Power real-time applications and agents with Document Intelligence

通过文档智能赋能实时应用和代理 | Databricks 博客

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2026年10月14日

通过文档智能赋能实时应用和代理

文档解析、提取和分类的实时REST API现已正式发布

作者：Archika Dogra、Jane Zhang、Zachary Wang 和 Nihit Desai

摘要

• 传统文档工作流围绕异步批量流水线构建，在交互式或人机协作场景中，这种模式会延迟下游即时决策所需的操作上下文。

• 通过文档智能实时REST API，您的应用可以在文档到达时立即读取并处理。当文件上传时，调用 ai_parse_document、ai_decide、ai_classify 和 ai_extract 接口，从而实时理解文档内容、提取所需信息并路由到对应工作流。

• 使用 Databricks Apps 或自定义代理构建交互式文档工作流。将这些REST API嵌入应用或代理工作流自动化系统，使文档能够实时转化为业务决策。

在 Databricks，我们的企业客户每天都会收到数百万份文档。这些杂乱无章的非结构化文档包含关于运营、客户和财务的关键上下文信息，是推动企业各环节决策的重要依据。然而当文档到达时，要让这些企业级上下文真正发挥作用却出乎意料地繁琐。例如：

• 合同进入收件箱。法律团队成员打开文件，寻找各方信息、生效日期和续约条款，然后手动录入系统以跟踪多年协议。

• 发票到达时，应付账款专员查找供应商信息、采购订单号和总金额，再手动录入系统以便完成审批和审计流程。

• 保险索赔通过门户到达时附带一堆附件，理赔专员需要通读所有材料才能决定该索赔应转交何处处理。

这些是不同场景的工作流，但都面临相同瓶颈：在客户能够利用文档中的宝贵数据进行业务分析或决策之前，必须有人逐个阅读文档并提取关键信息。这种人工步骤会拖慢所有后续流程，而随着文档数量增长，瓶颈和成本会呈指数级上升。

通过同步REST API实时处理文档

今天，文档智能的解析、分类和提取REST API已正式发布。我们的决策REST API（非常适合文档路由）现已进入测试阶段。开发人员可以在文档到达时从应用或代理调用这些API，使工作流能够识别收到的内容、提取所需细节，并将其呈现在合适的人员或代理面前以进行后续处理。

这些API能将您的文档实时转化为结构化洞察：

• ai_parse_document 读取文件，将表格和图表转换为结构化文本，并计算用于后续处理的引用边界框。

• ai_decide 根据文档内容决定下一步操作，例如将文档路由到特定工作流或标记为需要人工审核。

• ai_extract 提取您指定的字段到结构化结果中，可选包含引用信息和置信度评分，便于人工或代理核对源文档中的数值。

• ai_classify 使用您的业务分类体系为文档或提取的实体分配标签，并可选地提供理由和置信度评分。

使用 ai_extract REST API 从发票中提取字段的示例：

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将实时文档智能集成到您的应用和代理中

您可以使用 REST API 将文档理解能力引入到工作已经发生的应用程序中。例如，通过 Databricks Apps，您可以构建合同接收流程，律师上传协议后，系统会自动填充关键条款并打开审查表单：

• 读取合同。ai_parse_document 将文件转换为应用程序可保存并用于其他用途的结构化内容。

• 打开合适的审查流程。ai_classify 识别协议类型（NDA、MSA 或工作说明书），使应用程序知道显示哪个表单。

• 预填充条款。ai_extract 提取各方名称、生效日期、续约条款和通知期限。引用功能让律师可以对照原文核对每个值。

• 推动工作进展。律师修正或批准字段后，应用程序会将审查记录和来源引用写入 Delta。

展开

交互式的人机协作应用只是利用实时文档处理的一种方式。您也可以在 Agent Bricks 上构建的自定义代理需要理解或分析传入文档时调用这些 API。

立即开始

想构建这样的工作流吗？在 Databricks 工作区中打开 Genie Code 并开始输入您的提示：

您也可以直接通过 REST API 参考文档和解析、分类、提取的指南进行构建：

• API 参考：REST API 文档

• 指南：解析 · 提取 · 分类

• Agent Bricks 界面：在工作区的代理页面上，交互式尝试解析、提取和分类功能。

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