استخدام نماذج تحليل معلومات المستند

ينطبق هذا المحتوى على:v4.0 (معاينة) | الإصدارات السابقة:v3.1 (GA)v3.0 (GA)v2.1 (GA)

في هذا الدليل، تعرف على كيفية إضافة نماذج تحليل معلومات المستند إلى تطبيقاتك ومهام سير العمل. استخدم لغة برمجة SDK من اختيارك أو واجهة برمجة تطبيقات REST.

Azure الذكاء الاصطناعي Document Intelligence هي خدمة Azure الذكاء الاصطناعي مستندة إلى السحابة تستخدم التعلم الآلي لاستخراج النص الرئيسي وعناصر البنية من المستندات. نوصي باستخدام الخدمة المجانية أثناء تعلم التكنولوجيا. تذكر أن عدد الصفحات المجانية يقتصر على 500 صفحة في الشهر.

اختر من نماذج ذكاء المستند التالية وقم بتحليل واستخراج البيانات والقيم من النماذج والمستندات:

• يقع نموذج القراءة المعد مسبقا في صميم جميع نماذج Document Intelligence ويمكنه اكتشاف الأسطر والكلمات والمواقع واللغات. يستخدم read التخطيط والمستند العام والنماذج المعدة مسبقا والمخصصة النموذج كأساس لاستخراج النصوص من المستندات.

• يستخرج نموذج التخطيط الذي تم إنشاؤه مسبقا مواقع النص والنص والجداول وعلامات التحديد ومعلومات البنية من المستندات والصور. يمكنك استخراج أزواج المفاتيح/القيم باستخدام نموذج التخطيط مع تمكين معلمة features=keyValuePairs سلسلة الاستعلام الاختيارية.

• يستخرج نموذج العقد الذي تم إنشاؤه مسبقا معلومات رئيسية من الاتفاقات التعاقدية.

• يستخرج نموذج prebuilt-healthInsuranceCard.us المعلومات الرئيسية من بطاقات التأمين الصحي الأمريكية.

• يستخرج نموذج نماذج المستندات الضريبية التي تم إنشاؤها مسبقا المعلومات التي تم الإبلاغ عنها في نماذج الضرائب الأمريكية.

• يستخرج نموذج الفاتورة الذي تم إنشاؤه مسبقا الحقول الرئيسية وعناصر السطر من فواتير المبيعات بتنسيقات وجودة مختلفة. تتضمن الحقول الصور التي تم التقاطها عبر الهاتف والمستندات الممسوحة ضوئيا وملفات PDF الرقمية.

• يستخرج نموذج الإيصال مسبق الإنشاء المعلومات الرئيسية من إيصالات المبيعات المطبوعة والمكتوبة بخط اليد.

• يستخرج نموذج idDocument الذي تم إنشاؤه مسبقا معلومات رئيسية من تراخيص قيادة الولايات المتحدة وصفحات سيرة ذاتية لجوازات السفر الدولية ومعرف الولايات المتحدة وبطاقات الضمان الاجتماعي وبطاقات الإقامة الدائمة.

المتطلبات الأساسية

• اشتراك Azure - أنشئ اشتراكاً مجاناً.

• "Visual Studio IDE".

• خدمات Azure الذكاء الاصطناعي أو مورد تحليل معلومات المستند. إنشاء خدمة واحدة أو خدمة متعددة. يمكنك استخدام مستوى التسعير الحر (F0) لتجربة الخدمة، والترقية لاحقًا إلى مستوى مدفوع للإنتاج.

• المفتاح ونقطة النهاية من المورد الذي تقوم بإنشائه لتوصيل التطبيق الخاص بك بخدمة Azure Document Intelligence.

  1. بعد نشر المورد الخاص بك، حدد»Go to resource».
  2. في قائمة التنقل اليسرى، حدد المفاتيح ونقطة النهاية.
  3. انسخ أحد المفاتيح ونقطة النهاية لاستخدامها لاحقا في هذه المقالة.

  

• ملف مستند في موقع URL. بالنسبة لهذا المشروع، يمكنك استخدام نماذج النماذج المتوفرة في الجدول التالي لكل ميزة:

  ميزة	معرف النموذج	عنوان url المستند
  نموذج القراءة	prebuilt-read	عينة بحث موجزة
  نموذج تخطيط	prebuilt-layout	تأكيد حجز العينة
  نموذج استمارة W-2	prebuilt-tax.us.w2	نموذج W-2 نموذجي
  نموذج الفاتورة	prebuilt-invoice	نموذج الفاتورة
  نموذج الإيصال	prebuilt-receipt	نموذج الإيصال
  نموذج مستند المعرف	prebuilt-idDocument	مستندات المعرّف مسبقة الإنشاء
  نموذج بطاقة العمل	prebuilt-businessCard	عينة بطاقة العمل

تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك

للتفاعل مع خدمة Document Intelligence، تحتاج إلى إنشاء مثيل للفئة DocumentAnalysisClient . للقيام بذلك، قم بإنشاء مثيل للعميل باستخدام و keyendpoint من مدخل Microsoft Azure. لهذا المشروع، استخدم متغيرات البيئة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها.

هام

لا تقم بتضمين المفتاح الخاص بك مباشرة في التعليمات البرمجية ولا تنشره بشكل عام. للإنتاج، استخدم طريقة آمنة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها، مثل Azure Key Vault. لمزيد من المعلومات، راجع أمان خدمات Azure الذكاء الاصطناعي.

لتعيين متغير البيئة لمفتاح مورد Document Intelligence، افتح نافذة وحدة تحكم، واتبع الإرشادات الخاصة بنظام التشغيل وبيئة التطوير. استبدل yourKey> وEndpoint>< بالقيم من المورد الخاص بك في مدخل Microsoft Azure.<

Windows

متغيرات البيئة في Windows غير حساسة لحالة الأحرف. عادة ما يتم الإعلان عنها بأحرف كبيرة، مع كلمات مرتبطة بتسطير أسفل السطر. في موجه الأوامر، قم بتشغيل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. أغلق نافذة موجه الأوامر بعد تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك. تبقى القيم حتى تقوم بتغييرها مرة أخرى.

4. أعد تشغيل أي برامج قيد التشغيل تقرأ متغير البيئة. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم Visual Studio أو Visual Studio Code كمحرر، فعد التشغيل قبل تشغيل نموذج التعليمات البرمجية.

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
setx VARIABLE_NAME=	احذف متغير البيئة عن طريق تعيين القيمة إلى سلسلة فارغة.	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة أو تغييرها.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين.	set DI_KEY
set	عرض كافة متغيرات البيئة.	set

ماك

متغيرات البيئة في macOS حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة عمل المحطة الطرفية. افتح المحطة الطرفية وأدخل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export key=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bash_profile :

1. استخدم محرر نص لفتح الملف ~/.bash_profile وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   مثال: export DI_KEY="<yourKey>"

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف bash_profile .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bash-profile
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

Linux

متغيرات البيئة في Linux حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة العمل الطرفية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bashrc :

1. استخدم محرر نص لفتح ملف ~/.bashrc وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   مثال: export DI_KEY=<yourKey>

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف .bashrc .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bashrc
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

إعداد بيئة البرمجة

1. ابدأ تشغيل Visual Studio.

2. في صفحة البدء، اختر إنشاء مشروع جديد.

   

3. في صفحة «Create a new project»، أدخل وحدة التحكم في مربع البحث. حدد قالب تطبيق وحدة التحكم، ثم اختر التالي.

   

4. في صفحة تكوين مشروعك الجديد، ضمن اسم المشروع، أدخل docIntelligence_app. بعد ذلك حدد التالي.

   

5. في صفحة معلومات إضافية، حدد .NET 8.0 (دعم طويل الأجل)، ثم حدد إنشاء.

   

تثبيت مكتبة العميل مع NuGet

1. انقر بزر الماوس الأيمن فوق مشروع docIntelligence_app وحدد إدارة حزم NuGet... .

   

2. حدد علامة التبويب استعراض واكتب Azure.الذكاء الاصطناعي.FormRecognizer.

   

3. حدد إصدارا من القائمة المنسدلة وقم بتثبيت الحزمة في مشروعك.

إنشاء التطبيق الخاص بك

إشعار

بدءاً من .NET 6، تنشئ المشروعات الجديدة التي تستخدم القالب console نمط برنامج جديداً يختلف عن الإصدارات السابقة. يستخدم الإخراج الجديد ميزات #C الحديثة التي تبسط التعليمة البرمجية الذي تحتاج إلى كتابته.

عندما تستخدم الإصدار الأحدث، تحتاج فقط إلى كتابة هيكل الأسلوبMain. لست بحاجة إلى تضمين بيانات عالية المستوى أو توجيهات عالمية باستخدام توجيهات أو استخدام ضمني للتوجيهات. لمزيد من المعلومات، راجع إنشاء قالب تطبيق وحدة تحكم C# عبارات المستوى الأعلى.

1. افتح ملف Program.cs.

2. احذف التعليمة البرمجية الموجود مسبقاً، بما في ذلك السطر Console.Writeline("Hello World!").

3. حدد أحد نماذج التعليمات البرمجية التالية وانسخ/الصق في ملف Program.cs التطبيق الخاص بك:

   • prebuilt-read
   • prebuilt-layout
   • prebuilt-tax.us.w2
   • prebuilt-invoice
   • prebuilt-receipt
   • prebuilt-idDocument

4. بعد إضافة نموذج تعليمة برمجية إلى التطبيق الخاص بك، اختر زر البدء الأخضر بجوار اسم المشروع لإنشاء البرنامج وتشغيله، أو اضغط على F5.

   

استخدام نموذج القراءة

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

//sample document
Uri fileUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-read", fileUri);
AnalyzeResult result = operation.Value;

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < line.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {line.BoundingPolygon[j].X}, Y: {line.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("Detected languages:");

foreach (DocumentLanguage language in result.Languages)
{
    Console.WriteLine($"  Found language with locale'{language.Locale}' with confidence {language.Confidence}.");
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض read إخراج النموذج.

استخدام نموذج التخطيط

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri fileUri = new Uri ("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-layout", fileUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < line.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {line.BoundingPolygon[j].X}, Y: {line.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }

    for (int i = 0; i < page.SelectionMarks.Count; i++)
    {
        DocumentSelectionMark selectionMark = page.SelectionMarks[i];

        Console.WriteLine($"  Selection Mark {i} is {selectionMark.State}.");
        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < selectionMark.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {selectionMark.BoundingPolygon[j].X}, Y: {selectionMark.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("Paragraphs:");

foreach (DocumentParagraph paragraph in result.Paragraphs)
{
    Console.WriteLine($"  Paragraph content: {paragraph.Content}");

    if (paragraph.Role != null)
    {
        Console.WriteLine($"    Role: {paragraph.Role}");
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("The following tables were extracted:");

for (int i = 0; i < result.Tables.Count; i++)
{
    DocumentTable table = result.Tables[i];
    Console.WriteLine($"  Table {i} has {table.RowCount} rows and {table.ColumnCount} columns.");

    foreach (DocumentTableCell cell in table.Cells)
    {
        Console.WriteLine($"    Cell ({cell.RowIndex}, {cell.ColumnIndex}) has kind '{cell.Kind}' and content: '{cell.Content}'.");
    }
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج التخطيط.

استخدام نموذج المستند "عام"

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri fileUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-document", fileUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

Console.WriteLine("Detected key-value pairs:");

foreach (DocumentKeyValuePair kvp in result.KeyValuePairs)
{
    if (kvp.Value == null)
    {
        Console.WriteLine($"  Found key with no value: '{kvp.Key.Content}'");
    }
    else
    {
        Console.WriteLine($"  Found key-value pair: '{kvp.Key.Content}' and '{kvp.Value.Content}'");
    }
}

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < line.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {line.BoundingPolygon[j].X}, Y: {line.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }

    for (int i = 0; i < page.SelectionMarks.Count; i++)
    {
        DocumentSelectionMark selectionMark = page.SelectionMarks[i];

        Console.WriteLine($"  Selection Mark {i} is {selectionMark.State}.");
        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < selectionMark.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {selectionMark.BoundingPolygon[j].X}, Y: {selectionMark.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("The following tables were extracted:");

for (int i = 0; i < result.Tables.Count; i++)
{
    DocumentTable table = result.Tables[i];
    Console.WriteLine($"  Table {i} has {table.RowCount} rows and {table.ColumnCount} columns.");

    foreach (DocumentTableCell cell in table.Cells)
    {
        Console.WriteLine($"    Cell ({cell.RowIndex}, {cell.ColumnIndex}) has kind '{cell.Kind}' and content: '{cell.Content}'.");
    }
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج المستند العام.

استخدام نموذج الضريبة W-2

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri w2Uri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-tax.us.w2", w2Uri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

for (int i = 0; i < result.Documents.Count; i++)
{
    Console.WriteLine($"Document {i}:");

    AnalyzedDocument document = result.Documents[i];

    if (document.Fields.TryGetValue("AdditionalInfo", out DocumentField? additionalInfoField))
    {
        if (additionalInfoField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField infoField in additionalInfoField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("AdditionalInfo:");

                if (infoField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> infoFields = infoField.Value.AsDictionary();

                    if (infoFields.TryGetValue("Amount", out DocumentField? amountField))
                    {
                        if (amountField.FieldType == DocumentFieldType.Double)
                        {
                            double amount = amountField.Value.AsDouble();

                            Console.WriteLine($"  Amount: '{amount}', with confidence {amountField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (infoFields.TryGetValue("LetterCode", out DocumentField? letterCodeField))
                    {
                        if (letterCodeField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string letterCode = letterCodeField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  LetterCode: '{letterCode}', with confidence {letterCodeField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }


    if (document.Fields.TryGetValue("AllocatedTips", out DocumentField? allocatedTipsField))
    {
        if (allocatedTipsField.FieldType == DocumentFieldType.Double)
        {
            double allocatedTips = allocatedTipsField.Value.AsDouble();
            Console.WriteLine($"Allocated Tips: '{allocatedTips}', with confidence {allocatedTipsField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("Employer", out DocumentField? employerField))
    {
        if (employerField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
        {
            IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> employerFields = employerField.Value.AsDictionary();

            if (employerFields.TryGetValue("Name", out DocumentField? employerNameField))
            {
                if (employerNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string name = employerNameField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Employer Name: '{name}', with confidence {employerNameField.Confidence}");
                }
            }

            if (employerFields.TryGetValue("IdNumber", out DocumentField? idNumberField))
            {
                if (idNumberField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string id = idNumberField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Employer ID Number: '{id}', with confidence {idNumberField.Confidence}");
                }
            }

            if (employerFields.TryGetValue("Address", out DocumentField? addressField))
            {
                if (addressField.FieldType == DocumentFieldType.Address)
                {
                    Console.WriteLine($"Employer Address: '{addressField.Content}', with confidence {addressField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج ضريبة W-2.

