Utilizar los modelos de documento de inteligencia

Este contenido se aplica a: v4.0 (versión preliminar) | Versiones anteriores: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

En esta guía, aprenderá a agregar modelos de Documento de inteligencia a sus aplicaciones y flujos de trabajo. Use un SDK de lenguaje de programación de su elección o la API de REST.

Documento de inteligencia de Azure AI es un componente de servicios de Azure AI basado en la nube que usa el aprendizaje automático para extraer texto clave y elementos de estructura a partir de documentos. Le recomendamos que utilice el servicio gratuito mientras aprende la tecnología. Recuerde que el número de páginas gratuitas se limita a 500 al mes.

Elija entre los siguientes modelos de Documento de inteligencia y analice y extraiga datos y valores de formularios y documentos:

• El modelo de lectura precompilado puede detectar líneas, palabras, ubicaciones e idiomas, y constituye la esencia de todos los demás modelos de Documento de inteligencia. Los modelos de diseño, documento general, precompilados y personalizados usan el modelo de read como base para extraer textos de documentos.

• El modelo de diseño precompilado extrae texto y ubicaciones de texto, tablas, marcas de selección e información de estructura a partir de documentos e imágenes. Puede extraer pares clave-valor mediante el modelo de diseño con el parámetro opcional de cadena de consulta features=keyValuePairs habilitado.

• El modelo prebuilt-contract extrae información clave de los acuerdos contractuales.

• El modelo prebuilt-healthInsuranceCard.us extrae información clave de las tarjetas de seguro médico de EE. UU.

• El modelo modelos de documentos fiscales prediseñados extrae información notificada en los formularios fiscales estadounidenses.

• El modelo de factura precompilado extrae campos clave y elementos de línea de las facturas de ventas en varios formatos y calidad. Los campos incluyen imágenes capturadas por teléfono, documentos escaneados y PDF digitales.

• El modelo de recibo precompilado analiza y extrae información clave a partir de recibos de ventas impresos y manuscritos.

• El modelo prebuilt-idDocument extrae información clave de licencias de conductores de EE. UU., páginas biográficas de pasaportes internacionales, identificaciones estatales de EE. UU., tarjetas de seguridad social y tarjetas de residencia permanente.

Biblioteca cliente | Referencia de SDK | Referencia de API de REST | Paquete| Muestras|Versión de API de REST admitida

Requisitos previos

• Una suscripción a Azure (cree una cuenta gratuita).

• El entorno de desarrollo integrado de Visual Studio.

• Recurso de servicios de Azure AI o Documento de inteligencia. Crear un servicio único o servicio múltiple. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un plan de pago para producción.

• La clave y el punto de conexión del recurso que ha creado para conectar la aplicación al servicio de Documento de inteligencia de Azure.

  1. Una vez implementado el recurso, seleccione Ir al recurso.
  2. En el menú de navegación izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en este artículo.

  

• Un archivo de documento en una ubicación de URL. Para seguir los pasos que se detallan en este proyecto, puede usar los formularios de ejemplo que se proporcionan en la tabla siguiente para cada característica:

  Característica	modelID	document-url
  Modelo de lectura	prebuilt-read	Folleto de ejemplo
  Modelo de diseño	diseño preelaborado	Confirmación de reserva de ejemplo
  Modelo de formulario W-2	prebuilt-tax.us.w2	Formulario W-2 de ejemplo
  Modelo de factura	prebuilt-invoice	Factura de ejemplo
  Modelo de recibo	Recibo precompilado	Recibo de ejemplo
  Modelo de documentación de id.	prebuilt-idDocument	Documento de identidad de ejemplo

Establecimiento de las variables de entorno

Para interactuar con el servicio Document Intelligence, tiene que crear una instancia de la clase DocumentAnalysisClient. Para ello, cree una instancia del cliente con los elementos key y endpoint desde Azure Portal. Para este proyecto, use variables de entorno para almacenar las credenciales y acceder a ellas.

Importante

Si usa una clave de API, almacénela de forma segura en otro lugar, como en Azure Key Vault. No incluya la clave de API directamente en el código ni la exponga nunca públicamente.

Para más información acerca de la seguridad de los servicios de AI, consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI.

Para establecer la variable de entorno para la clave del recurso de Documento de inteligencia, abra una ventana de consola y siga las instrucciones correspondientes a su sistema operativo y su entorno de desarrollo. Reemplace <yourKey> y <yourEndpoint> por los valores del recurso en Azure Portal.

Windows

Las variables de entorno en Windows no distinguen mayúsculas de minúsculas. Normalmente se declaran en mayúsculas, con palabras unidas por un carácter de subrayado. En el símbolo del sistema, ejecute los siguientes comandos:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. Cierre la ventana del símbolo del sistema después de establecer las variables de entorno. Los valores permanecen hasta que los cambie de nuevo.

4. Reinicie todos los programas en ejecución que lean la variable de entorno. Por ejemplo, si usa Visual Studio o Visual Studio Code como editor, reinícielo antes de ejecutar el código de ejemplo.

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
setx VARIABLE_NAME=	Eliminar la variable de entorno estableciendo el valor en una cadena vacía	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	Establecer o cambiar el valor de una variable de entorno.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica.	set DI_KEY
set	Mostrar todas las variables de entorno	set

macOS

Las variables de entorno en macOS distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal. Abra el terminal y escriba los comandos siguientes:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export key=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bash_profile de Bash:

1. Use un editor de texto para abrir el archivo ~/.bash_profile y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   Ejemplo: export DI_KEY="<yourKey>"

2. Guarde los cambios en el archivo bash_profile.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bash-profile
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Linux

Las variables de entorno en Linux distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bashrc de Bash:

1. Use el editor de texto que prefiera para abrir ~/.bashrc y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   Ejemplo: export DI_KEY=<yourKey>

2. Guarde los cambios en el archivo .bashrc.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bashrc
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Configuración del entorno de programación

1. Inicie Visual Studio.

2. En la página de inicio, elija Crear un proyecto nuevo.

   

3. En la página Crear un proyecto, escriba consola en el cuadro de búsqueda. Seleccione la plantilla Aplicación de consola y, a continuación, seleccione Siguiente.

   

4. En la página Configurar el nuevo proyecto, en Nombre del proyecto escriba docIntelligence_app. Luego, seleccione Siguiente.

   

5. En la página Información adicional, seleccione .NET 8.0 (compatibilidad a largo plazo) y, a continuación, seleccione Crear.

