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Layout Parser でドキュメントを処理する

レイアウトパーサーは、テキスト、表、リストなどのドキュメントコンテンツ要素を抽出し、生成 AI や検索アプリケーションでの情報検索を容易にするコンテキストアウェアチャンクを作成します。

レイアウトパーサーの機能

ドキュメントレイアウトを解析します。Layout Parser に HTML ファイルまたは PDF ファイルを入力して、テキストブロック、表、リストなどのコンテンツ要素や、タイトルや見出しなどの構造要素を識別できます。これらの要素は、リッチコンテンツと構造要素を含むドキュメントの構成と階層を定義するのに役立ちます。これらの要素は、情報検索と検出のコンテキストをより多く作成できます。
ドキュメントをチャンクします。レイアウトパーサーは、元のドキュメントのレイアウト階層に関するコンテキスト情報を保持するチャンクにドキュメントを分割できます。回答生成 LLM は、チャンクを使用して関連性を高め、計算負荷を軽減できます。

チャンク化の際にドキュメントのレイアウトを考慮すると、セマンティックな一貫性が向上し、検索や LLM 生成に使用される際のコンテンツのノイズが軽減されます。チャンク内のすべてのテキストは、見出し、小見出し、リストなどの同じレイアウトエンティティから取得されます。

制限事項

次の制限が適用されます。

オンライン処理:
- すべてのファイル形式で入力ファイルの最大サイズは 20 MB
- PDF ファイルあたりの最大ページ数: 15 ページ
バッチ処理:
- PDF ファイルの最大ファイルサイズは 1 GB
- PDF ファイルあたりの最大ページ数: 500

ファイルタイプごとのレイアウト検出

次の表に、ドキュメントのファイル形式別に Layout Parser が検出できる要素を示します。

ファイル形式	MIME タイプ	検出された要素	制限事項
HTML	`text/html`	段落、表、リスト、タイトル、見出し、ページヘッダー、ページフッター	解析は HTML タグに大きく依存するため、CSS ベースの書式設定はキャプチャされない可能性があります。
PDF	`application/pdf`	段落、表、タイトル、見出し、ページヘッダー、ページフッター	複数ページにまたがる表は、2 つの表に分割されることがあります。
DOCX（プレビュー）	`application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document`	段落、複数ページにわたる表、リスト、タイトル、見出しの要素	ネストされたテーブルはサポートされていません。
PPTX（プレビュー）	`application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation`	段落、表、リスト、タイトル、見出しの要素	見出しを正確に識別するには、PowerPoint ファイル内で見出しとしてマークする必要があります。ネストされた表と非表示のスライドはサポートされていません。
XLSX（プレビュー）	`application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet`	Excel スプレッドシート内のテーブル。`INT`、`FLOAT`、`STRING` の値をサポート	複数のテーブルの検出はサポートされていません。非表示のシート、行、列も検出に影響する可能性があります。
XLSM（プレビュー）	`application/vnd.ms-excel.sheet.macroenabled.12`	マクロが有効なスプレッドシート。`INT`、`FLOAT`、`STRING` の値をサポート	複数のテーブルの検出はサポートされていません。非表示のシート、行、列も検出に影響する可能性があります。

始める前に

レイアウトパーサーをオンにする手順は次のとおりです。

プロセッサの作成と管理の手順に沿って、レイアウトパーサーを作成します。

プロセッサタイプ名は LAYOUT_PARSER_PROCESSOR です。
プロセッサを有効にするの手順に沿って、レイアウトパーサーを有効にします。

Layout Parser を使用してオンラインプロセスリクエストを送信する

レイアウトパーサーに入力ドキュメントを渡して、解析とチャンク処理を行います。

処理リクエストを送信するのバッチ処理リクエストの手順に沿って操作します。

ProcessDocumentRequest の ProcessOptions.layoutConfig でフィールドを構成します。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

LOCATION: プロセッサのロケーション（例:
- us - 米国
- eu - 欧州連合
PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
PROCESSOR_ID: カスタムプロセッサの ID。
MIME_TYPE: レイアウトパーサーは application/pdf と text/html をサポートしています。
DOCUMENT: チャンクに分割するコンテンツ。レイアウトパーサーは、生の PDF ドキュメントまたは HTML ドキュメント、またはレイアウトパーサーによって出力された解析済みドキュメントを受け入れます。
CHUNK_SIZE: 省略可。ドキュメントの分割時に使用するチャンクサイズ（トークン単位）。
INCLUDE_ANCESTOR_HEADINGS: 省略可。ブール値。ドキュメントを分割するときに上位の見出しを含めるかどうか。

