Funkce Document Intelligence složené z vlastních modelů

Důležité

• Verze Document Intelligence ve verzi Public Preview poskytují dřívější přístup k funkcím, které jsou aktivní ve vývoji. Funkce, přístupy a procesy se můžou před obecnou dostupností (GA) změnit na základě zpětné vazby uživatelů.
• Verze Public Preview klientských knihoven Document Intelligence je výchozí pro rozhraní REST API verze 2024-07-31-preview.
• Verze Public Preview 2024-07-31-preview je aktuálně dostupná jenom v následujících oblastech Azure. Všimněte si, že vlastní model generování (extrakce polí dokumentu) v AI Studiu je k dispozici pouze v oblasti USA – středosever:
  • USA – východ
  • USA – západ 2
  • Západní Evropa
  • USA – středosever

Tento obsah se vztahuje na: v4.0 (Preview) | Předchozí verze: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

Důležité

Chování model compose operace se mění z api-version=2024-07-31-preview. Operace model compose v4.0 a novější přidá explicitně natrénovaný klasifikátor místo implicitního klasifikátoru pro analýzu. Předchozí složená verze modelu najdete v tématu Složené vlastní modely verze 3.1. Pokud aktuálně používáte složené modely, zvažte upgrade na nejnovější implementaci.

Co je složený model?

S složenými modely můžete seskupit několik vlastních modelů do složeného modelu volaným s jedním ID modelu. Složený model může například zahrnovat vlastní modely natrénované k analýze dodávek, vybavení a nákupních objednávek nábytku. Místo ručního výběru vhodného modelu můžete použít složený model k určení vhodného vlastního modelu pro každou analýzu a extrakci.

Některé scénáře vyžadují nejprve klasifikaci dokumentu a následnou analýzu dokumentu s modelem, který nejlépe vyhovuje extrakci polí z modelu. Takové scénáře můžou zahrnovat ty, ve kterých uživatel nahraje dokument, ale typ dokumentu není explicitně známý. Dalším scénářem může být situace, kdy se naskenuje více dokumentů do jednoho souboru a soubor se odešle ke zpracování. Vaše aplikace pak potřebuje identifikovat dokumenty komponent a vybrat nejlepší model pro každý dokument.

V předchozích verzích operace prováděla implicitní klasifikaci, aby se rozhodla, model compose který vlastní model nejlépe představuje odeslaný dokument. Implementace 2024-07-31-preview model compose operace nahradí implicitní klasifikaci z předchozích verzí explicitním krokem klasifikace a přidá podmíněné směrování.

Výhody nové operace vytváření modelů

Nová model compose operace vyžaduje, abyste vytrénovat explicitní klasifikátor a poskytoval několik výhod.

• Průběžné přírůstkové vylepšování. Konzistentně můžete zlepšit kvalitu klasifikátoru přidáním dalších vzorků a přírůstkovým zlepšením klasifikace. Toto vyladění zajistí, že vaše dokumenty budou vždy směrovány na správný model pro extrakci.

• Dokončete kontrolu nad směrováním. Přidáním směrování založeného na spolehlivosti poskytnete prahovou hodnotu spolehlivosti pro typ dokumentu a odpověď klasifikace.

• Během operace ignorujte konkrétní typy dokumentů. Dřívější implementace model compose operace vybrali nejlepší analytický model pro extrakci na základě skóre spolehlivosti, i když nejvyšší skóre spolehlivosti bylo relativně nízké. Poskytnutím prahové hodnoty spolehlivosti nebo explicitně nemapováním známého typu dokumentu z klasifikace na model extrakce můžete určité typy dokumentů ignorovat.

• Analyzujte více instancí stejného typu dokumentu. Při spárování s splitMode možností klasifikátoru model compose může operace rozpoznat více instancí stejného dokumentu v souboru a rozdělit soubor tak, aby zpracovával každý dokument nezávisle. Použití splitMode umožňuje zpracování více instancí dokumentu v jednom požadavku.

• Podpora pro přidání funkcí Funkce, jako jsou pole dotazu nebo čárové kódy, lze také zadat jako součást parametrů modelu analýzy.

• Přiřazený vlastní model je maximálně rozšířen na 500. Nová implementace model compose operace umožňuje přiřadit až 500 vytrénovaných vlastních modelů k jednomu složeného modelu.

Jak používat vytváření modelů

• Začněte shromažďováním vzorků všech potřebných dokumentů včetně ukázek s informacemi, které by se měly extrahovat nebo ignorovat.

• Vytrénujte klasifikátor uspořádáním dokumentů do složek, ve kterých jsou názvy složek typ dokumentu, který chcete použít v definici složeného modelu.

• Nakonec vytrénujte model extrakce pro každý typ dokumentu, který chcete použít.

• Po trénování modelů klasifikace a extrakce použijte sadu Document Intelligence Studio, klientské knihovny nebo rozhraní REST API k vytvoření klasifikačních a extrahovacích modelů do složeného modelu.

Pomocí parametru splitMode můžete řídit chování rozdělení souboru:

• Nezaokrouhlovat. Celý soubor se považuje za jeden dokument.
• perPage. Každá stránka v souboru se považuje za samostatný dokument.
• auto. Soubor se automaticky rozdělí do dokumentů.

Fakturace a ceny

Složené modely se účtují stejně jako jednotlivé vlastní modely. Ceny vycházejí z počtu stránek analyzovaných modelem podřízené analýzy. Fakturace vychází z ceny extrakce stránek směrovaných do modelu extrakce. S přidáním explicitních poplatků za klasifikaci jsou účtovány pro klasifikaci všech stránek ve vstupním souboru. Další informace najdete na stránce s cenami funkce Document Intelligence.

Možnosti vývoje

Document Intelligence verze 4.0:2024-07-31-preview podporuje následující nástroje, aplikace a knihovny:

Funkce	Zdroje informací
Vlastní model	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK• Python SDK• Python SDK
Složený model	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK• Python SDK• Python SDK

Další kroky

Naučte se vytvářet a vytvářet vlastní modely:

Vytvoření vlastního modeluPro vytváření vlastních modelů