استخدام نموذج الفاتورة

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri invoiceUri = new Uri("https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-invoice", invoiceUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

for (int i = 0; i < result.Documents.Count; i++)
{
    Console.WriteLine($"Document {i}:");

    AnalyzedDocument document = result.Documents[i];

    if (document.Fields.TryGetValue("VendorName", out DocumentField vendorNameField))
    {
        if (vendorNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string vendorName = vendorNameField.Value.AsString();
            Console.WriteLine($"Vendor Name: '{vendorName}', with confidence {vendorNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("CustomerName", out DocumentField customerNameField))
    {
        if (customerNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string customerName = customerNameField.Value.AsString();
            Console.WriteLine($"Customer Name: '{customerName}', with confidence {customerNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("Items", out DocumentField itemsField))
    {
        if (itemsField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField itemField in itemsField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("Item:");

                if (itemField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> itemFields = itemField.Value.AsDictionary();

                    if (itemFields.TryGetValue("Description", out DocumentField itemDescriptionField))
                    {
                        if (itemDescriptionField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string itemDescription = itemDescriptionField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  Description: '{itemDescription}', with confidence {itemDescriptionField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (itemFields.TryGetValue("Amount", out DocumentField itemAmountField))
                    {
                        if (itemAmountField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
                        {
                            CurrencyValue itemAmount = itemAmountField.Value.AsCurrency();

                            Console.WriteLine($"  Amount: '{itemAmount.Symbol}{itemAmount.Amount}', with confidence {itemAmountField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("SubTotal", out DocumentField subTotalField))
    {
        if (subTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue subTotal = subTotalField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Sub Total: '{subTotal.Symbol}{subTotal.Amount}', with confidence {subTotalField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("TotalTax", out DocumentField totalTaxField))
    {
        if (totalTaxField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue totalTax = totalTaxField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Total Tax: '{totalTax.Symbol}{totalTax.Amount}', with confidence {totalTaxField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("InvoiceTotal", out DocumentField invoiceTotalField))
    {
        if (invoiceTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue invoiceTotal = invoiceTotalField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Invoice Total: '{invoiceTotal.Symbol}{invoiceTotal.Amount}', with confidence {invoiceTotalField.Confidence}");
        }
    }
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج الفاتورة.

استخدام نموذج الإيصال

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri receiptUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-receipt", receiptUri);

AnalyzeResult receipts = operation.Value;

foreach (AnalyzedDocument receipt in receipts.Documents)
{
    if (receipt.Fields.TryGetValue("MerchantName", out DocumentField merchantNameField))
    {
        if (merchantNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string merchantName = merchantNameField.Value.AsString();

            Console.WriteLine($"Merchant Name: '{merchantName}', with confidence {merchantNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (receipt.Fields.TryGetValue("TransactionDate", out DocumentField transactionDateField))
    {
        if (transactionDateField.FieldType == DocumentFieldType.Date)
        {
            DateTimeOffset transactionDate = transactionDateField.Value.AsDate();

            Console.WriteLine($"Transaction Date: '{transactionDate}', with confidence {transactionDateField.Confidence}");
        }
    }

    if (receipt.Fields.TryGetValue("Items", out DocumentField itemsField))
    {
        if (itemsField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField itemField in itemsField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("Item:");

                if (itemField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> itemFields = itemField.Value.AsDictionary();

                    if (itemFields.TryGetValue("Description", out DocumentField itemDescriptionField))
                    {
                        if (itemDescriptionField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string itemDescription = itemDescriptionField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  Description: '{itemDescription}', with confidence {itemDescriptionField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (itemFields.TryGetValue("TotalPrice", out DocumentField itemTotalPriceField))
                    {
                        if (itemTotalPriceField.FieldType == DocumentFieldType.Double)
                        {
                            double itemTotalPrice = itemTotalPriceField.Value.AsDouble();

                            Console.WriteLine($"  Total Price: '{itemTotalPrice}', with confidence {itemTotalPriceField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (receipt.Fields.TryGetValue("Total", out DocumentField totalField))
    {
        if (totalField.FieldType == DocumentFieldType.Double)
        {
            double total = totalField.Value.AsDouble();

            Console.WriteLine($"Total: '{total}', with confidence '{totalField.Confidence}'");
        }
    }
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج الإيصال.

نموذج مستند المعرف

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document

Uri idDocumentUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-idDocument", idDocumentUri);

AnalyzeResult identityDocuments = operation.Value;

AnalyzedDocument identityDocument = identityDocuments.Documents.Single();

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("Address", out DocumentField addressField))
{
    if (addressField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string address = addressField.Value. AsString();
        Console.WriteLine($"Address: '{address}', with confidence {addressField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("CountryRegion", out DocumentField countryRegionField))
{
    if (countryRegionField.FieldType == DocumentFieldType.CountryRegion)
    {
        string countryRegion = countryRegionField.Value.AsCountryRegion();
        Console.WriteLine($"CountryRegion: '{countryRegion}', with confidence {countryRegionField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("DateOfBirth", out DocumentField dateOfBirthField))
{
    if (dateOfBirthField.FieldType == DocumentFieldType.Date)
    {
        DateTimeOffset dateOfBirth = dateOfBirthField.Value.AsDate();
        Console.WriteLine($"Date Of Birth: '{dateOfBirth}', with confidence {dateOfBirthField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("DateOfExpiration", out DocumentField dateOfExpirationField))
{
    if (dateOfExpirationField.FieldType == DocumentFieldType.Date)
    {
        DateTimeOffset dateOfExpiration = dateOfExpirationField.Value.AsDate();
        Console.WriteLine($"Date Of Expiration: '{dateOfExpiration}', with confidence {dateOfExpirationField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("DocumentNumber", out DocumentField documentNumberField))
{
    if (documentNumberField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string documentNumber = documentNumberField.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"Document Number: '{documentNumber}', with confidence {documentNumberField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("FirstName", out DocumentField firstNameField))
{
    if (firstNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string firstName = firstNameField.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"First Name: '{firstName}', with confidence {firstNameField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("LastName", out DocumentField lastNameField))
{
    if (lastNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string lastName = lastNameField.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"Last Name: '{lastName}', with confidence {lastNameField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("Region", out DocumentField regionfield))
{
    if (regionfield.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string region = regionfield.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"Region: '{region}', with confidence {regionfield.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("Sex", out DocumentField sexfield))
{
    if (sexfield.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string sex = sexfield.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"Sex: '{sex}', with confidence {sexfield.Confidence}");
    }
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج id-document.

استخدام نموذج بطاقة العمل

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri businessCardUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/business-card-english.jpg");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-businessCard", businessCardUri);

AnalyzeResult businessCards = operation.Value;

foreach (AnalyzedDocument businessCard in businessCards.Documents)
{
    if (businessCard.Fields.TryGetValue("ContactNames", out DocumentField ContactNamesField))
    {
        if (ContactNamesField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField contactNameField in ContactNamesField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("Contact Name: ");

                if (contactNameField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> contactNameFields = contactNameField.Value.AsDictionary();

                    if (contactNameFields.TryGetValue("FirstName", out DocumentField firstNameField))
                    {
                        if (firstNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string firstName = firstNameField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  First Name: '{firstName}', with confidence {firstNameField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (contactNameFields.TryGetValue("LastName", out DocumentField lastNameField))
                    {
                        if (lastNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string lastName = lastNameField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  Last Name: '{lastName}', with confidence {lastNameField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("JobTitles", out DocumentField jobTitlesFields))
    {
        if (jobTitlesFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField jobTitleField in jobTitlesFields.Value.AsList())
            {
                if (jobTitleField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string jobTitle = jobTitleField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Job Title: '{jobTitle}', with confidence {jobTitleField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("Departments", out DocumentField departmentFields))
    {
        if (departmentFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField departmentField in departmentFields.Value.AsList())
            {
                if (departmentField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string department = departmentField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Department: '{department}', with confidence {departmentField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("Emails", out DocumentField emailFields))
    {
        if (emailFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField emailField in emailFields.Value.AsList())
            {
                if (emailField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string email = emailField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Email: '{email}', with confidence {emailField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("Websites", out DocumentField websiteFields))
    {
        if (websiteFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField websiteField in websiteFields.Value.AsList())
            {
                if (websiteField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string website = websiteField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Website: '{website}', with confidence {websiteField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("MobilePhones", out DocumentField mobilePhonesFields))
    {
        if (mobilePhonesFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField mobilePhoneField in mobilePhonesFields.Value.AsList())
            {
                if (mobilePhoneField.FieldType == DocumentFieldType.PhoneNumber)
                {
                    string mobilePhone = mobilePhoneField.Value.AsPhoneNumber();

                    Console.WriteLine($"Mobile phone number: '{mobilePhone}', with confidence {mobilePhoneField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("WorkPhones", out DocumentField workPhonesFields))
    {
        if (workPhonesFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField workPhoneField in workPhonesFields.Value.AsList())
            {
                if (workPhoneField.FieldType == DocumentFieldType.PhoneNumber)
                {
                    string workPhone = workPhoneField.Value.AsPhoneNumber();

                    Console.WriteLine($"Work phone number: '{workPhone}', with confidence {workPhoneField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("Faxes", out DocumentField faxesFields))
    {
        if (faxesFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField faxField in faxesFields.Value.AsList())
            {
                if (faxField.FieldType == DocumentFieldType.PhoneNumber)
                {
                    string fax = faxField.Value.AsPhoneNumber();

                    Console.WriteLine($"Fax phone number: '{fax}', with confidence {faxField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("Addresses", out DocumentField addressesFields))
    {
        if (addressesFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField addressField in addressesFields.Value.AsList())
            {
                if (addressField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string address = addressField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Address: '{address}', with confidence {addressField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (businessCard.Fields.TryGetValue("CompanyNames", out DocumentField companyNamesFields))
    {
        if (companyNamesFields.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField companyNameField in companyNamesFields.Value.AsList())
            {
                if (companyNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string companyName = companyNameField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Company name: '{companyName}', with confidence {companyNameField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج بطاقة العمل.

مرجع مكتبة العميل SDK | حزمة | مرجع | REST API (Maven) | نماذج |إصدار REST API المدعوم

المتطلبات الأساسية

• اشتراك Azure - أنشئ اشتراكاً مجاناً.

• أحدث إصدار من Visual Studio Code أو IDE المفضل لديك. راجع Java في Visual Studio Code.

  • يوفر Visual Studio Code حزمة ترميز ل Java لنظامي التشغيل Windows وmacOS. حزمة الترميز هي مجموعة من VS التعليمات البرمجية وJava Development Kit (JDK) ومجموعة من الملحقات المقترحة من قبل Microsoft. من الممكن أيضًا استخدام حزمة الترميز لإصلاح بيئة التطوير الحالية.
  • إذا كنت تستخدم VS التعليمات البرمجية وحزمة الترميز ل Java، فقم بتثبيت ملحق Gradle ل Java .

  إذا كنت لا تستخدم Visual Studio Code، فتأكد من تثبيت ما يلي في بيئة التطوير الخاصة بك:

  • Java Development Kit (SDK) الإصدار 8 أو الإصدار الأحدث. لمزيد من المعلومات، راجع Microsoft Build of OpenJDK.
  • Gradle، الإصدار 6.8 أو أحدث.

• خدمات Azure الذكاء الاصطناعي أو مورد تحليل معلومات المستند. إنشاء خدمة واحدة أو خدمة متعددة. يمكنك استخدام مستوى التسعير الحر (F0) لتجربة الخدمة، والترقية لاحقًا إلى مستوى مدفوع للإنتاج.

  تلميح

  إنشاء مورد خدمات Azure الذكاء الاصطناعي إذا كنت تخطط للوصول إلى خدمات Azure الذكاء الاصطناعي متعددة باستخدام نقطة نهاية ومفتاح واحد. للوصول إلى Document Intelligence فقط، قم بإنشاء مورد Document Intelligence. تحتاج إلى مورد خدمة واحدة إذا كنت تنوي استخدام مصادقة Microsoft Entra.

• المفتاح ونقطة النهاية من المورد الذي تقوم بإنشائه لتوصيل التطبيق الخاص بك بخدمة Azure Document Intelligence.

  1. بعد نشر المورد الخاص بك، حدد»Go to resource».
  2. في قائمة التنقل اليسرى، حدد المفاتيح ونقطة النهاية.
  3. انسخ أحد المفاتيح ونقطة النهاية لاستخدامها لاحقا في هذه المقالة.

  

• ملف مستند على عنوان URL. بالنسبة لهذا المشروع، يمكنك استخدام نماذج النماذج المتوفرة في الجدول التالي لكل ميزة:

  ميزة	معرف النموذج	عنوان url المستند
  نموذج القراءة	prebuilt-read	عينة بحث موجزة
  نموذج تخطيط	prebuilt-layout	تأكيد حجز العينة
  نموذج استمارة W-2	prebuilt-tax.us.w2	نموذج W-2 نموذجي
  نموذج الفاتورة	prebuilt-invoice	نموذج الفاتورة
  نموذج الإيصال	prebuilt-receipt	نموذج الإيصال
  نموذج مستند المعرف	prebuilt-idDocument	مستندات المعرّف مسبقة الإنشاء

تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك

للتفاعل مع خدمة Document Intelligence، تحتاج إلى إنشاء مثيل للفئة DocumentAnalysisClient . للقيام بذلك، قم بإنشاء مثيل للعميل باستخدام و keyendpoint من مدخل Microsoft Azure. لهذا المشروع، استخدم متغيرات البيئة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها.

هام

لا تقم بتضمين المفتاح الخاص بك مباشرة في التعليمات البرمجية ولا تنشره بشكل عام. للإنتاج، استخدم طريقة آمنة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها، مثل Azure Key Vault. لمزيد من المعلومات، راجع أمان خدمات Azure الذكاء الاصطناعي.

لتعيين متغير البيئة لمفتاح مورد Document Intelligence، افتح نافذة وحدة تحكم، واتبع الإرشادات الخاصة بنظام التشغيل وبيئة التطوير. استبدل yourKey> وEndpoint>< بالقيم من المورد الخاص بك في مدخل Microsoft Azure.<

Windows

متغيرات البيئة في Windows غير حساسة لحالة الأحرف. عادة ما يتم الإعلان عنها بأحرف كبيرة، مع كلمات مرتبطة بتسطير أسفل السطر. في موجه الأوامر، قم بتشغيل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. أغلق نافذة موجه الأوامر بعد تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك. تبقى القيم حتى تقوم بتغييرها مرة أخرى.

4. أعد تشغيل أي برامج قيد التشغيل تقرأ متغير البيئة. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم Visual Studio أو Visual Studio Code كمحرر، فعد التشغيل قبل تشغيل نموذج التعليمات البرمجية.

