Un guide étape par étape pour intégrer l'IA à votre application à l'aide de Google App Script

Dans ce tutoriel, nous allons vous montrer comment intégrer Eden AI API d'analyse de factures dans votre logiciel à l'aide de Google App Script. Grâce à cette intégration, vous serez en mesure d'automatiser les tâches et d'améliorer les fonctionnalités des services Google grâce à la puissance de l'IA. Le même processus s'applique si vous souhaitez inclure d'autres fonctionnalités telles que : Balisage des images, Détection de contenu explicite, Analyse de texte et de nombreuses autres API d'IA que nous proposons.

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Développez l'IA sur Google App Script avec Eden AI

Eden AI a été créé pour les non-codeurs qui ont des difficultés à choisir le bon fournisseur d'IA et/ou à intégrer plusieurs API. La gestion de plusieurs comptes pour chaque application peut être une tâche difficile, mais avec Eden AI, vous pouvez connecter et gérer toutes vos API sur un seul compte. Certains fournisseurs d'IA pouvant être complexes à utiliser, nous voulions simplifier la partie « sans code » et mettre l'IA à la disposition du plus grand nombre de personnes possible.

Eden AI vous permet de résoudre plusieurs tâches d'IA sur Google App Script :

• Analyse syntaxique des documents : extraction de texte à partir d'images et analyse syntaxique d'une facture, reçu ou reprendre pour extraire des données

• Vision par ordinateur: détecter visages, objets, logos, contenu explicite, etc.

• Analyse de texte : analyse des sentiments, extraction de mots clés, résumé, etc.

• Traduction automatique

• Reconnaissance vocale & Génération vocale

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Pratiquons avec Analyse des factures!

Tout comme Reçu et CV Parsing, Invoice Parsing est un outil développé par OCR pour extraire et numériser des données pertinentes, Vision par ordinateur pour identifier la structure du document, et PNL techniques pour délimiter les champs. La technologie d'analyse des factures extrait les informations clés d'une facture (format .pdf, .png ou .jpg) telles que le numéro de la facture, le montant total dû, la date de la facture, le nom du client, etc.

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Les API de l'analyseur de factures contribuent à garantir l'exactitude des données en évitant les erreurs pouvant survenir lors de l'extraction manuelle des données. Ces informations peuvent ensuite être utilisées à diverses fins et facilitent la génération de rapports ou l'exportation de données vers d'autres applications. Elles sont souvent utilisées conjointement avec d'autres applications de gestion d'entreprise.

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Comment ajouter l'analyse des factures à votre application avec Google App Script ?

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1. Initialisez la fonction invoice_parser

La première étape consiste à initialiser la fonction invoice_parser qui gérera l'appel d'API à Eden AI. Cette fonction prendra 4 arguments : api_key, providers, file et language.

Le clé_api est la clé API que vous avez obtenue sur la plateforme Eden AI, fournisseurs est le nom du fournisseur que vous souhaitez utiliser pour extraire les données de facturation, fichier est le fichier de facture dont vous souhaitez extraire les données, et langue est la langue de la facture.

function invoice_parser(api_key, providers, file, language) { 
	//... 
} 

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2. Créez la charge utile avec le FormData

Ensuite, utilisez la bibliothèque FormData pour créer la charge utile pour la demande d'API :

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La charge utile contient des informations sur le fichier de facture et le format de réponse souhaité. Vous devrez ajouter le fournisseurs, réponse_as_dict, fichier, et langue à la charge utile. Le paramètre response_as_dict est réglé sur faux afin que la réponse soit renvoyée sous forme de chaîne JSON plutôt que sous forme de dictionnaire.

function invoice_parser(api_key, providers, file, language) {
	const formData = FormData.newFormData();  
	formData.append('providers', providers);  
	formData.append('response_as_dict', false);  
	formData.append('file', file);
	formData.append('language', language);  
	const payload = formData.getPayload(); 
} 

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3. Création de l'en-tête

Créez ensuite l'en-tête de la demande d'API. L'en-tête inclut les paramètres Authorization et Content-Type.

