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기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

문서에 대한 표준 출력을 사용하면 관심 있는 응답의 세분성을 설정하고 출력 형식과 출력의 텍스트 형식을 설정할 수 있습니다. 다음은 활성화할 수 있는 출력 중 일부입니다.

응답 세분화

응답 세분화는 문서 텍스트 추출에서 수신할 응답의 종류를 결정합니다. 각 수준의 세분화는 점점 더 분리된 응답을 제공하며, 페이지는 함께 추출된 모든 텍스트를 제공하고 단어는 각 단어를 별도의 응답으로 제공합니다. 사용 가능한 세분화 수준은 다음과 같습니다.

출력 설정

출력 설정에 따라 다운로드한 결과가 구조화되는 방식이 결정됩니다. 출력 설정 옵션은 다음과 같습니다.

텍스트 형식

텍스트 형식은 다양한 추출 작업을 통해 제공되는 다양한 종류의 텍스트를 결정합니다. 텍스트 형식에 대해 다음 옵션을 원하는 수만큼 선택할 수 있습니다.

경계 상자 및 생성 필드

문서의 경우 선택한 세부 수준에 따라 출력을 변경하는 두 가지 응답 옵션이 있습니다. 경계 상자와 생성 필드입니다. 경계 상자를 선택하면 콘솔 응답 드롭다운에서 클릭한 요소 또는 단어의 시각적 개요가 표시됩니다. 이렇게 하면 응답의 특정 요소를 더 쉽게 추적할 수 있습니다. 경계 상자는 상자의 네 모서리에 대한 좌표로 JSON에 반환됩니다.

생성 필드를 선택하면 10단어 및 250단어 버전의 문서 요약이 생성됩니다. 그런 다음 요소를 응답 세분화로 선택하면 문서에서 감지된 각 그림에 대한 설명 캡션을 생성합니다. 그림에는 차트, 그래프 및 이미지와 같은 것이 포함됩니다.

Bedrock 데이터 자동화 문서 응답

이 섹션에서는 문서 파일에서 API 작업 InvokeDataAutomation을 실행하여 수신하는 다양한 응답 객체에 중점을 둡니다. 아래에서는 응답 객체의 각 섹션을 세분화한 다음 예제 문서에 대해 채워진 전체 응답을 확인합니다. 받게 될 첫 번째 섹션은 입니다metadata.

"metadata":{
   "logical_subdocument_id":"XXXX-XXXX-XXXX-XXXX",
   "semantic_modality":"DOCUMENT",
   "s3_bucket":"bucket",
   "s3_prefix":"prefix"
},

위의 첫 번째 섹션에서는 문서와 연결된 메타데이터에 대한 개요를 제공합니다. 이 섹션에서는 S3 정보와 함께 응답에 대해 선택한 양식도 알려줍니다.

"document":{
   "representation":{
      "text":"document text",
      "html":"document title document content",
      "markdown":"# text"
   },
   "description":"document text",
   "summary":"summary text",
   "statistics":{
      "element_count":5,
      "table_count":1,
      "figure_count":1,
      "word_count":1000,
      "line_count":32
   }
},

위 섹션에서는 문서 수준 세부 정보를 제공합니다. 설명 및 요약 섹션은 문서를 기반으로 생성된 필드입니다. 표현 섹션은 문서의 실제 콘텐츠에 다양한 형식 지정 스타일을 제공합니다. 마지막으로 통계에는 문서의 실제 콘텐츠에 대한 정보가 포함됩니다. 예를 들어 의미 요소 수, 숫자, 단어, 선 수 등이 있습니다.

테이블 엔터티에 대한 정보입니다. 위치 정보, 텍스트, 테이블 및 읽기 순서의 다양한 형식 외에도 특히 S3 버킷에서 테이블의 csv 정보와 잘린 이미지를 반환합니다. CSV 정보에는 다양한 헤더, 바닥글 및 제목이 표시됩니다. 이미지는 InvokeDataAutomationAsync 요청에 설정된 접두사의 s3 버킷으로 라우팅됩니다.

{
   "id":"entity_id",
   "type":"TEXT",
   "representation":{
      "text":"document text",
      "html":"document title document content",
      "markdown":"# text"
   },
   "reading_order":2,
   "page_indices":[
      0
   ],
   "locations":[
      {
         "page_index":0,
         "bounding_box":{
            "left":0.0,
            "top":0.0,
            "width":0.05,
            "height":0.5
         }
      }
   ],
   "sub_type":"TITLE/SECTION_TITLE/HEADER/FOOTER/PARAGRAPH/LIST/PAGE_NUMBER"
},

이는 문서 내의 텍스트에 사용되는 개체로, 응답의 TYPE 줄로 표시됩니다. 다시 표현하면 다양한 형식의 텍스트가 표시됩니다.는 독자가 논리적으로 텍스트를 보는 시기를 reading_order 보여줍니다. 연결된 키 및 값을 기반으로 하는 의미 체계 순서입니다. 예를 들어, 문단의 제목을 해당 문단과 읽기 순서로 연결합니다.는 텍스트가 있는 페이지를 page_indices 알려줍니다. 다음은 위치 정보이며, 응답에서 활성화된 경우 제공된 텍스트 경계 상자가 있습니다. 마지막으로 개체 하위 유형이 있습니다. 이 하위 유형은 어떤 종류의 텍스트가 감지되는지에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 하위 유형의 전체 목록은 API 참조를 참조하세요.