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
setx VARIABLE_NAME=	احذف متغير البيئة عن طريق تعيين القيمة إلى سلسلة فارغة.	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة أو تغييرها.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين.	set DI_KEY
set	عرض كافة متغيرات البيئة.	set

ماك

متغيرات البيئة في macOS حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة عمل المحطة الطرفية. افتح المحطة الطرفية وأدخل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export key=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bash_profile :

1. استخدم محرر نص لفتح الملف ~/.bash_profile وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   مثال: export DI_KEY="<yourKey>"

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف bash_profile .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bash-profile
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

Linux

متغيرات البيئة في Linux حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة العمل الطرفية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bashrc :

1. استخدم محرر نص لفتح ملف ~/.bashrc وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   مثال: export DI_KEY=<yourKey>

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف .bashrc .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bashrc
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

إعداد بيئة البرمجة

لإعداد بيئة البرمجة الخاصة بك، قم بإنشاء مشروع Gradle وتثبيت مكتبة العميل.

إنشاء مشروع Gradle

1. في نافذة وحدة التحكم، قم بإنشاء دليل لتطبيقك يسمى doc-intelligence-app وانتقل إليه.

   mkdir doc-intelligence-app
   cd doc-intelligence-app
   

2. بادر بتشغيل الأمر gradle init من دليل العمل خاصتك. ينشئ هذا الأمر ملفات بناء أساسية ل Gradle، بما في ذلك build.gradle.kts، والذي يستخدم في وقت التشغيل لإنشاء التطبيق وتكوينه.

   gradle init --type basic
   

3. عند طلب اختيار DSL، حدد Kotlin.

4. حدد Enter لقبول اسم المشروع الافتراضي، doc-intelligence-app.

تثبيت مكتبة العميل

تستخدم هذه المقالة مدير تبعية Gradle. يمكنك العثور على مكتبة العميل ومعلومات مديري التبعية الآخرين على Maven Central Repository.

1. قم بفتح ملف build.gradle.kts للمشروع في بيئة التطوير المتكامل الخاصة بك. انسخ التعليمات البرمجية التالية والصقها لتضمين مكتبة العميل كبيان implementation ، بالإضافة إلى المكونات الإضافية والإعدادات المطلوبة.

   plugins {
      java
      application
   }
   application {
      mainClass.set("DocIntelligence")
   }
   repositories {
      mavenCentral()
   }
   dependencies {
      implementation group: 'com.azure', name: 'azure-ai-documentintelligence', version: '1.0.0-beta.2'
   
   }
   

قم بإنشاء تطبيق Java

للتفاعل مع خدمة Document Intelligence، قم بإنشاء مثيل للفئة DocumentIntelligenceClient . للقيام بذلك، يمكنك إنشاء AzureKeyCredential باستخدام key من مدخل Microsoft Azure ومثيل DocumentIntelligenceClient مع AzureKeyCredential و Document Intelligence endpointالخاص بك .

1. من دليل doc-intelligence-app، قم بتشغيل الأمر التالي:

   mkdir -p src/main/java
   

ينشئ هذا الأمر بنية الدليل التالية:

1. انتقل إلى java الدليل وأنشئ ملفا باسم DocIntelligence.java.

   تلميح

   يمكنك إنشاء ملف جديد باستخدام PowerShell. افتح نافذة PowerShell في دليل المشروع الخاص بك عن طريق الضغط باستمرار على المفتاح Shift والنقر بزر الماوس الأيمن فوق المجلد، ثم اكتب الأمر التالي: New-Item DocIntelligence.java.

2. افتح ملف DocIntelligence.java وحدد أحد نماذج التعليمات البرمجية التالية ونسخ/لصق في التطبيق الخاص بك:

   • يقع نموذج القراءة المعد مسبقا في صميم جميع نماذج Document Intelligence ويمكنه اكتشاف الأسطر والكلمات والمواقع واللغات. يستخدم read التخطيط والمستند العام والنماذج المعدة مسبقا والمخصصة النموذج كأساس لاستخراج النصوص من المستندات.
   • يستخرج نموذج التخطيط الذي تم إنشاؤه مسبقا مواقع النص والنص والجداول وعلامات التحديد ومعلومات البنية من المستندات والصور.
   • يستخرج نموذج prebuilt-tax.us.w2 المعلومات التي تم الإبلاغ عنها في النماذج الضريبية لخدمة الإيرادات الداخلية الأمريكية (IRS).
   • يستخرج نموذج الفاتورة الذي تم إنشاؤه مسبقا الحقول الرئيسية وعناصر السطر من فواتير المبيعات بتنسيقات مختلفة.
   • يستخرج نموذج الإيصال مسبق الإنشاء المعلومات الرئيسية من إيصالات المبيعات المطبوعة والمكتوبة بخط اليد.
   • يستخرج نموذج idDocument الذي تم إنشاؤه مسبقا معلومات رئيسية من تراخيص سائقي الولايات المتحدة؛ صفحات سيرة ذاتية لجوازات السفر الدولية؛ معرفات الولايات الأمريكية؛ بطاقات الضمان الاجتماعي؛ وبطاقات المقيمين الدائمين.

3. اكتب الأوامر التالية:

   gradle build
   gradle run
   

استخدام نموذج القراءة

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;


public class DocIntelligence {

  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

//sample document
String documentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png";

String modelId = "prebuilt-read";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeLayoutResultPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, invoiceUrl);;

AnalyzeResult analyzeLayoutResult = analyzeLayoutResultPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

// pages
analyzeLayoutResult.getPages().forEach(documentPage -> {
  System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
    documentPage.getWidth(),
    documentPage.getHeight(),
    documentPage.getUnit());

  // lines
  documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
    System.out.printf("Line %s is within a bounding polygon %s.%n",
      documentLine.getContent(),
      documentLine.getBoundingPolygon().toString()));

  // words
  documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
    System.out.printf("Word '%s' has a confidence score of %.2f.%n",
      documentWord.getContent(),
      documentWord.getConfidence()));
});
}
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض read إخراج النموذج.

استخدام نموذج التخطيط

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

//sample document
String layoutDocumentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png";
String modelId = "prebuilt-layout";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeLayoutResultPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, layoutDocumentUrl);

AnalyzeResult analyzeLayoutResult = analyzeLayoutResultPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

// pages
analyzeLayoutResult.getPages().forEach(documentPage -> {
  System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
    documentPage.getWidth(),
    documentPage.getHeight(),
    documentPage.getUnit());

  // lines
  documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
    System.out.printf("Line %s is within a bounding polygon %s.%n",
      documentLine.getContent(),
      documentLine.getBoundingPolygon().toString()));

  // words
  documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
    System.out.printf("Word '%s' has a confidence score of %.2f%n",
      documentWord.getContent(),
      documentWord.getConfidence()));

  // selection marks
  documentPage.getSelectionMarks().forEach(documentSelectionMark ->
    System.out.printf("Selection mark is '%s' and is within a bounding polygon %s with confidence %.2f.%n",
      documentSelectionMark.getSelectionMarkState().toString(),
      getBoundingCoordinates(documentSelectionMark.getBoundingPolygon()),
      documentSelectionMark.getConfidence()));
});

// tables
List < DocumentTable > tables = analyzeLayoutResult.getTables();
for (int i = 0; i < tables.size(); i++) {
  DocumentTable documentTables = tables.get(i);
  System.out.printf("Table %d has %d rows and %d columns.%n", i, documentTables.getRowCount(),
    documentTables.getColumnCount());
  documentTables.getCells().forEach(documentTableCell -> {
    System.out.printf("Cell '%s', has row index %d and column index %d.%n", documentTableCell.getContent(),
      documentTableCell.getRowIndex(), documentTableCell.getColumnIndex());
  });
  System.out.println();
}

}

// Utility function to get the bounding polygon coordinates.
private static String getBoundingCoordinates(List < Point > boundingPolygon) {
  return boundingPolygon.stream().map(point -> String.format("[%.2f, %.2f]", point.getX(),
    point.getY())).collect(Collectors.joining(", "));
}

}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج التخطيط.

استخدام نموذج المستند "عام"

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

//sample document
String generalDocumentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf";
String modelId = "prebuilt-document";
SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeDocumentPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, generalDocumentUrl);

AnalyzeResult analyzeResult = analyzeDocumentPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();;

// pages
analyzeResult.getPages().forEach(documentPage -> {
  System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
    documentPage.getWidth(),
    documentPage.getHeight(),
    documentPage.getUnit());

  // lines
  documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
    System.out.printf("Line %s is within a bounding polygon %s.%n",
      documentLine.getContent(),
      documentLine.getBoundingPolygon().toString()));

  // words
  documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
    System.out.printf("Word %s has a confidence score of %.2f%n.",
      documentWord.getContent(),
      documentWord.getConfidence()));
});

// tables
List < DocumentTable > tab_les = analyzeResult.getTables();
for (int i = 0; i < tab_les.size(); i++) {
  DocumentTable documentTable = tab_les.get(i);
  System.out.printf("Table %d has %d rows and %d columns.%n", i, documentTable.getRowCount(),
    documentTable.getColumnCount());
  documentTable.getCells().forEach(documentTableCell -> {
    System.out.printf("Cell '%s', has row index %d and column index %d.%n",
      documentTableCell.getContent(),
      documentTableCell.getRowIndex(), documentTableCell.getColumnIndex());
  });
  System.out.println();
}

// Key-value pairs
analyzeResult.getKeyValuePairs().forEach(documentKeyValuePair -> {
  System.out.printf("Key content: %s%n", documentKeyValuePair.getKey().getContent());
  System.out.printf("Key content bounding region: %s%n",
    documentKeyValuePair.getKey().getBoundingRegions().toString());

  if (documentKeyValuePair.getValue() != null) {
    System.out.printf("Value content: %s%n", documentKeyValuePair.getValue().getContent());
    System.out.printf("Value content bounding region: %s%n", documentKeyValuePair.getValue().getBoundingRegions().toString());
  }
});

}

}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج المستند العام.

استخدام نموذج الضريبة W-2

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

// sample document
String w2Url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png";
String modelId = "prebuilt-tax.us.w2";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeW2Poller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, w2Url);

AnalyzeResult analyzeTaxResult = analyzeW2Poller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

for (int i = 0; i < analyzeTaxResult.getDocuments().size(); i++) {
  AnalyzedDocument analyzedTaxDocument = analyzeTaxResult.getDocuments().get(i);
  Map < String, DocumentField > taxFields = analyzedTaxDocument.getFields();
  System.out.printf("----------- Analyzing Document  %d -----------%n", i);
  DocumentField w2FormVariantField = taxFields.get("W2FormVariant");
  if (w2FormVariantField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == w2FormVariantField.getType()) {
      String merchantName = w2FormVariantField.getValueAsString();
      System.out.printf("Form variant: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantName, w2FormVariantField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField employeeField = taxFields.get("Employee");
  if (employeeField != null) {
    System.out.println("Employee Data: ");
    if (DocumentFieldType.MAP == employeeField.getType()) {
      Map < String, DocumentField > employeeDataFieldMap = employeeField.getValueAsMap();
      DocumentField employeeName = employeeDataFieldMap.get("Name");
      if (employeeName != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == employeeName.getType()) {
          String employeesName = employeeName.getValueAsString();
          System.out.printf("Employee Name: %s, confidence: %.2f%n",
            employeesName, employeeName.getConfidence());
        }
      }
      DocumentField employeeAddrField = employeeDataFieldMap.get("Address");
      if (employeeAddrField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == employeeAddrField.getType()) {
          String employeeAddress = employeeAddrField.getValueAsString();
          System.out.printf("Employee Address: %s, confidence: %.2f%n",
            employeeAddress, employeeAddrField.getConfidence());
        }
      }
    }
  }

  DocumentField employerField = taxFields.get("Employer");
  if (employerField != null) {
    System.out.println("Employer Data: ");
    if (DocumentFieldType.MAP == employerField.getType()) {
      Map < String, DocumentField > employerDataFieldMap = employerField.getValueAsMap();
      DocumentField employerNameField = employerDataFieldMap.get("Name");
      if (employerNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == employerNameField.getType()) {
          String employerName = employerNameField.getValueAsString();
          System.out.printf("Employer Name: %s, confidence: %.2f%n",
            employerName, employerNameField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField employerIDNumberField = employerDataFieldMap.get("IdNumber");
      if (employerIDNumberField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == employerIDNumberField.getType()) {
          String employerIdNumber = employerIDNumberField.getValueAsString();
          System.out.printf("Employee ID Number: %s, confidence: %.2f%n",
            employerIdNumber, employerIDNumberField.getConfidence());
        }
      }
    }
  }

  DocumentField taxYearField = taxFields.get("TaxYear");
  if (taxYearField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == taxYearField.getType()) {
      String taxYear = taxYearField.getValueAsString();
      System.out.printf("Tax year: %s, confidence: %.2f%n",
        taxYear, taxYearField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField taxDateField = taxFields.get("TaxDate");
  if (taxDateField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == taxDateField.getType()) {
      LocalDate taxDate = taxDateField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Tax Date: %s, confidence: %.2f%n",
        taxDate, taxDateField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField socialSecurityTaxField = taxFields.get("SocialSecurityTaxWithheld");
  if (socialSecurityTaxField != null) {
    if (DocumentFieldType.DOUBLE == socialSecurityTaxField.getType()) {
      Double socialSecurityTax = socialSecurityTaxField.getValueAsDouble();
      System.out.printf("Social Security Tax withheld: %.2f, confidence: %.2f%n",
        socialSecurityTax, socialSecurityTaxField.getConfidence());
    }
  }
}
}
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج ضريبة W-2.

