Agentic-Doc：LandingAI推出的从复杂文档中提取结构化数据的Python库

Agentic-Doc介绍

agentic-doc是Landingai推出的一个Python库，专门用于从复杂文档（包括PDF、图片和URL）中提取结构化数据。这个库把相关API封装起来，方便用户操作。它不仅能处理超长文档（百页以上），还能自动应对网络问题，比如重试失败的请求、管理并发任务和遵守速率限制。此外，它还配备了可视化调试工具，帮助用户更好地理解和优化数据提取过程。这个库简化了API的使用，能自动把大文件拆分成小块并行处理，合并结果，还具备错误处理和批量处理功能，让使用者可以更方便地处理文档数据。

Agentic-Doc核心功能

• 复杂文档处理：能从复杂的文档布局中提取数据，包括表格、图片和动态页面布局。

• 长文档支持：可以一次性处理超过100页的PDF文档。

• 自动处理：自动处理并发、超时和速率限制问题。

• 辅助工具：提供边界框片段、可视化调试器等工具。

• 结构化输出：以层次化的JSON和Markdown格式输出数据。

• 批量处理：支持批量处理多个文档，并行处理提高效率。

• 错误处理：自动重试常见的HTTP错误（如408、429、502、503、504）。

Agentic-Doc技术特点

• 基于Python：支持Python3.9至3.12版本。

• API密钥管理：通过环境变量或.env文件设置API密钥。

• 自动分割和合并：自动分割大文件并并行处理，然后将结果合并。

• 封装RESTAPI：简化了RESTAPI的调用，提供自动处理大文件、并行处理多个文档等功能。

Agentic-Doc应用场景

• 文档数字化：将纸质文档或扫描件转换为结构化数据。

• 数据提取：从大量复杂文档中提取关键信息。

• 表格和图表解析：自动识别并提取表格和图表中的数据。

• 行业应用：适用于金融、物流、医疗、保险和法律等行业，用于复杂文档的分析和处理。

Agentic-Doc安装与使用方法

1. 安装：通过pipinstallagentic-doc安装。

2. 配置：设置API密钥作为环境变量。

3. 支持文件类型：支持PDF、单张图片或URL。

4. 基本用法：提供简单的函数调用来解析文档，并返回结构化数据。

Agentic-Doc优势

• 高效处理：减少人工干预，提高文档处理的自动化程度。

• 高精度提取：提供更准确的提取结果，适用于复杂文档布局。

• 自动化功能：自动处理大文件和批量文档。

项目链接

github：https://github.com/landing-ai/agentic-doc

官网：https://landing.ai/agentic-document-extraction