Document AI モデルビルドをエクスポートする¶
Document AI モデルビルドを内部ステージにエクスポートできます。その結果、ドキュメントファイルがエクスポートされ、注釈ファイルが生成されます。エクスポートされたデータは、 Snowflake Datasets の作成や AI_EXTRACT 関数を使用した情報の抽出など、さまざまな目的で使用できます。
前提条件¶
Document AI を使用するには、必要な権限を持っている必要があります。権限の詳細については、 Document AI の設定 をご参照ください。
Document AI モデルビルドをエクスポートするには、ターゲットステージに対する WRITE 権限が必要です。
注釈
ターゲットステージは内部ステージである必要があります。
Document AI モデルビルドをエクスポートする¶
Snowsight にサインインします。
ナビゲーションメニューで AI & ML » Document AI を選択します。
ウェアハウスを選択します。
既存のモデルビルドのリストが表示されます。
モデルビルド名の隣にある ... （詳細）メニューを選択し、 Export を選択します。
表示される Export Build ダイアログで、リストからターゲットステージを選択し、 Export を選択して確定します。
エクスポートプロセスが完了したら、 Close を選択してダイアログを閉じます。
注釈
エクスポートプロセスが完了する前に、ダイアログを閉じることができます。ダイアログを閉じても、エクスポートプロセスはキャンセルされません。
モデルビルドがターゲットステージにエクスポートされます。これは、ターゲットステージディレクトリにその Document AI モデルビルドの最新バージョンのドキュメントすべてと、
annotations.jsonlファイルが含まれていることを意味します。
注釈ファイル¶
Document AI モデルビルドをエクスポートするとき、 annotations.jsonl ファイルがターゲットステージのディレクトリに生成されます。エクスポートするドキュメントごとに、ファイルには次の情報が含まれます。
file:ファイル名識別子prompt：プロンプトを記述する JSON スキーマannotatedResponse:スキーマと一致する形式でのユーザー応答modelResponse:ユーザーが変更しなかった応答
annotations.jsonl ファイルの次の例を考えてみましょう。
{
"file": "5d8c22ebe1e9a9b4bc92f611c02a745b_00.pdf",
"prompt": {
"type": "object",
"properties": {
"information": {
"description": "Employee information",
"type": "object",
"properties": {
"name": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"address": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"city": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
}
}
},
"data": {
"description": "",
"type": "object",
"properties": {
"ssid": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"employeeid": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"startdate": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"enddate": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
}
}
},
"deductions": {
"description": "",
"type": "object",
"properties": {
"deductions name": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"current": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
}
}
}
}
},
"annotatedResponse": {
"information": {
"name": [
"John Doe"
],
"address": [
"Dakota Avenue Powder River, WY 82648"
],
"city": [
"Powder River, WY 82648"
]
},
"data": {
"ssid": [
"123-45-6789"
],
"employeeid": [
"34528"
],
"startdate": [
"06/15/2018"
],
"enddate": [
"06/30/2018"
]
},
"deductions": {
"deductions name": [
"Federal Tax",
"Wyoming State Tax",
"SDI",
"Soc Sec / OASDI",
"Health Insurance Tax",
"None"
],
"current": [
"82.50",
"64.08",
"None",
"13.32",
"91.74",
"21.46"
]
}
},
"modelResponse": {}
}
エクスポートされたデータを使用する¶
Document AI モデルビルドをエクスポートした後、さらに処理するために、エクスポートされたデータでテーブルを作成することができます。
注釈ファイルのファイル形式を作成します。
CREATE OR REPLACE FILE FORMAT my_json TYPE = 'JSON';
テーブルを作成します。
CREATE OR REPLACE TABLE exported_data_table AS ( SELECT input_file.$1:file AS file, input_file.$1:prompt AS prompt, input_file.$1:annotatedResponse AS response FROM '@docai_db.docai_schema.docai_stage/docai_test_2025_10_03_16_00_10/annotations.jsonl' (FILE_FORMAT => my_json) input_file WHERE response != '{}' );
Snowflakeでさらに使用するためにエクスポートされたデータをデータセットに変換する、またはそのデータを使用して AI_EXTRACT 関数を実行することができます。
エクスポートされたデータのデータセットを作成します。
CREATE DATASET my_dataset; ALTER DATASET my_dataset ADD VERSION 'v2' FROM ( SELECT CONCAT('@docai_db.docai_schema.docai_stage/docai_test_2025_10_03_16_00_10/', file) AS file, prompt, response FROM exported_data_table );
データセットの詳細については、 Snowflake Datasets をご参照ください。
エクスポートされたデータを使用して AI_EXTRACT を実行します。
SELECT AI_EXTRACT ( file => TO_FILE('@docai_db.docai_schema.docai_stage/docai_test_2025_10_03_16_00_10', my_table.file), responseFormat => PARSE_JSON('{ "schema": ' || TO_VARIANT(my_table.schema) || '}') ) FROM docai_db.docai_schema.exported_data_table AS my_table;