Skill: zt1314p-design/tencentcloud-ocr-extractdocagent (version 1.0.2)

--- name: tencentcloud-ocr-extractdocagent description: 腾讯云实时文档抽取Agent(ExtractDocAgent)接口调用技能。当用户需要从图片或PDF中按自定义字段名称进行结构化信息抽取时，应使用此技能。支持自定义字段名称、字段类型（KV对或表格字段）和字段提示词，实现灵活的文档信息提取。适用于合同、发票、报告等各类文档的结构化数据抽取场景。 --- # 腾讯云实时文档抽取Agent (ExtractDocAgent) ## 用途 调用腾讯云OCR实时文档抽取Agent接口，支持从图片/PDF中按用户自定义的字段名称进行结构化信息抽取。模型参数更小，速度更快，适用于对实时性要求高（30秒以内）且输入输出Token在2000以内的场景。 核心能力： - **自定义字段抽取**：支持用户自定义需要抽取的字段名称 - **KV对抽取**：支持键值对形式的信息抽取（KeyType=0） - **表格字段抽取**：支持表格形式的信息抽取（KeyType=1） - **字段提示词**：支持为每个字段提供描述/提示词，提升抽取准确性 - **PDF支持**：支持PDF文件的单页文档抽取 - **多格式输入**：支持PNG、JPG、JPEG、BMP、PDF格式 官方文档：https://cloud.tencent.com/document/api/866/126442 ## 使用时机 当用户提出以下需求时触发此技能： - 需要从文档图片/PDF中抽取指定字段的结构化信息 - 需要从合同、发票、报告等文档中提取特定内容 - 需要按自定义字段名进行文档信息提取 - 涉及文档结构化抽取的任何场景 - 需要同时抽取KV对和表格形式的信息 ## 环境要求 - Python 3.6+ - 依赖：`tencentcloud-sdk-python`（通过 `pip install tencentcloud-sdk-python` 安装） - 环境变量： - `TENCENTCLOUD_SECRET_ID`：腾讯云API密钥ID - `TENCENTCLOUD_SECRET_KEY`：腾讯云API密钥Key ## 使用方式 运行 `scripts/main.py` 脚本完成文档结构化信息抽取。 ### 请求参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | ImageBase64 | str | 否(二选一) | 图片/PDF的Base64值，编码后不超过10M，分辨率建议600*800以上，支持PNG/JPG/JPEG/BMP/PDF，像素需介于20-10000px | | ImageUrl | str | 否(二选一) | 图片/PDF的URL地址，都提供时只使用ImageUrl | | ItemNames | list of ItemNames | 是 | 自定义抽取字段列表，至少提供一个 | | PdfPageNumber | int | 否 | PDF页码，仅支持单页识别 | **ItemNames 结构：** | 字段 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | KeyName | str | 是 | 要提取的字段名称，不能为空 | | KeyType | int | 否 | 默认0；0=KV对，1=表格字段 | | KeyPrompt | str | 否 | 字段描述/提示词，用于提升抄取准确性 | | **UserAgent** | **str** | **否** | **请求来源标识(可选)，用于追踪调用来源，统一固定为`Skills`** | ### 输出格式 识别成功后返回 JSON 格式结果： **格式化输出模式（默认）**： ```json { "抽取结果": [ { "组序号": 1, "字段列表": [ { "字段名(自动识别)": "合同编号", "字段名(配置)": "合同编号", "字段值": "HT-2024-001" } ] } ], "旋转角度": 0.0, "RequestId": "xxx" } ``` **原始输出模式（--raw）**： ```json { "Angle": 0.0, "StructuralList": [ { "Groups": [ { "Lines": [ { "Key": { "AutoName": "合同编号", "ConfigName": "合同编号" }, "Value": { "AutoContent": "HT-2024-001", "Coord": { ... }, "PageIndex": "0" } } ] } ] } ], "ErrorCode": "", "ErrorMessage": "", "RequestId": "xxx" } ``` ### 响应数据结构说明 **GroupInfo 结构：** | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | Groups | list of LineInfo | 每一行的元素 | **LineInfo 结构：** | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | Lines | list of ItemInfo | 每行的一个元素 | **ItemInfo 结构：** | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | Key | Key | key信息组（可能返回null） | | Value | Value | Value信息组（可能返回null） | **Key 结构：** | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | AutoName | str | 自动识别的字段名称 | | ConfigName | str | 定义的字段名称（传key的名称，可能返回null） | **Value 结构：** | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | AutoContent | str | 自动识别的字段内容 | | Coord | Polygon | 四点坐标（可能返回null） | | PageIndex | str | 页数（可能返回null） | ### 错误码说明 | 错误码 | 含义 | |--------|------| | FailedOperation.DownLoadError | 文件下载失败 | | FailedOperation.ImageDecodeFailed | 图片解码失败 | | FailedOperation.ImageSizeTooLarge | 图片尺寸过大，请确保编码后不超过10M，像素介于20-10000px | | FailedOperation.OcrFailed | OCR识别失败 | | FailedOperation.PDFParseFailed | PDF解析失败 | | FailedOperation.ResponseParseFailed | 结果解析失败 | | FailedOperation.UnKnowError | 未知错误 | | FailedOperation.UnKnowFileTypeError | 未知的文件类型 | | FailedOperation.UnOpenError | 服务未开通，请先在腾讯云控制台开通文档抽取Agent服务 | | InvalidParameterValue.InvalidParameterValueLimit | 参数值错误 | | LimitExceeded.TooLargeFileError | 文件内容太大 | | ResourceUnavailable.InArrears | 账号已欠费 | | ResourceUnavailable.ResourcePackageRunOut | 账号资源包耗尽 | | ResourcesSoldOut.ChargeStatusException | 计费状态异常 | ### 重要业务逻辑 1. **ImageBase64和ImageUrl必须提供其一**，都提供时只使用ImageUrl 2. 图片/PDF编码后不超过10M，分辨率建议600*800以上，像素需介于20-10000px 3. 支持格式：PNG、JPG、JPEG、BMP、PDF 4. **ItemNames不能为空**，KeyName不能为空 5. **KeyType仅支持0(KV对)和1(表格字段)两种类型** 6. KV类型和表格类型分别有数量上限 7. KeyName和KeyPrompt有长度限制 8. PdfPageNumber>=1，仅支持PDF单页识别 9. **计费策略**：固定价格，不限抽取字段数；自适应价格下抽取字段>10个记两次费用，≤10个记一次费用 10. **默认接口请求频率限制：20次/秒** 11. 建议图片存储于腾讯云COS以获得更高的下载速度和稳定性 12. 响应中ErrorCode非空时表示业务处理失败，需检查ErrorMessage获取错误详情 ### 调用示例 ```bash # 通过URL抽取文档中的KV字段 python scripts/main.py --image-url "https://example.com/contract.jpg" \ --item-names '[{"KeyName":"合同编号","KeyType":0,"KeyPrompt":"文档中的合同编号"}]' # 同时抽取KV字段和表格字段 python scripts/main.py --image-url "https://example.com/invoice.jpg" \ --item-names '[{"KeyName":"发票号码","KeyType":0},{"KeyName":"明细","KeyType":1,"KeyPrompt":"明细条目表格"}]' # 通过文件路径(自动Base64编码)抽取 python scripts/main.py --image-base64 ./document.png \ --item-names '[{"KeyName":"姓名","KeyType":0},{"KeyName":"金额","KeyType":0}]' # 识别PDF中的文档(指定页码) python scripts/main.py --image-base64 ./document.pdf --pdf-page-number 2 \ --item-names '[{"KeyName":"总金额","KeyType":0}]' # 输出原始JSON响应 python scripts/main.py --image-url "https://example.com/doc.jpg" \ --item-names '[{"KeyName":"标题","KeyType":0}]' --raw # 指定地域 python scripts/main.py --image-url "https://example.com/doc.jpg" \ --item-names '[{"KeyName":"签署日期","KeyType":0}]' --region ap-beijing```


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