Dijital dönüşüm çağında, işletmeler fiziksel belgeleri dijital ortama aktarmak ve bu belgeleri verimli bir şekilde yönetmek için gelişmiş teknolojilere ihtiyaç duyuyor. Google Document AI, modern yapay zeka algoritmaları ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak belgeleri otomatik olarak analiz eden, ayıran ve tanıyan güçlü bir platform sunar. Bu makalede, Google Document AI ile neler yapabileceğinizi, belge ayırma ve tanıma adımlarını, ilk kurulum sürecini ve ücretlendirme hesaplama yöntemlerini detaylı olarak inceleyeceğiz.

1. Google Document AI Nedir?

Google Document AI, Google’ın bulut tabanlı yapay zeka hizmetlerinden biridir. Temel amacı, fiziksel ve dijital belgelerden otomatik olarak metin, tablo, resim ve diğer veri ögelerini çıkarmak ve bu bilgileri işleyerek aranabilir, düzenlenebilir veri setlerine dönüştürmektir. Platform, OCR teknolojisinin yanı sıra belge ayırma, yapılandırma ve analiz gibi ek yeteneklerle donatılmıştır.

2. Google Document AI’nin Temel Özellikleri

2.1 Belge Ayırma (Document Segmentation)

• Tanım: Belge ayırma, bir belgeyi bölümlere ayırarak, metin, tablo, resim ve diğer bileşenlerin ayrı ayrı analiz edilmesini sağlar.
• Nasıl Çalışır:
  • İlk aşamada, algoritmalar belge içerisindeki farklı bölümleri otomatik olarak tanımlar.
  • Belge, önceden belirlenmiş şablonlar ve makine öğrenimi modelleri aracılığıyla segmentlere ayrılır.
• Avantajları:
  • Belge içerisindeki her bileşen, daha spesifik OCR işlemlerine tabi tutulur.
  • İndeksleme ve veri çıkarım süreçleri, belge yapısına uygun şekilde optimize edilir.

2.2 Belge Tanıma (Document Recognition)

• Tanım: Belge tanıma, OCR teknolojisi ile belge içeriğindeki metinlerin okunması, tanımlanması ve dijital metne dönüştürülmesidir.
• Nasıl Çalışır:
  • Tarama sonrası görüntüler, ön işleme (gürültü giderme, binarizasyon, eğrilik düzeltme) adımlarından geçirilir.
  • Gelişmiş OCR motorları, metin, tablo ve hatta el yazısı gibi farklı karakter tiplerini tanır.
• Avantajları:
  • Yüksek doğruluk oranı sayesinde, belgeler otomatik olarak aranabilir ve düzenlenebilir hale gelir.
  • Çok dilli destek, global işletmelerin ihtiyaçlarını karşılar.

2.3 Veri Düzenleme ve İndeksleme

• Tanım: Çıkarılan veriler, otomatik olarak anahtar kelime ve meta verilerle etiketlenir; böylece arama motorları veya dahili sistemler üzerinden hızlı erişim sağlanır.
• Nasıl Çalışır:
  • Algoritmalar, belge içeriğini analiz ederek ilgili bilgileri (tarih, yazar, konu vb.) otomatik olarak ekler.
  • Bu veriler, merkezi bir arşiv sistemine entegre edilerek verimli arama ve erişim imkanı sunar.
• Avantajları:
  • İş süreçlerinde zaman tasarrufu sağlar.
  • Arama ve veri analiz işlemlerinde doğruluk oranını artırır.

3. İlk Kurulum ve Yapılandırma Aşamaları

Google Document AI’nin ilk kurulumu ve yapılandırması, aşağıdaki adımları içerir:

3.1 Hesap Oluşturma ve API Erişimi

• Google Cloud Platform Hesabı:
  Google Cloud Console üzerinden bir hesap oluşturun. API erişimi için ilgili proje ayarlarını yapılandırın.
• API Anahtarları:
  Document AI API’si için gerekli anahtarları edinin ve güvenli bir şekilde saklayın.

Aşağıda, Google Document AI’yi kullanabilmek için gereken Google Cloud Storage kurulumu ve kimlik doğrulama işlemleri hakkında detaylı bilgiler bulabilirsiniz:

Google Cloud Storage ve Kimlik Doğrulama Gereksinimleri

1. Google Cloud Projesi Oluşturma:
Google Document AI’yi kullanmak için ilk adım, Google Cloud Console üzerinden bir proje oluşturmak ve bu projeye faturalandırma (billing) eklemektir. Bu proje, hizmetlerinizi yönetmek ve ilgili kaynakları (ör. Cloud Storage) yapılandırmak için temel ortamı sağlar.

2. Google Cloud Storage (GCS) Kurulumu:

• Depolama Alanı:
  Google Document AI, işlenecek belgeleri genellikle Google Cloud Storage (GCS) üzerinde saklar. Bu nedenle, belgelerinizi yükleyeceğiniz bir veya daha fazla GCS bucket oluşturmanız gerekir.
• Veri Yükleme:
  Yüklediğiniz belgeler, API çağrılarıyla Document AI’ye gönderilir. Belgelerinizin desteklenen formatlarda (PDF, TIFF, JPEG vb.) olduğundan emin olun.

3. Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme:

• Servis Hesapları:
  Google Document AI’ye erişim sağlamak için genellikle servis hesapları kullanılır. Bu hesaplar, API çağrıları yaparken kimlik doğrulaması için kullanılır.
  • Servis hesabınıza, GCS üzerinde bulunan belgeleri okuyabilmesi için Storage Object Viewer gibi gerekli IAM rollerini atamanız gerekir.
• Kullanıcı Doğrulaması (OAuth 2.0):
  Eğer uygulamanız, kullanıcıların Google Document AI ile etkileşime girmesini gerektiriyorsa, OAuth 2.0 tabanlı kullanıcı doğrulaması da yapılandırılmalıdır. Bu sayede, yalnızca yetkili kullanıcılar belgeler üzerinde işlem yapabilir.
• Güvenlik ve Erişim Kontrolleri:
  Google Cloud Identity and Access Management (IAM) üzerinden, Document AI ve diğer kaynaklara erişimi sıkı bir şekilde kontrol etmek önemlidir. Uygun rollerin atanması, API anahtarlarının ve kimlik bilgilerin güvenli bir şekilde saklanması, hizmetin güvenliğini sağlar.

4. Uygulama Entegrasyonu:

• API Anahtarları:
  Proje oluşturduktan sonra, Document AI API’sini etkinleştirip, API anahtarlarınızı oluşturmanız gerekmektedir. Bu anahtarlar, uygulamanızın Document AI hizmetine güvenli bir şekilde bağlanmasını sağlar.
• Entegrasyon Süreci:
  API anahtarlarını ve servis hesaplarını yapılandırdıktan sonra, Google Cloud’un sağladığı istemci kitaplıkları (örneğin, Python, Java, Node.js) ile API’leri uygulamanıza entegre edebilirsiniz. Bu entegrasyon sayesinde, belgeler GCS’den çekilir, işlenir ve sonuçlar uygulamanızda kullanılabilir hale gelir.

3.2 Servis Yapılandırması

• Modül Seçimi:
  Google Document AI, farklı belge türlerine yönelik özel modeller sunar. Örneğin, fatura, kimlik belgesi, sözleşme gibi.
• Model Eğitimi ve İnce Ayar:
  Varsayılan modellerin yanı sıra, işletmenizin belge yapısına uygun özel modeller eğitilebilir. Bu işlem, mevcut verilerinizi kullanarak model doğruluğunu artırır.

3.3 Entegrasyon ve Uygulama

• API Entegrasyonu:
  Elde ettiğiniz API anahtarlarıyla, belge tarama ve indeksleme işlemlerini gerçekleştirecek uygulamanızı Google Document AI ile entegre edin.
• Test ve Doğrulama:
  İlk belge örneklerini tarayarak, sistemin doğru çalıştığından emin olun. Hatalı tanıma veya indeksleme durumlarında model ayarlarını gözden geçirin.

3.4 API Entegrasyonu, Model Eğitimi ve İndeksleme Süreçleri

API Entegrasyonu Nasıl Yapılır?

Google Document AI, bulut tabanlı bir hizmet olarak çalışır ve API’ler üzerinden entegrasyon sağlar.

• API Anahtarları ve Proje Oluşturma:
  İlk olarak, Google Cloud Console üzerinden bir proje oluşturmalı ve Document AI API’sini etkinleştirmelisiniz. Buradan alacağınız API anahtarları ile, uygulamanız Google Document AI hizmetine erişebilir.
• API İstemci Kitaplıkları:
  Google, Python, Java, Node.js gibi diller için kapsamlı API istemci kitaplıkları sunar. Bu kitaplıkları kullanarak, uygulamanızdaki belge tarama, ayırma, tanıma ve indeksleme işlemlerini kodlarla entegre edebilirsiniz.
• Entegrasyon Adımları:
  1. Proje ve API anahtarlarınızı oluşturun.
  2. İlgili istemci kitaplığını uygulamanıza ekleyin.
  3. Belge dosyalarını API’ye göndererek tarama ve OCR işlemlerini başlatın.
  4. İşlem sonuçlarını alıp, sisteminizde uygun şekilde saklayın veya analiz edin.

Model Eğitimi ve Sürekli Öğrenme

Google Document AI, önceden eğitilmiş modeller sunar; ancak, belirli belge türleri ve özel ihtiyaçlar için model eğitimi ve ince ayar yapılması gerekebilir.

• Özel Model Eğitimi:
  Varsayılan modeller genellikle genel belge yapıları için optimize edilmiştir. Ancak, işletmenizin belgeleri belirli bir formatta ise, bu verileri kullanarak özel modeller eğitmek mümkündür. Bu süreçte:
  • Belge örneklerinizi toplayın ve etiketleyin.
  • Makine öğrenimi modellerini bu veri seti üzerinde yeniden eğitin.
  • Test ve doğrulama aşamalarında elde edilen sonuçlara göre ince ayarlar yapın.
• Sürekli Düzeltme:
  Google Document AI, sürekli düzeltme ve geri bildirim döngüleriyle çalışır. Yani, sistem otomatik olarak bazı düzeltmeler yapabilir; ancak, %100 doğruluk için manuel müdahale ve özelleştirme ayarları yapmak gerekebilir.
  • Kullanıcı geri bildirimleriyle, tanıma hatalarını belirleyip, modelin yeniden eğitilmesini sağlayabilirsiniz.
  • Belirli parametrelerin (örneğin, eşik değerleri, dil ayarları) manuel olarak optimize edilmesi, doğruluk oranını artırır.

