DocumentAI-Backendは、テキスト抽出、フォーム解析、およびデータ構造化のためのRESTエンドポイントを提供するオープンソースのFastAPIサービスです。Google Document AI、OCRフォールバック（Tesseract/EasyOCR）、Dockerデプロイを統合し、PDFや画像入力に対してJSON結果を提供します。
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DocumentAI-Backend
DocumentAI-Backendは、テキスト抽出、フォーム解析、およびデータ構造化のためのRESTエンドポイントを提供するオープンソースのFastAPIサービスです。Google Document AI、OCRフォールバック（Tesseract/EasyOCR）、Dockerデプロイを統合し、PDFや画像入力に対してJSON結果を提供します。
フィーチャー
DocumentAI-Backendとは？
DocumentAI-Backendは、ドキュメントからのテキスト、フォームフィールド、構造化データの抽出を自動化する軽量なバックエンドフレームワークです。PDFや画像をアップロードするREST APIエンドポイントを提供し、Google Document AIとOCRフォールバックを使用して処理し、解析結果をJSONで返します。Python、FastAPI、およびDockerを使用して構築されており、既存システムへの迅速な統合、拡張可能なデプロイメント、設定可能なパイプラインやミドルウェアによるカスタマイズを可能にします。
誰がDocumentAI-Backendを使うの？
- ドキュメント処理パイプラインを構築している開発者
- 請求書やレシートの自動抽出を行う企業
- 紙のフォームをデジタル化するスタートアップ
- OCRサービスを統合するデータエンジニア
- モジュラなAIバックエンドを求めるソリューション設計者
DocumentAI-Backendの使い方は？
- Step1: リポジトリをクローンします：git clone https://github.com/sarthakpriyadarshi/DocumentAI-Backend
- Step2: 依存関係をインストールします：pip install -r requirements.txt
- Step3: .envにGoogle Document AIのクレデンシャルとエンドポイントを設定します。
- Step4: uvicorn main:app --reloadでローカルでサービスを実行するか、Dockerを使ってデプロイします。
- Step5: /extract_textまたは /extract_formにPOSTリクエストを送信し、PDF/画像ファイルをアップロードします。
- Step6: 構造化されたJSONレスポンスを受け取り、アプリケーションに統合します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
DocumentAI-Backendの主な特長・利点
コア機能
- テキストとフォーム抽出のためのREST API
- Google Document AIの統合
- OCRフォールバック対応（Tesseract/EasyOCR）
- 多形式入力（PDF、JPEG、PNG）
- 設定可能な処理パイプライン
- Dockerコンテナによる展開
利点
- 最小限の設定で迅速に統合可能
- オープンソースでカスタマイズ可能
- Dockerオーケストレーションによるスケーラビリティ
- OCRフォールバックによる高精度抽出
- 簡単に取り込めるJSON出力
DocumentAI-Backendの主な使用ケース・アプリケーション
- 請求書やレシートの自動データ抽出
- デジタル変換のためのフォームフィールド解析
- 契約書や法的文書のデジタル化
- 学術論文のテキスト抽出
- 大量ドキュメント処理パイプライン
DocumentAI-BackendのFAQs
DocumentAI-Backend会社情報
DocumentAI-Backend のレビュー
5/5
DocumentAI-Backendの主な競合と代替品は？
- Google Cloud Document AI
- AWS Textract
- Azure Form Recognizer
- Tesseract OCR
- Nanonets Document AI
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