{
   "id":"entity_id",
   "type":"TABLE",
   "representation":{
      "html":"table.../table",
      "markdown":"| header | ...",
      "text":"header \t header",
      "csv":"header, header, header\n..."
   },
   "csv_s3_uri":"s3://",
   "headers":[
      "date",
      "amount",
      "description",
      "total"
   ],
   "reading_order":3,
   "title":"Title of the table",
   "footers":[
      "the footers of the table"
   ],
   "crop_images":[
      "s3://bucket/prefix.png",
      "s3://bucket/prefix.png"
   ],
   "page_indices":[
      0,
      1
   ],
   "locations":[
      {
         "page_index":0,
         "bounding_box":{
            "left":0,
            "top":0,
            "width":1,
            "height":1
         }
      },
      {
         "page_index":1,
         "bounding_box":{
            "left":0,
            "top":0,
            "width":1,
            "height":1
         }
      }
   ]
},

테이블 엔터티에 대한 정보입니다. 위치 정보, 텍스트, 테이블 및 읽기 순서의 다양한 형식 외에도 특히 S3 버킷에서 테이블의 csv 정보와 잘린 이미지를 반환합니다. CSV 정보에는 다양한 헤더, 바닥글 및 제목이 표시됩니다. 이미지는 InvokeDataAutomation 요청에 설정된 접두사의 s3 버킷으로 라우팅됩니다.

{

   "id":"entity_id",

   "type":"FIGURE",

   "summary":"",

   "representation":{

      "text":"document text",

      "html":"document title document content",

      "markdown":"# text"

   },

   "crop_images":[

      "s3://bucket/prefix.png",

      "s3://bucket/prefix.png"

   ],

   "locations":[

      {

         "page_index":0,

         "bounding_box":{

            "left":0,

            "top":0,

            "width":1,

            "height":1

         }

      }

   ],

   "sub_type":"CHART",

   "title":"figure title",

   "rai_flag":"APPROVED/REDACTED/REJECTED",

   "reading_order":1,

   "page_indices":[

      0

   ]

}
,

​

문서 그래프 및 차트와 같은 그림에 사용되는 개체입니다. 테이블과 마찬가지로 이러한 그림은 잘리고 이미지는 접두사의 s3 버킷 세트로 전송됩니다. 또한 제목 텍스트에 대한 sub_type 및 그림 제목 응답과 그림 종류에 대한 표시를 받게 됩니다.

"pages":[
   {
      "id":"page_id",
      "page_index":0,
      "detected_page_number":1,
      "representation":{
         "text":"document text",
         "html":"document title document content",
         "markdown":"# text"
      },
      "statistics":{
         "element_count":5,
         "table_count":1,
         "figure_count":1,
         "word_count":1000,
         "line_count":32
      },
      "asset_metadata":{
         "rectified_image":"s3://bucket/prefix.png",
         "rectified_image_width_pixels":1700,
         "rectified_image_height_pixels":2200
      }
   }
],

표준 출력을 통해 추출하는 마지막 개체는 페이지입니다. 페이지는 텍스트 엔터티와 동일하지만 감지된 페이지 번호가 페이지에 있는 페이지 번호를 추가로 포함합니다.

"text_lines":[
   {
      "id":"line_id",
      "text":"line text",
      "reading_order":1,
      "page_index":0,
      "locations":{
         "page_index":0,
         "bounding_box":{
            "left":0,
            "top":0,
            "width":1,
            "height":1
         }
      }
   }
],

"text_words":[
   {
      "id":"word_id",
      "text":"word text",
      "line_id":"line_id",
      "reading_order":1,
      "page_index":0,
      "locations":{
         "page_index":0,
         "bounding_box":{
            "left":0,
            "top":0,
            "width":1,
            "height":1
         }
      }
   }
]

이 마지막 두 요소는 개별 텍스트 부분에 대한 것입니다. 단어 수준 세분화는 각 단어에 대한 응답을 반환하는 반면, 기본 출력은 텍스트 줄만 보고합니다.

BDA 문서 처리 제한

BDA는 PDF, JPEG 및 PNG 파일 형식의 문서를 지원합니다. 문서는 콘솔에서 처리하려면 200MB 미만이어야 하고 API에서 처리하려면 500MB 미만이어야 합니다. 단일 문서는 20페이지를 초과할 수 없지만 문서 분할이 활성화된 파일은 최대 1,500페이지까지 제출할 수 있습니다.