GSP1274

Ringkasan

Di dunia berbasis informasi saat ini, volume dokumen digital yang dihasilkan tiap hari sangatlah besar. Dari email dan laporan hingga kontrak hukum dan makalah ilmiah, para pelaku bisnis dan pihak perorangan dibanjiri dengan data tekstual dalam jumlah besar. Mengekstrak data yang bermakna dari dokumen ini secara efisien dan akurat telah menjadi tantangan utama.

Pemrosesan dokumen melibatkan berbagai tugas, termasuk ekstraksi teks, klasifikasi, perangkuman, terjemahan, dan lain sebagainya. Metode tradisional sering kali mengandalkan algoritma berbasis aturan atau model statistik, yang mungkin kesulitan dalam memahami nuansa dan kompleksitas bahasa alami.

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Gemini API di Vertex AI dengan Google Gen AI SDK untuk memproses dokumen PDF.

Prasyarat

Sebelum memulai lab ini, Anda sebaiknya sudah mengetahui:

• Pemrograman Python dasar.
• Konsep API secara umum.
• Cara menjalankan kode Python di notebook Jupyter di Vertex AI Workbench.

Tujuan

Dalam lab ini, Anda akan:

• Menginstal Google Gen AI SDK untuk Python
• Mengekstrak entity terstruktur dari dokumen tidak terstruktur menggunakan Gemini
• Mengklasifikasikan jenis dokumen menggunakan Gemini
• Menggabungkan klasifikasi dan ekstraksi entity ke dalam satu alur kerja menggunakan Gemini
• Merangkum dokumen menggunakan Gemini

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Start Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab interaktif ini dapat Anda gunakan untuk melakukan aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

Catatan: Gunakan jendela Samaran (direkomendasikan) atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Catatan: Hanya gunakan akun siswa untuk lab ini. Jika Anda menggunakan akun Google Cloud yang berbeda, Anda mungkin akan dikenai tagihan ke akun tersebut.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, dialog akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri ada panel Lab Details yang berisi hal-hal berikut:

   • Tombol Open Google Cloud console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).

   Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.

4. Klik Next.

5. Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.

6. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

7. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan mendaftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.

Catatan: Untuk mengakses produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu atau ketik nama layanan atau produk di kolom Search.

Tugas 1. Membuka notebook di Vertex AI Workbench

1. Di Konsol Google Cloud, pada Navigation menu (), klik Vertex AI > Workbench.

2. Cari instance lalu klik tombol Open JupyterLab.

Antarmuka JupyterLab untuk instance Workbench Anda akan terbuka di tab browser baru.

Catatan: Jika Anda tidak melihat notebook di JupyterLab, ikuti langkah tambahan berikut untuk mereset instance:

1. Tutup tab browser untuk JupyterLab, lalu kembali ke halaman beranda Workbench.

2. Pilih kotak centang di samping nama instance, lalu klik Reset.

3. Setelah tombol Open JupyterLab diaktifkan kembali, tunggu satu menit, lalu klik Open JupyterLab.

Tugas 2. Menyiapkan notebook

1. Buka file .

2. Pada dialog Select Kernel, pilih Python 3 dari daftar kernel yang tersedia.

3. Jalankan bagian Getting Started dan Import libraries pada notebook.

   • Untuk Project ID, gunakan , sedangkan untuk Location, gunakan .

Catatan: Anda dapat melewatkan sel notebook yang bertanda Colab only. Jika Anda mendapatkan respons 429 dari salah satu eksekusi sel notebook, tunggu 1 menit sebelum menjalankan sel kembali untuk melanjutkan.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Mengimpor library dan menyiapkan notebook.

Tugas 3. Bereksperimen dengan ekstraksi entity dan klasifikasi dokumen

Named Entity Extraction adalah teknik Natural Language Processing untuk mengidentifikasi kolom dan nilai tertentu dari teks yang tidak terstruktur. Misalnya, Anda dapat menemukan key-value pair dari formulir yang sudah diisi, atau mendapatkan semua data penting dari invoice yang dikategorikan berdasarkan jenisnya.

