> ## 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. # Relatório de Document AI: campos extraídos > Referência do Document AI da Didit: endpoint de upload de documentos, JSON de campos extraídos por documento, status e entrada features[] da decisão. ## Visão geral O Document AI aceita até 3 documentos por etapa (PDF ou imagem: PDF, JPG, JPEG, PNG, TIFF, WebP). Cada documento é classificado pelo `document_key` configurado, lido por um modelo de visão-linguagem com um esquema montado a partir das suas definições de campos e submetido a análise forense de PDF/EXIF. Para cada documento, ele armazena: * Os **campos extraídos**: um mapa indexado pela `key` de campo que você configurou, com valores tipados conforme você os declarou (`text` → string, `number` → número, `date` → `YYYY-MM-DD`). Os campos que não puderam ser lidos ficam como `null`. * **QR codes e códigos de barras detectados**: payloads decodificados e coordenadas em pixels para cada página renderizada. Um QR code que pode ser localizado, mas não decodificado, ainda é retornado com `parsed_payload: null`. * O **status do documento**: `Approved`, `In Review`, `Declined` ou `Not Finished`. * **Metadados do documento**: análise forense do arquivo, incluindo qualquer evidência de sobreposição/manipulação. * **Resultados das verificações cruzadas**: o resultado da correspondência do nome com a identidade verificada e de quaisquer referências cruzadas de campos personalizados. ## Envio de documentos Os documentos são enviados um de cada vez para o endpoint do Document AI. Em uma sessão hospedada ou em um fluxo com SDK, isso é feito automaticamente; o contrato é: ```text theme={null} POST https://verification.didit.me/v3/document-ai/documents/ multipart/form-data — Session-Token: ``` | Campo | Obrigatório | Descrição | | - | - | - | | `document_key` | sim | O documento configurado que este arquivo atende | | `document` | sim | O arquivo a ser enviado | | `locale` | não | Localidade usada para definir o título/descrição exibidos na tela | A resposta faz o fluxo avançar: ```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"] } ``` A etapa é concluída (`next_step` passa de `DOCUMENT_AI`) quando todas as entradas de `required_document_keys` aparecem em `uploaded_document_keys` e nenhum documento permanece pendente. ## Onde aparece nas respostas da API `GET /v3/session/{sessionId}/decision/` exibe o Document AI em dois lugares, tanto em sessões de Verificação de usuários (KYC) quanto de Verificação de empresas (KYB). O array `document_ai_documents[]` e o relatório em PDF são idênticos, independentemente do `session_kind`: * **`features[]`**: uma entrada de resumo por nó do Document AI, usada para listar quais recursos foram executados: ```json theme={null} { "features": [ { "feature": "DOCUMENT_AI", "node_id": "feature_document_ai_1" } ] } ``` * **`document_ai_documents[]`**: o resultado completo, com um grupo por nó do Document AI. Cada grupo traz o `status` combinado do nó, a lista de `items` enviados e quaisquer `warnings`. Cada documento enviado é um item com os campos que você configurou (em `extracted_data`), os códigos detectados (em `detected_codes`), seu próprio `status`, as definições de campos, os metadados forenses do documento (`document_metadata`) e o `cross_check_result`. Os status de cada documento de um nó se combinam no status do nó segundo a precedência **Declined > In Review > Approved**. ## Exemplo de decisão Para um documento de **Comprovante de fundos** configurado com `account_holder` (texto), `balance` (número), `currency` (texto) e `statement_date` (data): ```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` começa em 1. `position` contém o polígono detectado, enquanto `x`, `y`, `width` e `height` fornecem sua caixa delimitadora. Todas as coordenadas usam o espaço em pixels da página renderizada, cujas dimensões são `page_width` e `page_height`. `detected_codes` é um array vazio quando nenhum código compatível é encontrado. Trate um item com `parsed_payload: null` apenas como indicação de presença e localização, não como um valor decodificado. Como cada campo pode ser referenciado como `document_ai.`, você pode controlar ramificações e [regras de status personalizadas](https://docs.didit.me/pt-br/core-technology/document-ai/warnings-document-ai.md) diretamente a partir dos valores de `extracted_data`, inclusive com referências cruzadas a outras etapas, como `kyc.full_name` ou respostas de questionários. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.