Le paramètre Authorization est défini sur le Bearer Token obtenu auprès de la plateforme Eden AI, et le paramètre Content-Type est défini sur multipart/form-data, la valeur limite étant définie sur la chaîne limite obtenue à partir des données du formulaire.

function invoice_parser(api_key, providers, file, language)
{
	//...  
	const headers = {  
		"Authorization": `Bearer ${api_key}`,  
		"Content-Type": `multipart/form-data; boundary=${formData.getBoundary()}`
  } 
}

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4. Passez l'appel d'API avec URLFetchApp

À présent, utilisez la bibliothèque URLFetchApp disponible dans la bibliothèque standard de Google App Script pour effectuer l'appel d'API à Eden AI. Vous devez définir méthode à POST, le en-têtes à l'en-tête que nous venons de créer, le charge utile à la charge utile que nous avons créée à l'étape 2, et Désactiver les exceptions HTTP trop vrai.

function invoice_parser(api_key, providers, file, language) {
	//...  
	const response = UrlFetchApp.fetch(  
		`https://api.edenai.run/v2/ocr/invoice_parser`,  
		{  
			"method": "POST",  
			"headers": headers,  
			"payload": payload,  
			"muteHttpExceptions": true,  
		}
  );
	return response 
} 

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5. Chargez votre fichier depuis Google Drive

const file = DriverApp.getFileById("");

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6. Analyser les données de réponse avec JSON

const api_key = "YOUR EDEN AI API KEY" 
const providers = "base64" 
const language = 'en' 
const response = invoice_parser(api_key, providers, file, language)
const response_json = JSON.parse(response) 

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7. Accédez aux données extraites

Enfin, les données extraites sont accessibles à l'aide du objet response_json. Dans ce cas, le Logger.log La méthode est utilisée pour imprimer les données extraites dans le journal. Cependant, vous pouvez accéder aux données extraites et les utiliser comme vous le souhaitez, par exemple pour créer une feuille Google avec les données.

Logger.log(response_json['base64']['extracted_data']) 

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8. Récapitulation

Tu as terminé ! 🥳

function invoice_parser(api_key, providers, file, language) {
	// Create the payload with the FormData library available at https://github.com/edenai/FormData  
	const formData = FormData.newFormData();  
	formData.append('providers', providers);  
	formData.append('response_as_dict', false);  
	formData.append('file', file);  
	formData.append('language', language);  
	const payload = formData.getPayload();  
	
  // Create the header  
	const headers = {  
		"Authorization": `Bearer ${api_key}`,  
		"Content-Type": `multipart/form-data; boundary=${formData.getBoundary()}`  
	}
  
	// Make the api call with UrlFetchApp in standard library  
	const response = UrlFetchApp.fetch(  
		`https://api.edenai.run/v2/ocr/invoice_parser`, 
		{
		"method": "POST",  
		"headers": headers,  
		"payload": payload,
		"muteHttpExceptions": true,  
		}  
	)  
	return response 
} 

function main() {
	const file = DriveApp.getFileById("");  
	// You can find your api_key at https://app.edenai.run/  
	const api_key = ""  
	const providers = "base64"  
	const language = 'en'  
	const response = invoice_parser(api_key, providers, file, language)  
	const response_json = JSON.parse(response)  
	// Now you  can use your result as you want, for example to  create a sheet with all data  
	// Here we just print all of field found by the providers  
	Logger.log(response_json['base64']['extracted_data']) } 

Si vous avez des questions concernant ce tutoriel, la communauté Eden AI peut vous aider sur Discorde.

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Remarque : Le code ci-dessus n'est qu'un exemple d'utilisation de l'API d'analyse de factures d'Eden AI.

Les champs et données spécifiques renvoyés par l'API peuvent varier en fonction du type de document analysé et du fournisseur utilisé.

Pour plus d'informations, consultez l'intégralité documentation pour l'API de l'analyseur de factures.

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Si vous êtes intéressé par d'autres outils low-code, jetez un œil à nos didacticiels étape par étape sur la façon d'intégrer l'IA à votre application avec Power Apps, Réoutillage, Fabriquer, IFTTT, n8n, Bulle, Dataiku, et Zapier.

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