Memproses dokumen

Panduan memulai ini menunjukkan cara memproses dokumen (invoice) dari bucket Cloud Storage sumber dan menyimpan dokumen yang diproses (file JSON) di bucket target menggunakan kemampuan batch processing Document AI API melalui ABAP SDK edisi SAP untuk Google Cloud.

Sebelum memulai

Sebelum menjalankan panduan memulai ini, pastikan Anda atau administrator Anda telah memenuhi prasyarat berikut:

  • Pastikan Document AI API diaktifkan di project Google Cloud Anda.

    Buka library API

  • Di Document AI Workbench, buat pemroses dengan jenis INVOICE_PROCESSOR. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat dan mengelola pemroses.

  • Di Cloud Storage, buat bucket sumber guna menyimpan invoice untuk diproses dan menempatkan invoice di bucket ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat bucket.

  • Di Cloud Storage, buat bucket target untuk menyimpan file yang diproses.

Membuat class ABAP untuk memproses dokumen

  1. Buat paket:

    1. Di ADT, buka Project Explorer.
    2. Klik kanan paket ZLOCAL, lalu pilih New > ABAP Package.

    3. Masukkan detail berikut untuk paket Anda:

      • Name: masukkan ZABAPSDK_TEST.
      • Description: masukkan ABAP SDK Test Package.

    4. Klik Next.

    5. Pada dialog Select a Transport Request, centang kotak Create a new request.

    6. Masukkan deskripsi untuk permintaan transportasi.

    7. Klik Selesai.

  2. Buat class ABAP untuk memanggil Document AI API:

    1. Klik kanan paket ABAP dan pilih New > ABAP Class.

    2. Masukkan detail berikut untuk class ABAP Anda:

      • Name: masukkan ZGOOG_CL_QS_DOCUMENT_AI.
      • Description: masukkan Quick start for Document AI API.

    3. Klik Next.

    4. Pilih permintaan transportasi, lalu klik Selesai.

  3. Di editor kode, ganti kode default dengan cuplikan kode berikut:

     CLASS zcl_qs_process_documents DEFINITION
 PUBLIC FINAL
 CREATE PUBLIC.

 PUBLIC SECTION.
   INTERFACES if_oo_adt_classrun.
 ENDCLASS.

 CLASS zcl_qs_process_documents IMPLEMENTATION.
  METHOD if_oo_adt_classrun~main.
   DATA lv_p_projects_id   TYPE string.
   DATA lv_p_locations_id  TYPE string.
   DATA lv_p_processors_id TYPE string.
   DATA ls_input           TYPE /goog/cl_documentai_v1=>ty_017.
   DATA lo_docai           TYPE REF TO /goog/cl_documentai_v1.

   TRY.

       " Open HTTP connection
       lo_docai = NEW #( iv_key_name = 'DEMO_DOC_PROCESSING' ).

       " Populate relevant parameters to be passed to API
       lv_p_projects_id  = 'PROJECT_ID'.
       lv_p_locations_id = 'LOCATION_ID'.
       lv_p_processors_id = 'PROCESSOR_ID'.
       ls_input-input_documents-gcs_prefix-gcs_uri_prefix = 'SOURCE_BUCKET_URI'.
       ls_input-document_output_config-gcs_output_config-gcs_uri = 'TARGET_BUCKET_URI'.

       " Call API method
       lo_docai->batch_process_processors( EXPORTING iv_p_projects_id   = lv_p_projects_id
                                                     iv_p_locations_id  = lv_p_locations_id
                                                     iv_p_processors_id = lv_p_processors_id
                                                     is_input           = ls_input
                                           IMPORTING
                                                     es_output          = DATA(ls_output)
                                                     ev_ret_code        = DATA(lv_ret_code)
                                                     ev_err_text        = DATA(lv_err_text)
                                                     es_err_resp        = DATA(ls_err_resp) ).

       IF lo_docai->is_success( lv_ret_code ) = abap_true.
         out->write( |API call successful| ).
       ELSE.
         out->write( |Error occurred during API call| ).
         out->write( lv_err_text ).
       ENDIF.

       " Close HTTP connection
       lo_docai->close( ).

     CATCH /goog/cx_sdk INTO DATA(lo_exception).
       " Handle exception here
   ENDTRY.
  ENDMETHOD.
ENDCLASS.

    Ganti kode berikut:

    • DEMO_DOC_PROCESSING: nama kunci klien.
    • PROJECT_ID: ID project Google Cloud tempat bucket sumber dan target berada.
    • LOCATION_ID: lokasi pemroses.
    • PROCESSOR_ID: ID pemroses.
    • SOURCE_BUCKET_URI: URI folder bucket Cloud Storage tempat dokumen sumber disimpan untuk diproses.
    • TARGET_BUCKET_URI: URI bucket Cloud Storage tempat menyimpan dokumen yang diproses (file JSON).

  4. Simpan dan aktifkan perubahan.

  5. Jalankan aplikasi Anda:

    1. Pilih class ABAP ZGOOG_CL_QS_DOCUMENT_AI.
    2. Klik Run > Run As > ABAP Application (Console). Atau, tekan F9.

  6. Untuk memvalidasi hasilnya, ikuti langkah-langkah berikut:

    1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Bucket Cloud Storage.

      Buka Buckets

    2. Buka bucket target. Dokumen yang diproses disimpan dalam bentuk file JSON.

Langkah selanjutnya