azure-ai-document-intelligence-ts
Ajuda seu agente a ler e entender informações em documentos. É útil para extrair dados importantes de arquivos como PDFs ou imagens. Isso torna mais fácil organizar e usar as informações contidas nesses documentos.
O que ela faz
Esta ferramenta extrai informações importantes de documentos, como textos, tabelas e dados estruturados. Ela pode entender diferentes tipos de documentos, como faturas e recibos, ou até mesmo ser treinada para entender documentos personalizados.
Quando usar
- ✓Quando você precisa extrair dados de faturas e recibos automaticamente.
- ✓Para organizar e buscar informações em grandes volumes de documentos.
- ✓Ao criar um sistema que precisa entender o conteúdo de documentos específicos.
Exemplo do que pedir para a IA
“Extraia os dados da fatura neste link: [link da fatura]”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Você envia um documento (por link ou arquivo) para a ferramenta. Ela usa modelos pré-treinados ou personalizados para identificar e extrair as informações que você precisa, como valores, datas e nomes.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill azure-ai-document-intelligence-tsOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/azure-ai-document-intelligence-ts/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
SDK REST do Azure Document Intelligence para TypeScript
Extraia texto, tabelas e dados estruturados de documentos usando modelos pré-criados e personalizados.
Instalação
npm install @azure-rest/ai-document-intelligence @azure/identity
Variáveis de Ambiente
DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT=https://<resource>.cognitiveservices.azure.com
DOCUMENT_INTELLIGENCE_API_KEY=<api-key>
Autenticação
Importante: Este é um cliente REST. DocumentIntelligence é uma função, não uma classe.
DefaultAzureCredential
import DocumentIntelligence from "@azure-rest/ai-document-intelligence";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
const client = DocumentIntelligence(
process.env.DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT!,
new DefaultAzureCredential()
);
Chave de API
import DocumentIntelligence from "@azure-rest/ai-document-intelligence";
const client = DocumentIntelligence(
process.env.DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT!,
{ key: process.env.DOCUMENT_INTELLIGENCE_API_KEY! }
);
Analisar Documento https://example.com
import DocumentIntelligence, {
isUnexpected,
getLongRunningPoller,
AnalyzeOperationOutput
} from "@azure-rest/ai-document-intelligence";
const initialResponse = await client
.path("/documentModels/{modelId}:analyze", "prebuilt-layout")
.post({
contentType: "application/json",
body: {
urlSource: "https://example.com/document.pdf"
},
queryParameters: { locale: "en-US" }
});
if (isUnexpected(initialResponse)) {
throw initialResponse.body.error;
}
const poller = getLongRunningPoller(client, initialResponse);
const result = (await poller.pollUntilDone()).body as AnalyzeOperationOutput;
console.log("Pages:", result.analyzeResult?.pages?.length);
console.log("Tables:", result.analyzeResult?.tables?.length);
Analisar Documento (Arquivo Local)
import { readFile } from "node:fs/promises";
const fileBuffer = await readFile("./document.pdf");
const base64Source = fileBuffer.toString("base64");
const initialResponse = await client
.path("/documentModels/{modelId}:analyze", "prebuilt-invoice")
.post({
contentType: "application/json",
body: { base64Source }
});
if (isUnexpected(initialResponse)) {
throw initialResponse.body.error;
}
const poller = getLongRunningPoller(client, initialResponse);
const result = (await poller.pollUntilDone()).body as AnalyzeOperationOutput;
Modelos Pré-criados
| ID do Modelo | Descrição |
|---|---|
prebuilt-read |
OCR - extração de texto e idioma |
prebuilt-layout |
Texto, tabelas, marcas de seleção, estrutura |
prebuilt-invoice |
Campos de Fatura |
prebuilt-receipt |
Campos de Recibo |
prebuilt-idDocument |
Campos de Documento de Identidade |
prebuilt-tax.us.w2 |
Campos do formulário fiscal W-2 |
prebuilt-healthInsuranceCard.us |
Campos do cartão de seguro saúde |
prebuilt-contract |
Campos de Contrato |
prebuilt-bankStatement.us |
Campos de extrato bancário |
Extrair Campos de Fatura
const initialResponse = await client
.path("/documentModels/{modelId}:analyze", "prebuilt-invoice")
.post({
contentType: "application/json",
body: { urlSource: invoiceUrl }
});
if (isUnexpected(initialResponse)) {
throw initialResponse.body.error;
}
const poller = getLongRunningPoller(client, initialResponse);
const result = (await poller.pollUntilDone()).body as AnalyzeOperationOutput;
const invoice = result.analyzeResult?.documents?.[0];
if (invoice) {
console.log("Vendor:", invoice.fields?.VendorName?.content);
console.log("Total:", invoice.fields?.InvoiceTotal?.content);
console.log("Due Date:", invoice.fields?.DueDate?.content);
}
Extrair Campos de Recibo
const initialResponse = await client
.path("/documentModels/{modelId}:analyze", "prebuilt-receipt")
.post({
contentType: "application/json",
body: { urlSource: receiptUrl }
});
const poller = getLongRunningPoller(client, initialResponse);
const result = (await poller.pollUntilDone()).body as AnalyzeOperationOutput;
const receipt = result.analyzeResult?.documents?.[0];
if (receipt) {
console.log("Merchant:", receipt.fields?.MerchantName?.content);
console.log("Total:", receipt.fields?.Total?.content);
for (const item of receipt.fields?.Items?.values || []) {
console.log("Item:", item.properties?.Description?.content);
console.log("Price:", item.properties?.TotalPrice?.content);
}
}
…
Perguntas frequentes
Quais tipos de documentos posso processar?
Você pode processar diversos tipos de documentos, incluindo faturas, recibos, documentos de identidade, cartões de seguro saúde, contratos e formulários fiscais. Também é possível treinar a ferramenta para entender documentos personalizados.
Como a ferramenta sabe o que extrair?
Ela utiliza modelos de inteligência artificial. Alguns modelos já vêm prontos para entender tipos comuns de documentos (como faturas), e outros podem ser treinados com seus próprios exemplos para extrair informações específicas.
Preciso saber programar para usar?
A ferramenta em si é um serviço de programação, mas você pode usá-la através de interfaces ou ferramentas que simplificam o processo, sem precisar escrever código complexo.
Detalhes
Descrição original do autor
Extract text, tables, and structured data from documents using prebuilt and custom models.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2271
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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