIMESTAMP",
      "resource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/humanReviewConfig"
    }
  }
}

Python

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Document AI Python.

Para autenticarte en Document AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 


from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import documentai  # type: ignore

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'YOUR_PROCESSOR_LOCATION' # Format is 'us' or 'eu'
# processor_id = 'YOUR_PROCESSOR_ID' # Create processor before running sample
# file_path = '/path/to/local/pdf'
# mime_type = 'application/pdf'  # https://cloud.google.com/document-ai/docs/file-types


def review_document_sample(
    project_id: str, location: str, processor_id: str, file_path: str, mime_type: str
) -> None:
    # You must set the api_endpoint if you use a location other than 'us'.
    opts = ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-documentai.googleapis.com")

    # Create a client
    client = documentai.DocumentProcessorServiceClient(client_options=opts)

    # Make Processing Request
    inline_document = process_document(
        project_id, location, processor_id, file_path, mime_type
    )

    # Get the full resource name of the human review config, e.g.:
    # projects/project_id/locations/location/processor/processor_id/humanReviewConfig
    human_review_config = client.human_review_config_path(
        project_id, location, processor_id
    )

    # Options are DEFAULT, URGENT
    priority = documentai.ReviewDocumentRequest.Priority.DEFAULT

    # Configure the human review request
    request = documentai.ReviewDocumentRequest(
        inline_document=inline_document,
        human_review_config=human_review_config,
        enable_schema_validation=False,
        priority=priority,
    )

    # Make a request for human review of the processed document
    operation = client.review_document(request=request)

    # Print operation name, can be used to check status of the request
    print(operation.operation.name)


def process_document(
    project_id: str, location: str, processor_id: str, file_path: str, mime_type: str
) -> documentai.Document:
    # You must set the api_endpoint if you use a location other than 'us'.
    opts = ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-documentai.googleapis.com")

    client = documentai.DocumentProcessorServiceClient(client_options=opts)

    # The full resource name of the processor, e.g.:
    # projects/project_id/locations/location/processor/processor_id
    name = client.processor_path(project_id, location, processor_id)

    # Read the file into memory
    with open(file_path, "rb") as image:
        image_content = image.read()

    # Load Binary Data into Document AI RawDocument Object
    raw_document = documentai.RawDocument(content=image_content, mime_type=mime_type)

    # Configure the process request
    request = documentai.ProcessRequest(name=name, raw_document=raw_document)

    result = client.process_document(request=request)

    return result.document