Richiesta della revisione da parte di persone fisiche di un documento

Dopo aver configurato l'account Google Cloud , creato un processore e abilitato la revisione umana, puoi inviare una richiesta di revisione al processore. Questa pagina fornisce informazioni dettagliate su come richiedere la revisione ad hoc di un documento da parte di persone fisiche.

Richiedi revisione umana

UI web

  1. Apri la pagina Human-in-the-Loop nella console Google Cloud .

    Vai alla dashboard Human-in-the-Loop

  2. Fai clic sul processore che vuoi utilizzare per la revisione umana.

  3. Seleziona Carica documento e carica un file locale da inviare per la revisione. Attendi 1-2 minuti affinché il documento venga visualizzato nella coda di revisione.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la posizione del tuo responsabile del trattamento, ad esempio:
    • us - Stati Uniti
    • eu - Unione Europea
  • PROCESSOR_ID: l'ID del tuo processore personalizzato.
  • ENABLE_SCHEMA_VALIDATION: indica se la convalida dello schema deve essere eseguita sulla richiesta di revisione ad hoc.
    • true: attiva la convalida dello schema nella richiesta di revisione ad hoc.
    • false: disattiva la convalida dello schema nella richiesta di revisione ad hoc.
  • PRIORITY: La priorità dell'attività di revisione umana.
    • DEFAULT: il livello di priorità predefinito.
    • URGENT: il livello di priorità urgente. Il responsabile dell'etichettatura deve allocare la risorsa di etichettatura alla coda di attività urgenti per rispettare questo livello di priorità.
  • DOCUMENT: un oggetto Document già elaborato dal processore configurato per la revisione.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-documentai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/humanReviewConfig:reviewDocument

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "enableSchemaValidation": ENABLE_SCHEMA_VALIDATION,
  "priority": "PRIORITY",
  "inlineDocument": "DOCUMENT"
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-documentai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/humanReviewConfig:reviewDocument"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-documentai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/humanReviewConfig:reviewDocument" | Select-Object -Expand Content

Se la richiesta ha esito positivo, la risposta contiene un'istanza di Operation. Per saperne di più sulle operazioni di lunga durata, consulta la documentazione. 

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.documentai.v1.ReviewDocumentOperationMetadata",
    "commonMetadata": {
      "state": "RUNNING",
      "createTime": "TIMESTAMP",
      "updateTime": "TIMESTAMP",
      "resource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/humanReviewConfig"
    }
  }
}

Python

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Document AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Document AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import documentai  # type: ignore

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'YOUR_PROCESSOR_LOCATION' # Format is 'us' or 'eu'
# processor_id = 'YOUR_PROCESSOR_ID' # Create processor before running sample
# file_path = '/path/to/local/pdf'
# mime_type = 'application/pdf'  # https://cloud.google.com/document-ai/docs/file-types


def review_document_sample(
    project_id: str, location: str, processor_id: str, file_path: str, mime_type: str
) -> None:
    # You must set the api_endpoint if you use a location other than 'us'.
    opts = ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-documentai.googleapis.com")

    # Create a client
    client = documentai.DocumentProcessorServiceClient(client_options=opts)

    # Make Processing Request
    inline_document = process_document(
        project_id, location, processor_id, file_path, mime_type
    )

    # Get the full resource name of the human review config, e.g.:
    # projects/project_id/locations/location/processor/processor_id/humanReviewConfig
    human_review_config = client.human_review_config_path(
        project_id, location, processor_id
    )

    # Options are DEFAULT, URGENT
    priority = documentai.ReviewDocumentRequest.Priority.DEFAULT

    # Configure the human review request
    request = documentai.ReviewDocumentRequest(
        inline_document=inline_document,
        human_review_config=human_review_config,
        enable_schema_validation=False,
        priority=priority,
    )

    # Make a request for human review of the processed document
    operation = client.review_document(request=request)

    # Print operation name, can be used to check status of the request
    print(operation.operation.name)


def process_document(
    project_id: str, location: str, processor_id: str, file_path: str, mime_type: str
) -> documentai.Document:
    # You must set the api_endpoint if you use a location other than 'us'.
    opts = ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-documentai.googleapis.com")

    client = documentai.DocumentProcessorServiceClient(client_options=opts)

    # The full resource name of the processor, e.g.:
    # projects/project_id/locations/location/processor/processor_id
    name = client.processor_path(project_id, location, processor_id)

    # Read the file into memory
    with open(file_path, "rb") as image:
        image_content = image.read()

    # Load Binary Data into Document AI RawDocument Object
    raw_document = documentai.RawDocument(content=image_content, mime_type=mime_type)

    # Configure the process request
    request = documentai.ProcessRequest(name=name, raw_document=raw_document)

    result = client.process_document(request=request)

    return result.document