Ein Dokumentschema definiert die Struktur für einen Dokumenttyp (z. B. Rechnung oder Gehaltsabrechnung) in Document AI Warehouse. Administratoren können Eigenschaften verschiedener Datentypen (Text | Numerisch | Datum | Aufzählung) angeben.
Bietet Vorgänge zum Erstellen, Abrufen, Aktualisieren und Löschen von Dokumenten.
Document AI Warehouse verwendet Dokumente als Datenmodell, um reale Dokumente wie PDFs oder TXT-Dateien und die zugehörigen Eigenschaften zu organisieren.
Ein Ordner dient als Container zum Gruppieren und Kennzeichnen von Dokumenten. Nutzer können ein Dokument an mehrere Ordner anhängen und ein Ordner kann mehrere Dokumente enthalten.
Damit können Sie Dokumente in natürlicher Sprache identifizieren, die einer Anfrage entsprechen, und sie optional nach Relevanz für die Anfrage sortieren. Mit Document AI Warehouse können Kunden ihre Anfrage im Stringformat in der Suchanfrage angeben.
Attributfilterung (Filterung von Kundenmetadaten)
Markieren Sie eine Property als filterbar, wenn Sie sie verwenden möchten, um einen Teil der Dokumente für eine Suche ein- oder auszuschließen. Sie können beispielsweise eine Eigenschaft, die einen „Anbieter“-Filter darstellt, filterbar machen, weil Ihre Nutzer nach Rechnungen von einem bestimmten Anbieter suchen möchten.
Clientbibliotheken für Document AI Warehouse unterstützen das Schreiben von benutzerdefiniertem Code, der in Google Cloudintegriert wird.
Alle Dienste sind über die Clientbibliotheken zugänglich.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2026-03-04 (UTC)."],[],[]]
