FinBank 在 S3 儲存桶中收到多頁 PDF 格式的發票（每份 3-10 頁），需要提取結構化的鍵/值欄位（InvoiceNumber、InvoiceDate、InvoiceTotal），並將結果儲存到 DynamoDB。有幾個團隊嘗試了 DetectDocumentText，但鍵/值配對不可靠。在這種 AWS 環境中，最適合 Textract 且能可靠地大規模提取結構化表單欄位的方法和組態是什麼？

正確答案是使用非同步 StartDocumentAnalysis 並將 FeatureTypes 設定為 ['FORMS']。對於多頁文件和大規模處理，非同步操作是必要的，而 'FORMS' 功能專為提取結構化鍵/值對而設計。解析 KEYVALUESET 區塊及其 RELATIONSHIPS 是從 Textract 輸出中獲取所需結構化資料的標準方法。確保 Textract 服務角色具有必要的 S3 權限是操作成功的關鍵。 同步 AnalyzeDocument 不適合多頁文件和大規模處理，且 FeatureTypes ['TABLES'] 用於表格而非表單鍵/值對。Amazon Comprehend 的 DetectEntities 雖然用於實體提取，但不如 Textract 的表單功能專為精確的鍵/值提取而設計。AnalyzeExpense 雖然專為發票設計，但它是一個獨立的 API，通常用於更通用的費用分析，而題目明確要求使用 Textract 且需要解析特定欄位。