Solicitar revisão humana de um documento

Depois de configurar sua conta do Google Cloud , criar um processador e ativar a revisão humana, você pode enviar uma solicitação de revisão para o processador. Esta página fornece detalhes sobre como solicitar a revisão humana ad hoc de um documento.

Pedir análise humana

IU da Web

  1. Abra a página "Human-in-the-Loop" no console do Google Cloud.

    Acessar o painel "Human-in-the-Loop"

  2. Clique no processador que você quer usar para a revisão humana.

  3. Selecione Fazer upload do documento e faça upload de um arquivo local para ser enviado para análise. Aguarde de um a dois minutos para que o documento apareça na fila de revisão.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
  • LOCATION: o local do processador, por exemplo:
    • us - Estados Unidos
    • eu - União Europeia
  • PROCESSOR_ID: o ID do processador personalizado.
  • ENABLE_SCHEMA_VALIDATION: se a validação do esquema precisa ser realizada na solicitação de análise ad hoc.
    • true: ativa a validação do esquema na solicitação de revisão ad hoc.
    • false: desativa a validação do esquema no pedido de análise ad hoc.
  • PRIORITY: a prioridade da tarefa de revisão humana.
    • DEFAULT: o nível de prioridade padrão.
    • URGENT: o nível de prioridade urgente. O gerenciador de rotulagem precisa alocar o recurso de rotulagem para a fila de tarefas urgentes para respeitar esse nível de prioridade.
  • DOCUMENT: um objeto Document que já foi processado pelo processador configurado para revisão.

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

$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

Se a solicitação for bem-sucedida, a resposta conterá uma instância de Operation. Leia mais sobre as operações de longa duração na documentação. 

{
  "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 mais informações, consulte a documentação de referência da API Document AI Python.

Para autenticar na Document AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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