Usar el modelo precompilado de reconocimiento de texto en Power Automate

El modelo precompilado de reconocimiento de texto en AI Builder extrae texto impreso y manuscrito de imágenes y documentos. Al usar este modelo en Power Automate, puede crear flujos de trabajo que procesan automáticamente el texto de documentos escaneados, fotos y archivos PDF, lo que permite una gestión eficiente de los datos y la integración con otras aplicaciones.

Este documento proporciona una guía sobre el uso del modelo precompilado de reconocimiento de texto en Power Automate.

Inicializar el flujo de nubes Power Automate

Inicializar el flujo en la nube Power Automate es el primer paso para configurar el proceso automatizado. Este paso le permite definir el desencadenador y los parámetros de entrada iniciales para el flujo en la nube. Al inicializar, puede asegurarse de que el flujo en la nube se inicia correctamente y tiene la información necesaria para procesar las tareas de reconocimiento de texto de manera eficiente.

Para inicializar su flujo de nube, siga estos pasos:

1. Inicie sesión en Power Automate.

2. En el menú de navegación izquierdo, seleccione Mis flujos y luego seleccione Nuevo flujo>Flujo de nube instantáneo.

3. Asigne un nombre al flujo de nube, seleccione Desencadenar un flujo manualmente en Elija cómo desencadenar este flujo y, luego, seleccione Crear.

4. Expanda Desencadenar un flujo manualmente, seleccione +Agregar una entrada>Archivo como tipo de entrada.

5. Seleccione +Nuevo paso>AI Builder y luego seleccione Reconocer texto en una imagen o un documento PDF en la lista de acciones.

6. Seleccione la entrada Imagen y, a continuación, Contenido del archivo en la lista Contenido dinámico:

   

7. Para procesar los resultados, puede utilizar el texto completo del documento, un texto de página o el texto del documento línea por línea.

Obtener el texto completo del documento o el texto completo de una página

Si necesita realizar una acción en el texto completo del documento o en el texto de una página específica, esta opción es útil. Un ejemplo del uso del texto de página es cuando se quiere buscar una subcadena o pasarla a una acción posterior.

Puede publicar todo el texto extraído en un canal de Teams utilizando el Texto completo del documento de la lista de contenido dinámico.

Obtener el texto del documento línea por línea

Obtener el texto del documento línea por línea puede ser útil si necesita aislar una línea de texto específica o cambiar el formato del texto a su conveniencia.

1. Para crear una variable de cadena, seleccione +Nuevo paso>Control y, a continuación, seleccione Inicializar variable.

2. Nómbrelo Texto extraído, por ejemplo.

3. Seleccione +Nuevo paso>Control y, a continuación, seleccione Anexar a variable cadena.

4. En el campo valor, seleccione Texto en la lista de contenido dinámica.

   Genera automáticamente dos acciones Aplicar a cada uno mientras lee una lista de líneas de texto en una lista de páginas. A continuación, puede publicar todo el texto extraído en un canal de Teams.

   

Enhorabuena. Ha creado un flujo de nube que usa un modelo de reconocimiento de texto. Puede continuar con la compilación de este flujo de nube hasta que se ajuste a sus necesidades. Seleccione Guardar en la parte superior derecha y seleccione Probar para probar su flujo.

Parámetros

El modelo precompilado de reconocimiento de texto en AI Builder contiene los siguientes parámetros de entrada y salida.

Entrada

Nombre.	Obligatorio	Type	Description
Imagen	Sí	Archivo	Imagen para analizar

Salida

El texto detectado se incrusta en la sublista líneas de la lista resultados. Primero debe seleccionar la columna líneas de una acción Aplicar a cada uno para ver todas las columnas siguientes.

Nombre	Tipo	Descripción
Texto	cadena	Cadenas que contienen la línea de texto detectada
Número de página	string	Número de página del texto detectado
Coordenadas	flotante	Coordenadas del texto detectado
Texto completo del documento	string	Texto completo detectado
Texto completo de la página	string	Texto de página completa detectado

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