# Envoyer des documents en extraction

## Envoyer des documents en extraction

Pour charger un document dans un Agent d'extraction, vous avez besoin de :

* `headers` pour vous authentifier (voir [Authentification](/products/integration-api/authentification.md))
* `doc_type_id` (int): ID de l'Agent d'extraction dans lequel vous souhaitez envoyer les documents. Il se trouve à droite du nom de l'Agent (#).
* `file_path`⁣ : Le chemin vers votre fichier.
* `callback_url`⁣ : L’adresse à laquelle seront renvoyées les valeurs extraites des documents. Voir [Récupérer les résultats de l'extraction](/products/integration-api/extraction/envoyer-des-documents-en-extraction.md#recuperer-les-resultats-de-lextraction).

Si l'extrait de code ci-dessous s'exécute correctement, un identifiant d'extraction vous sera envoyé, confirmant que le fichier a bien été reçu et est en cours de traitement.

<pre class="language-python"><code class="lang-python"><strong>import os
</strong>import requests

URL_SERVER = 'https://extract.api.recital.ai/extract/api/v1'
doc_type_id = ...
file_path = "..."
callback_url = "..."

filename = os.path.basename(file_path)
with open(file_path, "rb") as file:
    response = requests.post(
        url=f'{URL_SERVER}/production/files/',
        files={"file_in": (filename, file, "application/pdf")},
        data={"doctype_id": doc_type_id, "callback_url":callback_url},
        headers=headers
    )
    if response.status_code == 201:
        print(f"File {filename} is processing : {response.json()}")
    else:
        raise Exception(f"{filename} hasn't been uploaded - {response.status_code} - {response.reason} - {response.content}")
</code></pre>

## Récupérer les résultats de l’extraction

Le traitement des documents étant asynchrone, les résultats de l'extraction ne seront pas envoyés directement en réponse à l'appel.

### Via un callback

```python
from fastapi import FastAPI, Request
import json

app = FastAPI()

@app.post("/callback")
async def receive_callback(request: Request):
    data = await request.json()  # Récupérer les données envoyées avec la requête
    # Sauvegarder les données dans un fichier
    with open("response.json", "w") as f:
        json.dump(data, f, indent=4)  # Ecrire les données dans un fichier JSON formaté
    return {"message": "Données reçues et sauvegardées"}
```


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.recital.ai/products/integration-api/extraction/envoyer-des-documents-en-extraction.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.