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# Utilizzo di Document Understanding di Nova tramite API
<a name="modalities-document-examples"></a>

Per illustrare come utilizzare Amazon Nova per il controllo qualità (Question-Answering) o l'analisi dei documenti, ecco un esempio semplificato in Python. Utilizzeremo l'API AWS Bedrock (tramite Boto3 SDK) per inviare un documento PDF insieme a una domanda a cui il modello dovrà rispondere.

```
            
import base64
import base64
import json
import boto3

# Initialize Bedrock runtime client (adjust region as needed)
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

MODEL_ID = "us.amazon.nova-lite-v1:5"  # using Nova Lite model in this example

# Read the document file (PDF) in binary mode
with open("my_document.pdf", "rb") as file:
    doc_bytes = file.read()

# Construct the conversation messages with document + question
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "document": {
                    "format": "pdf",
                    "name": "Document1",  # neutral name for the document
                    "source": {
                        "bytes": doc_bytes  # embedding the PDF content directly
                    }
                }
            },
            {
                "text": "Here is a question about the document: ... (your question) ... ?"
            }
        ]
    }
]

# Set inference parameters (optional)
inf_params = {"maxTokens": 4000, "topP": 0.1, "temperature": 0.3}

# Invoke the model
response = client.converse(modelId=MODEL_ID, messages=messages, inferenceConfig=inf_params)

# Extract and print the answer
answer_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"]
print(answer_text)
```

Se i tuoi file di input sono di grandi dimensioni (superano il limite di caricamento diretto di 25 MB) o hai molti file, puoi archiviarli in Amazon S3 e farvi riferimento. In questo modo si evita l'invio di byte non elaborati durante la richiesta. Quando usi S3, assicurati che il servizio Bedrock disponga dell'autorizzazione per accedere al bucket/oggetto. Ad esempio, per fare riferimento a un PDF in S3, la fonte del documento utilizzerebbe «S3location» anziché «byte», in questo modo:

```
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "document": {
                    "format": "pdf",
                    "name": "Report2023",
                    "source": {
                        "s3Location": {
                            "uri": "s3://your-bucket/path/to/document1.pdf",
                            "bucketOwner": "123456789012"
                        }
                    }
                }
            },
            {
                "text": "Summarize the key findings from the Q3 2023 report."
            }
        ]
    }
]
```

**Nota**  
I nomi dei documenti possono includere solo caratteri alfanumerici, trattini, parentesi e parentesi quadre.  
Il campo `name` è vulnerabile alle iniezioni di prompt, poiché il modello potrebbe inavvertitamente interpretarlo come istruzioni. Pertanto, consigliamo di specificare un nome neutro.