Guide de démarrage rapide de l'analyseur de mise en page

Guide de démarrage rapide de l'analyseur de mise en page

L'analyseur de mise en page vous permet d'extraire des éléments d'un document, tels que du texte, des tables et des listes.

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Pour obtenir des instructions détaillées sur cette tâche directement dans la console Google Cloud , cliquez sur Visite guidée :

Visite guidée

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Avant de commencer

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Document AI, Cloud Storage APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

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Créer un outil de traitement

1. Dans la console Google Cloud , dans la section Document AI, sélectionnez Galerie d'outils de traitement.

   Galerie d'outils de traitement

2. Dans la Galerie d'outils de traitement, recherchez l'élément Analyseur de mise en page et sélectionnez Créer.

   

3. Dans la fenêtre latérale, saisissez un nom d'outil de traitement (par exemple quickstart-layout-processor).

4. Sélectionnez la région la plus proche de vous.

5. Cliquez sur Créer.

   Vous êtes alors redirigé vers la page Détails de l'outil de traitement de votre nouvel analyseur de formulaires.

6. Facultatif : Sélectionnez un outil de traitement par défaut en cliquant sur Gérer les versions, puis en sélectionnant un outil de traitement dans le tableau Versions. Cliquez ensuite sur Identifier comme option par défaut, puis confirmez en saisissant le nom de l'outil de traitement.

Tester l'outil de traitement

Après avoir créé votre outil de traitement, vous pouvez lui envoyer des requêtes d'annotation.

1. Télécharger l'exemple de document

2. Cliquez sur le bouton Importer un document de test , puis sélectionnez le document que vous venez de télécharger.

3. La page Analyse des mises en page s'affiche. Vous pouvez afficher les blocs ou les fragments analysés à partir du document, organisés par types détectés.

   Remarque : L'affichage du document n'est disponible que pour le type de fichier PDF.

   

4. Facultatif : Sélectionnez Modifier la configuration de la mise en page pour activer les données d'annotation d'images ou de tables.

Remarque : Les cadres de délimitation ne sont compatibles qu'avec la version pretrained-layout-parser-v1.0-2024-06-03.

Traiter un document

REST

Cet exemple montre comment envoyer un document stocké dans Cloud Storage à l'analyseur de mise en page pour traitement. Ce processus permet l'annotation d'images et de tableaux par défaut.

REST

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : emplacement de votre processeur, par exemple :
  • us : États-Unis
  • eu : Union européenne
• PROCESSOR_ID : ID de votre processeur personnalisé.
• MIME_TYPE : l'analyseur de mise en page est compatible avec application/pdf et text/html.
• GCS_FILE_PATH : chemin d'accès au bucket Cloud Storage contenant votre document.
• CHUNK_SIZE : facultatif. Taille des fragments, en jetons, à utiliser lors de la division des documents.
• INCLUDE_ANCESTOR_HEADINGS : facultatif. Valeur booléenne. Indique si les en-têtes d'ancêtres doivent être inclus lors de la division des documents.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-documentai.googleapis.com/v1beta3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/processorVersions/pretrained-layout-parser-v1.5-2025-08-25:process

Corps JSON de la requête :

{
  "gcsDocument": {
    "gcsUri": "GCS_FILE_PATH",
    "mimeType": "MIME_TYPE"
  },
  "processOptions": {
    "layoutConfig": {
      "enableTableAnnotation": "true",
      "enableImageAnnotation": "true",
      "chunkingConfig": {
        "chunkSize": "CHUNK_SIZE",
        "includeAncestorHeadings": "INCLUDE_ANCESTOR_HEADINGS",
      }
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : Pour la commande suivante, nous partons du principe que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/v1beta3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/processorVersions/pretrained-layout-parser-v1.5-2025-08-25:process"

PowerShell

Remarque : Pour la commande suivante, nous partons du principe que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/v1beta3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID/processorVersions/pretrained-layout-parser-v1.5-2025-08-25:process" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir un code d'état indiquant le succès de l'opération (2xx), ainsi qu'une réponse vide.

Examiner le résultat

Si la requête aboutit, elle renvoie un objet de document au format JSON. Les champs les plus importants pour la génération augmentée par récupération (RAG) sont document.chunked_document.chunks.

Vous trouverez ci-dessous le résultat de l'analyse de la troisième page de "Winnie l'ourson" d'A.A. Milne.

