使用 Azure Content Understanding 预构建布局分析器从文档中提取结构、文本、表格和图表,支持 PDF、图片、Office...
Azure 内容理解 — 布局分析器是一项面向实际任务的技能,主要用于使用 Azure 预建的放电分析器从文档中提取结构化的内容;Outputs Markdown 和结构化的 JSON 中包含文本、表格、 数字。
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
使用 Azure 预置的 layout analyzer 从文档中提取结构化内容。输出格式包括 Markdown 和结构化的 JSON,涵盖文本、表格、图表及文档层级结构。
设置环境变量:
export AZURE_CU_ENDPOINT="https://YOUR_RESOURCE.services.ai.azure.com/" export AZURE_CU_API_KEY="YOUR_KEY_HERE"
可选:设置 API 版本(默认为 2025-05-01-preview):
export AZURE_CU_API_VERSION="2025-11-01"
node scripts/analyze.mjs --url "https://example.com/document.pdf"
cat invoice.pdf | node scripts/analyze.mjs --stdin --markdown output.md --output result.json
node scripts/analyze.mjs --url "https://example.com/report.pdf" --markdown report.md --output report.json
当脚本不可用时,可使用 curl 调用:
# 提交分析任务(预览版 API)
curl -s -X POST "$AZURE_CU_ENDPOINT/contentunderstanding/analyzers/prebuilt-layout:analyze?api-version=2025-05-01-preview"
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $AZURE_CU_API_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"url":"https://example.com/doc.pdf"}'
# 响应中包含 Operation-Location 头部 —— 需轮询该 URL 获取结果
对于正式发布版 API(2025-11-01),请求体格式有所变更:
{"inputs": [{"url": "https://example.com/doc.pdf"}]}
分析器生成 GitHub Flavored Markdown,保留以下结构:
块形式呈现)
- 勾选标记(☒ 表示已勾选,☐ 表示未勾选)
- 图表(含引用标识)
- 段落(按阅读顺序排列)
结构化 JSON
完整输出包含每个元素的详细数据:
pages —— 每页尺寸、词数与行数统计
paragraphs —— 文本块,含边界区域(bounding region)与语义角色(semantic role)
tables —— 表格单元格,支持行列跨距(row/column spans)
figures —— 检测到的图像/图表及其边界区域
sections —— 文档的层级结构
支持的格式
PDF、JPEG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML
最佳实践
- 异步操作 —— API 返回状态码 202;需轮询
Operation-Location 头部指定的 URL 获取最终结果
- 轮询间隔 —— 推荐 3 秒;结果通常在 5–60 秒内返回
- 大文档处理 —— 最多支持 2,000 页;处理时间随页数线性增长
- 文件上传 —— 使用
Content-Type: application/octet-stream 及二进制请求体
- 表格渲染 —— 在 Markdown 中以 HTML 形式呈现复杂布局(如合并单元格等)
API 参考文档
详见 references/api.md 获取完整的请求与响应细节。
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