Construire un pipeline de traitement de documents intelligent avec AWS: S3 Textract comprend DynamoDB

Introduction

Dans le monde numérique d'aujourd'hui, les organisations se noient dans des données non structurées. Les documents, les images et les PDF contiennent des informations précieuses qui restent souvent inexploitées en raison de l'effort manuel requis pour les extraire et les analyser. Et si nous pouvions traiter automatiquement ces documents, extraire des informations significatives et stocker des données structurées pour une analyse plus approfondie?

Cet article de blog vous guidera dans la création d'un pipeline de traitement de documents intelligent complet à l'aide des services AWS. Notre pipeline sera automatiquement:

• Extraire du texte des images et des PDF à l'aide d'Amazon Textract
• Analyser le contenu pour les entités, les phrases clés et le sentiment à l'aide d'Amazon Comprehend
• Stocker des résultats structurés dans DynamoDB pour une requête et une analyse faciles
• Traiter les documents automatiquement lorsqu'il est téléchargé sur S3

Ce que nous construisons

Notre pipeline crée un flux transparent où:

1. Les documents sont téléchargés sur un seau S3 (images, PDF, etc.)
2. La fonction lambda se déclenche automatiquement lorsque de nouveaux fichiers arrivent
3. Textract extrait le texte et identifie la mise en page des documents
4. Comprendre analyse le texte extrait des informations
5. Les résultats sont stockés dans DynamoDB avec des métadonnées structurées

Aperçu de l'architecture

Exigences du système

• Lambda Runtime: Python 3.10
• Mémoire: 1024 Mo (recommandé)
• Timeout: 120 secondes
• Variables d'environnement:
  • Ddb_table: SmartDocresults (par défaut)
  • Égouter: en (par défaut)

Implémentation étape par étape

Étape 1: Créer un tableau DynamoDB

1. Accédez à la console AWS → DynamoDB
2. Cliquez sur "Créer un tableau"
3. Configurer:
   • Nom du tableau:SmartDocresults
   • Clé de partition:doc_id(Chaîne)
   • Trier la clé:paragraph_id(Chaîne)
4. Cliquez sur "Créer un tableau"
5. Attendez le tableau status = "actif"

Étape 2: Créer un seau S3

1. Console AWS → S3
2. Cliquez sur "Créer un seau"
3. Configurer:
   • Nom du seau:Votre Smart-Doc-Bucket(passer à un nom unique)
   • Région: choisissez votre région préférée
4. Cliquez sur "Créer un seau"
5. N'oubliez pas le nom de...
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