   

Instalación de la biblioteca cliente con NuGet

1. Haga clic con el botón derecho en el proyecto docIntelligence_app y seleccione Administrar paquetes NuGet....

   

2. Seleccione la pestaña Examinar y escriba Azure.AI.FormRecognizer.

3. Active la casilla Include prerelease.

   

4. Elija una versión en el menú desplegable e instale el paquete en el proyecto.

Compilación de la aplicación

Nota

A partir de .NET 6, los nuevos proyectos que usan la plantilla console generan un nuevo estilo de programa que difiere de las versiones anteriores. El nuevo tipo de salida usa características recientes de C# que simplifican el código que debe escribir.

Cuando se usa la versión más reciente, solo es necesario escribir el cuerpo del método Main. Es decir, no es necesario incluir instrucciones de nivel superior, directivas Using globales o directivas Using implícitas. Para más información, vea Plantilla de aplicación de consola de C# que genera instrucciones de nivel superior.

1. Abra el archivo Program.cs.

2. Elimine el código preexistente, incluida la línea Console.Writeline("Hello World!").

3. Seleccione uno de los ejemplos de código siguientes y copie o pegue en el archivo Program.cs de la aplicación:

   • prebuilt-read
   • diseño preelaborado
   • prebuilt-tax.us.w2
   • prebuilt-invoice
   • Recibo precompilado
   • prebuilt-idDocument

4. Después de agregar el código de ejemplo a la aplicación, elija el botón Inicio verde, ubicado junto al nombre del proyecto, para compilar y ejecutar el programa o, de forma alternativa, presione F5.

   

Uso del modelo de lectura

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

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

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(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}.");
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la read salida del modelo.

Uso del modelo de diseño

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

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

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(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}'.");
    }
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de diseño.

Uso del modelo Documento general

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

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

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(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}'.");
    }
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de documento general.

Uso del modelo fiscal W-2

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

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

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(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}");
                }
            }
        }
    }
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo fiscal W-2.

Uso del modelo de factura

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

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

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(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}");
        }
    }
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de factura.

Uso del modelo de recibo

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

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

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(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}'");
        }
    }
}

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Uso del modelo de documento de identificación

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

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

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(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}");
    }
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de documento de identidad.

Biblioteca cliente | Referencia de SDK | Referencia de la API de REST | Paquete (Maven) | Muestras |Versión de la API de REST admitida

Requisitos previos

• Una suscripción a Azure (cree una cuenta gratuita).

• La versión más reciente de Visual Studio Code o el IDE que prefiera. Consulte Java in Visual Studio Code (Java en Visual Studio Code).

  • Visual Studio Code ofrece un paquete de codificación para Java para Windows y macOS. El paquete de codificación es un conjunto de VS Código, el Kit de desarrollo de Java (JDK) y una colección de extensiones sugeridas por Microsoft. El paquete de codificación también se puede usar para corregir un entorno de desarrollo existente.
  • Si usa VS Código y el paquete de codificación para Java, instale la extensión Gradle para Java.

  Si no usa Visual Studio Code, asegúrese de que tiene lo siguiente instalado en el entorno de desarrollo:

  • Un Java Development Kit (JDK) versión 8 o posterior. Para obtener más información, consulteMicrosoft Build de OpenJDK.
  • Gradle, versión 6.8 o posterior.

• Recurso de servicios de Azure AI o Document Intelligence. Crear un servicio único o servicio múltiple. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un plan de pago para producción.

  Sugerencia

  Cree un recurso de servicios de Azure AI si tiene previsto acceder a varios servicios de Azure AI mediante un único punto de conexión y clave. Para obtener acceso solo a Documento de inteligencia cree un recurso de Documento de inteligencia. Necesita un recurso de servicio único si tiene previsto usar la autenticación de Microsoft Entra ID.

• La clave y el punto de conexión del recurso que ha creado para conectar la aplicación al servicio de Documento de inteligencia de Azure.

  1. Una vez implementado el recurso, seleccione Ir al recurso.
  2. En el menú de navegación izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en este artículo.

  

• Un archivo de documento en una dirección URL. Para seguir los pasos que se detallan en este proyecto, puede usar los formularios de ejemplo que se proporcionan en la tabla siguiente para cada característica:

  Característica	modelID	document-url
  Modelo de lectura	prebuilt-read	Folleto de ejemplo
  Modelo de diseño	diseño preelaborado	Confirmación de reserva de ejemplo
  Modelo de formulario W-2	prebuilt-tax.us.w2	Formulario W-2 de ejemplo
  Modelo de factura	prebuilt-invoice	Factura de ejemplo
  Modelo de recibo	Recibo precompilado	Recibo de ejemplo
  Modelo de documentación de id.	prebuilt-idDocument	Documento de identidad de ejemplo

Establecimiento de las variables de entorno

Para interactuar con el servicio Document Intelligence, tiene que crear una instancia de la clase DocumentAnalysisClient. Para ello, cree una instancia del cliente con los elementos key y endpoint desde Azure Portal. Para este proyecto, use variables de entorno para almacenar las credenciales y acceder a ellas.

Importante

Si usa una clave de API, almacénela de forma segura en otro lugar, como en Azure Key Vault. No incluya la clave de API directamente en el código ni la exponga nunca públicamente.

Para más información acerca de la seguridad de los servicios de AI, consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI.

Para establecer la variable de entorno para la clave del recurso de Documento de inteligencia, abra una ventana de consola y siga las instrucciones correspondientes a su sistema operativo y su entorno de desarrollo. Reemplace <yourKey> y <yourEndpoint> por los valores del recurso en Azure Portal.

Windows

Las variables de entorno en Windows no distinguen mayúsculas de minúsculas. Normalmente se declaran en mayúsculas, con palabras unidas por un carácter de subrayado. En el símbolo del sistema, ejecute los siguientes comandos:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. Cierre la ventana del símbolo del sistema después de establecer las variables de entorno. Los valores permanecen hasta que los cambie de nuevo.

4. Reinicie todos los programas en ejecución que lean la variable de entorno. Por ejemplo, si usa Visual Studio o Visual Studio Code como editor, reinícielo antes de ejecutar el código de ejemplo.

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
setx VARIABLE_NAME=	Eliminar la variable de entorno estableciendo el valor en una cadena vacía	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	Establecer o cambiar el valor de una variable de entorno.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica.	set DI_KEY
set	Mostrar todas las variables de entorno	set

macOS

Las variables de entorno en macOS distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal. Abra el terminal y escriba los comandos siguientes:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export key=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bash_profile de Bash:

1. Use un editor de texto para abrir el archivo ~/.bash_profile y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   Ejemplo: export DI_KEY="<yourKey>"

2. Guarde los cambios en el archivo bash_profile.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bash-profile
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Linux

Las variables de entorno en Linux distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bashrc de Bash:

1. Use el editor de texto que prefiera para abrir ~/.bashrc y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   Ejemplo: export DI_KEY=<yourKey>

2. Guarde los cambios en el archivo .bashrc.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bashrc
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Configuración del entorno de programación

Para configurar el entorno de programación, cree un proyecto de Gradle e instale la biblioteca cliente.

