Azure Document Intelligence API与Studio模型检测结果差异原因咨询

我使用Azure Document Intelligence的prebuilt-layout模型（更换为prebuilt-document模型后问题依旧），通过Python API调用分析PDF时，返回的sectionHeadings及标题数量，比直接在Document Intelligence Studio上传同一份PDF检测到的结果少。Python代码如下：

with open(file_path, "rb") as pdf:
    print(pdf)
    poller = document_analysis_client.begin_analyze_document(
        model_id="prebuilt-layout",
        document=pdf
    )

可能的原因：

• API版本不匹配：Document Intelligence Studio默认调用最新稳定版API，而你本地Python SDK依赖的API版本可能较旧。不同版本的模型对标题、章节标题的识别逻辑有迭代更新，旧版本的识别覆盖范围不如新版。
• 请求参数差异：Studio在后台调用API时，可能默认启用了某些增强分析选项，而你的Python代码仅使用基础参数发起请求。比如是否指定了pages范围、启用了文本索引增强，或者开启了特定的布局分析模式。
• PDF文件处理差异：本地读取PDF时，可能存在文件路径错误、文件隐式损坏（比如本地副本有问题，而上传到Studio的是原始完好文件），导致API接收到的文档内容不完整。需确认本地读取的是完整的PDF字节流。
• 服务区域差异：如果你的Python API调用的是某一特定区域的服务，而Studio使用的是另一区域，不同区域的模型可能存在版本同步延迟，导致识别效果不一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alex jo