استخدام نموذج الفاتورة

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

// sample document
String invoiceUrl = "https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf";
String modelId = "prebuilt-invoice";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeInvoicesPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, invoiceUrl);

AnalyzeResult analyzeInvoiceResult = analyzeInvoicesPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

for (int i = 0; i < analyzeInvoiceResult.getDocuments().size(); i++) {
  AnalyzedDocument analyzedInvoice = analyzeInvoiceResult.getDocuments().get(i);
  Map < String, DocumentField > invoiceFields = analyzedInvoice.getFields();
  System.out.printf("----------- Analyzing invoice  %d -----------%n", i);
  DocumentField vendorNameField = invoiceFields.get("VendorName");
  if (vendorNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == vendorNameField.getType()) {
      String merchantName = vendorNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("Vendor Name: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantName, vendorNameField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField vendorAddressField = invoiceFields.get("VendorAddress");
  if (vendorAddressField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == vendorAddressField.getType()) {
      String merchantAddress = vendorAddressField.getValueAsString();
      System.out.printf("Vendor address: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantAddress, vendorAddressField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField customerNameField = invoiceFields.get("CustomerName");
  if (customerNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == customerNameField.getType()) {
      String merchantAddress = customerNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("Customer Name: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantAddress, customerNameField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField customerAddressRecipientField = invoiceFields.get("CustomerAddressRecipient");
  if (customerAddressRecipientField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == customerAddressRecipientField.getType()) {
      String customerAddr = customerAddressRecipientField.getValueAsString();
      System.out.printf("Customer Address Recipient: %s, confidence: %.2f%n",
        customerAddr, customerAddressRecipientField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField invoiceIdField = invoiceFields.get("InvoiceId");
  if (invoiceIdField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == invoiceIdField.getType()) {
      String invoiceId = invoiceIdField.getValueAsString();
      System.out.printf("Invoice ID: %s, confidence: %.2f%n",
        invoiceId, invoiceIdField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField invoiceDateField = invoiceFields.get("InvoiceDate");
  if (customerNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == invoiceDateField.getType()) {
      LocalDate invoiceDate = invoiceDateField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
        invoiceDate, invoiceDateField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField invoiceTotalField = invoiceFields.get("InvoiceTotal");
  if (customerAddressRecipientField != null) {
    if (DocumentFieldType.DOUBLE == invoiceTotalField.getType()) {
      Double invoiceTotal = invoiceTotalField.getValueAsDouble();
      System.out.printf("Invoice Total: %.2f, confidence: %.2f%n",
        invoiceTotal, invoiceTotalField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField invoiceItemsField = invoiceFields.get("Items");
  if (invoiceItemsField != null) {
    System.out.printf("Invoice Items: %n");
    if (DocumentFieldType.LIST == invoiceItemsField.getType()) {
      List < DocumentField > invoiceItems = invoiceItemsField.getValueAsList();
      invoiceItems.stream()
        .filter(invoiceItem -> DocumentFieldType.MAP == invoiceItem.getType())
        .map(documentField -> documentField.getValueAsMap())
        .forEach(documentFieldMap -> documentFieldMap.forEach((key, documentField) -> {
          if ("Description".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.STRING == documentField.getType()) {
              String name = documentField.getValueAsString();
              System.out.printf("Description: %s, confidence: %.2fs%n",
                name, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("Quantity".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double quantity = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Quantity: %f, confidence: %.2f%n",
                quantity, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("UnitPrice".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double unitPrice = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Unit Price: %f, confidence: %.2f%n",
                unitPrice, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("ProductCode".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double productCode = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Product Code: %f, confidence: %.2f%n",
                productCode, documentField.getConfidence());
            }
          }
        }));
    }
  }
}
}
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج الفاتورة.

استخدام نموذج الإيصال

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

String receiptUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png";
String modelId = "prebuilt-receipt";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeReceiptPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, receiptUrl);

AnalyzeResult receiptResults = analyzeReceiptPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

for (int i = 0; i < receiptResults.getDocuments().size(); i++) {
  AnalyzedDocument analyzedReceipt = receiptResults.getDocuments().get(i);
  Map < String, DocumentField > receiptFields = analyzedReceipt.getFields();
  System.out.printf("----------- Analyzing receipt info %d -----------%n", i);
  DocumentField merchantNameField = receiptFields.get("MerchantName");
  if (merchantNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == merchantNameField.getType()) {
      String merchantName = merchantNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("Merchant Name: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantName, merchantNameField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField merchantPhoneNumberField = receiptFields.get("MerchantPhoneNumber");
  if (merchantPhoneNumberField != null) {
    if (DocumentFieldType.PHONE_NUMBER == merchantPhoneNumberField.getType()) {
      String merchantAddress = merchantPhoneNumberField.getValueAsPhoneNumber();
      System.out.printf("Merchant Phone number: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantAddress, merchantPhoneNumberField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField merchantAddressField = receiptFields.get("MerchantAddress");
  if (merchantAddressField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == merchantAddressField.getType()) {
      String merchantAddress = merchantAddressField.getValueAsString();
      System.out.printf("Merchant Address: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantAddress, merchantAddressField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField transactionDateField = receiptFields.get("TransactionDate");
  if (transactionDateField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == transactionDateField.getType()) {
      LocalDate transactionDate = transactionDateField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Transaction Date: %s, confidence: %.2f%n",
        transactionDate, transactionDateField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField receiptItemsField = receiptFields.get("Items");
  if (receiptItemsField != null) {
    System.out.printf("Receipt Items: %n");
    if (DocumentFieldType.LIST == receiptItemsField.getType()) {
      List < DocumentField > receiptItems = receiptItemsField.getValueAsList();
      receiptItems.stream()
        .filter(receiptItem -> DocumentFieldType.MAP == receiptItem.getType())
        .map(documentField -> documentField.getValueAsMap())
        .forEach(documentFieldMap -> documentFieldMap.forEach((key, documentField) -> {
          if ("Name".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.STRING == documentField.getType()) {
              String name = documentField.getValueAsString();
              System.out.printf("Name: %s, confidence: %.2fs%n",
                name, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("Quantity".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double quantity = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Quantity: %f, confidence: %.2f%n",
                quantity, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("Price".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double price = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Price: %f, confidence: %.2f%n",
                price, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("TotalPrice".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double totalPrice = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Total Price: %f, confidence: %.2f%n",
                totalPrice, documentField.getConfidence());
            }
          }
        }));
    }
  }
}
}
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج الإيصال.

استخدام نموذج مستند معرف

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

//sample document
String licenseUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png";
String modelId = "prebuilt-idDocument";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeIdentityDocumentPoller = client.beginAnalyzeDocument(modelId, licenseUrl);

AnalyzeResult identityDocumentResults = analyzeIdentityDocumentPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

for (int i = 0; i < identityDocumentResults.getDocuments().size(); i++) {
  AnalyzedDocument analyzedIDDocument = identityDocumentResults.getDocuments().get(i);
  Map < String, DocumentField > licenseFields = analyzedIDDocument.getFields();
  System.out.printf("----------- Analyzed license info for page %d -----------%n", i);
  DocumentField addressField = licenseFields.get("Address");
  if (addressField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == addressField.getType()) {
      String address = addressField.getValueAsString();
      System.out.printf("Address: %s, confidence: %.2f%n",
        address, addressField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField countryRegionDocumentField = licenseFields.get("CountryRegion");
  if (countryRegionDocumentField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == countryRegionDocumentField.getType()) {
      String countryRegion = countryRegionDocumentField.getValueAsCountry();
      System.out.printf("Country or region: %s, confidence: %.2f%n",
        countryRegion, countryRegionDocumentField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField dateOfBirthField = licenseFields.get("DateOfBirth");
  if (dateOfBirthField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == dateOfBirthField.getType()) {
      LocalDate dateOfBirth = dateOfBirthField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Date of Birth: %s, confidence: %.2f%n",
        dateOfBirth, dateOfBirthField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField dateOfExpirationField = licenseFields.get("DateOfExpiration");
  if (dateOfExpirationField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == dateOfExpirationField.getType()) {
      LocalDate expirationDate = dateOfExpirationField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Document date of expiration: %s, confidence: %.2f%n",
        expirationDate, dateOfExpirationField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField documentNumberField = licenseFields.get("DocumentNumber");
  if (documentNumberField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == documentNumberField.getType()) {
      String documentNumber = documentNumberField.getValueAsString();
      System.out.printf("Document number: %s, confidence: %.2f%n",
        documentNumber, documentNumberField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField firstNameField = licenseFields.get("FirstName");
  if (firstNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == firstNameField.getType()) {
      String firstName = firstNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("First Name: %s, confidence: %.2f%n",
        firstName, documentNumberField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField lastNameField = licenseFields.get("LastName");
  if (lastNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == lastNameField.getType()) {
      String lastName = lastNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("Last name: %s, confidence: %.2f%n",
        lastName, lastNameField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField regionField = licenseFields.get("Region");
  if (regionField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == regionField.getType()) {
      String region = regionField.getValueAsString();
      System.out.printf("Region: %s, confidence: %.2f%n",
        region, regionField.getConfidence());
    }
  }
}
}
}

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج مستند المعرف.

حزمة مرجع | REST API لمكتبة | العميل (npm) | نماذج |إصدار REST API المدعوم

المتطلبات الأساسية

• اشتراك Azure - أنشئ اشتراكاً مجاناً.

• أحدث إصدار من Visual Studio Code أو IDE المفضل لديك. لمزيد من المعلومات، راجع Node.js في Visual Studio Code.

• أحدث LTS إصدار من Node.js.

• خدمات Azure الذكاء الاصطناعي أو مورد تحليل معلومات المستند. إنشاء خدمة واحدة أو خدمة متعددة. يمكنك استخدام مستوى التسعير الحر (F0) لتجربة الخدمة، والترقية لاحقًا إلى مستوى مدفوع للإنتاج.

  تلميح

  إنشاء مورد خدمات Azure الذكاء الاصطناعي إذا كنت تخطط للوصول إلى خدمات Azure الذكاء الاصطناعي متعددة باستخدام نقطة نهاية ومفتاح واحد. للوصول إلى Document Intelligence فقط، قم بإنشاء مورد Document Intelligence. تحتاج إلى مورد خدمة واحدة إذا كنت تنوي استخدام مصادقة Microsoft Entra.

• المفتاح ونقطة النهاية من المورد الذي تقوم بإنشائه لتوصيل التطبيق الخاص بك بخدمة Azure Document Intelligence.

  1. بعد نشر المورد الخاص بك، حدد»Go to resource».
  2. في قائمة التنقل اليسرى، حدد المفاتيح ونقطة النهاية.
  3. انسخ أحد المفاتيح ونقطة النهاية لاستخدامها لاحقا في هذه المقالة.

  

• ملف مستند على عنوان URL. بالنسبة لهذا المشروع، يمكنك استخدام نماذج النماذج المتوفرة في الجدول التالي لكل ميزة:

  ميزة	معرف النموذج	عنوان url المستند
  نموذج القراءة	prebuilt-read	عينة بحث موجزة
  نموذج تخطيط	prebuilt-layout	تأكيد حجز العينة
  نموذج استمارة W-2	prebuilt-tax.us.w2	نموذج W-2 نموذجي
  نموذج الفاتورة	prebuilt-invoice	نموذج الفاتورة
  نموذج الإيصال	prebuilt-receipt	نموذج الإيصال
  نموذج مستند المعرف	prebuilt-idDocument	مستندات المعرّف مسبقة الإنشاء

تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك

للتفاعل مع خدمة Document Intelligence، تحتاج إلى إنشاء مثيل للفئة DocumentAnalysisClient . للقيام بذلك، قم بإنشاء مثيل للعميل باستخدام و keyendpoint من مدخل Microsoft Azure. لهذا المشروع، استخدم متغيرات البيئة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها.

هام

لا تقم بتضمين المفتاح الخاص بك مباشرة في التعليمات البرمجية ولا تنشره بشكل عام. للإنتاج، استخدم طريقة آمنة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها، مثل Azure Key Vault. لمزيد من المعلومات، راجع أمان خدمات Azure الذكاء الاصطناعي.

لتعيين متغير البيئة لمفتاح مورد Document Intelligence، افتح نافذة وحدة تحكم، واتبع الإرشادات الخاصة بنظام التشغيل وبيئة التطوير. استبدل yourKey> وEndpoint>< بالقيم من المورد الخاص بك في مدخل Microsoft Azure.<

Windows

متغيرات البيئة في Windows غير حساسة لحالة الأحرف. عادة ما يتم الإعلان عنها بأحرف كبيرة، مع كلمات مرتبطة بتسطير أسفل السطر. في موجه الأوامر، قم بتشغيل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. أغلق نافذة موجه الأوامر بعد تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك. تبقى القيم حتى تقوم بتغييرها مرة أخرى.

4. أعد تشغيل أي برامج قيد التشغيل تقرأ متغير البيئة. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم Visual Studio أو Visual Studio Code كمحرر، فعد التشغيل قبل تشغيل نموذج التعليمات البرمجية.

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
setx VARIABLE_NAME=	احذف متغير البيئة عن طريق تعيين القيمة إلى سلسلة فارغة.	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة أو تغييرها.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين.	set DI_KEY
set	عرض كافة متغيرات البيئة.	set

ماك

متغيرات البيئة في macOS حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة عمل المحطة الطرفية. افتح المحطة الطرفية وأدخل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export key=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bash_profile :

1. استخدم محرر نص لفتح الملف ~/.bash_profile وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   مثال: export DI_KEY="<yourKey>"

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف bash_profile .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bash-profile
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

Linux

متغيرات البيئة في Linux حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة العمل الطرفية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bashrc :

1. استخدم محرر نص لفتح ملف ~/.bashrc وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   مثال: export DI_KEY=<yourKey>

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف .bashrc .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bashrc
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

إعداد بيئة البرمجة

إنشاء تطبيق Node.js Express.

1. في نافذة وحدة التحكم، قم بإنشاء دليل جديد لتطبيقك المسمى doc-intel-appوانتقل إليه .

   mkdir doc-intel-app
   cd doc-intel-app
   

2. شغل الأمر npm init لتهيئة التطبيق ونقل مشروعك.

   npm init
   

3. حدد سمات مشروعك باستخدام المطالبات المقدمة في terminal.

   • تمثل أهم السمات الاسم ورقم الإصدار ونقطة الدخول.
   • نوصي بالاحتفاظ index.js باسم نقطة الإدخال. الوصف والأمر الاختباري ومستودع GitHub والكلمات الأساسية والكاتب ومعلومات الترخيص هي سمات اختيارية. يمكنك تخطيها لهذا المشروع.
   • حدد Enter لقبول الاقتراحات بين أقواس.

   بعد إكمال المطالبات، يقوم الأمر بإنشاء package.json ملف في دليل doc-intel-app.

4. ثبت مكتبة العميل ai-document-intelligence وazure/identityحزم npm:

   npm i @azure-rest/ai-document-intelligence@1.0.0-beta.2 @azure/identity
   

يتم تحديث ملف package.json الخاص بتطبيقك باستخدام التبعيات.

1. إنشاء ملف باسم index.js في دليل التطبيق.

   تلميح

   يمكنك إنشاء ملف جديد باستخدام PowerShell. افتح نافذة PowerShell في دليل المشروع عن طريق الضغط باستمرار على المفتاح Shift والنقر بزر الماوس الأيمن فوق المجلد، ثم اكتب الأمر التالي: New-Item index.js.

إنشاء التطبيق الخاص بك

للتفاعل مع خدمة Document Intelligence، تحتاج إلى إنشاء مثيل للفئة DocumentIntelligenceClient . للقيام بذلك، يمكنك إنشاء AzureKeyCredential باستخدام المفتاح الخاص بك من مدخل Microsoft Azure ومثيل DocumentIntelligenceClient مع AzureKeyCredential ونقطة نهاية Document Intelligence.