Crear un proyecto de Gradle

1. En una ventana de la consola, cree un directorio para su aplicación denominado doc-intelligence-app y vaya a él.

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

2. Ejecute el comando gradle init desde el directorio de trabajo. Este comando creará archivos de compilación esenciales para Gradle, como build.gradle.kts, que se usa en el entorno de ejecución para crear y configurar la aplicación.

   gradle init --type basic
   

3. Cuando se le solicite que elija un DSL, seleccione Kotlin.

4. Seleccione Intro para aceptar el nombre predeterminado del proyecto, doc-intelligence-app.

Instalación de la biblioteca cliente

En este artículo se usa el administrador de dependencias de Gradle. Puede encontrar la biblioteca de cliente y la información de otros administradores de dependencias en el repositorio central de Maven.

1. Abra el archivo build.gradle.kts del proyecto en el IDE. Copie y pegue el código siguiente para incluir la biblioteca cliente como una instrucción implementation, junto con los complementos y la configuración necesarios.

   plugins {
      java
      application
   }
   application {
       mainClass.set("DocIntelligence")
   }
   repositories {
       mavenCentral()
   }
   dependencies {
       implementation group: 'com.azure', name: 'azure-ai-documentintelligence', version: '1.0.0-beta.4'
   }
   

Creación de una aplicación Java

Para interactuar con el servicio Documento de inteligencia, cree una instancia de la clase DocumentIntelligenceClient. Para ello, creará un elemento AzureKeyCredential con key de Azure Portal y una instancia de DocumentIntelligenceClient con AzureKeyCredential y el endpoint de Document Intelligence.

1. En el directorio doc-intelligence-app, ejecute el siguiente comando:

   mkdir -p src/main/java
   

Ese comando crea la siguiente estructura de directorios:

1. Vaya al directorio java y cree un archivo denominado DocIntelligence.java.

   Sugerencia

   Puede crear un nuevo archivo mediante PowerShell. Abra una ventana de PowerShell en el directorio del proyecto manteniendo presionada la tecla Mayús y haga clic con el botón derecho en la carpeta y escriba el siguiente comando: New-Item DocIntelligence.java.

2. Abra el archivo DocIntelligence.java, seleccione uno de los siguientes ejemplos de código y copie o pegue en la aplicación:

   • El modelo de lectura precompilado puede detectar líneas, palabras, ubicaciones e idiomas, y constituye la esencia de todos los demás modelos de Documento de inteligencia. El diseño, el documento general, los modelos precompilados y personalizados usan el modelo de read como base para extraer textos de documentos.
   • El modelo de diseño precompilado extrae texto y ubicaciones de texto, tablas, marcas de selección e información de estructura a partir de documentos e imágenes.
   • El modelo tax.us.w2 precompilado extrae información notificada en los formularios fiscales del Servicio de impuestos internos de (IRS) de EE. UU.
   • El modelo prebuilt-invoice extrae campos clave y elementos de línea de las facturas de ventas en varios formatos.
   • El modelo de recibo precompilado analiza y extrae información clave a partir de recibos de ventas impresos y manuscritos.
   • El modelo prebuilt-idDocument extrae información clave de licencias de conductores de EE. UU., páginas biográficas de pasaportes internacionales, identificaciones estatales de EE. UU. tarjetas de seguridad social y tarjetas residentes permanentes.

3. Escriba los siguientes comandos:

   gradle build
   gradle run
   

Uso del modelo de lectura

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()));
});
}
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la read salida del modelo.

Uso del modelo de diseño

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(", "));
}

}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de diseño.

Uso del modelo Documento general

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());
  }
});

}

}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de documento general.

Uso del modelo fiscal 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());
    }
  }
}
}
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo fiscal W-2.

Uso del modelo de factura

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());
            }
          }
        }));
    }
  }
}
}
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de factura.

Uso del modelo de recibo

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());
            }
          }
        }));
    }
  }
}
}
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de recibo.

Uso del modelo de documento de identificación

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());
    }
  }
}
}
}

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de documento de identidad.

Biblioteca cliente | Referencia de la API de REST | Paquete (npm) | Muestras |Versión de la API de REST admitida

Requisitos previos

• Una suscripción a Azure (cree una cuenta gratuita).

• La versión más reciente de Visual Studio Code o el IDE que prefiera. Para obtener más información, consulte la Node.js en Visual Studio Code.

• La LTS versión más reciente de Node.js.

• Recurso de servicios de Azure AI o Documento de inteligencia. Crear un servicio único o servicio múltiple. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un plan de pago para producción.

  Sugerencia

  Cree un recurso de servicios de Azure AI si tiene previsto acceder a varios servicios de Azure AI mediante un único punto de conexión y clave. Para obtener acceso solo a Documento de inteligencia cree un recurso de Documento de inteligencia. Necesita un recurso de servicio único si tiene previsto usar la autenticación de Microsoft Entra ID.

• La clave y el punto de conexión del recurso que ha creado para conectar la aplicación al servicio de Documento de inteligencia de Azure.

  1. Una vez implementado el recurso, seleccione Ir al recurso.
  2. En el menú de navegación izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en este artículo.

  

• Un archivo de documento en una dirección URL. Para seguir los pasos que se detallan en este proyecto, puede usar los formularios de ejemplo que se proporcionan en la tabla siguiente para cada característica:

  Característica	modelID	document-url
  Modelo de lectura	prebuilt-read	Folleto de ejemplo
  Modelo de diseño	diseño preelaborado	Confirmación de reserva de ejemplo
  Modelo de formulario W-2	prebuilt-tax.us.w2	Formulario W-2 de ejemplo
  Modelo de factura	prebuilt-invoice	Factura de ejemplo
  Modelo de recibo	Recibo precompilado	Recibo de ejemplo
  Modelo de documentación de id.	prebuilt-idDocument	Documento de identidad de ejemplo

Establecimiento de las variables de entorno

Para interactuar con el servicio Document Intelligence, tiene que crear una instancia de la clase DocumentAnalysisClient. Para ello, cree una instancia del cliente con los elementos key y endpoint desde Azure Portal. Para este proyecto, use variables de entorno para almacenar las credenciales y acceder a ellas.

Importante

Si usa una clave de API, almacénela de forma segura en otro lugar, como en Azure Key Vault. No incluya la clave de API directamente en el código ni la exponga nunca públicamente.

