Demander l'examen manuel d'un document

Après avoir configuré votre compte Google Cloud , créé un processeur et activé l'examen manuel, vous pouvez envoyer une demande d'examen à votre processeur. Cette page explique comment demander l'examen manuel ad hoc d'un document.

Demander un examen manuel

UI Web

  1. Ouvrez la page "Human-in-the-Loop" (Avec intervention humaine) dans la console Google Cloud.

    Accéder au tableau de bord Human-in-the-Loop

  2. Cliquez sur le processeur que vous souhaitez utiliser pour l'examen manuel.

  3. Sélectionnez Importer un document, puis importez un fichier local à envoyer pour examen. Patientez une à deux minutes avant de chercher le document dans la file d'attente d'examen.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
  • LOCATION: emplacement de votre processeur, par exemple :
    • us : États-Unis
    • eu : Union européenne
  • PROCESSOR_ID: ID de votre processeur personnalisé.
  • ENABLE_SCHEMA_VALIDATION: indique si la validation du schéma doit être effectuée sur la demande d'examen ad hoc.
    • true : active la validation du schéma pour la demande d'examen ad hoc.
    • false : désactive la validation du schéma pour la demande d'examen ad hoc.
  • PRIORITY: priorité de la tâche d'examen manuel.
    • DEFAULT : niveau de priorité par défaut.
    • URGENT : niveau de priorité urgent. Le gestionnaire de libellé doit allouer une ressource de libellé à la file d'attente de tâches urgentes pour respecter ce niveau de priorité.
  • DOCUMENT: objet Document déjà traité par l'outil de traitement configuré pour l'examen.

Méthode HTTP et URL : 

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

Corps JSON de la requête : 

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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 requête aboutit, la réponse contient une instance de Operation. Pour en savoir plus sur les opérations de longue durée, consultez la documentation. 

{
  "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

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Document AI Python.

Pour vous authentifier auprès de Document AI, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement 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