افتح index.js الملف في Visual Studio Code أو IDE المفضل لديك وحدد أحد نماذج التعليمات البرمجية التالية وانسخ/الصق في التطبيق الخاص بك:

• يقع نموذج القراءة المعد مسبقا في صميم جميع نماذج Document Intelligence ويمكنه اكتشاف الأسطر والكلمات والمواقع واللغات. يستخدم read التخطيط والمستند العام والنماذج المعدة مسبقا والمخصصة النموذج كأساس لاستخراج النصوص من المستندات.
• يستخرج نموذج التخطيط الذي تم إنشاؤه مسبقا مواقع النص والنص والجداول وعلامات التحديد ومعلومات البنية من المستندات والصور.
• يستخرج نموذج prebuilt-tax.us.w2 المعلومات التي تم الإبلاغ عنها في النماذج الضريبية لخدمة الإيرادات الداخلية الأمريكية (IRS).
• يستخرج نموذج الفاتورة الذي تم إنشاؤه مسبقا المعلومات التي تم الإبلاغ عنها في نماذج ضريبة "خدمة الإيرادات الداخلية الأمريكية".
• يستخرج نموذج الإيصال مسبق الإنشاء المعلومات الرئيسية من إيصالات المبيعات المطبوعة والمكتوبة بخط اليد.
• يستخرج نموذج idDocument الذي تم إنشاؤه مسبقا معلومات رئيسية من تراخيص سائقي الولايات المتحدة؛ صفحات سيرة ذاتية لجوازات السفر الدولية؛ معرفات الولايات الأمريكية؛ بطاقات الضمان الاجتماعي؛ وبطاقات المقيمين الدائمين.

استخدام نموذج القراءة

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample document
const documentUrlRead = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png"

// helper function
function* getTextOfSpans(content, spans) {
    for (const span of spans) {
        yield content.slice(span.offset, span.offset + span.length);
    }
}

async function main() {
    // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
    const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-read", documentUrlRead);

    const {
        content,
        pages,
        languages,
        styles
    } = await poller.pollUntilDone();

    if (pages.length <= 0) {
        console.log("No pages were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Pages:");
        for (const page of pages) {
            console.log("- Page", page.pageNumber, `(unit: ${page.unit})`);
            console.log(`  ${page.width}x${page.height}, angle: ${page.angle}`);
            console.log(`  ${page.lines.length} lines, ${page.words.length} words`);

            if (page.lines.length > 0) {
                console.log("  Lines:");

                for (const line of page.lines) {
                    console.log(`  - "${line.content}"`);

                    // The words of the line can also be iterated independently. The words are computed based on their
                    // corresponding spans.
                    for (const word of line.words()) {
                        console.log(`    - "${word.content}"`);
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (languages.length <= 0) {
        console.log("No language spans were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Languages:");
        for (const languageEntry of languages) {
            console.log(
                `- Found language: ${languageEntry.languageCode} (confidence: ${languageEntry.confidence})`
            );
            for (const text of getTextOfSpans(content, languageEntry.spans)) {
                const escapedText = text.replace(/\r?\n/g, "\\n").replace(/"/g, '\\"');
                console.log(`  - "${escapedText}"`);
            }
        }
    }

    if (styles.length <= 0) {
        console.log("No text styles were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Styles:");
        for (const style of styles) {
            console.log(
                `- Handwritten: ${style.isHandwritten ? "yes" : "no"} (confidence=${style.confidence})`
            );

            for (const word of getTextOfSpans(content, style.spans)) {
                console.log(`  - "${word}"`);
            }
        }
    }
}

main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
});

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض read إخراج النموذج.

استخدام نموذج التخطيط

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample document
const layoutUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png"

async function main() {
    const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocument(
      "prebuilt-layout", layoutUrl);

    // Layout extraction produces basic elements such as pages, words, lines, etc. as well as information about the
    // appearance (styles) of textual elements.
    const { pages, tables } = await poller.pollUntilDone();

    if (!pages || pages.length <= 0) {
      console.log("No pages were extracted from the document.");
    } else {
      console.log("Pages:");
      for (const page of pages) {
        console.log("- Page", page.pageNumber, `(unit: ${page.unit})`);
        console.log(`  ${page.width}x${page.height}, angle: ${page.angle}`);
        console.log(
          `  ${page.lines && page.lines.length} lines, ${page.words && page.words.length} words`
        );

        if (page.lines && page.lines.length > 0) {
          console.log("  Lines:");

          for (const line of page.lines) {
            console.log(`  - "${line.content}"`);

            // The words of the line can also be iterated independently. The words are computed based on their
            // corresponding spans.
            for (const word of line.words()) {
              console.log(`    - "${word.content}"`);
            }
          }
        }
      }
    }

    if (!tables || tables.length <= 0) {
      console.log("No tables were extracted from the document.");
    } else {
      console.log("Tables:");
      for (const table of tables) {
        console.log(
          `- Extracted table: ${table.columnCount} columns, ${table.rowCount} rows (${table.cells.length} cells)`
        );
      }
    }
  }

  main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
  });

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج التخطيط.

استخدام نموذج المستند "عام"

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample document
const documentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

async function main() {
    const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-document", documentUrl);

    const {
        keyValuePairs
    } = await poller.pollUntilDone();

    if (!keyValuePairs || keyValuePairs.length <= 0) {
        console.log("No key-value pairs were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Key-Value Pairs:");
        for (const {
                key,
                value,
                confidence
            } of keyValuePairs) {
            console.log("- Key  :", `"${key.content}"`);
            console.log("  Value:", `"${(value && value.content) || "<undefined>"}" (${confidence})`);
        }
    }

}

main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
});

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج المستند العام.

استخدام نموذج الضريبة W-2

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

const w2DocumentURL = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png"

async function main() {
 const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

 const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-tax.us.w2", w2DocumentURL);

 const {
   documents: [result]
 } = await poller.pollUntilDone();

  if (result) {
    const { Employee, Employer, ControlNumber, TaxYear, AdditionalInfo } = result.fields;

    if (Employee) {
      const { Name, Address, SocialSecurityNumber } = Employee.properties;
      console.log("Employee:");
      console.log("  Name:", Name && Name.content);
      console.log("  SSN/TIN:", SocialSecurityNumber && SocialSecurityNumber.content);
      if (Address && Address.value) {
        const { streetAddress, postalCode } = Address.value;
        console.log("  Address:");
        console.log("    Street Address:", streetAddress);
        console.log("    Postal Code:", postalCode);
      }
    } else {
      console.log("No employee information extracted.");
    }

    if (Employer) {
      const { Name, Address, IdNumber } = Employer.properties;
      console.log("Employer:");
      console.log("  Name:", Name && Name.content);
      console.log("  ID (EIN):", IdNumber && IdNumber.content);

      if (Address && Address.value) {
        const { streetAddress, postalCode } = Address.value;
        console.log("  Address:");
        console.log("    Street Address:", streetAddress);
        console.log("    Postal Code:", postalCode);
      }
    } else {
      console.log("No employer information extracted.");
    }

    console.log("Control Number:", ControlNumber && ControlNumber.content);
    console.log("Tax Year:", TaxYear && TaxYear.content);

    if (AdditionalInfo) {
      console.log("Additional Info:");

      for (const info of AdditionalInfo.values) {
        const { LetterCode, Amount } = info.properties;
        console.log(`- ${LetterCode && LetterCode.content}: ${Amount && Amount.content}`);
      }
    }
  } else {
    throw new Error("Expected at least one document in the result.");
  }
}

main().catch((error) => {
  console.error(error);
  process.exit(1);
});

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج ضريبة W-2.

استخدام نموذج الفاتورة

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample url
const invoiceUrl = "https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf";

async function main() {

  const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

  const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-invoice", invoiceUrl);

  const {
      documents: [result]
  } = await poller.pollUntilDone();

  if (result) {
      const invoice = result.fields;

      console.log("Vendor Name:", invoice.VendorName?.content);
      console.log("Customer Name:", invoice.CustomerName?.content);
      console.log("Invoice Date:", invoice.InvoiceDate?.content);
      console.log("Due Date:", invoice.DueDate?.content);

      console.log("Items:");
      for (const {
              properties: item
          } of invoice.Items?.values ?? []) {
          console.log("-", item.ProductCode?.content ?? "<no product code>");
          console.log("  Description:", item.Description?.content);
          console.log("  Quantity:", item.Quantity?.content);
          console.log("  Date:", item.Date?.content);
          console.log("  Unit:", item.Unit?.content);
          console.log("  Unit Price:", item.UnitPrice?.content);
          console.log("  Tax:", item.Tax?.content);
          console.log("  Amount:", item.Amount?.content);
      }

      console.log("Subtotal:", invoice.SubTotal?.content);
      console.log("Previous Unpaid Balance:", invoice.PreviousUnpaidBalance?.content);
      console.log("Tax:", invoice.TotalTax?.content);
      console.log("Amount Due:", invoice.AmountDue?.content);
  } else {
      throw new Error("Expected at least one receipt in the result.");
  }
}

main().catch((error) => {
  console.error("An error occurred:", error);
  process.exit(1);
});

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج الفاتورة.

استخدام نموذج الإيصال

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample url
const receiptUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png";

async function main() {

    const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-receipt", receiptUrl);

    const {
        documents: [result]
    } = await poller.pollUntilDone();

    if (result) {
        const {
            MerchantName,
            Items,
            Total
        } = result.fields;

        console.log("=== Receipt Information ===");
        console.log("Type:", result.docType);
        console.log("Merchant:", MerchantName && MerchantName.content);

        console.log("Items:");
        for (const item of (Items && Items.values) || []) {
            const {
                Description,
                TotalPrice
            } = item.properties;

            console.log("- Description:", Description && Description.content);
            console.log("  Total Price:", TotalPrice && TotalPrice.content);
        }

        console.log("Total:", Total && Total.content);
    } else {
        throw new Error("Expected at least one receipt in the result.");
    }

}

main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج الإيصال.

استخدام نموذج مستند معرف

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample document
const idDocumentURL = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png"

async function main() {
 const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

 const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-idDocument", idDocumentURL);

 const {
   documents: [result]
 } = await poller.pollUntilDone();

  if (result) {
// The identity document model has multiple document types, so we need to know which document type was actually
    extracted.
    if (result.docType === "idDocument.driverLicense") {
      const { FirstName, LastName, DocumentNumber, DateOfBirth, DateOfExpiration, Height, Weight, EyeColor, Endorsements, Restrictions, VehicleClassifications} = result.fields;

// For the sake of the example, we'll only show a few of the fields that are produced.
      console.log("Extracted a Driver License:");
      console.log("  Name:", FirstName && FirstName.content, LastName && LastName.content);
      console.log("  License No.:", DocumentNumber && DocumentNumber.content);
      console.log("  Date of Birth:", DateOfBirth && DateOfBirth.content);
      console.log("  Expiration:", DateOfExpiration && DateOfExpiration.content);
      console.log("  Height:", Height && Height.content);
      console.log("  Weight:", Weight && Weight.content);
      console.log("  Eye color:", EyeColor && EyeColor.content);
      console.log("  Restrictions:", Restrictions && Restrictions.content);
      console.log("  Endorsements:", Endorsements && Endorsements.content);
      console.log("  Class:", VehicleClassifications && VehicleClassifications.content);
    } else if (result.docType === "idDocument.passport") {
// The passport document type extracts and parses the Passport's machine-readable zone
      if (!result.fields.machineReadableZone) {
        throw new Error("No Machine Readable Zone extracted from passport.");
      }

      const {
        FirstName,
        LastName,
        DateOfBirth,
        Nationality,
        DocumentNumber,
        CountryRegion,
        DateOfExpiration,
      } = result.fields.machineReadableZone.properties;

      console.log("Extracted a Passport:");
      console.log("  Name:", FirstName && FirstName.content, LastName && LastName.content);
      console.log("  Date of Birth:", DateOfBirth && DateOfBirth.content);
      console.log("  Nationality:", Nationality && Nationality.content);
      console.log("  Passport No.:", DocumentNumber && DocumentNumber.content);
      console.log("  Issuer:", CountryRegion && CountryRegion.content);
      console.log("  Expiration Date:", DateOfExpiration && DateOfExpiration.content);
    } else {
// The only reason this would happen is if the client library's schema for the prebuilt identity document model is
      out of date, and a new document type has been introduced.
      console.error("Unknown document type in result:", result);
    }
  } else {
    throw new Error("Expected at least one receipt in the result.");
  }
}

main().catch((error) => {
  console.error("An error occurred:", error);
  process.exit(1);
});

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج مستند المعرف.

مرجع مكتبة العميل SDK | حزمة |مرجع | REST API (PyPi) | نماذج | إصدار REST API المدعوم

المتطلبات الأساسية

• اشتراك Azure - أنشئ اشتراكاً مجاناً.

• Python 3.7 أو أحدث. يجب أن يتضمن تثبيت Python خاصتك pip. يمكنك التحقق مما إذا كان لديك pip مثبتا عن طريق التشغيل pip --version على سطر الأوامر. الحصول على نقطة عن طريق تثبيت أحدث إصدار من Python.

• أحدث إصدار من Visual Studio Code أو IDE المفضل لديك. راجع بدء استخدام Python في Visual Studio Code.

• خدمات Azure الذكاء الاصطناعي أو مورد تحليل معلومات المستند. إنشاء خدمة واحدة أو خدمة متعددة. يمكنك استخدام مستوى التسعير الحر (F0) لتجربة الخدمة، والترقية لاحقًا إلى مستوى مدفوع للإنتاج.

• المفتاح ونقطة النهاية من المورد الذي تقوم بإنشائه لتوصيل التطبيق الخاص بك بخدمة Azure Document Intelligence.

  1. بعد نشر المورد الخاص بك، حدد»Go to resource».
  2. في قائمة التنقل اليسرى، حدد المفاتيح ونقطة النهاية.
  3. انسخ أحد المفاتيح ونقطة النهاية لاستخدامها لاحقا في هذه المقالة.

  

• ملف مستند على عنوان URL. بالنسبة لهذا المشروع، يمكنك استخدام نماذج النماذج المتوفرة في الجدول التالي لكل ميزة:

  ميزة	معرف النموذج	عنوان url المستند
  نموذج القراءة	prebuilt-read	عينة بحث موجزة
  نموذج تخطيط	prebuilt-layout	تأكيد حجز العينة
  نموذج استمارة W-2	prebuilt-tax.us.w2	نموذج W-2 نموذجي
  نموذج الفاتورة	prebuilt-invoice	نموذج الفاتورة
  نموذج الإيصال	prebuilt-receipt	نموذج الإيصال
  نموذج مستند المعرف	prebuilt-idDocument	مستندات المعرّف مسبقة الإنشاء

تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك

للتفاعل مع خدمة Document Intelligence، تحتاج إلى إنشاء مثيل للفئة DocumentAnalysisClient . للقيام بذلك، قم بإنشاء مثيل للعميل باستخدام و keyendpoint من مدخل Microsoft Azure. لهذا المشروع، استخدم متغيرات البيئة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها.

