Agentic Content Extraction Async

🚀 Agentic Content ExtractionRota:

FlowCode: AGENTIC_CONTENT_EXTRACTION

Nossa nova solução utiliza agentes inteligentes para extrair dados estruturados de documentos complexos com alta precisão. Diferente do OCR tradicional, a extração agêntica compreende o contexto de documentos logísticos e comerciais, garantindo a integridade da informação.

📋 Documentos Suportados e Tags

Para garantir a melhor performance, utilize as tags específicas para cada tipo de documento no campo tags da requisição:

Tipo de Documento	Descrição	Tag Recomendada
Commercial Invoice	Faturas comerciais internacionais	`"id=zzz-nlp-invoice-1"`
Bill of Lading (BL)	Conhecimento de embarque marítimo	`"id=zzz-nlp-waybill-1"`
Air Waybill (AWB)	Conhecimento de embarque aéreo	`"id=zzz-nlp-waybill-1"`

🛠️ Como Utilizar

1. Iniciar Extração (Assíncrono)

Envie o arquivo via URL pública. O sistema processará o documento e enviará o resultado para o seu webhook.

Importante: O link em fileUrl deve estar acessível publicamente para download imediato.

2. Consulta de Status

Caso prefira monitorar o progresso ou em caso de falha no webhook, os dados ficam disponíveis para consulta por até 1 hora.

🔄 Fluxo de Integração

Atenção sobre a estrutura do JSON: A ordem dos atributos no objeto JSON de resultado da extração (enviado ao seu servidor de callback ou acessado via rota de status) é dinâmica e pode ser alterada sem aviso prévio. Para garantir a estabilidade da sua integração, é fundamental que a leitura dos dados seja feita com base nas chaves (IDs) dos atributos e nunca pela sua posição ordinal no arquivo.
O mapeamento pelas chaves garante que novos campos ou mudanças na ordem não impactem seu fluxo de trabalho.

{ "flowCode": "AGENTIC_CONTENT_EXTRACTION", "parameters": { "fileUrl": "https://...", "tags": [ "id=zzz-nlp-invoice-1" ], "webhook": { "url": "https://..." } } }

Request Code Samples

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

Responses

🟢200Success

application/json

Body

Example

{
    "result": {
        "processId": "019c1e78-1182-3ce3-235d-cda491aec102"
    },
    "requestId": "P4I5rk22Ym2yrV3W6iwSn",
    "elapsedMilliseconds": 3347,
    "status": {
        "message": "Ok",
        "code": "200",
        "errors": null
    }
}

🟠401

🟠400

async

🚀 Agentic Content ExtractionRota:#

📋 Documentos Suportados e Tags#

🛠️ Como Utilizar#

1. Iniciar Extração (Assíncrono)#

2. Consulta de Status#

🔄 Fluxo de Integração#

Request

Request Code Samples

Responses

🚀 Agentic Content ExtractionRota:

📋 Documentos Suportados e Tags

🛠️ Como Utilizar

1. Iniciar Extração (Assíncrono)

2. Consulta de Status

🔄 Fluxo de Integração