Nutzen Sie das Document Intelligence Studio

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Weitere Details finden Sie auf der Registerkarte "Text und Bilder ".

Das Azure Document Intelligence Studio ist ein Onlinetool zum visuellen Erkunden, Verstehen und Integrieren von Features aus dem Dokumentintelligenzdienst. Mit dem Studio können Sie Formularlayouts analysieren, Daten aus vordefinierten Modellen extrahieren und benutzerdefinierte Modelle trainieren – alles über eine visuelle Schnittstelle.

Sie können auf das Studio unter documentintelligence.ai.azure.com zugreifen.

Screenshot der Document Intelligence Studio-Startseite.

Studio-Funktionen

Das Document Intelligence Studio unterstützt die folgenden Projekttypen:

  • Dokumentanalysemodelle: Testen Sie die Lese- und Layoutmodelle anhand Ihrer eigenen Dokumente, um extrahierten Text, Tabellen und Strukturen anzuzeigen.

  • Vorgefertigte Modelle: Analysieren Sie Dokumente mithilfe eines verfügbaren vorkonfigurierten Modells, z. B. Rechnungen, Belege, ID-Dokumente und Steuerformulare.

  • Benutzerdefinierte Modelle: Erstellen, Bezeichnen, Trainieren und Testen von benutzerdefinierten Extraktionsmodellen und benutzerdefinierten Klassifizierern.

Analysieren von Dokumenten mit vorgefertigten Modellen

So extrahieren Sie Daten aus Dokumenten mithilfe vordefinierter Modelle im Studio:

  1. Erstellen Sie eine Azure Document Intelligence- oder Foundry Tools-Ressource im Azure-Portal.
  2. Öffnen Sie das Document Intelligence Studio, und wählen Sie ein vordefiniertes Modell aus (z. B. Rechnung, Beleg oder ID-Dokument).
  3. Geben Sie Ihren Ressourcenendpunkt und Ihren Schlüssel an.
  4. Laden Sie eine URL zu dem Dokument hoch, das Sie analysieren möchten, oder geben Sie sie an.
  5. Überprüfen Sie die extrahierten Felder und deren Konfidenzergebnisse.

Erstellen von benutzerdefinierten Modellprojekten

Sie können das Studio verwenden, um den gesamten Prozess der Bezeichnung, Schulung und Tests benutzerdefinierter Modelle zu verarbeiten, ohne json-Dateien manuell zu erstellen. Das Studio generiert automatisch die erforderlichen ocr.json, labels.jsonund fields.json Dateien.

Der übergeordnete Workflow lautet:

  1. Erstellen Sie eine Azure Document Intelligence- oder Foundry-Ressource.
  2. Laden Sie mindestens 5-6 Beispielformulare in einen Azure Blob Storage-Container hoch.
  3. Konfigurieren Sie das Cross-Origin Resource Sharing (CORS), sodass das Studio auf Ihren Speichercontainer zugreifen kann.
  4. Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Modellprojekt im Studio, und verknüpfen Sie Den Speichercontainer und die Document Intelligence-Ressource.
  5. Beschriften Sie Felder in Ihren Beispieldokumenten mithilfe der visuellen Benutzeroberfläche von Studio.
  6. Trainieren Sie Ihr Modell, und überprüfen Sie Genauigkeitsmetriken.
  7. Testen Sie das Modell anhand eines neuen Dokuments, das während der Schulung nicht verwendet wurde.

Weitere Informationen zu den benutzerdefinierten Modelltypen und dem alternativen REST-API/SDK-Schulungsworkflow finden Sie in der Einheit Trainieren und Verwenden benutzerdefinierter Modelle.

Add-On-Funktionen

Document Intelligence unterstützt optionale Features, die Sie je nach Extraktionsszenario aktivieren können:

Fähigkeit Beschreibung
Extraktion mit hoher Auflösung Extrahieren Sie Text aus hochauflösenden Dokumenten mit größerer Genauigkeit.
Formelextraktion Erkennen und Extrahieren mathematischer Formeln aus Dokumenten.
Extraktion von Schrifteigenschaften Extrahieren von Schriftinformationen wie Schriftstil, Schriftgewicht und Farbe.
Barcodeextraktion Erkennen und Lesen von Barcodes in Dokumenten.
Durchsuchbare PDF Konvertiert gescannte Dokumente in durchsuchbare PDF-Dateien.
Abfragefelder Verwenden Sie Abfragen in natürlicher Sprache, um bestimmte Felder aus Dokumenten zu extrahieren.
Schlüsselwertpaare Extrahieren Sie Schlüssel-Wert-Paarbeziehungen aus Dokumenten mithilfe des Layoutmodells.

Hinweis

Einige Add-On-Funktionen sind Premiumfeatures, die zusätzliche Kosten verursachen. Details finden Sie auf der Preisseite .

Weitere Informationen