document-ai-samples

照着 Notebook 跑一遍,快速上手文档 OCR 与字段抽取

开源 🏷️按量计费 ⏳ 访问状态待核验 计算机视觉 🍴 复刻 117 🐛 待处理 87 👀 关注 29
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 334
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️按量计费 支持限时试用 · Google Cloud Document AI 按处理量计费,新用户可获免费试用额度

项目预览

document-ai-samples 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队GoogleCloudPlatform
定价模式🏷️按量计费
价格说明Google Cloud Document AI 按处理量计费,新用户可获免费试用额度
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型document-understanding,machine-learning,ocr,pdf,python,samples
GitHub 星标★ 334
上线时间2022-02-23 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积146.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-11-08
浏览次数0

项目介绍

document-ai-samples 是 Google Cloud Document AI 的官方示例与演示集合,主要用 Jupyter Notebook 编写,帮助开发者快速理解并接入这套端到端文档处理平台。项目解决的核心问题是:把纸质扫描件、PDF、表单、发票等非结构化文档,转成可检索、可分析的结构化数据。示例覆盖 OCR 文本识别、文档版面解析、表单字段抽取、专用处理器调用,以及与 Python 客户端库、Cloud Storage、BigQuery 等组件的串联流程。每个 notebook 基本按「准备环境—上传样例—调用 API—解析返回 JSON」的顺序展开,可直接在 Colab 或 Vertex AI Workbench 中运行。它适合作为上手模板和 API 用法参考,而不是可独立部署的产品;实际能力依赖 Google Cloud 上的 Document AI 服务与相应配额。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-08 · 当前星标 ★ 334

核心亮点

  • 官方维护,示例与 Document AI API 版本同步,接口调用方式可直接照抄
  • Notebook 形式自带样例文档和逐步说明,在 Colab 中无需本地配置即可运行
  • 覆盖 OCR、版面解析、表单抽取、专用处理器等多类场景,便于横向对比选型

不足之处

  • 强依赖 Google Cloud 账号、项目配额和计费,无法离线或本地复现
  • 以演示为主,缺少生产级封装、错误处理与批量流水线工程实践
  • 部分 notebook 依赖较旧的库版本,环境变动时需自行调试

适用场景

  • 评估 Document AI 对发票、表单等文档的抽取效果
  • 作为项目接入文档处理 API 的代码模板
  • 教学或内部分享中演示 OCR 与结构化抽取流程

替代项目

PaddleOCR、OCRmyPDF、unstructured

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