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Agentes48 mil · #2272

azure-ai-formrecognizer-java

Permite que seu agente analise documentos e extraia informações. É útil para criar programas que leem e entendem dados de vários tipos de arquivos. Isso ajuda a automatizar a coleta de informações de documentos.

O que ela faz

Esta ferramenta permite que programas de computador entendam e extraiam informações de documentos como faturas, recibos e formulários. Ela usa inteligência artificial para ler o texto, identificar dados importantes (como nomes, datas e valores) e organizar essas informações.

Quando usar

  • ✓Quando você precisa extrair dados de muitas faturas automaticamente.
  • ✓Para ler informações de recibos de despesas e organizá-las.
  • ✓Ao processar formulários preenchidos para coletar dados específicos.

Exemplo do que pedir para a IA

“Extraia o nome do comerciante e a data da seguinte fatura: [link para a 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

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/azure-ai-formrecognizer-java/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/azure-ai-formrecognizer-java/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

O programa envia o documento para um serviço de inteligência artificial da Azure. Esse serviço, treinado para reconhecer diferentes tipos de documentos, identifica e extrai os dados solicitados, retornando-os de forma organizada para o programa usar.

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-formrecognizer-java

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/azure-ai-formrecognizer-java/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

SDK do Azure Document Intelligence (Form Recognizer) para Java

Crie aplicativos de análise de documentos usando o SDK do Azure AI Document Intelligence para Java.

Instalação

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-formrecognizer</artifactId>
    <version>4.2.0-beta.1</version>
</dependency>

Criação de Cliente

DocumentAnalysisClient

import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClient;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClientBuilder;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;

DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClientBuilder()
    .credential(new AzureKeyCredential("{key}"))
    .endpoint("{endpoint}")
    .buildClient();

DocumentModelAdministrationClient

import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.administration.DocumentModelAdministrationClient;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.administration.DocumentModelAdministrationClientBuilder;

DocumentModelAdministrationClient adminClient = new DocumentModelAdministrationClientBuilder()
    .credential(new AzureKeyCredential("{key}"))
    .endpoint("{endpoint}")
    .buildClient();

Com DefaultAzureCredential

import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;

DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClientBuilder()
    .endpoint("{endpoint}")
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .buildClient();

Modelos Pré-construídos

ID do Modelo Propósito
prebuilt-layout Extrair texto, tabelas, marcas de seleção
prebuilt-document Documento geral com pares chave-valor
prebuilt-receipt Extração de dados de recibos
prebuilt-invoice Extração de campos de faturas
prebuilt-businessCard Análise de cartões de visita
prebuilt-idDocument Documento de identidade (passaporte, carteira de motorista)
prebuilt-tax.us.w2 Formulários fiscais W2 dos EUA

Padrões Principais

Extrair Layout

import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.*;
import com.azure.core.util.BinaryData;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;
import java.io.File;

File document = new File("document.pdf");
BinaryData documentData = BinaryData.fromFile(document.toPath());

SyncPoller<OperationResult, AnalyzeResult> poller = 
    client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-layout", documentData);

AnalyzeResult result = poller.getFinalResult();

// Process pages
for (DocumentPage page : result.getPages()) {
    System.out.printf("Page %d: %.2f x %.2f %s%n",
        page.getPageNumber(),
        page.getWidth(),
        page.getHeight(),
        page.getUnit());
    
    // Lines
    for (DocumentLine line : page.getLines()) {
        System.out.println("Line: " + line.getContent());
    }
    
    // Selection marks (checkboxes)
    for (DocumentSelectionMark mark : page.getSelectionMarks()) {
        System.out.printf("Checkbox: %s (confidence: %.2f)%n",
            mark.getSelectionMarkState(),
            mark.getConfidence());
    }
}

// Tables
for (DocumentTable table : result.getTables()) {
    System.out.printf("Table: %d rows x %d columns%n",
        table.getRowCount(),
        table.getColumnCount());
    
    for (DocumentTableCell cell : table.getCells()) {
        System.out.printf("Cell[%d,%d]: %s%n",
            cell.getRowIndex(),
            cell.getColumnIndex(),
            cell.getContent());
    }
}

Analisar de URL

String documentUrl = "https://example.com/invoice.pdf";

SyncPoller<OperationResult, AnalyzeResult> poller = 
    client.beginAnalyzeDocumentFromUrl("prebuilt-invoice", documentUrl);

AnalyzeResult result = poller.getFinalResult();

Analisar Recibo

SyncPoller<OperationResult, AnalyzeResult> poller = 
    client.beginAnalyzeDocumentFromUrl("prebuilt-receipt", receiptUrl);

AnalyzeResult result = poller.getFinalResult();

for (AnalyzedDocument doc : result.getDocuments()) {
    Map<String, DocumentField> fields = doc.getFields();
    
    DocumentField merchantName = fields.get("MerchantName");
    if (merchantName != null && merchantName.getType() == DocumentFieldType.STRING) {
        System.out.printf("Mercador: %s (confiança: %.2f)%n",
            merchantName.getValueAsString(),
            merchantName.getConfidence());
    }
    
    DocumentField transactionDate = fields.get("TransactionDate");

…
Perguntas frequentes

Quais tipos de documentos posso analisar?

Você pode analisar recibos, faturas, cartões de visita, documentos de identidade e formulários fiscais, entre outros. Também é possível treinar a IA para entender documentos personalizados.

Preciso saber programar para usar isso?

A ferramenta em si é para programadores, mas o resultado dela pode ser usado em aplicações que não exigem que o usuário final saiba programar.

Onde os dados são processados?

Os documentos são enviados para os serviços de nuvem da Azure AI para análise.

Detalhes

Descrição original do autor

Build document analysis applications using the Azure AI Document Intelligence SDK for Java.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#2272
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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