Para más información acerca de la seguridad de los servicios de AI, consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI.

Para establecer la variable de entorno para la clave del recurso de Documento de inteligencia, abra una ventana de consola y siga las instrucciones correspondientes a su sistema operativo y su entorno de desarrollo. Reemplace <yourKey> y <yourEndpoint> por los valores del recurso en Azure Portal.

Windows

Las variables de entorno en Windows no distinguen mayúsculas de minúsculas. Normalmente se declaran en mayúsculas, con palabras unidas por un carácter de subrayado. En el símbolo del sistema, ejecute los siguientes comandos:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. Cierre la ventana del símbolo del sistema después de establecer las variables de entorno. Los valores permanecen hasta que los cambie de nuevo.

4. Reinicie todos los programas en ejecución que lean la variable de entorno. Por ejemplo, si usa Visual Studio o Visual Studio Code como editor, reinícielo antes de ejecutar el código de ejemplo.

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
setx VARIABLE_NAME=	Eliminar la variable de entorno estableciendo el valor en una cadena vacía	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	Establecer o cambiar el valor de una variable de entorno.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica.	set DI_KEY
set	Mostrar todas las variables de entorno	set

macOS

Las variables de entorno en macOS distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal. Abra el terminal y escriba los comandos siguientes:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export key=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bash_profile de Bash:

1. Use un editor de texto para abrir el archivo ~/.bash_profile y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   Ejemplo: export DI_KEY="<yourKey>"

2. Guarde los cambios en el archivo bash_profile.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bash-profile
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Linux

Las variables de entorno en Linux distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bashrc de Bash:

1. Use el editor de texto que prefiera para abrir ~/.bashrc y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   Ejemplo: export DI_KEY=<yourKey>

2. Guarde los cambios en el archivo .bashrc.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bashrc
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Configuración del entorno de programación

Cree una aplicación Node.js Express.

1. En una ventana de consola, cree un directorio para la aplicación que se llame doc-intel-app y vaya a él.

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

2. Ejecute el comando npm init para inicializar la aplicación y aplicar scaffold al proyecto.

   npm init
   

3. Especifique los atributos del proyecto mediante las indicaciones que se presentan en el terminal.

   • Los atributos más importantes son el nombre, el número de versión y el punto de entrada.
   • Se recomienda mantener index.js para el nombre del punto de entrada. La descripción, el comando de prueba, el repositorio de GitHub, las palabras clave, el autor y la información de la licencia son atributos opcionales. Puede omitirlos para este proyecto.
   • Seleccione Entrar para aceptar las sugerencias entre paréntesis.

   Después de completar los mensajes, el comando crea un archivo package.json en el directorio doc-intel-app.

4. Instale la biblioteca cliente ai-document-intelligence y el paquete npm azure/identity:

   npm i @azure-rest/ai-document-intelligence@1.0.0-beta.3 @azure/identity
   

El archivo package.json de la aplicación se actualiza con las dependencias.

1. Cree un archivo denominado index.js en el directorio de aplicaciones.

   Sugerencia

   Puede crear un nuevo archivo mediante PowerShell. Abra una ventana de PowerShell en el directorio del proyecto manteniendo presionada la tecla Mayús y haciendo clic con el botón derecho en la carpeta y escriba el siguiente comando: New-Item index.js.

Compilación de la aplicación

Para interactuar con el servicio Document Intelligence, tiene que crear una instancia de la clase DocumentIntelligenceClient. Para ello, creará un elemento AzureKeyCredential con la clave de Azure Portal y una instancia de DocumentIntelligenceClient con AzureKeyCredential y el punto de conexión de Documento de inteligencia.

Abra el archivo index.js en Visual Studio Code o en su IDE favorito, seleccione uno de los ejemplos de código siguientes y copie o pegue en la aplicación:

• El modelo de lectura precompilado puede detectar líneas, palabras, ubicaciones e idiomas, y constituye la esencia de todos los demás modelos de Documento de inteligencia. El diseño, el documento general, los modelos precompilados y personalizados usan el modelo de read como base para extraer textos de documentos.
• El modelo de diseño precompilado extrae texto y ubicaciones de texto, tablas, marcas de selección e información de estructura a partir de documentos e imágenes.
• El modelo tax.us.w2 precompilado extrae información notificada en los formularios fiscales del Servicio de impuestos internos de (IRS) de EE. UU.
• El modelo prebuilt-invoice extrae información notificada en los formularios fiscales del Servicio de impuestos internos de EE. UU.
• El modelo de recibo precompilado analiza y extrae información clave a partir de recibos de ventas impresos y manuscritos.
• El modelo prebuilt-idDocument extrae información clave de licencias de conductores de EE. UU., páginas biográficas de pasaportes internacionales, identificaciones estatales de EE. UU. tarjetas de seguridad social y tarjetas residentes permanentes.

Uso del modelo de lectura

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);
});

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la read salida del modelo.

Uso del modelo de diseño

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);
  });

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de diseño.

Uso del modelo Documento general

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);
});

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de documento general.

Uso del modelo fiscal 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);
});

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo fiscal W-2.

Uso del modelo de factura

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);
});

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de factura.

Uso del modelo de recibo

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);
});

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de recibo.

Uso del modelo de documento de identificación

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);
});

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de documento de identidad.

Biblioteca cliente |Referencia de SDK | Referencia de la API de REST | Paquete (PyPi) | Muestras | Versión de la API de REST admitida

Requisitos previos

• Una suscripción a Azure (cree una cuenta gratuita).

• Python 3.7 o versiones posteriores. La instalación de Python debe incluir pip. Puede comprobar si tiene pip instalado mediante la ejecución de pip --version en la línea de comandos. Para obtener pip, instale la versión más reciente de Python.

• La versión más reciente de Visual Studio Code o el IDE que prefiera. Consulte Introducción a Python en Visual Studio Code.

• Recurso de servicios de Azure AI o Documento de inteligencia. Crear un servicio único o servicio múltiple. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un plan de pago para producción.

• La clave y el punto de conexión del recurso que ha creado para conectar la aplicación al servicio de Documento de inteligencia de Azure.

  1. Una vez implementado el recurso, seleccione Ir al recurso.
  2. En el menú de navegación izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en este artículo.