Klasifikasi dokumen adalah proses untuk mengidentifikasi jenis dokumen. Misalnya, invoice, W-2, tanda terima, dll.

Ekstraksi entity

Di bagian ini, Anda akan melihat contoh cara menggunakan Gemini untuk mengambil informasi dari dokumen.

1. Jalankan bagian Entity Extraction pada notebook.

Klasifikasi dokumen

Di bagian ini, Anda akan melihat bagaimana Gemini dapat digunakan untuk meninjau dokumen dan menentukan jenisnya dari daftar tertentu.

1. Jalankan bagian Document Classification pada notebook.

Menghubungkan klasifikasi dan ekstraksi

Teknik ini juga dapat dihubungkan untuk mengekstrak sejumlah jenis dokumen. Misalnya, jika Anda memiliki beberapa jenis dokumen untuk diproses, kirimkan tiap dokumen ke Gemini dengan perintah klasifikasi. Selanjutnya berdasarkan output tersebut, Anda dapat menulis logika untuk memutuskan perintah ekstraksi yang akan digunakan.

1. Jalankan bagian Chaining Classification and Extraction pada notebook.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Bereksperimen dengan ekstraksi entity dan klasifikasi dokumen

Tugas 4. Bereksperimen dengan question answering dan perangkuman dokumen

Di bagian ini, Anda akan melihat bagaimana Gemini dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan terkait sebuah dokumen dan merangkum isinya.

Question answering dokumen

1. Jalankan bagian Document Question Answering pada notebook.

Perangkuman dokumen

Di bagian ini, Anda akan melihat cara menggunakan Gemini untuk merangkum atau memparafrase isi dokumen.

1. Jalankan bagian Document Summarization pada notebook.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Bereksperimen dengan question answering dan perangkuman dokumen

Tugas 5. Bereksperimen dengan mengurai tabel dari dokumen

Di bagian ini, Anda akan melihat bagaimana Gemini dapat mengurai isi tabel dan menampilkannya dalam format terstruktur, seperti HTML atau markdown.

1. Jalankan bagian Table parsing from documents pada notebook.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Bereksperimen dengan question answering dan perangkuman dokumen

Tugas 6. Bereksperimen dengan terjemahan dan perbandingan dokumen

Di bagian ini, Anda akan melihat bagaimana Gemini dapat menerjemahkan dokumen antarbahasa.

Terjemahan dokumen

1. Jalankan bagian Document Translation pada notebook.

Perbandingan dokumen

Di bagian ini, Anda akan melihat bagaimana Gemini dapat membandingkan dan membedakan isi beberapa dokumen.

Catatan: Saat mengerjakan beberapa dokumen, urutan dokumen menjadi penting dan harus ditentukan dalam perintah Anda.

1. Jalankan bagian Document Comparison pada notebook.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Bereksperimen dengan question answering dan perangkuman dokumen

Selamat!

Sekarang Anda telah menyelesaikan lab! Di lab ini, Anda telah menggunakan model Gemini 2.0 Flash dengan Google Gen AI SDK untuk mengekstrak entity terstruktur dari dokumen tidak terstruktur.

Langkah berikutnya/pelajari lebih lanjut

Baca referensi berikut untuk mempelajari Gemini lebih lanjut:

• Ringkasan Gemini
• Dokumentasi AI generatif di Vertex AI
• AI Generatif di YouTube
• Jelajahi Cookbook Vertex AI untuk melihat galeri notebook AI Generatif pilihan yang dapat Anda telusuri.
• Jelajahi notebook dan sampel lainnya di repositori AI Generatif Google Cloud.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 19 Mei 2025

Lab Terakhir Diuji pada 19 Mei 2025

Hak cipta 2025 Google LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.