هام

لا تقم بتضمين المفتاح الخاص بك مباشرة في التعليمات البرمجية ولا تنشره بشكل عام. للإنتاج، استخدم طريقة آمنة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها، مثل Azure Key Vault. لمزيد من المعلومات، راجع أمان خدمات Azure الذكاء الاصطناعي.

لتعيين متغير البيئة لمفتاح مورد Document Intelligence، افتح نافذة وحدة تحكم، واتبع الإرشادات الخاصة بنظام التشغيل وبيئة التطوير. استبدل yourKey> وEndpoint>< بالقيم من المورد الخاص بك في مدخل Microsoft Azure.<

Windows

متغيرات البيئة في Windows غير حساسة لحالة الأحرف. عادة ما يتم الإعلان عنها بأحرف كبيرة، مع كلمات مرتبطة بتسطير أسفل السطر. في موجه الأوامر، قم بتشغيل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. أغلق نافذة موجه الأوامر بعد تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك. تبقى القيم حتى تقوم بتغييرها مرة أخرى.

4. أعد تشغيل أي برامج قيد التشغيل تقرأ متغير البيئة. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم Visual Studio أو Visual Studio Code كمحرر، فعد التشغيل قبل تشغيل نموذج التعليمات البرمجية.

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
setx VARIABLE_NAME=	احذف متغير البيئة عن طريق تعيين القيمة إلى سلسلة فارغة.	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة أو تغييرها.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين.	set DI_KEY
set	عرض كافة متغيرات البيئة.	set

ماك

متغيرات البيئة في macOS حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة عمل المحطة الطرفية. افتح المحطة الطرفية وأدخل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export key=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bash_profile :

1. استخدم محرر نص لفتح الملف ~/.bash_profile وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   مثال: export DI_KEY="<yourKey>"

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف bash_profile .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bash-profile
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

Linux

متغيرات البيئة في Linux حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة العمل الطرفية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bashrc :

1. استخدم محرر نص لفتح ملف ~/.bashrc وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   مثال: export DI_KEY=<yourKey>

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف .bashrc .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bashrc
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

إعداد بيئة البرمجة

افتح نافذة وحدة تحكم في بيئتك المحلية وقم بتثبيت مكتبة عميل Azure الذكاء الاصطناعي Document Intelligence ل Python باستخدام pip:

pip install azure-ai-documentintelligence==1.0.0b2

تشغيل تطبيق python الخاص بك

للتفاعل مع خدمة Document Intelligence، تحتاج إلى إنشاء مثيل للفئة DocumentIntelligenceClient . للقيام بذلك، يمكنك إنشاء AzureKeyCredential باستخدام المفتاح الخاص بك من مدخل Microsoft Azure ومثيل DocumentIntelligenceClient مع AzureKeyCredential ونقطة نهاية Document Intelligence.

1. إنشاء ملف Python جديد يسمى form_recognizer_quickstart.py في محرر أو IDE.

2. افتح ملف form_recognizer_quickstart.py وحدد أحد نماذج التعليمات البرمجية التالية وانسخ/الصق في التطبيق الخاص بك:

   • يقع نموذج القراءة المعد مسبقا في صميم جميع نماذج Document Intelligence ويمكنه اكتشاف الأسطر والكلمات والمواقع واللغات. يستخدم read التخطيط والمستند العام والنماذج المعدة مسبقا والمخصصة النموذج كأساس لاستخراج النصوص من المستندات.
   • يستخرج نموذج التخطيط الذي تم إنشاؤه مسبقا مواقع النص والنص والجداول وعلامات التحديد ومعلومات البنية من المستندات والصور.
   • يستخرج نموذج prebuilt-tax.us.w2 المعلومات التي تم الإبلاغ عنها في النماذج الضريبية لخدمة الإيرادات الداخلية الأمريكية (IRS).
   • يستخرج نموذج الفاتورة الذي تم إنشاؤه مسبقا الحقول الرئيسية وعناصر السطر من فواتير المبيعات بتنسيقات مختلفة.
   • يستخرج نموذج الإيصال مسبق الإنشاء المعلومات الرئيسية من إيصالات المبيعات المطبوعة والمكتوبة بخط اليد.
   • يستخرج نموذج idDocument الذي تم إنشاؤه مسبقا معلومات رئيسية من تراخيص سائقي الولايات المتحدة؛ صفحات سيرة ذاتية لجوازات السفر الدولية؛ معرفات الولايات الأمريكية؛ بطاقات الضمان الاجتماعي؛ وبطاقات المقيمين الدائمين.

3. قم بتشغيل التعليمات البرمجية ل Python من موجه الأوامر.

   python form_recognizer_quickstart.py
   

استخدام نموذج القراءة

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

# formatting function
def format_polygon(polygon):
    if not polygon:
        return "N/A"
    return ", ".join(["[{}, {}]".format(p.x, p.y) for p in polygon])


def analyze_read():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png"

    client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-read", formUrl
    )
    result = poller.result()

    print("Document contains content: ", result.content)

    for idx, style in enumerate(result.styles):
        print(
            "Document contains {} content".format(
                "handwritten" if style.is_handwritten else "no handwritten"
            )
        )

    for page in result.pages:
        print("----Analyzing Read from page #{}----".format(page.page_number))
        print(
            "Page has width: {} and height: {}, measured with unit: {}".format(
                page.width, page.height, page.unit
            )
        )

        for line_idx, line in enumerate(page.lines):
            print(
                "...Line # {} has text content '{}' within bounding box '{}'".format(
                    line_idx,
                    line.content,
                    format_polygon(line.polygon),
                )
            )

        for word in page.words:
            print(
                "...Word '{}' has a confidence of {}".format(
                    word.content, word.confidence
                )
            )

    print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_read()

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض read إخراج النموذج.

استخدام نموذج التخطيط

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult


# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

# formatting function
def format_polygon(polygon):
    if not polygon:
        return "N/A"
    return ", ".join(["[{}, {}]".format(p.x, p.y) for p in polygon])


def analyze_layout():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png"

    client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-layout", formUrl
    )
    result = poller.result()

    for idx, style in enumerate(result.styles):
        print(
            "Document contains {} content".format(
                "handwritten" if style.is_handwritten else "no handwritten"
            )
        )

    for page in result.pages:
        print("----Analyzing layout from page #{}----".format(page.page_number))
        print(
            "Page has width: {} and height: {}, measured with unit: {}".format(
                page.width, page.height, page.unit
            )
        )

        for line_idx, line in enumerate(page.lines):
            words = line.get_words()
            print(
                "...Line # {} has word count {} and text '{}' within bounding box '{}'".format(
                    line_idx,
                    len(words),
                    line.content,
                    format_polygon(line.polygon),
                )
            )

            for word in words:
                print(
                    "......Word '{}' has a confidence of {}".format(
                        word.content, word.confidence
                    )
                )

        for selection_mark in page.selection_marks:
            print(
                "...Selection mark is '{}' within bounding box '{}' and has a confidence of {}".format(
                    selection_mark.state,
                    format_polygon(selection_mark.polygon),
                    selection_mark.confidence,
                )
            )

    for table_idx, table in enumerate(result.tables):
        print(
            "Table # {} has {} rows and {} columns".format(
                table_idx, table.row_count, table.column_count
            )
        )
        for region in table.bounding_regions:
            print(
                "Table # {} location on page: {} is {}".format(
                    table_idx,
                    region.page_number,
                    format_polygon(region.polygon),
                )
            )
        for cell in table.cells:
            print(
                "...Cell[{}][{}] has content '{}'".format(
                    cell.row_index,
                    cell.column_index,
                    cell.content,
                )
            )
            for region in cell.bounding_regions:
                print(
                    "...content on page {} is within bounding box '{}'".format(
                        region.page_number,
                        format_polygon(region.polygon),
                    )
                )

    print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_layout()

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج التخطيط.

استخدام نموذج المستند "عام"

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

# formatting function
def format_bounding_region(bounding_regions):
    if not bounding_regions:
        return "N/A"
    return ", ".join("Page #{}: {}".format(region.page_number, format_polygon(region.polygon)) for region in bounding_regions)

# formatting function
def format_polygon(polygon):
    if not polygon:
        return "N/A"
    return ", ".join(["[{}, {}]".format(p.x, p.y) for p in polygon])


def analyze_general_documents():
    # sample document
    docUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

    # create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
   client = DocumentIntelligenceClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))

    poller = client.begin_analyze_document(
            "prebuilt-document", docUrl)
    result = poller.result()

    for style in result.styles:
        if style.is_handwritten:
            print("Document contains handwritten content: ")
            print(",".join([result.content[span.offset:span.offset + span.length] for span in style.spans]))

    print("----Key-value pairs found in document----")
    for kv_pair in result.key_value_pairs:
        if kv_pair.key:
            print(
                    "Key '{}' found within '{}' bounding regions".format(
                        kv_pair.key.content,
                        format_bounding_region(kv_pair.key.bounding_regions),
                    )
                )
        if kv_pair.value:
            print(
                    "Value '{}' found within '{}' bounding regions\n".format(
                        kv_pair.value.content,
                        format_bounding_region(kv_pair.value.bounding_regions),
                    )
                )

    for page in result.pages:
        print("----Analyzing document from page #{}----".format(page.page_number))
        print(
            "Page has width: {} and height: {}, measured with unit: {}".format(
                page.width, page.height, page.unit
            )
        )

        for line_idx, line in enumerate(page.lines):
            print(
                "...Line # {} has text content '{}' within bounding box '{}'".format(
                    line_idx,
                    line.content,
                    format_polygon(line.polygon),
                )
            )

        for word in page.words:
            print(
                "...Word '{}' has a confidence of {}".format(
                    word.content, word.confidence
                )
            )

        for selection_mark in page.selection_marks:
            print(
                "...Selection mark is '{}' within bounding box '{}' and has a confidence of {}".format(
                    selection_mark.state,
                    format_polygon(selection_mark.polygon),
                    selection_mark.confidence,
                )
            )

    for table_idx, table in enumerate(result.tables):
        print(
            "Table # {} has {} rows and {} columns".format(
                table_idx, table.row_count, table.column_count
            )
        )
        for region in table.bounding_regions:
            print(
                "Table # {} location on page: {} is {}".format(
                    table_idx,
                    region.page_number,
                    format_polygon(region.polygon),
                )
            )
        for cell in table.cells:
            print(
                "...Cell[{}][{}] has content '{}'".format(
                    cell.row_index,
                    cell.column_index,
                    cell.content,
                )
            )
            for region in cell.bounding_regions:
                print(
                    "...content on page {} is within bounding box '{}'\n".format(
                        region.page_number,
                        format_polygon(region.polygon),
                    )
                )
    print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_general_documents()

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج المستند العام.

استخدام نموذج الضريبة W-2

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

# formatting function
def format_address_value(address_value):
    return f"\n......House/building number: {address_value.house_number}\n......Road: {address_value.road}\n......City: {address_value.city}\n......State: {address_value.state}\n......Postal code: {address_value.postal_code}"


def analyze_tax_us_w2():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png"

    client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-tax.us.w2", formUrl
    )
    w2s = poller.result()