{
  "document": {
  document_layout {
    blocks {
      block_id: "1"
      text_block {
        text: "WE ARE INTRODUCED 3"
        type_: "header"
      }
      page_span {
        page_start: 1
        page_end: 1
      }
    }
    blocks {
      block_id: "2"
      page_span {
        page_start: 1
        page_end: 1
      }
      image_block {
        mime_type: "image/png"
        annotations {
          description: "This is an ink drawing depicting Winnie-the-Pooh sitting outside his house.\n\nHere are the facts and conclusions that can be derived from the image:\n\n*   **Character:** The central figure is a bear, identifiable as Winnie-the-Pooh, sitting on a log.\n*   **Location:** He is positioned outside what appears to be a small, rustic shelter or house.\n*   **Signage:** Above the doorway of the shelter, there is a sign that reads \"MR SANDERZ\". Below this sign, there is another partial sign visible, where the letters \"RNIG\" and \"ALSO\" can be seen.\n*   **Doorbell:** To the left of the doorway, a bell is hanging, indicating a doorbell mechanism.\n*   **Setting:** The dwelling is surrounded by what looks like brush, trees, and general wilderness, suggested by the lines representing foliage and twigs.\n*   **Log:** Pooh is seated on a cut log or tree trunk. To the left of this log, there are other smaller logs or branches piled up.\n*   **Style:** The image is a black and white line drawing, characteristic of classic book illustrations."
        }
        blob_asset_id: "blob_1"
      }
    }
    blocks {
      block_id: "3"
      text_block {
        text: ""Winnie-the-Pooh wasn't quite sure," said Christopher Robin. "Now I am," said a growly voice. "Then I will go on,"said I.) One day when he was out walking, he came to an open place in the middle of the forest, and in the middle of this place was a large oak-tree, and, from the top of the tree, there came a loud buzzing-noise. Winnie-the-Pooh sat down at the foot of the tree,put his head between his paws and began to think."
        type_: "paragraph"
      }
      page_span {
        page_start: 1
        page_end: 1
      }
    }
    blocks {
      block_id: "4"
      text_block {
        text: "Digitized by Google"
        type_: "footer"
      }
      page_span {
        page_start: 1
        page_end: 1
      }
    }
  }
  chunked_document {
    chunks {
      chunk_id: "c1"
      source_block_ids: "2"
      source_block_ids: "3"
      content: "__START_OF_ANNOTATION__This is an ink drawing depicting Winnie-the-Pooh sitting outside his house.\n\nHere are the facts and conclusions that can be derived from the image:\n\n*   **Character:** The central figure is a bear, identifiable as Winnie-the-Pooh, sitting on a log.\n*   **Location:** He is positioned outside what appears to be a small, rustic shelter or house.\n*   **Signage:** Above the doorway of the shelter, there is a sign that reads \"MR SANDERZ\". Below this sign, there is another partial sign visible, where the letters \"RNIG\" and \"ALSO\" can be seen.\n*   **Doorbell:** To the left of the doorway, a bell is hanging, indicating a doorbell mechanism.\n*   **Setting:** The dwelling is surrounded by what looks like brush, trees, and general wilderness, suggested by the lines representing foliage and twigs.\n*   **Log:** Pooh is seated on a cut log or tree trunk. To the left of this log, there are other smaller logs or branches piled up.\n*   **Style:** The image is a black and white line drawing, characteristic of classic book illustrations.__END_OF_ANNOTATION__"Winnie-the-Pooh wasn't quite sure," said Christopher Robin. "Now I am," said a growly voice. "Then I will go on," said I.) One day when he was out walking, he came to an open place in the middle of the forest, and in the middle of this place was a large oak-tree, and, from the top of the tree, there came a loud buzzing-noise. Winnie-the-Pooh sat down at the foot of the tree,put his head between his paws and began to think."
      page_span {
        page_start: 1
        page_end: 1
      }
      page_headers {
        text: "WE ARE INTRODUCED 3"
        page_span {
          page_start: 1
          page_end: 1
        }
      }
      page_footers {
        text: "Digitized by Google"
        page_span {
          page_start: 1
          page_end: 1
        }
      }
      chunk_fields {
        image_chunk_field {
          blob_asset_id: "blob_1"
          annotations {
            description: "This is an ink drawing depicting Winnie-the-Pooh sitting outside his house.\n\nHere are the facts and conclusions that can be derived from the image:\n\n*   **Character:** The central figure is a bear, identifiable as Winnie-the-Pooh, sitting on a log.\n*   **Location:** He is positioned outside what appears to be a small, rustic shelter or house.\n*   **Signage:** Above the doorway of the shelter, there is a sign that reads \"MR SANDERZ\". Below this sign, there is another partial sign visible, where the letters \"RNIG\" and \"ALSO\" can be seen.\n*   **Doorbell:** To the left of the doorway, a bell is hanging, indicating a doorbell mechanism.\n*   **Setting:** The dwelling is surrounded by what looks like brush, trees, and general wilderness, suggested by the lines representing foliage and twigs.\n*   **Log:** Pooh is seated on a cut log or tree trunk. To the left of this log, there are other smaller logs or branches piled up.\n*   **Style:** The image is a black and white line drawing, characteristic of classic book illustrations."
          }
        }
      }
    }
  }
  blob_assets {
    asset_id: "blob_1"
    content: "image_bytes"
    mime_type: "image/png"
  }
}

Python

Ce guide explique comment utiliser la bibliothèque cliente Python pour traiter un document. Ce code permet d'annoter les images et les tableaux par défaut.