  

• Un archivo de documento en una dirección URL. Para seguir los pasos que se detallan en este proyecto, puede usar los formularios de ejemplo que se proporcionan en la tabla siguiente para cada característica:

  Característica	modelID	document-url
  Modelo de lectura	prebuilt-read	Folleto de ejemplo
  Modelo de diseño	diseño preelaborado	Confirmación de reserva de ejemplo
  Modelo de formulario W-2	prebuilt-tax.us.w2	Formulario W-2 de ejemplo
  Modelo de factura	prebuilt-invoice	Factura de ejemplo
  Modelo de recibo	Recibo precompilado	Recibo de ejemplo
  Modelo de documentación de id.	prebuilt-idDocument	Documento de identidad de ejemplo

Establecimiento de las variables de entorno

Para interactuar con el servicio Document Intelligence, tiene que crear una instancia de la clase DocumentAnalysisClient. Para ello, cree una instancia del cliente con los elementos key y endpoint desde Azure Portal. Para este proyecto, use variables de entorno para almacenar las credenciales y acceder a ellas.

Importante

Si usa una clave de API, almacénela de forma segura en otro lugar, como en Azure Key Vault. No incluya la clave de API directamente en el código ni la exponga nunca públicamente.

Para más información acerca de la seguridad de los servicios de AI, consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI.

Para establecer la variable de entorno para la clave del recurso de Documento de inteligencia, abra una ventana de consola y siga las instrucciones correspondientes a su sistema operativo y su entorno de desarrollo. Reemplace <yourKey> y <yourEndpoint> por los valores del recurso en Azure Portal.

Windows

Las variables de entorno en Windows no distinguen mayúsculas de minúsculas. Normalmente se declaran en mayúsculas, con palabras unidas por un carácter de subrayado. En el símbolo del sistema, ejecute los siguientes comandos:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. Cierre la ventana del símbolo del sistema después de establecer las variables de entorno. Los valores permanecen hasta que los cambie de nuevo.

4. Reinicie todos los programas en ejecución que lean la variable de entorno. Por ejemplo, si usa Visual Studio o Visual Studio Code como editor, reinícielo antes de ejecutar el código de ejemplo.

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
setx VARIABLE_NAME=	Eliminar la variable de entorno estableciendo el valor en una cadena vacía	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	Establecer o cambiar el valor de una variable de entorno.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica.	set DI_KEY
set	Mostrar todas las variables de entorno	set

macOS

Las variables de entorno en macOS distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal. Abra el terminal y escriba los comandos siguientes:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export key=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bash_profile de Bash:

1. Use un editor de texto para abrir el archivo ~/.bash_profile y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   Ejemplo: export DI_KEY="<yourKey>"

2. Guarde los cambios en el archivo bash_profile.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bash-profile
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Linux

Las variables de entorno en Linux distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bashrc de Bash:

1. Use el editor de texto que prefiera para abrir ~/.bashrc y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   Ejemplo: export DI_KEY=<yourKey>

2. Guarde los cambios en el archivo .bashrc.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bashrc
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Configuración del entorno de programación

Abra una ventana de consola en el entorno local e instale la biblioteca cliente de Azure AI Documento de inteligencia para Python con pip:

pip install azure-ai-documentintelligence==1.0.0b4

Creación de la aplicación Python

Para interactuar con el servicio Document Intelligence, tiene que crear una instancia de la clase DocumentIntelligenceClient. Para ello, creará un elemento AzureKeyCredential con la clave de Azure Portal y una instancia de DocumentIntelligenceClient con AzureKeyCredential y el punto de conexión de Documento de inteligencia.

1. Cree un archivo de Python y asígnele el nombre form_recognizer_quickstart.pyen un editor o IDE.

2. Abra el archivo form_recognizer_quickstart.py, seleccione uno de los ejemplos de código siguientes y copie o pegue en la aplicación:

   • El modelo de lectura precompilado puede detectar líneas, palabras, ubicaciones e idiomas, y constituye la esencia de todos los demás modelos de Documento de inteligencia. El diseño, el documento general, los modelos precompilados y personalizados usan el modelo de read como base para extraer textos de documentos.
   • El modelo de diseño precompilado extrae texto y ubicaciones de texto, tablas, marcas de selección e información de estructura a partir de documentos e imágenes.
   • El modelo tax.us.w2 precompilado extrae información notificada en los formularios fiscales del Servicio de impuestos internos de (IRS) de EE. UU.
   • El modelo prebuilt-invoice extrae campos clave y elementos de línea de las facturas de ventas en varios formatos.
   • El modelo de recibo precompilado analiza y extrae información clave a partir de recibos de ventas impresos y manuscritos.
   • El modelo prebuilt-idDocument extrae información clave de licencias de conductores de EE. UU., páginas biográficas de pasaportes internacionales, identificaciones estatales de EE. UU. tarjetas de seguridad social y tarjetas residentes permanentes.

3. Ejecute el código de Python desde el símbolo del sistema.

   python form_recognizer_quickstart.py
   

Uso del modelo de lectura

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')

# helper functions
def get_words(page, line):
    result = []
    for word in page.words:
        if _in_span(word, line.spans):
            result.append(word)
    return result


def _in_span(word, spans):
    for span in spans:
        if word.span.offset >= span.offset and (word.span.offset + word.span.length) <= (span.offset + span.length):
            return True
    return False


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", AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl
    ))
    result: AnalyzeResult = poller.result()

    print("----Languages detected in the document----")
    if result.languages is not None:
        for language in result.languages:
            print(f"Language code: '{language.locale}' with confidence {language.confidence}")

    print("----Styles detected in the document----")
    if result.styles:
        for style in result.styles:
            if style.is_handwritten:
                print("Found the following handwritten content: ")
                print(",".join([result.content[span.offset : span.offset + span.length] for span in style.spans]))
            if style.font_style:
                print(f"The document contains '{style.font_style}' font style, applied to the following text: ")
                print(",".join([result.content[span.offset : span.offset + span.length] for span in style.spans]))

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

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

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

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

    if result.paragraphs:
        print(f"----Detected #{len(result.paragraphs)} paragraphs in the document----")
        for paragraph in result.paragraphs:
            print(f"Found paragraph with role: '{paragraph.role}' within {paragraph.bounding_regions} bounding region")
            print(f"...with content: '{paragraph.content}'")

        result.paragraphs.sort(key=lambda p: (p.spans.sort(key=lambda s: s.offset), p.spans[0].offset))
        print("-----Print sorted paragraphs-----")
        for idx, paragraph in enumerate(result.paragraphs):
            print(
                f"...paragraph:{idx} with offset: {paragraph.spans[0].offset} and length: {paragraph.spans[0].length}"
            )

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


if __name__ == "__main__":
    analyze_read()

Vea el código completo en GitHub. Más ejemplos

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la read salida del modelo.