    for idx, w2 in enumerate(w2s.documents):
         print("--------Analyzing US Tax W-2 Form #{}--------".format(idx   1))
        form_variant = w2.fields.get("W2FormVariant")
        if form_variant:
            print(
                "Form variant: {} has confidence: {}".format(
                    form_variant.value, form_variant.confidence
                )
            )
        tax_year = w2.fields.get("TaxYear")
        if tax_year:
            print(
                "Tax year: {} has confidence: {}".format(
                    tax_year.value, tax_year.confidence
                )
            )
        w2_copy = w2.fields.get("W2Copy")
        if w2_copy:
            print(
                "W-2 Copy: {} has confidence: {}".format(
                    w2_copy.value,
                    w2_copy.confidence,
                )
            )
        employee = w2.fields.get("Employee")
        if employee:
            print("Employee data:")
            employee_name = employee.value.get("Name")
            if employee_name:
                print(
                    "...Name: {} has confidence: {}".format(
                        employee_name.value, employee_name.confidence
                    )
                )
            employee_ssn = employee.value.get("SocialSecurityNumber")
            if employee_ssn:
                print(
                    "...SSN: {} has confidence: {}".format(
                        employee_ssn.value, employee_ssn.confidence
                    )
                )
            employee_address = employee.value.get("Address")
            if employee_address:
                print(
                    "...Address: {}\n......has confidence: {}".format(
                        format_address_value(employee_address.value),
                        employee_address.confidence,
                    )
                )
            employee_zipcode = employee.value.get("ZipCode")
            if employee_zipcode:
                print(
                    "...Zipcode: {} has confidence: {}".format(
                        employee_zipcode.value, employee_zipcode.confidence
                    )
                )
        control_number = w2.fields.get("ControlNumber")
        if control_number:
            print(
                "Control Number: {} has confidence: {}".format(
                    control_number.value, control_number.confidence
                )
            )
        employer = w2.fields.get("Employer")
        if employer:
            print("Employer data:")
            employer_name = employer.value.get("Name")
            if employer_name:
                print(
                    "...Name: {} has confidence: {}".format(
                        employer_name.value, employer_name.confidence
                    )
                )
            employer_id = employer.value.get("IdNumber")
            if employer_id:
                print(
                    "...ID Number: {} has confidence: {}".format(
                        employer_id.value, employer_id.confidence
                    )
                )
            employer_address = employer.value.get("Address")
            if employer_address:
                print(
                    "...Address: {}\n......has confidence: {}".format(
                        format_address_value(employer_address.value),
                        employer_address.confidence,
                    )
                )
            employer_zipcode = employer.value.get("ZipCode")
            if employer_zipcode:
                print(
                    "...Zipcode: {} has confidence: {}".format(
                        employer_zipcode.value, employer_zipcode.confidence
                    )
                )
        wages_tips = w2.fields.get("WagesTipsAndOtherCompensation")
        if wages_tips:
            print(
                "Wages, tips, and other compensation: {} has confidence: {}".format(
                    wages_tips.value,
                    wages_tips.confidence,
                )
            )
        fed_income_tax_withheld = w2.fields.get("FederalIncomeTaxWithheld")
        if fed_income_tax_withheld:
            print(
                "Federal income tax withheld: {} has confidence: {}".format(
                    fed_income_tax_withheld.value, fed_income_tax_withheld.confidence
                )
            )
        social_security_wages = w2.fields.get("SocialSecurityWages")
        if social_security_wages:
            print(
                "Social Security wages: {} has confidence: {}".format(
                    social_security_wages.value, social_security_wages.confidence
                )
            )
        social_security_tax_withheld = w2.fields.get("SocialSecurityTaxWithheld")
        if social_security_tax_withheld:
            print(
                "Social Security tax withheld: {} has confidence: {}".format(
                    social_security_tax_withheld.value,
                    social_security_tax_withheld.confidence,
                )
            )
        medicare_wages_tips = w2.fields.get("MedicareWagesAndTips")
        if medicare_wages_tips:
            print(
                "Medicare wages and tips: {} has confidence: {}".format(
                    medicare_wages_tips.value, medicare_wages_tips.confidence
                )
            )
        medicare_tax_withheld = w2.fields.get("MedicareTaxWithheld")
        if medicare_tax_withheld:
            print(
                "Medicare tax withheld: {} has confidence: {}".format(
                    medicare_tax_withheld.value, medicare_tax_withheld.confidence
                )
            )
        social_security_tips = w2.fields.get("SocialSecurityTips")
        if social_security_tips:
            print(
                "Social Security tips: {} has confidence: {}".format(
                    social_security_tips.value, social_security_tips.confidence
                )
            )
        allocated_tips = w2.fields.get("AllocatedTips")
        if allocated_tips:
            print(
                "Allocated tips: {} has confidence: {}".format(
                    allocated_tips.value,
                    allocated_tips.confidence,
                )
            )
        verification_code = w2.fields.get("VerificationCode")
        if verification_code:
            print(
                "Verification code: {} has confidence: {}".format(
                    verification_code.value, verification_code.confidence
                )
            )
        dependent_care_benefits = w2.fields.get("DependentCareBenefits")
        if dependent_care_benefits:
            print(
                "Dependent care benefits: {} has confidence: {}".format(
                    dependent_care_benefits.value,
                    dependent_care_benefits.confidence,
                )
            )
        non_qualified_plans = w2.fields.get("NonQualifiedPlans")
        if non_qualified_plans:
            print(
                "Non-qualified plans: {} has confidence: {}".format(
                    non_qualified_plans.value,
                    non_qualified_plans.confidence,
                )
            )
        additional_info = w2.fields.get("AdditionalInfo")
        if additional_info:
            print("Additional information:")
            for item in additional_info.value:
                letter_code = item.value.get("LetterCode")
                if letter_code:
                    print(
                        "...Letter code: {} has confidence: {}".format(
                            letter_code.value, letter_code.confidence
                        )
                    )
                amount = item.value.get("Amount")
                if amount:
                    print(
                        "...Amount: {} has confidence: {}".format(
                            amount.value, amount.confidence
                        )
                    )
        is_statutory_employee = w2.fields.get("IsStatutoryEmployee")
        if is_statutory_employee:
            print(
                "Is statutory employee: {} has confidence: {}".format(
                    is_statutory_employee.value, is_statutory_employee.confidence
                )
            )
        is_retirement_plan = w2.fields.get("IsRetirementPlan")
        if is_retirement_plan:
            print(
                "Is retirement plan: {} has confidence: {}".format(
                    is_retirement_plan.value, is_retirement_plan.confidence
                )
            )
        third_party_sick_pay = w2.fields.get("IsThirdPartySickPay")
        if third_party_sick_pay:
            print(
                "Is third party sick pay: {} has confidence: {}".format(
                    third_party_sick_pay.value, third_party_sick_pay.confidence
                )
            )
        other_info = w2.fields.get("Other")
        if other_info:
            print(
                "Other information: {} has confidence: {}".format(
                    other_info.value,
                    other_info.confidence,
                )
            )
        state_tax_info = w2.fields.get("StateTaxInfos")
        if state_tax_info:
            print("State Tax info:")
            for tax in state_tax_info.value:
                state = tax.value.get("State")
                if state:
                    print(
                        "...State: {} has confidence: {}".format(
                            state.value, state.confidence
                        )
                    )
                employer_state_id_number = tax.value.get("EmployerStateIdNumber")
                if employer_state_id_number:
                    print(
                        "...Employer state ID number: {} has confidence: {}".format(
                            employer_state_id_number.value,
                            employer_state_id_number.confidence,
                        )
                    )
                state_wages_tips = tax.value.get("StateWagesTipsEtc")
                if state_wages_tips:
                    print(
                        "...State wages, tips, etc: {} has confidence: {}".format(
                            state_wages_tips.value, state_wages_tips.confidence
                        )
                    )
                state_income_tax = tax.value.get("StateIncomeTax")
                if state_income_tax:
                    print(
                        "...State income tax: {} has confidence: {}".format(
                            state_income_tax.value, state_income_tax.confidence
                        )
                    )
        local_tax_info = w2.fields.get("LocalTaxInfos")
        if local_tax_info:
            print("Local Tax info:")
            for tax in local_tax_info.value:
                local_wages_tips = tax.value.get("LocalWagesTipsEtc")
                if local_wages_tips:
                    print(
                        "...Local wages, tips, etc: {} has confidence: {}".format(
                            local_wages_tips.value, local_wages_tips.confidence
                        )
                    )
                local_income_tax = tax.value.get("LocalIncomeTax")
                if local_income_tax:
                    print(
                        "...Local income tax: {} has confidence: {}".format(
                            local_income_tax.value, local_income_tax.confidence
                        )
                    )
                locality_name = tax.value.get("LocalityName")
                if locality_name:
                    print(
                        "...Locality name: {} has confidence: {}".format(
                            locality_name.value, locality_name.confidence
                        )
                    )

                print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_tax_us_w2()

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج ضريبة W-2.

استخدام نموذج الفاتورة

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

# formatting function
def format_bounding_region(bounding_regions):
    if not bounding_regions:
        return "N/A"
    return ", ".join("Page #{}: {}".format(region.page_number, format_polygon(region.polygon)) for region in bounding_regions)

# formatting function
def format_polygon(polygon):
    if not polygon:
        return "N/A"
    return ", ".join(["[{}, {}]".format(p.x, p.y) for p in polygon])


def analyze_invoice():

    invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf"

    client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = client.begin_analyze_document(
            "prebuilt-invoice", invoiceUrl)
    invoices = poller.result()

    for idx, invoice in enumerate(invoices.documents):
        print("--------Recognizing invoice #{}--------".format(idx + 1))
        vendor_name = invoice.fields.get("VendorName")
        if vendor_name:
            print(
                "Vendor Name: {} has confidence: {}".format(
                    vendor_name.value, vendor_name.confidence
                )
            )
        vendor_address = invoice.fields.get("VendorAddress")
        if vendor_address:
            print(
                "Vendor Address: {} has confidence: {}".format(
                    vendor_address.value, vendor_address.confidence
                )
            )
        vendor_address_recipient = invoice.fields.get("VendorAddressRecipient")
        if vendor_address_recipient:
            print(
                "Vendor Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    vendor_address_recipient.value, vendor_address_recipient.confidence
                )
            )
        customer_name = invoice.fields.get("CustomerName")
        if customer_name:
            print(
                "Customer Name: {} has confidence: {}".format(
                    customer_name.value, customer_name.confidence
                )
            )
        customer_id = invoice.fields.get("CustomerId")
        if customer_id:
            print(
                "Customer Id: {} has confidence: {}".format(
                    customer_id.value, customer_id.confidence
                )
            )
        customer_address = invoice.fields.get("CustomerAddress")
        if customer_address:
            print(
                "Customer Address: {} has confidence: {}".format(
                    customer_address.value, customer_address.confidence
                )
            )
        customer_address_recipient = invoice.fields.get("CustomerAddressRecipient")
        if customer_address_recipient:
            print(
                "Customer Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    customer_address_recipient.value,
                    customer_address_recipient.confidence,
                )
            )
        invoice_id = invoice.fields.get("InvoiceId")
        if invoice_id:
            print(
                "Invoice Id: {} has confidence: {}".format(
                    invoice_id.value, invoice_id.confidence
                )
            )
        invoice_date = invoice.fields.get("InvoiceDate")
        if invoice_date:
            print(
                "Invoice Date: {} has confidence: {}".format(
                    invoice_date.value, invoice_date.confidence
                )
            )
        invoice_total = invoice.fields.get("InvoiceTotal")
        if invoice_total:
            print(
                "Invoice Total: {} has confidence: {}".format(
                    invoice_total.value, invoice_total.confidence
                )
            )
        due_date = invoice.fields.get("DueDate")
        if due_date:
            print(
                "Due Date: {} has confidence: {}".format(
                    due_date.value, due_date.confidence
                )
            )
        purchase_order = invoice.fields.get("PurchaseOrder")
        if purchase_order:
            print(
                "Purchase Order: {} has confidence: {}".format(
                    purchase_order.value, purchase_order.confidence
                )
            )
        billing_address = invoice.fields.get("BillingAddress")
        if billing_address:
            print(
                "Billing Address: {} has confidence: {}".format(
                    billing_address.value, billing_address.confidence
                )
            )
        billing_address_recipient = invoice.fields.get("BillingAddressRecipient")
        if billing_address_recipient:
            print(
                "Billing Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    billing_address_recipient.value,
                    billing_address_recipient.confidence,
                )
            )
        shipping_address = invoice.fields.get("ShippingAddress")
        if shipping_address:
            print(
                "Shipping Address: {} has confidence: {}".format(
                    shipping_address.value, shipping_address.confidence
                )
            )
        shipping_address_recipient = invoice.fields.get("ShippingAddressRecipient")
        if shipping_address_recipient:
            print(
                "Shipping Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    shipping_address_recipient.value,
                    shipping_address_recipient.confidence,
                )
            )
        print("Invoice items:")
        for idx, item in enumerate(invoice.fields.get("Items").value):
            print("...Item #{}".format(idx + 1))
            item_description = item.value.get("Description")
            if item_description:
                print(
                    "......Description: {} has confidence: {}".format(
                        item_description.value, item_description.confidence
                    )
                )
            item_quantity = item.value.get("Quantity")
            if item_quantity:
                print(
                    "......Quantity: {} has confidence: {}".format(
                        item_quantity.value, item_quantity.confidence
                    )
                )
            unit = item.value.get("Unit")
            if unit:
                print(
                    "......Unit: {} has confidence: {}".format(
                        unit.value, unit.confidence
                    )
                )
            unit_price = item.value.get("UnitPrice")
            if unit_price:
                print(
                    "......Unit Price: {} has confidence: {}".format(
                        unit_price.value, unit_price.confidence
                    )
                )
            product_code = item.value.get("ProductCode")
            if product_code:
                print(
                    "......Product Code: {} has confidence: {}".format(
                        product_code.value, product_code.confidence
                    )
                )
            item_date = item.value.get("Date")
            if item_date:
                print(
                    "......Date: {} has confidence: {}".format(
                        item_date.value, item_date.confidence
                    )
                )
            tax = item.value.get("Tax")
            if tax:
                print(
                    "......Tax: {} has confidence: {}".format(tax.value, tax.confidence)
                )
            amount = item.value.get("Amount")
            if amount:
                print(
                    "......Amount: {} has confidence: {}".format(
                        amount.value, amount.confidence
                    )
                )
        subtotal = invoice.fields.get("SubTotal")
        if subtotal:
            print(
                "Subtotal: {} has confidence: {}".format(
                    subtotal.value, subtotal.confidence
                )
            )
        total_tax = invoice.fields.get("TotalTax")
        if total_tax:
            print(
                "Total Tax: {} has confidence: {}".format(
                    total_tax.value, total_tax.confidence
                )
            )
        previous_unpaid_balance = invoice.fields.get("PreviousUnpaidBalance")
        if previous_unpaid_balance:
            print(
                "Previous Unpaid Balance: {} has confidence: {}".format(
                    previous_unpaid_balance.value, previous_unpaid_balance.confidence
                )
            )
        amount_due = invoice.fields.get("AmountDue")
        if amount_due:
            print(
                "Amount Due: {} has confidence: {}".format(
                    amount_due.value, amount_due.confidence
                )
            )
        service_start_date = invoice.fields.get("ServiceStartDate")
        if service_start_date:
            print(
                "Service Start Date: {} has confidence: {}".format(
                    service_start_date.value, service_start_date.confidence
                )
            )
        service_end_date = invoice.fields.get("ServiceEndDate")
        if service_end_date:
            print(
                "Service End Date: {} has confidence: {}".format(
                    service_end_date.value, service_end_date.confidence
                )
            )
        service_address = invoice.fields.get("ServiceAddress")
        if service_address:
            print(
                "Service Address: {} has confidence: {}".format(
                    service_address.value, service_address.confidence
                )
            )
        service_address_recipient = invoice.fields.get("ServiceAddressRecipient")
        if service_address_recipient:
            print(
                "Service Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    service_address_recipient.value,
                    service_address_recipient.confidence,
                )
            )
        remittance_address = invoice.fields.get("RemittanceAddress")
        if remittance_address:
            print(
                "Remittance Address: {} has confidence: {}".format(
                    remittance_address.value, remittance_address.confidence
                )
            )
        remittance_address_recipient = invoice.fields.get("RemittanceAddressRecipient")
        if remittance_address_recipient:
            print(
                "Remittance Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    remittance_address_recipient.value,
                    remittance_address_recipient.confidence,
                )
            )

        print("----------------------------------------")

if __name__ == "__main__":
    analyze_invoice()

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج الفاتورة.

استخدام نموذج الإيصال

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

def analyze_receipts():
    # sample document
    receiptUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png"

   client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )
    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-receipt", receiptUrl, locale="en-US"
    )
    receipts = poller.result()
    for idx, receipt in enumerate(receipts.documents):
         print("--------Analysis of receipt #{}--------".format(idx   1))
        print("Receipt type: {}".format(receipt.doc_type or "N/A"))
        merchant_name = receipt.fields.get("MerchantName")
        if merchant_name:
            print(
                "Merchant Name: {} has confidence: {}".format(
                    merchant_name.value, merchant_name.confidence
                )
            )
        transaction_date = receipt.fields.get("TransactionDate")
        if transaction_date:
            print(
                "Transaction Date: {} has confidence: {}".format(
                    transaction_date.value, transaction_date.confidence
                )
            )
        if receipt.fields.get("Items"):
            print("Receipt items:")
            for idx, item in enumerate(receipt.fields.get("Items").value):
                 print("...Item #{}".format(idx   1))
                item_description = item.value.get("Description")
                if item_description:
                    print(
                        "......Item Description: {} has confidence: {}".format(
                            item_description.value, item_description.confidence
                        )
                    )
                item_quantity = item.value.get("Quantity")
                if item_quantity:
                    print(
                        "......Item Quantity: {} has confidence: {}".format(
                            item_quantity.value, item_quantity.confidence
                        )
                    )
                item_price = item.value.get("Price")
                if item_price:
                    print(
                        "......Individual Item Price: {} has confidence: {}".format(
                            item_price.value, item_price.confidence
                        )
                    )
                item_total_price = item.value.get("TotalPrice")
                if item_total_price:
                    print(
                        "......Total Item Price: {} has confidence: {}".format(
                            item_total_price.value, item_total_price.confidence
                        )
                    )
        subtotal = receipt.fields.get("Subtotal")
        if subtotal:
            print(
                "Subtotal: {} has confidence: {}".format(
                    subtotal.value, subtotal.confidence
                )
            )
        tax = receipt.fields.get("TotalTax")
        if tax:
            print("Total tax: {} has confidence: {}".format(tax.value, tax.confidence))
        tip = receipt.fields.get("Tip")
        if tip:
            print("Tip: {} has confidence: {}".format(tip.value, tip.confidence))
        total = receipt.fields.get("Total")
        if total:
            print("Total: {} has confidence: {}".format(total.value, total.confidence))
        print("--------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_receipts()

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج الإيصال.

