> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.didit.me/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Document AI-Bericht: Extrahierte Felder > Referenz zu Didits Document AI: Dokumenten-Upload-Endpoint, JSON extrahierter Felder pro Dokument, Status und features[]-Eintrag der Entscheidung. ## Übersicht Document AI akzeptiert bis zu 3 Dokumente pro Schritt (PDF oder Bild – PDF, JPG, JPEG, PNG, TIFF, WebP). Jedes Dokument wird anhand seines konfigurierten `document_key` klassifiziert, von einem Vision-Language-Modell mithilfe eines Schemas aus Ihren Felddefinitionen ausgelesen und einer PDF/EXIF-Forensik unterzogen. Für jedes Dokument wird Folgendes gespeichert: * Die **extrahierten Felder** – eine Map mit Ihrem konfigurierten Feld-`key` als Schlüssel und Werten mit den von Ihnen deklarierten Typen (`text` → String, `number` → Zahl, `date` → `YYYY-MM-DD`). Felder, die nicht gelesen werden konnten, sind `null`. * **Erkannte QR-Codes und Barcodes** – decodierte Payloads und Pixelkoordinaten für jede gerenderte Seite. Ein QR-Code, der lokalisiert, aber nicht decodiert werden kann, wird dennoch mit `parsed_payload: null` zurückgegeben. * Der **Dokumentenstatus** – `Approved`, `In Review`, `Declined` oder `Not Finished`. * **Dokumenten-Metadaten** – Dateiforensik einschließlich Hinweisen auf Overlays oder Manipulationen. * **Cross-Check-Ergebnisse** – das Ergebnis des Namensabgleichs mit der verifizierten Identität sowie aller benutzerdefinierten Feld-Querverweise. ## Dokumente hochladen Dokumente werden einzeln an den Document AI-Endpoint hochgeladen. In einer gehosteten Sitzung oder einem SDK-Ablauf wird dies für Sie übernommen; der Vertrag lautet: ```text theme={null} POST https://verification.didit.me/v3/document-ai/documents/ multipart/form-data — Session-Token: ``` | Feld | Erforderlich | Beschreibung | | - | - | - | | `document_key` | ja | Das konfigurierte Dokument, für das diese Datei bestimmt ist | | `document` | ja | Die hochzuladende Datei | | `locale` | nein | Zur Auflösung des Titels/der Beschreibung auf dem Bildschirm verwendetes Gebietsschema | Die Antwort setzt den Ablauf fort: ```json theme={null} { "valid": true, "next_step": "DOCUMENT_AI", "document_ai_status": "In Progress", "uploaded_document_keys": ["proof_of_funds"], "required_document_keys": ["proof_of_funds", "payslip"] } ``` Der Schritt ist abgeschlossen (`next_step` geht über `DOCUMENT_AI` hinaus), sobald jeder Eintrag in `required_document_keys` in `uploaded_document_keys` enthalten ist und kein Dokument unvollendet bleibt. ## Wo es in API-Antworten erscheint `GET /v3/session/{sessionId}/decision/` gibt Document AI an zwei Stellen aus, sowohl für Sitzungen zur Benutzerverifizierung (KYC) als auch zur Unternehmensverifizierung (KYB) – das Array `document_ai_documents[]` und der PDF-Bericht sind unabhängig von `session_kind` identisch: * **`features[]`** – ein zusammenfassender Eintrag pro Document AI-Knoten, der angibt, welche Funktionen ausgeführt wurden: ```json theme={null} { "features": [ { "feature": "DOCUMENT_AI", "node_id": "feature_document_ai_1" } ] } ``` * **`document_ai_documents[]`** – das vollständige Ergebnis, eine Gruppe pro Document AI-Knoten. Jede Gruppe enthält den kombinierten `status` des Knotens, die Liste der hochgeladenen `items` sowie etwaige `warnings`. Jedes hochgeladene Dokument ist ein Item mit den von Ihnen konfigurierten Feldern (unter `extracted_data`), erkannten Codes (unter `detected_codes`), seinem eigenen `status`, den Felddefinitionen, forensischen `document_metadata` und `cross_check_result`. Die Status der einzelnen Dokumente jedes Knotens werden nach der Rangfolge **Declined > In Review > Approved** zum Knotenstatus kombiniert. ## Entscheidungsbeispiel Für ein Dokument vom Typ **Kapitalnachweis**, das mit `account_holder` (Text), `balance` (Zahl), `currency` (Text) und `statement_date` (Datum) konfiguriert ist: ```json theme={null} { "document_ai_documents": [ { "node_id": "feature_document_ai_1", "status": "Approved", "items": [ { "uuid": "5c1f0a2e-9b3d-4c7a-8f21-0a4e8e7d6c12", "document_key": "proof_of_funds", "status": "Approved", "original_filename": "statement.pdf", "extracted_data": { "account_holder": "Sophia Martinez", "balance": 18450.75, "currency": "EUR", "statement_date": "2026-05-31" }, "detected_codes": [ { "type": "QR_CODE", "page_number": 2, "position": [[124, 86], [306, 86], [306, 268], [124, 268]], "x": 124, "y": 86, "width": 182, "height": 182, "page_width": 1190, "page_height": 1684, "raw_payload": "SU5WLTIwMjYtMDA0Mg==", "parsed_payload": "INV-2026-0042" } ], "fields": [ { "key": "account_holder", "name": "Account holder", "type": "text", "required": true }, { "key": "balance", "name": "Balance", "type": "number", "required": false }, { "key": "currency", "name": "Currency", "type": "text", "required": false }, { "key": "statement_date", "name": "Statement date", "type": "date", "required": false } ], "document_metadata": { "is_tampered": false }, "cross_check_result": null, "created_at": "2026-05-31T10:12:00Z" } ], "warnings": [] } ] } ``` `page_number` ist 1-basiert. `position` enthält das erkannte Polygon, während `x`, `y`, `width` und `height` dessen Bounding-Box angeben. Alle Koordinaten verwenden den Pixelraum der gerenderten Seite, dessen Abmessungen `page_width` und `page_height` sind. `detected_codes` ist ein leeres Array, wenn kein unterstützter Code gefunden wird. Behandeln Sie ein Element mit `parsed_payload: null` nur als Hinweis auf das Vorhandensein und die Position, nicht als decodierten Wert. Da jedes Feld als `document_ai.` adressierbar ist, können Sie Verzweigungen und [benutzerdefinierte Statusregeln](https://docs.didit.me/de/core-technology/document-ai/warnings-document-ai.md) direkt anhand der Werte in `extracted_data` steuern – einschließlich Querverweisen auf andere Schritte wie `kyc.full_name` oder Antworten aus Fragebögen. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.