Uso del modelo de diseño

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_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", AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl
    ))
    result: AnalyzeResult = poller.result()

    if result.styles and any([style.is_handwritten for style in result.styles]):
        print("Document contains handwritten content")
    else:
        print("Document does not contain handwritten content")

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

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

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

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

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

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



if __name__ == "__main__":
    analyze_layout()

Vea el código completo en GitHub. Más ejemplos

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de diseño.

Uso del modelo fiscal 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",  AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl
    ))

    w2s: AnalyzeResult =  poller.result()

        if w2s.documents:
        for idx, w2 in enumerate(w2s.documents):
            print(f"--------Analyzing US Tax W-2 Form #{idx + 1}--------")
            if w2.fields:
                form_variant = w2.fields.get("W2FormVariant")
                if form_variant:
                    print(
                        f"Form variant: {form_variant.get('valueString')} has confidence: " f"{form_variant.confidence}"
                    )
                tax_year = w2.fields.get("TaxYear")
                if tax_year:
                    print(f"Tax year: {tax_year.get('valueString')} has confidence: {tax_year.confidence}")
                w2_copy = w2.fields.get("W2Copy")
                if w2_copy:
                    print(f"W-2 Copy: {w2_copy.get('valueString')} has confidence: {w2_copy.confidence}")
                employee = w2.fields.get("Employee")
                if employee:
                    print("Employee data:")
                    employee_name = employee.get("valueObject").get("Name")
                    if employee_name:
                        f"confidence: {fed_income_tax_withheld.confidence}"
                    )
                social_security_wages = w2.fields.get("SocialSecurityWages")
                if social_security_wages:
                    print(
                        f"Social Security wages: {social_security_wages.get('valueNumber')} has confidence: "
                        f"{social_security_wages.confidence}"
                    )
                social_security_tax_withheld = w2.fields.get("SocialSecurityTaxWithheld")
                if social_security_tax_withheld:
                    print(
                        f"Social Security tax withheld: {social_security_tax_withheld.get('valueNumber')} "
                        f"has confidence: {social_security_tax_withheld.confidence}"
                    )
                medicare_wages_tips = w2.fields.get("MedicareWagesAndTips")
                if medicare_wages_tips:
                    print(
                        f"Medicare wages and tips: {medicare_wages_tips.get('valueNumber')} has confidence: "
                        f"{medicare_wages_tips.confidence}"
                    )
                medicare_tax_withheld = w2.fields.get("MedicareTaxWithheld")
                if medicare_tax_withheld:
                    print(
                        f"Medicare tax withheld: {medicare_tax_withheld.get('valueNumber')} has confidence: "
                        f"{medicare_tax_withheld.confidence}"
                    )
                social_security_tips = w2.fields.get("SocialSecurityTips")
                if social_security_tips:
                    print(
                        f"Social Security tips: {social_security_tips.get('valueNumber')} has confidence: "
                        f"{social_security_tips.confidence}"
                    )
                allocated_tips = w2.fields.get("AllocatedTips")
                if allocated_tips:
                    print(
                        f"Allocated tips: {allocated_tips.get('valueNumber')} has confidence: {allocated_tips.confidence}"
                    )
                verification_code = w2.fields.get("VerificationCode")
                if verification_code:
                    print(
                        f"Verification code: {verification_code.get('valueNumber')} has confidence: {verification_code.confidence}"
                    )
                dependent_care_benefits = w2.fields.get("DependentCareBenefits")
                if dependent_care_benefits:
                    print(
                        f"Dependent care benefits: {dependent_care_benefits.get('valueNumber')} has confidence: {dependent_care_benefits.confidence}"
                    )
                non_qualified_plans = w2.fields.get("NonQualifiedPlans")
                if non_qualified_plans:
                    print(
                        f"Non-qualified plans: {non_qualified_plans.get('valueNumber')} has confidence: {non_qualified_plans.confidence}"
                    )
                additional_info = w2.fields.get("AdditionalInfo")
                if additional_info:
                    print("Additional information:")
                    for item in additional_info.get("valueArray"):
                        letter_code = item.get("valueObject").get("LetterCode")
                        if letter_code:
                            print(
                                f"...Letter code: {letter_code.get('valueString')} has confidence: {letter_code.confidence}"
                            )
                        amount = item.get("valueObject").get("Amount")
                        if amount:
                            print(f"...Amount: {amount.get('valueNumber')} has confidence: {amount.confidence}")
                is_statutory_employee = w2.fields.get("IsStatutoryEmployee")
                if is_statutory_employee:
                    print(
                        f"Is statutory employee: {is_statutory_employee.get('valueString')} has confidence: {is_statutory_employee.confidence}"
                    )
                is_retirement_plan = w2.fields.get("IsRetirementPlan")
                if is_retirement_plan:
                    print(
                        f"Is retirement plan: {is_retirement_plan.get('valueString')} has confidence: {is_retirement_plan.confidence}"
                    )
                third_party_sick_pay = w2.fields.get("IsThirdPartySickPay")
                if third_party_sick_pay:
                    print(
                        f"Is third party sick pay: {third_party_sick_pay.get('valueString')} has confidence: {third_party_sick_pay.confidence}"
                    )
                other_info = w2.fields.get("Other")
                if other_info:
                    print(f"Other information: {other_info.get('valueString')} has confidence: {other_info.confidence}")
                state_tax_info = w2.fields.get("StateTaxInfos")
                if state_tax_info:
                    print("State Tax info:")
                    for tax in state_tax_info.get("valueArray"):
                        state = tax.get("valueObject").get("State")
                        if state:
                            print(f"...State: {state.get('valueString')} has confidence: {state.confidence}")
                        employer_state_id_number = tax.get("valueObject").get("EmployerStateIdNumber")
                        if employer_state_id_number:
                            print(
                                f"...Employer state ID number: {employer_state_id_number.get('valueString')} has "
                                f"confidence: {employer_state_id_number.confidence}"
                            )
                        state_wages_tips = tax.get("valueObject").get("StateWagesTipsEtc")
                        if state_wages_tips:
                            print(
                                f"...State wages, tips, etc: {state_wages_tips.get('valueNumber')} has confidence: "
                                f"{state_wages_tips.confidence}"
                            )
                        state_income_tax = tax.get("valueObject").get("StateIncomeTax")
                        if state_income_tax:
                            print(
                                f"...State income tax: {state_income_tax.get('valueNumber')} has confidence: "
                                f"{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.get("valueArray"):
                        local_wages_tips = tax.get("valueObject").get("LocalWagesTipsEtc")
                        if local_wages_tips:
                            print(
                                f"...Local wages, tips, etc: {local_wages_tips.get('valueNumber')} has confidence: "
                                f"{local_wages_tips.confidence}"
                            )
                        local_income_tax = tax.get("valueObject").get("LocalIncomeTax")
                        if local_income_tax:
                            print(
                                f"...Local income tax: {local_income_tax.get('valueNumber')} has confidence: "
                                f"{local_income_tax.confidence}"
                            )
                        locality_name = tax.get("valueObject").get("LocalityName")
                        if locality_name:
                            print(
                                f"...Locality name: {locality_name.get('valueString')} has confidence: "
                                f"{locality_name.confidence}"
                            )


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


if __name__ == "__main__":
    analyze_tax_us_w2()

Vea el código completo en GitHub. Más ejemplos

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo fiscal W-2.