استخدام نموذج مستند معرف

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

def analyze_identity_documents():
# sample document
    identityUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png"

   client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller =client.begin_analyze_document(
            "prebuilt-idDocument", identityUrl
        )
    id_documents = poller.result()

    for idx, id_document in enumerate(id_documents.documents):
        print("--------Analyzing ID document #{}--------".format(idx + 1))
        first_name = id_document.fields.get("FirstName")
        if first_name:
            print(
                "First Name: {} has confidence: {}".format(
                    first_name.value, first_name.confidence
                )
            )
        last_name = id_document.fields.get("LastName")
        if last_name:
            print(
                "Last Name: {} has confidence: {}".format(
                    last_name.value, last_name.confidence
                )
            )
        document_number = id_document.fields.get("DocumentNumber")
        if document_number:
            print(
                "Document Number: {} has confidence: {}".format(
                    document_number.value, document_number.confidence
                )
            )
        dob = id_document.fields.get("DateOfBirth")
        if dob:
            print(
                "Date of Birth: {} has confidence: {}".format(dob.value, dob.confidence)
            )
        doe = id_document.fields.get("DateOfExpiration")
        if doe:
            print(
                "Date of Expiration: {} has confidence: {}".format(
                    doe.value, doe.confidence
                )
            )
        sex = id_document.fields.get("Sex")
        if sex:
            print("Sex: {} has confidence: {}".format(sex.value, sex.confidence))
        address = id_document.fields.get("Address")
        if address:
            print(
                "Address: {} has confidence: {}".format(
                    address.value, address.confidence
                )
            )
        country_region = id_document.fields.get("CountryRegion")
        if country_region:
            print(
                "Country/Region: {} has confidence: {}".format(
                    country_region.value, country_region.confidence
                )
            )
        region = id_document.fields.get("Region")
        if region:
            print(
                "Region: {} has confidence: {}".format(region.value, region.confidence)
            )

        print("--------------------------------------")

if __name__ == "__main__":
    analyze_identity_documents()

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub واعرض إخراج نموذج مستند المعرف.

إشعار

يستخدم هذا المشروع أداة سطر الأوامر cURL لتنفيذ استدعاءات REST API.

| تدعم واجهة برمجة تطبيقات | REST لذكاء المستند Azure SDKS

المتطلبات الأساسية

• اشتراك Azure - أنشئ اشتراكاً مجاناً.

• تم تثبيت أداة سطر أوامر cURL. يتم شحن Windows 10 وWindows 11 مع نسخة من cURL. في موجه الأوامر، اكتب الأمر cURL التالي. إذا تم عرض خيارات التعليمات، يتم تثبيت cURL في بيئة Windows.

  curl -help
  

  إذا لم يتم تثبيت cURL، يمكنك الحصول عليه هنا:

  • Windows
  • Mac أو Linux

• خدمات Azure الذكاء الاصطناعي أو مورد تحليل معلومات المستند. إنشاء خدمة واحدة أو خدمة متعددة. يمكنك استخدام مستوى التسعير الحر (F0) لتجربة الخدمة، والترقية لاحقًا إلى مستوى مدفوع للإنتاج.

• المفتاح ونقطة النهاية من المورد الذي تقوم بإنشائه لتوصيل التطبيق الخاص بك بخدمة Azure Document Intelligence.

  1. بعد نشر المورد الخاص بك، حدد»Go to resource».
  2. في قائمة التنقل اليسرى، حدد المفاتيح ونقطة النهاية.
  3. انسخ أحد المفاتيح ونقطة النهاية لاستخدامها لاحقا في هذه المقالة.

  

تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك

للتفاعل مع خدمة Document Intelligence، تحتاج إلى إنشاء مثيل للفئة DocumentAnalysisClient . للقيام بذلك، قم بإنشاء مثيل للعميل باستخدام و keyendpoint من مدخل Microsoft Azure. لهذا المشروع، استخدم متغيرات البيئة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها.

هام

لا تقم بتضمين المفتاح الخاص بك مباشرة في التعليمات البرمجية ولا تنشره بشكل عام. للإنتاج، استخدم طريقة آمنة لتخزين بيانات الاعتماد والوصول إليها، مثل Azure Key Vault. لمزيد من المعلومات، راجع أمان خدمات Azure الذكاء الاصطناعي.

لتعيين متغير البيئة لمفتاح مورد Document Intelligence، افتح نافذة وحدة تحكم، واتبع الإرشادات الخاصة بنظام التشغيل وبيئة التطوير. استبدل yourKey> وEndpoint>< بالقيم من المورد الخاص بك في مدخل Microsoft Azure.<

Windows

متغيرات البيئة في Windows غير حساسة لحالة الأحرف. عادة ما يتم الإعلان عنها بأحرف كبيرة، مع كلمات مرتبطة بتسطير أسفل السطر. في موجه الأوامر، قم بتشغيل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. أغلق نافذة موجه الأوامر بعد تعيين متغيرات البيئة الخاصة بك. تبقى القيم حتى تقوم بتغييرها مرة أخرى.

4. أعد تشغيل أي برامج قيد التشغيل تقرأ متغير البيئة. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم Visual Studio أو Visual Studio Code كمحرر، فعد التشغيل قبل تشغيل نموذج التعليمات البرمجية.

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
setx VARIABLE_NAME=	احذف متغير البيئة عن طريق تعيين القيمة إلى سلسلة فارغة.	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة أو تغييرها.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين.	set DI_KEY
set	عرض كافة متغيرات البيئة.	set

ماك

متغيرات البيئة في macOS حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة عمل المحطة الطرفية. افتح المحطة الطرفية وأدخل الأوامر التالية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export key=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bash_profile :

1. استخدم محرر نص لفتح الملف ~/.bash_profile وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   مثال: export DI_KEY="<yourKey>"

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف bash_profile .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bash-profile
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة معين. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

Linux

متغيرات البيئة في Linux حساسة لحالة الأحرف. بشكل تقليدي، يتم تعريف اسم المتغير بأحرف كبيرة.

يقوم export الأمر بتعيين المتغير وتصديره إلى البيئة العمومية، والتي تتوفر لعمليات أخرى. ومع ذلك، تكون القيمة مؤقتة وتستمر فقط حتى تقوم بإغلاق جلسة العمل الطرفية:

1. تعيين متغير المفتاح الخاص بك:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. تعيين متغير نقطة النهاية:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

لتعيين متغير بيئة بشكل دائم، ضع أمر تصدير في البرنامج النصي لبدء تشغيل Bash ~/.bashrc :

1. استخدم محرر نص لفتح ملف ~/.bashrc وإضافة الأمر التالي لإنشاء متغير بيئة دائم:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   مثال: export DI_KEY=<yourKey>

2. احفظ التغييرات التي أجريتها على ملف .bashrc .

3. لجعل التغييرات فعالة، قم بتشغيل الأمر التالي من نافذة المحطة الطرفية:

   source ~/.bashrc
   

فيما يلي بعض الأوامر الأكثر فائدة لاستخدامها مع متغيرات البيئة:

الأمر	الإجراء	مثال
unset VARIABLE_NAME	حذف متغير بيئة.	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	تعيين قيمة متغير بيئة مؤقتة أو تغييرها.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	عرض قيمة متغير بيئة. echo مع الأمر ، قبل المتغير ب $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	عرض كافة متغيرات البيئة.	printenv

تحليل المستندات والحصول على النتائج

يُستخدم طلب POST لتحليل المستندات باستخدام نموذج مسبق الإنشاء أو نموذج مخصص. يُستخدم طلب GET لاسترداد نتيجة استدعاء تحليل المستند. يُستخدم modelId مع عمليات resultId GET.

استخدم الجدول التالي كمرجع. استبدل <modelId> و <document-url> بالقيم المطلوبة:

النموذج	معرف النموذج	الوصف	عنوان url المستند
نموذج القراءة	prebuilt-read	عينة بحث موجزة	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png
نموذج تخطيط	prebuilt-layout	تأكيد حجز العينة	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png
نموذج استمارة W-2	prebuilt-tax.us.w2	نموذج W-2 نموذجي	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png
نموذج الفاتورة	prebuilt-invoice	نموذج الفاتورة	https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf
نموذج الإيصال	prebuilt-receipt	نموذج الإيصال	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png
نموذج مستند المعرف	prebuilt-idDocument	مستندات المعرّف مسبقة الإنشاء	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png

طلب نشر

افتح نافذة وحدة تحكم وقم بتشغيل الأمر cURL التالي. تتضمن الأوامر نقطة النهاية ومتغيرات البيئة الرئيسية التي تم إنشاؤها مسبقا في قسم متغيرات البيئة المحددة. استبدل هذه المتغيرات إذا كانت أسماء المتغيرات تختلف. تذكر استبدال معلمات modelId> و <document-url>.<

curl -i -X POST "%DI_ENDPOINT%/documentintelligence/documentModels/{modelId}:analyze?api-version=2024-02-29-preview" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %DI_KEY%" --data-ascii "{'urlSource': '<document-url>'}"

لتمكين قدرات الوظيفة الإضافية، استخدم معلمة features الاستعلام في طلب POST. تتوفر أربع قدرات إضافية مع 2023-07-31 (GA) والإصدارات الأحدث: ocr.highResolution وocr.formula وocr.font و queryFields.premium. لمعرفة المزيد حول كل من القدرات، راجع النماذج المخصصة.

يمكنك فقط استدعاء إمكانيات highResolution والصيغة والخطلنموذج القراءة والتخطيط، وقدرة queryFields لنموذج "المستندات العامة". يوضح المثال التالي كيفية استدعاء إمكانيات highResolution والصيغة والخط لنموذج التخطيط.

curl -i -X POST "%DI_ENDPOINT%documentintelligence/documentModels/prebuilt-layout:analyze?features=ocr.highResolution,ocr.formula,ocr.font?api-version=2024-02-29-preview" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %DI_KEY%" --data-ascii "{'urlSource': '<document-url>'}"

استجابة POST

تتلقى استجابة 202 (Success) تتضمن عنوانا Operation-location . استخدم قيمة هذا العنوان لاسترداد نتائج الاستجابة.

الحصول على نتيجة التحليل (طلب GET)

بعد استدعاء Analyze document واجهة برمجة التطبيقات، قم باستدعاء [Get analyze result}(/rest/api/aiservices/document-models/get-analyze-result?view=rest-aiservices-2024-02-29-preview&preserve-view=true&tabs=HTTP) API للحصول على حالة العملية والبيانات المستخرجة.

لا تنسق أداة سطر أوامر cURL استجابات واجهة برمجة التطبيقات التي تحتوي على محتوى JSON، مما قد يجعل من الصعب قراءة المحتوى. لتنسيق استجابة JSON، قم بتضمين حرف توجيه متبوعا بأداة تنسيق JSON مع طلب GET الخاص بك.

Windows

استخدم أداة NodeJS json كمنسق JSON ل cURL. إذا لم يكن لديك Node.js مثبتة، فقم بتنزيل أحدث إصدار وتثبيته.

1. افتح نافذة وحدة تحكم وقم بتثبيت أداة json باستخدام الأمر التالي:

   npm install -g jsontool
   

2. طباعة جميلة إخراج JSON عن طريق تضمين حرف | json توجيه مع طلبات GET الخاصة بك.

   curl -i -X GET "<endpoint>documentintelligence/documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/0e49604a-2d8e-4b15-b6b8-bb456e5d3e0a?api-version=2024-02-29-preview"-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" | json
   

ماك

يتم شحن أداة الأوامر json_pp مع macOS ويمكن استخدامها كمنسق JSON ل cURL.

• طباعة جميلة إخراج JSON عن طريق تضمين | json_pp مع طلبات GET الخاصة بك.

  curl -i -X GET "{endpoint}documentintelligence/documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/0e49604a-2d8e-4b15-b6b8-bb456e5d3e0a?api-version=2024-02-29-preview"-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" | json_pp
  

Linux

يتم تثبيت أداة سطر الأوامر json_pp مسبقا في معظم توزيعات Linux. إذا لم يكن مضمنا، يمكنك استخدام مدير حزم التوزيع لتثبيته.

• طباعة جميلة إخراج JSON عن طريق تضمين | json_pp مع طلباتك GET .

  curl -i -X GET "<endpoint>documentintelligence/documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/0e49604a-2d8e-4b15-b6b8-bb456e5d3e0a?api-version=2024-02-29-preview"-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" | json_pp
  

طلب GET

قبل تشغيل الأمر التالي، قم بإجراء هذه التغييرات:

• استبدل <استجابة> POST بالعنوان Operation-location من استجابة POST.
• استبدل <DI_KEY بالمتغير لمتغير البيئة الخاص بك إذا كان يختلف عن الاسم في التعليمات البرمجية.
• استبدل *<json-tool> بأداة تنسيق JSON.

curl -i -X GET "<POST response>" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %DI_KEY%" | `<json-tool>`

فحص الاستجابة

تتلقى استجابة 200 (Success) مع إخراج JSON. يشير الحقل الأول status إلى حالة العملية. إذا لم تكتمل العملية، فإن قيمة status هي running أو notStarted. استدعاء واجهة برمجة التطبيقات مرة أخرى، إما يدويا أو من خلال برنامج نصي. نوصي بفاصل زمني من ثانية واحدة أو أكثر بين كل استدعاء وآخر.

قم بزيارة مستودع نماذج Azure على GitHub لعرض الاستجابة GET لكل نموذج من نماذج Document Intelligence:

النموذج	عنوان URL للإخراج
نموذج القراءة	قراءة إخراج النموذج
نموذج تخطيط	إخراج نموذج التخطيط
نموذج الضريبة W-2	إخراج نموذج الضريبة W-2
نموذج الفاتورة	إخراج نموذج الفاتورة
نموذج الإيصال	إخراج نموذج الإيصال
نموذج مستند المعرف	إخراج نموذج مستند المعرف

الخطوات التالية

تهانينا! لقد تعلمت استخدام نماذج ذكاء المستند لتحليل المستندات المختلفة بطرق مختلفة. بعد ذلك، استكشف Document Intelligence Studio والوثائق المرجعية.

جرب Document Intelligence Studioاستكشاف واجهة برمجة تطبيقات REST لذكاء المستند