agentic-doc：高效提取复杂文档结构化数据
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agentic-doc 在当今信息爆炸的时代，从各种格式和来源的文档中提取结构化数据变得越来越重要。Agentic-doc 是一个强大的 Python 库，它封装了 LandingAI 的 Agentic Document Extraction API，使得处理复杂文档变得更加简单和高效。
项目介绍
Agentic-doc 的核心功能是从复杂的视觉文档（如含有表格、图片和图表的文档）中提取结构化数据，并以层次化的 JSON 格式返回元素的精确位置。这个 Python 库为用户提供了如下便利：
- 长文档支持：能够一次性处理超过100页的 PDF 文档。
- 自动重试分页：处理并发、超时和速率限制。
- 辅助工具：提供边界框片段、可视化调试器等。
项目技术分析
Agentic-doc 是基于 Python 开发的，支持 Python 3.9 到 3.12 版本。它依赖于 LandingAI 的 Agentic Document Extraction API，并通过环境变量或 .env 文件管理 API 密钥，简化了用户的配置过程。
这个库通过封装 REST API 调用，提供了自动处理大文件、并行处理多个文档、自动重试错误请求等高级功能。这些功能使得从复杂文档中提取结构化数据变得更加高效和可靠。
项目技术应用场景
Agentic-doc 适用于多种需要从复杂文档中提取结构化数据的场景，包括但不限于：
- 文档数字化：将纸质文档或扫描件转换为结构化数据。
- 数据挖掘：从大量的复杂文档中提取关键信息。
- 表格和图表解析：自动识别并提取表格和图表中的数据。
项目特点
Agentic-doc 具有以下显著特点：
- 简化配置：用户无需管理 API 密钥或处理底层的 REST 调用。
- 自动处理大文件：自动分割长 PDF 文档，并行处理，并重新组合结果。
- 内置错误处理：自动重试常见的 HTTP 错误，具有指数退避和抖动策略。
- 并行处理：支持配置并行度，以高效处理多个文档。
以下是一些 Agentic-doc 的核心功能：
解析大型 PDF 文件
Agentic-doc 能够自动分割大型 PDF 文件，使用线程池并行处理各个部分，并将结果重新组合为单一结果。这使得处理超过1000页的 PDF 文件成为可能。
批量解析多个文件
用户可以通过一次函数调用来解析多个文件。库会并行处理这些文件，并且可以通过设置 batch_size 调整并行度。
保存视觉区域为图像
库可以提取并保存文档中每个内容块所在的视觉区域（groundings），这对于可视化提取的内容和理解提取问题非常有用。
可视化解析结果
Agentic-doc 提供了一个可视化工具，可以创建标注图像，显示每个内容块在文档中的位置。这对于验证提取的准确性和调试提取问题非常有帮助。
自动处理 API 错误和速率限制
库会自动处理 API 错误或间歇性 HTTP 错误，并自动重试请求。
通过以上特点，Agentic-doc 证明了其在处理复杂文档结构化数据方面的强大能力和高效性。无论是个人开发者还是企业用户，都可以通过这个库轻松实现复杂文档的数据提取任务。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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