Uso del modelo de factura

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_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", AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl), locale="en-US")

    result: AnalyzeResult = poller.result()

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


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

if __name__ == "__main__":
    analyze_invoice()

Vea el código completo en GitHub. Más ejemplos

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de factura.

Uso del modelo de recibo

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", AnalyzeDocumentRequest(url_source=receiptUrl), locale="en-US"
    )
    receipts: AnalyzeResult = poller.result()

    if receipts.documents:
        for idx, receipt in enumerate(receipts.documents):
            print(f"--------Analysis of receipt #{idx + 1}--------")
            print(f"Receipt type: {receipt.doc_type if receipt.doc_type else 'N/A'}")
            if receipt.fields:
                merchant_name = receipt.fields.get("MerchantName")
                if merchant_name:
                    print(
                        f"Merchant Name: {merchant_name.get('valueString')} has confidence: "
                        f"{merchant_name.confidence}"
                    )
                transaction_date = receipt.fields.get("TransactionDate")
                if transaction_date:
                    print(
                        f"Transaction Date: {transaction_date.get('valueDate')} has confidence: "
                        f"{transaction_date.confidence}"
                    )
                items = receipt.fields.get("Items")
                if items:
                    print("Receipt items:")
                    for idx, item in enumerate(items.get("valueArray")):
                        print(f"...Item #{idx + 1}")
                        item_description = item.get("valueObject").get("Description")
                        if item_description:
                            print(
                                f"......Item Description: {item_description.get('valueString')} has confidence: "
                                f"{item_description.confidence}"
                            )
                        item_quantity = item.get("valueObject").get("Quantity")
                        if item_quantity:
                            print(
                                f"......Item Quantity: {item_quantity.get('valueString')} has confidence: "
                                f"{item_quantity.confidence}"
                            )
                        item_total_price = item.get("valueObject").get("TotalPrice")
                        if item_total_price:
                            print(
                                f"......Total Item Price: {format_price(item_total_price.get('valueCurrency'))} has confidence: "
                                f"{item_total_price.confidence}"
                            )
                subtotal = receipt.fields.get("Subtotal")
                if subtotal:
                    print(
                        f"Subtotal: {format_price(subtotal.get('valueCurrency'))} has confidence: {subtotal.confidence}"
                    )
                tax = receipt.fields.get("TotalTax")
                if tax:
                    print(f"Total tax: {format_price(tax.get('valueCurrency'))} has confidence: {tax.confidence}")
                tip = receipt.fields.get("Tip")
                if tip:
                    print(f"Tip: {format_price(tip.get('valueCurrency'))} has confidence: {tip.confidence}")
                total = receipt.fields.get("Total")
                if total:
                    print(f"Total: {format_price(total.get('valueCurrency'))} has confidence: {total.confidence}")
            print("--------------------------------------")



if __name__ == "__main__":
    analyze_receipts()

Vea el código completo en GitHub. Más ejemplos

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de recibo.

Uso del modelo de documento de identificación

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", AnalyzeDocumentRequest(url_source=identityUrl)
        )
     id_documents: AnalyzeResult = poller.result()

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


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

if __name__ == "__main__":
    analyze_identity_documents()

Vea el código completo en GitHub. Más ejemplos

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub y vea la salida del modelo de documento de identidad.

Nota:

Este proyecto usa la herramienta de línea de comandos cURL para ejecutar llamadas a la API de REST.

| API de REST de Documento de inteligencia | SDK de Azure admitidos

Requisitos previos

• Una suscripción a Azure (cree una cuenta gratuita).

• Herramienta de línea de comandos cURL instalada. Windows 10 y Windows 11 se incluyen con una copia de cURL. En un símbolo del sistema, escriba el siguiente comando cURL. Si se muestran las opciones de ayuda, cURL se instala en el entorno de Windows.

  curl -help
  

  Si cURL no está instalado, puede obtenerlo aquí:

  • Windows
  • Mac o Linux

• Recurso de servicios de Azure AI o Documento de inteligencia. Crear un servicio único o servicio múltiple. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un plan de pago para producción.

• La clave y el punto de conexión del recurso que ha creado para conectar la aplicación al servicio de Documento de inteligencia de Azure.

  1. Una vez implementado el recurso, seleccione Ir al recurso.
  2. En el menú de navegación izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en este artículo.

  

Establecimiento de las variables de entorno

Para interactuar con el servicio Document Intelligence, tiene que crear una instancia de la clase DocumentAnalysisClient. Para ello, cree una instancia del cliente con los elementos key y endpoint desde Azure Portal. Para este proyecto, use variables de entorno para almacenar las credenciales y acceder a ellas.

Importante

Si usa una clave de API, almacénela de forma segura en otro lugar, como en Azure Key Vault. No incluya la clave de API directamente en el código ni la exponga nunca públicamente.

Para más información acerca de la seguridad de los servicios de AI, consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI.

Para establecer la variable de entorno para la clave del recurso de Documento de inteligencia, abra una ventana de consola y siga las instrucciones correspondientes a su sistema operativo y su entorno de desarrollo. Reemplace <yourKey> y <yourEndpoint> por los valores del recurso en Azure Portal.

Windows

Las variables de entorno en Windows no distinguen mayúsculas de minúsculas. Normalmente se declaran en mayúsculas, con palabras unidas por un carácter de subrayado. En el símbolo del sistema, ejecute los siguientes comandos:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. Cierre la ventana del símbolo del sistema después de establecer las variables de entorno. Los valores permanecen hasta que los cambie de nuevo.

4. Reinicie todos los programas en ejecución que lean la variable de entorno. Por ejemplo, si usa Visual Studio o Visual Studio Code como editor, reinícielo antes de ejecutar el código de ejemplo.