1. Installez la bibliothèque cliente.

   ! pip install --upgrade --quiet google-cloud-documentai
   

2. Exécutez le processeur.

   
   def process_layout_parser(
       project_id: str, location: str, processor_id: str, gcs_uri: str, mime_type: str
   ):
       """
       Processes a document with the layout parser and prints chunk text.
       """
       client = documentai.DocumentProcessorServiceClient()
   
       # The full resource name of the processor
       processor_version_id = 'pretrained-layout-parser-v1.5-2025-08-25'
       name = client.processor_path(project_id, location, processor_id, processor_version_id)
   
       # Configure the Cloud Storage document
       gcs_document = documentai.GcsDocument(gcs_uri=gcs_uri, mime_type=mime_type)
   
       # Configure processing options for RAG
       # This enables annotation and context-aware chunking.
       process_options = documentai.ProcessOptions(
         # Process only specific pages
         layout_config=documentai.ProcessOptions.LayoutConfig(
             enable_table_annotation=True,
             enable_image_annotation=True,
             chunking_config=documentai.ProcessOptions.LayoutConfig.ChunkingConfig(
           chunk_size=1024,
           include_ancestor_headings=True,
             ),
         ),
     )
   
       # Build the request
       request = documentai.ProcessRequest(
           name=name,
           gcs_document=gcs_document,
           process_options=process_options,
       )
   
       # Process the document
       result = client.process_document(request=request)
       document = result.document
   
       print(f"Document processing complete.\n")
   
       print("--- RAG-Ready Chunks (with context) ---")
       for i, chunk in enumerate(document.chunked_document.chunks):
           print(f"\n--- Chunk {i} ---")
   
           # Print the chunk's content
           print(f"Text: {chunk.content}")
       return result
   

Traiter des documents par lot avec l'analyseur de mise en page

Procédez comme suit pour analyser et segmenter plusieurs documents dans une même requête.

1. Saisissez des documents dans l'analyseur de mise en page pour les analyser et les segmenter.

2. Suivez les instructions pour les requêtes de traitement par lot dans Envoyer une demande de traitement.

3. Configurez les champs dans ProcessOptions.layoutConfig lorsque vous envoyez une requête batchProcess.

   Entrée

   L'exemple JSON suivant configure ProcessOptions.layoutConfig.

   "processOptions": {
     "layoutConfig": {
       "enableTableAnnotation": "true",
       "enableImageAnnotation": "true",
       "chunkingConfig": {
         "chunkSize": "CHUNK_SIZE",
         "includeAncestorHeadings": "INCLUDE_ANCESTOR_HEADINGS_BOOLEAN"
       }
     }
   }
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • CHUNK_SIZE : taille maximale des blocs, en nombre de jetons, à utiliser lors de la division des documents.
   • INCLUDE_ANCESTOR_HEADINGS_BOOLEAN : indique s'il faut inclure les titres des ancêtres lors de la division des documents. Les en-têtes ancêtres sont les parents des sous-titres dans le document d'origine. Ils peuvent fournir un bloc avec un contexte supplémentaire sur sa position dans le document d'origine. Un bloc peut inclure jusqu'à deux niveaux de titres.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans cette démonstration soient facturées sur votre compte Google Cloud , procédez comme suit :

Pour éviter des frais Google Cloud inutiles, supprimez votre processeur et votre projet à l'aide deGoogle Cloud console si vous n'en avez plus besoin.

Si vous avez créé un projet pour apprendre à utiliser Document AI et que vous n'en avez plus besoin, supprimez-le, [supprimer le projet][delete-project].

Si vous avez utilisé un projet Google Cloud existant, supprimez les ressources que vous avez créées pour éviter que des frais ne soient facturés sur votre compte :

1. Dans le menu de navigation de la console Google Cloud , sélectionnez Document AI, puis Mes processeurs.

2. Sur la ligne correspondant à l'outil de traitement que vous souhaitez supprimer, sélectionnez Autres actions.

3. Sélectionnez Supprimer le processeur, saisissez son nom, puis sélectionnez à nouveau Supprimer pour confirmer.

Étapes suivantes

Pour en savoir plus, consultez les Guides.