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストの本文（JSON）:

// Sample for inputting raw documents such as PDF or HTML
{
  "rawDocument": {
    "mimeType": "MIME_TYPE",
    "content": "DOCUMENT"
  },
  "processOptions": {
    "layoutConfig": {
      "chunkingConfig": {
        "chunkSize": "CHUNK_SIZE",
        "includeAncestorHeadings": "INCLUDE_ANCESTOR_HEADINGS",
      }
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -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:process"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

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:process" | Select-Object -Expand Content

レスポンスには、レイアウトとチャンク情報を含む処理済みドキュメントが Document.documentLayout と Document.chunkedDocument として含まれます。

Python

詳細については、Document AI Python API リファレンスドキュメントをご覧ください。

Document AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。


from typing import Optional, Sequence

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import documentai

# 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
# processor_version = "rc" # Refer to https://cloud.google.com/document-ai/docs/manage-processor-versions for more information
# file_path = "/path/to/local/pdf"
# mime_type = "application/pdf" # Refer to https://cloud.google.com/document-ai/docs/file-types for supported file types


def process_document_layout_sample(
    project_id: str,
    location: str,
    processor_id: str,
    processor_version: str,
    file_path: str,
    mime_type: str,
) -> documentai.Document:
    process_options = documentai.ProcessOptions(
        layout_config=documentai.ProcessOptions.LayoutConfig(
            chunking_config=documentai.ProcessOptions.LayoutConfig.ChunkingConfig(
                chunk_size=1000,
                include_ancestor_headings=True,
            )
        )
    )

    document = process_document(
        project_id,
        location,
        processor_id,
        processor_version,
        file_path,
        mime_type,
        process_options=process_options,
    )

    print("Document Layout Blocks")
    for block in document.document_layout.blocks:
        print(block)

    print("Document Chunks")
    for chunk in document.chunked_document.chunks:
        print(chunk)



def process_document(
    project_id: str,
    location: str,
    processor_id: str,
    processor_version: str,
    file_path: str,
    mime_type: str,
    process_options: Optional[documentai.ProcessOptions] = None,
) -> documentai.Document:
    # You must set the `api_endpoint` if you use a location other than "us".
    client = documentai.DocumentProcessorServiceClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint=f"{location}-documentai.googleapis.com"
        )
    )

    # The full resource name of the processor version, e.g.:
    # `projects/{project_id}/locations/{location}/processors/{processor_id}/processorVersions/{processor_version_id}`
    # You must create a processor before running this sample.
    name = client.processor_version_path(
        project_id, location, processor_id, processor_version
    )

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

    # Configure the process request
    request = documentai.ProcessRequest(
        name=name,
        raw_document=documentai.RawDocument(content=image_content, mime_type=mime_type),
        # Only supported for Document OCR processor
        process_options=process_options,
    )

    result = client.process_document(request=request)

    # For a full list of `Document` object attributes, reference this page:
    # https://cloud.google.com/document-ai/docs/reference/rest/v1/Document
    return result.document

Layout Parser でドキュメントをバッチ処理する

次の手順で、1 つのリクエストで複数のドキュメントを解析してチャンク化します。

レイアウトパーサーに入力ドキュメントを渡して、解析とチャンク処理を行います。

処理リクエストを送信するのバッチ処理リクエストの手順に沿って操作します。

batchProcess リクエストを行うときに、ProcessOptions.layoutConfig でフィールドを構成します。
入力
次の JSON の例では、ProcessOptions.layoutConfig を構成します。
```
"processOptions": {
  "layoutConfig": {
    "chunkingConfig": {
      "chunkSize": "CHUNK_SIZE",
      "includeAncestorHeadings": "INCLUDE_ANCESTOR_HEADINGS_BOOLEAN"
    }
  }
}
```
次のように置き換えます。
- CHUNK_SIZE: ドキュメントの分割時に使用するチャンクの最大サイズ（トークンの数）。
- INCLUDE_ANCESTOR_HEADINGS_BOOLEAN: ドキュメントを分割するときに、祖先の見出しを含めるかどうか。上位の見出しは、元のドキュメントの小見出しの親です。元のドキュメント内の位置に関する追加のコンテキストを含むチャンクを提供できます。チャンクには、最大 2 レベルの見出しを含めることができます。

次のステップ

プロセッサリストを確認します。
カスタム分類子を作成します。
Enterprise Document OCR を使用して、テキストを検出して抽出します。
レスポンスの処理方法については、バッチ処理ドキュメントリクエストを送信するをご覧ください。

派生フィールドとシグネチャ検出

事前トレーニング済みの概要