Compartir a través de

Ejemplo: Creación de una aptitud personalizada Form Recognizer (archivado)

  • Artículo

Este ejemplo se archiva y no es compatible. Se explica cómo crear una aptitud personalizada Form Recognizer mediante C# y Visual Studio.

Requisitos previos

  • Visual Studio (cualquier edición).
  • Al menos cinco formularios del mismo tipo. Puede usar los datos de ejemplo proporcionados en esta guía.

Creación de un recurso de Form Recognizer

Consulte Creación de un recurso de Form Recognizer

Entrenamiento de un modelo

Deberá entrenar un modelo de Form Recognizer con los formularios de entrada antes de usar esta aptitud. Uso de modelos de Form Recognizer explica cómo entrenar un modelo. Puede usar datos de ejemplo o proporcionar los suyos propios.

Una vez entrenado el modelo, copie su valor de identificador en una ubicación segura.

Configuración de la aptitud personalizada

En este tutorial se usa el proyecto AnalyzeForm del repositorio de GitHub Azure Search Power Skills. Clone este repositorio en el equipo local y vaya a Vision/AnalyzeForm/ para acceder al proyecto. A continuación, abra AnalyzeForm.csproj en Visual Studio. Este proyecto crea un recurso de Azure Functions que cumple la interfaz de habilidades personalizadas y se puede usar para el enriquecimiento de Azure Cognitive Search. Toma los documentos de formulario como entradas y genera (como texto) los pares clave/valor que especifique.

En primer lugar, agregue variables de entorno de nivel de proyecto. Busque el proyecto AnalyzeForm en el panel izquierdo, haga clic con el botón derecho en él y seleccione Propiedades. En la ventana Propiedades , seleccione la pestaña Depurar y, a continuación, busque el campo Variables de entorno . Seleccione Agregar para agregar las siguientes variables:

  • FORMS_RECOGNIZER_ENDPOINT_URL con el valor establecido en la dirección URL del punto de conexión.
  • FORMS_RECOGNIZER_API_KEY con el valor establecido en la clave de suscripción.
  • FORMS_RECOGNIZER_MODEL_ID con el valor establecido en el identificador del modelo que entrenó.
  • FORMS_RECOGNIZER_RETRY_DELAY con el valor establecido en 1000. Este valor es el tiempo, en milisegundos, que el programa esperará antes de volver a intentar la consulta.
  • FORMS_RECOGNIZER_MAX_ATTEMPTS con el valor establecido en 100. Este valor es el número de veces que el programa consultará el servicio al intentar obtener una respuesta correcta.

Después, abra AnalyzeForm.cs y busque la variable fieldMappings, que hace referencia al archivo field-mappings.json. Este archivo (y la variable que hace referencia a él) define la lista de claves que desea extraer de los formularios y una etiqueta personalizada para cada clave. Por ejemplo, un valor de { "Address:", "address" }, { "Invoice For:", "recipient" } significa que el script solo guardará los valores de los campos Address: y Invoice For: detectados y etiquetará esos valores con "address" y "recipient", respectivamente.

Por último, tenga en cuenta la variable contentType. Este script ejecuta el modelo de Form Recognizer dado en documentos remotos a los que se hace referencia mediante la dirección URL, por lo que el tipo de contenido es application/json. Si desea analizar los archivos locales incluyendo sus flujos de bytes en las solicitudes HTTP, deberá cambiar contentType al tipo MIME adecuado para el archivo.

Pruebe la función desde Visual Studio

Después de editar el proyecto, guárdelo y establezca el proyecto AnalyzeForm como el proyecto de inicio en Visual Studio (si aún no se ha establecido). Después, presione F5 para ejecutar la función en el entorno local. Use un servicio REST como Postman para llamar a la función.

Solicitud HTTP

Realizará la siguiente solicitud para llamar a la función.