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
setx VARIABLE_NAME=	Eliminar la variable de entorno estableciendo el valor en una cadena vacía	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	Establecer o cambiar el valor de una variable de entorno.	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica.	set DI_KEY
set	Mostrar todas las variables de entorno	set

macOS

Las variables de entorno en macOS distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal. Abra el terminal y escriba los comandos siguientes:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export key=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bash_profile de Bash:

1. Use un editor de texto para abrir el archivo ~/.bash_profile y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   Ejemplo: export DI_KEY="<yourKey>"

2. Guarde los cambios en el archivo bash_profile.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bash-profile
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno específica. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Linux

Las variables de entorno en Linux distinguen mayúsculas de minúsculas. Tradicionalmente, el nombre de la variable se declara en letras mayúsculas.

El comando export establece la variable y la exporta al entorno global, que está disponible para otros procesos. Pero este valor es temporal y solo dura hasta que se cierra la sesión del terminal:

1. Establecimiento de la variable de clave:

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. Establecimiento de la variable de punto de conexión:

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Para establecer una variable de entorno permanentemente, coloque un comando de exportación en el script de inicio ~/.bashrc de Bash:

1. Use el editor de texto que prefiera para abrir ~/.bashrc y agregue el comando siguiente para crear una variable de entorno permanente:

   export <VARIABLE>=<value>
   

   Ejemplo: export DI_KEY=<yourKey>

2. Guarde los cambios en el archivo .bashrc.

3. Para hacer efectivos los cambios, ejecute el siguiente comando desde la ventana del terminal:

   source ~/.bashrc
   

Estos son algunos comandos útiles más para usar con variables de entorno:

Get-Help	Acción	Ejemplo
unset VARIABLE_NAME	Eliminar una variable de entorno	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	Establezca o cambie el valor de una variable de entorno temporal.	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	Muestre el valor de una variable de entorno. Con el comando echo, preceda la variable con $.	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	Mostrar todas las variables de entorno	printenv

Análisis de documentos y obtención de resultados

Las solicitudes POST se usan para analizar documentos con un modelo precompilado o personalizado. Las solicitudes GET se usan para recuperar el resultado de una llamada de análisis de documentos. modelId se usa con POST y resultId con las operaciones GET.

Use la siguiente tabla como referencia. Reemplace <modelId> y <document-url> por los valores deseados:

Modelo	modelId	descripción	document-url
Modelo de lectura	prebuilt-read	Folleto de ejemplo	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png
Modelo de diseño	diseño preelaborado	Confirmación de reserva de ejemplo	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png
Modelo de formulario W-2	prebuilt-tax.us.w2	Formulario W-2 de ejemplo	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png
Modelo de factura	prebuilt-invoice	Factura de ejemplo	https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf
Modelo de recibo	Recibo precompilado	Recibo de ejemplo	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png
Modelo de documentación de id.	prebuilt-idDocument	Documento de identidad de ejemplo	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png

Solicitud POST

Abra una ventana de la consola y ejecute el siguiente comando cURL. Los comandos incluyen las variables de entorno de punto de conexión y clave creadas anteriormente en la sección de variables de entorno establecidas. Reemplace esas variables si los nombres de las variables difieren. No olvide reemplazar los parámetros <modelId> y <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>'}"

Para habilitar las funcionalidades de complemento, use el parámetro de consulta features en la solicitud POST. Hay cuatro funcionalidades de complemento disponibles con las versiones 2023-07-31 (GA) y versiones posteriores: ocr.highResolution, ocr.formula, ocr.font y queryFields.premium. Para obtener más información sobre cada una de las funcionalidades, consulte Modelos personalizados.

Solo puede llamar a las funcionalidades highResolution, formula y font para el modelo de lectura y diseño, y la funcionalidad queryFields para el modelo de documentos generales. En el ejemplo siguiente se muestra cómo llamar a las funcionalidades highResolution, formula y font para el modelo de diseño.

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>'}"

Respuesta de POST

Recibirá una respuesta 202 (Success) que incluye un encabezado Operation-location. Use el valor de este encabezado para recuperar los resultados de la respuesta.

Obtención del resultado del análisis (solicitud GET)

Después de llamar a la API de Analyze document, llame a [Get analyze result}(/rest/api/aiservices/document-models/get-analyze-result?view=rest-aiservices-2024-02-29-preview&preserve-view=true&tabs=HTTP) para obtener el estado de la operación y los datos extraídos.

La herramienta de línea de comandos cURL no aplica formato a las respuestas de API que contienen el contenido JSON, lo que puede dificultar la lectura del contenido. Para aplicar formato a la respuesta JSON, incluya el carácter de canalización seguido de una herramienta de formato JSON con la solicitud GET.

Windows

Use la herramienta json de NodeJS como formateador JSON para cURL. Si no tiene instalado Node.js, descargue e instale la versión más reciente.

1. Abra una ventana de consola e instale la herramienta JSON mediante el siguiente comando:

   npm install -g jsontool
   

2. Imprima con sangría la salida JSON incluyendo el carácter | json de canalización con las solicitudes 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
   

macOS

La herramienta de comandos json_pp se incluye con macOS y se puede usar como formateador JSON para cURL.

• Imprima con sangría la salida JSON incluyendo | json_pp con las solicitudes 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
  

Linux

La herramienta de línea de comandos json_pp está preinstalada en la mayoría de las distribuciones de Linux. Si no se incluye, puede usar el administrador de paquetes de la distribución para instalarla.

• Imprima con sangría la salida JSON incluyendo | json_pp con las solicitudes 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
  

Solicitud GET

Antes de ejecutar el comando siguiente, aplique estos cambios:

• Reemplace <POST response> por el encabezado Operation-location de la respuesta POST.
• Reemplace <DI_KEY por la variable de su variable de entorno si difiere del nombre del código.
• Reemplace *<json-tool> por la herramienta de formato JSON.

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

Examen de la respuesta

Recibe una respuesta 200 (Success) con la salida JSON. El primer campo, status, indica el estado de la operación. Si la operación no se completa, el valor de status es running o notStarted. Vuelva a llamar a la API, ya sea manualmente o a través de un script. Se recomienda un intervalo de uno o varios segundos entre llamadas.

Visite el repositorio de ejemplos de Azure en GitHub a fin de ver la respuesta GET para cada uno de los modelos de Documento de inteligencia:

Modelo	URL de salida
Modelo de lectura	Salida del modelo de lectura
Modelo de diseño	Salida del modelo de diseño
Modelo fiscal W-2	Salida del modelo fiscal W-2
Modelo de factura	Salida del modelo de factura
Modelo de recibo	Salida del modelo de recibo
Modelo de documentación de id.	Salida del modelo de documentación de identificación

Pasos siguientes

Felicidades. Ha aprendido a usar modelos de Documento de inteligencia para analizar varios documentos de diferentes maneras. A continuación, explore la documentación de referencia y Documento de inteligencia Studio.

Probar Document Intelligence Studio Explorar la API de REST de Documento de inteligencia