DocumentAI OCR 错误：文档内容无效

我从工作流程中调用 DocumentAI OCR 批处理通常相当成功，但是，我偶尔会收到以下错误：

{
  "caughtError": {
    "message": "An error occurred during execution of a long-running operation.",
    "operation": {
      "done": true,
      "error": {
        "code": 3,
        "message": "Failed to process all documents."
      },
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.documentai.v1.BatchProcessMetadata",
        "createTime": "2024-07-18T12:43:54.456405Z",
        "individualProcessStatuses": [
          {
            "inputGcsSource": "gs://redacted_bucket_name/redacted.pdf",
            "status": {
              "code": 3,
              "message": "Invalid input document content."
            }
          }
        ],
        "state": "FAILED",
        "updateTime": "2024-07-18T12:44:25.393457Z"
      },
      "name": "projects/###/locations/us/operations/###"
    },
    "tags": [
      "OperationError"
    ]
  }

我可以通过分解 pdf 以查看哪个页面导致错误，将错误隔离到页面。但是，我无法辨别错误的确切原因是什么，可以通过编程方式修复它。

我可以使用像 pypdf 和 pymupdf 这样的库打开pdf并成功提取文本（如果存在） ）。我还尝试使用 pymupdf 使用各种压缩设置来压缩pdf，并且我能够压缩pdf，但这并不能防止错误。在我遇到问题的一份 pdf 上，设置 enableNativePdfParsing 至 false 允许处理 pdf，但这并不能阻止我所看到的所有情况下的错误。

是否有某种方法可以预处理我的 pdf确保 pdf 与 DocumentAI 兼容还是有其他方法可以解决此问题？

当然，让我们来解决一下这个“Invalid input document content” DocumentAI OCR 错误。你所遇到的问题很常见，而且很难解决，因为错误信息本身提供的信息有限。

以下是可能导致此错误的常见原因以及一些可以采取的调试步骤：

1. PDF 文件损坏或格式错误：

• DocumentAI 可能比 pypdf 或 pymupdf 更严格： 即使这些库可以提取文本，PDF 中也可能存在细微的结构问题，这些问题会导致 DocumentAI 出现问题。
• 尝试使用不同的 PDF 生成器或转换器： 如果可以的话，尝试重新生成 PDF 或使用其他可靠的工具将其转换为 PDF/A 等标准格式。

2. PDF 内容问题：

• 复杂格式： 包含复杂表格、图像中嵌入文本或非标准字体使用的 PDF 可能会给 OCR 引擎带来挑战。
• 低分辨率或质量差的扫描件： 难以辨认的文本可能会导致此错误。

3. DocumentAI 特定的问题：

• enableNativePdfParsing 设置： 你已经提到了这一点。将其设置为 false 有时会有所帮助，因为它会强制 DocumentAI 使用其内部 PDF 解析器，但这并非始终是可靠的解决方案。
• 处理资源限制： 对于非常大或复杂的 PDF，DocumentAI 可能在处理方面遇到困难。尝试将 PDF 拆分为较小的部分进行处理。

调试步骤和潜在解决方案：

1. 彻底检查 PDF：
2. 使用 PDF 验证器： 尝试使用诸如 https://www.pdf-online.com/osa/validate.aspx 之类的在线工具验证 PDF 文件的结构。

3. 视觉检查： 检查导致问题的页面是否有任何明显的格式问题、奇怪的字符或低质量的扫描内容。

4. PDF 预处理（除了你尝试过的方法之外）：

5. 栅格化页面： 将页面转换为图像，然后将其转换回 PDF。这可以解决一些格式问题，但也可能会降低 OCR 准确性。可以使用 ImageMagick 之类的库来做到这一点。
6. 尝试不同的压缩级别： 使用 pymupdf 尝试不同的压缩设置，看看是否有一个特定的设置可以解决问题。

7. 简化 PDF： 如果可能，请尝试删除不必要的内容（例如图像或复杂的格式），看看是否可以解决问题。

8. 隔离问题并联系 Google 支持：

9. 最小化重现问题： 创建一个仅包含导致问题的页面的最小 PDF。这将有助于你隔离问题并将其提供给 Google 支持。
10. 联系 Google Cloud 支持： 如果其他所有方法都失败，请向 Google Cloud 支持团队提供最小 PDF 和错误详细信息。他们可能能够提供更多见解或帮助诊断问题。

代码示例（栅格化）：

import img2pdf
from PIL import Image

def rasterize_pdf(pdf_path, output_path):
    image = Image.open(pdf_path)
    pdf_bytes = img2pdf.convert(image.filename)

    with open(output_path, "wb") as f:
        f.write(pdf_bytes)

# 用法：
rasterize_pdf("problem_page.pdf", "rasterized_page.pdf") 

请记住，解决此类问题通常需要进行一些试验和错误。详细记录你尝试过的方法以及每个步骤的结果，这将有助于你更快地找出解决方案。