İndeksleme ve Veri Düzenleme Süreçleri

İndeksleme, taranan belgelerin hızlıca aranabilir ve erişilebilir hale gelmesinde hayati rol oynar.

• Otomatik Anahtar Kelime Etiketleme:
  İşlem sırasında, çıkarılan metin içerikleri analiz edilerek, anahtar kelimeler ve meta veriler oluşturulur. Bu sayede, belgeler içeriklerine göre kategorize edilir.
• Veri Düzenleme:
  İndeksleme işlemi sonucunda elde edilen veriler, tarih, yazar, konu gibi kriterlere göre düzenlenir.
• Dosya Yükleme ve Depolama:
  İşlenen belgeler, Google Cloud Storage gibi bulut tabanlı depolama çözümlerine veya şirketinizin yerel sunucularına yüklenebilir. Bu, merkezi arşivleme ve kolay erişim sağlar.
• Yerel Çalıştırma:
  Google Document AI esasen bulut tabanlı bir hizmettir; dolayısıyla, API entegrasyonu aracılığıyla yerel uygulamalarınızla entegre edebilirsiniz. Ancak, tam anlamıyla yerel bir OCR motoru çalıştırmak mümkün değildir; tüm ağır işlem ve model eğitimi Google’ın bulut altyapısı üzerinden gerçekleştirilir.

4. Ücretlendirme ve Fiyatlandırma Modeli

Google Document AI’nin ücretlendirmesi, kullanılan işlem sayısı ve işlenen belge miktarı üzerinden hesaplanır. Genel hatlarıyla:

• İşlem Bazlı Ücretlendirme:
  Her belge için yapılan OCR, indeksleme ve analiz işlemleri ayrı ayrı ücretlendirilir.
• Veri İşleme Hacmi:
  İşlenen sayfa sayısı, metin yoğunluğu ve belge karmaşıklığı ücretlendirmeye etki eder.
• Abonelik ve Kullanım Planları:
  Google Cloud Platform üzerinde çeşitli kullanım planları mevcuttur; yüksek hacimli kullanımlar için indirimli paketler sunulabilir.
• Ödeme Esnekliği:
  Kullandıkça öde modeli, düşük hacimli işlemler için avantaj sağlarken, büyük ölçekli projelerde aylık sabit ücretlendirme seçenekleri de bulunur.

5. Google Document AI ile Yapılabilecek Diğer İşlemler

Google Document AI, sadece metin tanıma ile sınırlı kalmayıp, belge yönetimi süreçlerini daha kapsamlı hale getiren ek işlevler sunar:

• Belge Ayırma ve Sınıflandırma:
  Belgeleri otomatik olarak bölümlere ayırarak, her bölüm için özel tanıma işlemleri yapar.
• Veri Doğrulama ve Düzeltme:
  OCR sonuçlarını entegre dil modelleri ve yazım denetimi algoritmaları ile otomatik olarak düzeltir.
• Entegre Çalışma:
  Bulut tabanlı depolama ve içerik yönetim sistemleriyle entegre olarak, verilerin merkezi bir şekilde saklanmasını ve paylaşılmasını sağlar.
• Analitik ve Raporlama:
  İşlem sonuçlarına dair detaylı raporlar oluşturarak, verimlilik ve performans analizi yapmanıza olanak tanır.
• Mobil Erişim:
  Mobil uygulamalar aracılığıyla, herhangi bir yerden belgelere erişim ve tarama işlemleri gerçekleştirilebilir.

Google Document AI, modern belge yönetimi ve dijital arşivleme çözümlerinde devrim yaratan bir platformdur. İlk kurulum aşamalarından, belge ayırma ve tanıma süreçlerine, entegrasyon ve ücretlendirme modellerine kadar geniş bir yelpazede güçlü özellikler sunar. Belge tarama, OCR, indeksleme ve arşivleme süreçlerinde verimliliği artırarak, işletmelerin bilgiye daha hızlı ulaşmasını ve iş süreçlerini optimize etmesini sağlar.

Özetle:

• İlk aşamada, Google Cloud Console üzerinden hesap oluşturulur ve API anahtarları alınır.
• Servis yapılandırması ile, özel belge modelleri eğitilerek, işletmenin ihtiyaçlarına uygun hale getirilir.
• API entegrasyonu sayesinde, belge tarama, OCR ve indeksleme işlemleri gerçekleştirilir.
• Ücretlendirme, işlem bazlı ve kullanılan veri hacmine göre belirlenir; bu, esnek ve ölçeklenebilir bir maliyet yapısı sunar.

Google Document AI ile İlgili Sık Sorulan Sorular ve Cevapları