POST http://localhost:7071/api/analyze-form

Cuerpo de la solicitud

Comience con la plantilla de cuerpo de la solicitud

{
    "values": [
        {
            "recordId": "record1",
            "data": { 
                "formUrl": "<your-form-url>",
                "formSasToken": "<your-sas-token>"
            }
        }
    ]
}

Aquí tendrá que proporcionar la dirección URL de un formulario que tenga el mismo tipo que los formularios con los que se entrenó. Con fines de prueba, puede usar uno de los formularios de entrenamiento. Si siguió el inicio rápido de cURL, los formularios se ubicarán en una cuenta de Azure Blob Storage. Abra el Explorador de Azure Storage, busque un archivo de formulario, haga clic con el botón secundario en él y seleccione Obtener firma de acceso compartido. La siguiente ventana de diálogo proporcionará una dirección URL y un token de SAS. Escriba estas cadenas en los campos "formUrl" y "formSasToken" del cuerpo de la solicitud, respectivamente.

Explorador de Azure Storage; un documento PDF seleccionado

Si quiere analizar un documento remoto que no está en Azure Blob Storage, pegue su dirección URL en el campo "formUrl" y deje el campo "formSasToken" en blanco.

Nota

Cuando la aptitud esté integrada en un conjunto de aptitudes, Cognitive Search proporcionará la dirección URL y el token.

Response

Debería ver una respuesta similar a la del siguiente ejemplo:

{
    "values": [
        {
            "recordId": "record1",
            "data": {
                "address": "1111 8th st. Bellevue, WA 99501 ",
                "recipient": "Southridge Video 1060 Main St. Atlanta, GA 65024 "
            },
            "errors": null,
            "warnings": null
        }
    ]
}

Publicar la función en Azure

Cuando esté satisfecho con el comportamiento de la función, puede publicarla.

  1. En el Explorador de soluciones en Visual Studio, haga clic con el botón derecho en el proyecto y seleccione Publicar. Elija Crear nueva>Publicar.
  2. Si todavía no tiene conectado Visual Studio a la cuenta de Azure, seleccione Agregar una cuenta...
  3. Siga las instrucciones que aparecen en pantalla. Especifique un nombre único para el servicio de aplicaciones, la suscripción de Azure, el grupo de recursos, el plan de hospedaje y la cuenta de almacenamiento que quiera usar. Puede crear un nuevo grupo de recursos, un nuevo plan de hospedaje y una nueva cuenta de almacenamiento si aún no los tiene. Cuando haya finalizado, seleccione Crear.
  4. Una vez completada la implementación, fíjese en la dirección URL del sitio. Esta dirección URL es la dirección de la aplicación de funciones en Azure. Guárdela en una ubicación temporal.
  5. En Azure Portal, vaya al grupo de recursos y busque la función AnalyzeForm que ha publicado. En la sección Administrar, verá las claves de host. Copie la clave de host predeterminada y guárdela en una ubicación temporal.

Conéctese a la canalización

Para usar esta aptitud en una canalización de Cognitive Search, necesitará agregar una definición de habilidad al conjunto de habilidades. El siguiente bloque JSON es una definición de aptitud de ejemplo (debe actualizar las entradas y salidas para reflejar su escenario concreto y entorno de conjunto de aptitudes). Reemplace AzureFunctionEndpointUrl por la dirección URL de la función y AzureFunctionDefaultHostKey por su clave de host.

{ 
  "description":"Skillset that invokes the Form Recognizer custom skill",
  "skills":[ 
    "[... your existing skills go here]",
    { 
      "@odata.type":"#Microsoft.Skills.Custom.WebApiSkill",
      "name":"formrecognizer",
      "description":"Extracts fields from a form using a pre-trained form recognition model",
      "uri":"[AzureFunctionEndpointUrl]/api/analyze-form?code=[AzureFunctionDefaultHostKey]",
      "httpMethod":"POST",
      "timeout":"PT30S",
      "context":"/document",
      "batchSize":1,
      "inputs":[ 
        { 
          "name":"formUrl",
          "source":"/document/metadata_storage_path"
        },
        { 
          "name":"formSasToken",
          "source":"/document/metadata_storage_sas_token"
        }
      ],
      "outputs":[ 
        { 
          "name":"address",
          "targetName":"address"
        },
        { 
          "name":"recipient",
          "targetName":"recipient"
        }
      ]
    }
  ]
}