DocumentAI-Backend
0 BewertungenDocumentAI-Backend ist ein Open-Source-FastAPI-Dienst, der REST-Endpunkte für Texteingabe, Formularanalyse und Datenstrukturierung bereitstellt. Es integriert Google Document AI, OCR-Fallback (Tesseract/EasyOCR) und Docker-Bereitstellung, um JSON-Ergebnisse für PDF- und Bild-Eingaben zu liefern.
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DocumentAI-Backend
DocumentAI-Backend ist ein Open-Source-FastAPI-Dienst, der REST-Endpunkte für Texteingabe, Formularanalyse und Datenstrukturierung bereitstellt. Es integriert Google Document AI, OCR-Fallback (Tesseract/EasyOCR) und Docker-Bereitstellung, um JSON-Ergebnisse für PDF- und Bild-Eingaben zu liefern.
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Was ist DocumentAI-Backend?
DocumentAI-Backend ist ein leichtgewichtiges Backend-Framework, das die Extraktion von Text, Formularfeldern und strukturierten Daten aus Dokumenten automatisiert. Es bietet REST-API-Endpunkte zum Hochladen von PDFs oder Bildern, verarbeitet sie mit Google Document AI und OCR-Fallback und gibt geparste Ergebnisse im JSON-Format zurück. Entwickelt mit Python, FastAPI und Docker, ermöglicht es eine schnelle Integration in bestehende Systeme, skalierbare Deployments und Anpassungen durch konfigurierbare Pipelines und Middleware.
Wer wird DocumentAI-Backend verwenden?
- Entwickler, die Dokumentenverarbeitungs-Pipelines erstellen
- Unternehmen, die die Extraktion von Rechnungen und Belegen automatisieren
- Startups, die Papierformulare digitalisieren
- Dateningenieure, die OCR-Dienste integrieren
- Lösungsarchitekten, die modulare KI-Backends suchen
Wie verwendet man DocumentAI-Backend?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/sarthakpriyadarshi/DocumentAI-Backend
- Schritt 2: Installieren Sie die Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt
- Schritt 3: Konfigurieren Sie die Google Document AI-Zugangsdaten und Endpunkt in .env
- Schritt 4: Führen Sie den Dienst lokal mit uvicorn main:app --reload aus oder deployen Sie via Docker
- Schritt 5: Senden Sie POST-Anfragen an /extract_text oder /extract_form mit PDF/Bild-Dateien
- Schritt 6: Erhalten Sie strukturierte JSON-Antworten und integrieren Sie sie in Ihre Anwendung
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von DocumentAI-Backend
Die Hauptfunktionen
- REST-API für Text- und Formularextraktion
- Integration von Google Document AI
- OCR-Fallback-Unterstützung (Tesseract/EasyOCR)
- Multi-Format-Eingaben (PDF, JPEG, PNG)
- Konfigurierbare Verarbeitungs-Pipelines
- Docker-Container-Bereitstellung
Die Vorteile
- Schnelle Integration mit minimalem Setup
- Open-Source und anpassbar
- Skalierbar via Docker-Orchestrierung
- Präzise Extraktion mit OCR-Fallback
- JSON-Ausgabe für einfache Weiterverarbeitung
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von DocumentAI-Backend
- Automatisierte Extraktion von Rechnungs- und Belegdaten
- Formularfeld-Parsing für digitale Konvertierungen
- Vertrags- und Rechtsdokument-Digitalisierung
- Extraktion von Text aus wissenschaftlichen Arbeiten
- Verarbeitung großer Dokumentenstapel-Pipelines
FAQs zu DocumentAI-Backend
Unternehmensinformationen zu DocumentAI-Backend
DocumentAI-Backend Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von DocumentAI-Backend?
- Google Cloud Document AI
- AWS Textract
- Azure Form Recognizer
- Tesseract OCR
- Nanonets Document AI
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