Introducción a estudio del documento de inteligencia
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Estudio del documento de inteligencia es una herramienta en línea para explorar, comprender e integrar visualmente las funciones del servicio de Documento de inteligencia en sus aplicaciones. Para comenzar a usarlo, puede explorar los modelos previamente entrenados con documentos de ejemplo o los suyos propios. También puede crear proyectos en los que producir modelos de plantilla personalizados y haga referencia a ellos en las aplicaciones mediante la versión del SDK de Python y otros inicios rápidos.
Requisitos previos para nuevos usuarios
Para utilizar Document Intelligence Studio, necesita los siguientes recursos y configuraciones:
Una cuenta de Azure activa. En caso de no tener ninguna, puede crear una cuenta gratuita.
Un recurso Documento de inteligencia o multiservicio.
Sugerencia
Cree un recurso de servicios de Azure AI si tiene previsto acceder a varios servicios de Azure AI en un único punto de conexión o clave. Para obtener acceso solo a Documento de inteligencia cree un recurso de Documento de inteligencia. Tenga en cuenta que necesitará un recurso de servicio único si piensa usar autenticación de Microsoft Entra.
Document Intelligence ahora admite la autenticación de tokens de AAD adicional a la autenticación local (basada en claves) al acceder a los recursos y las cuentas de almacenamiento de Document Intelligence. Asegúrese de seguir las instrucciones siguientes para configurar los roles de acceso correctos, especialmente si los recursos se aplican con la directiva DisableLocalAuth.
Para el análisis de documentos y los modelos pre construidos, es necesario asignar las siguientes funciones a los distintos escenarios Para el análisis de documentos y los modelos creados previamente, se requieren las siguientes asignaciones de roles para diferentes escenarios.
Básico ✔️ Usuario de Cognitive Services: necesita este rol para documentar inteligencia o recursos de servicios de Azure AI para escribir la página de análisis.
Avanzado ✔️ Colaborador: necesita este rol para crear un grupo de recursos, un servicio Document Intelligence o un recurso de servicios de Azure AI.
Para más información sobre la autorización, consulteDirectivas de autorización de Estudio de Documento de inteligencia.
Nota:
Si la autenticación local (basada en claves) está deshabilitada para el recurso del servicio Document Intelligence, asegúrese de obtener el rol de usuario de Cognitive Services y el token de AAD se usará para autenticar las solicitudes en Document Intelligence Studio. El rol Colaborador solo le permite enumerar claves, pero no le concede permiso para usar el recurso cuando el acceso a claves está deshabilitado.
Una vez configurado el recurso, puede probar los diferentes modelos que ofrece Estudio del documento de inteligencia. En la página principal, seleccione cualquier modelo de Document Intelligence para intentar usarlo con un enfoque sin código.
Para probar cualquiera de los modelos precompilados o de análisis de documentos, seleccione el modelo y use uno de los documentos de ejemplo o cargue su propio documento para analizarlo. El resultado del análisis se muestra a la derecha en la ventana contenido-resultado-código.
Los modelos personalizados deben entrenarse en los documentos. Consulte la información general de los modelos personalizados para obtener información general sobre los modelos personalizados.
Autenticación
Vaya a Document Intelligence Studio. Si es la primera vez que inicia sesión, aparece una ventana emergente en la que se le pedirá que configure el recurso de servicio. De acuerdo con la directiva de su organización, tiene una o dos opciones:
Autenticación de Microsoft Entra: acceso por recurso (recomendado).
Elija la suscripción existente.
Seleccione un grupo de recursos existente o cree uno nuevo.
Seleccione el recurso existente de Document Intelligence o servicios de Azure AI.
Autenticación local: acceso por punto de conexión de API y clave.
Recupere el punto de conexión y la clave en Azure Portal.
Vaya a la página de información general del recurso y seleccione Claves y punto de conexión en la barra de navegación izquierda.
Escriba los valores en los campos adecuados.
Después de validar el escenario en Document Intelligence Studio, use el C#, Java, JavaScripto bibliotecas cliente de Python o REST de API para empezar a incorporar modelos de Inteligencia de documentos en sus propias aplicaciones.
Para obtener más información sobre cada modelo, consulte nuestras páginas de concepto.
Visualización de los detalles del recurso
Para ver los detalles del recurso, como el nombre y el plan de tarifa, seleccione el icono Configuración en la esquina superior derecha de la página principal de Document Intelligence Studio y seleccione la pestaña Recurso. Si tiene acceso a otros recursos, también puede cambiar los recursos.
Requisitos previos agregados para proyectos personalizados
Además de la cuenta Azure y un recurso de servicios de documento de inteligencia o Azure AI, necesita:
Contenedor de Azure Blob Storage
Una cuenta de Azure Blob Storage con un rendimiento estándar. Creará contenedores para almacenar y organizar los documentos de entrenamiento en la cuenta de almacenamiento. Si no sabe cómo crear una cuenta de almacenamiento de Azure con un contenedor, siga estos inicios rápidos:
- Crear una cuenta de almacenamiento. Al crear la cuenta de almacenamiento, asegúrese de seleccionar rendimiento Estándar en el campo Detalles de instancia → Rendimiento.
- Creación de un contenedor. Al crear un contenedor, establezca el campo Nivel de acceso público en Contenedor (acceso anónimo de lectura para contenedores y blobs) en la ventana Nuevo contenedor.
Asignaciones de roles de Azure
En el caso de los proyectos personalizados, se requieren las siguientes asignaciones de roles para distintos escenarios.
Basic
- Usuario de Cognitive Services: Necesita este rol para el recurso de inteligencia de documentos o servicios de Azure AI para entrenar el modelo personalizado o realizar análisis con modelos entrenados.
- Colaborador de datos de Storage Blob: Necesita este rol para que la cuenta de almacenamiento cree un proyecto y etiquete los datos.
Avanzado
- Colaborador de la cuenta de almacenamiento: necesita este rol para que la cuenta de almacenamiento configure la configuración de CORS (esta acción es un esfuerzo único si se reutiliza la misma cuenta de almacenamiento).
- colaborador: Necesita este rol para crear un grupo de recursos y recursos.
Nota:
Si la autenticación local (basada en claves) está desactivada para la cuenta de recursos de servicio y almacenamiento de Document Intelligence, asegúrese de obtener los roles Usuario de Cognitive Services y Colaborador de datos de almacenamiento de Blob, respectivamente, de modo que disponga de permisos suficientes para usar Document Intelligence Studio. El rol Colaborador de la cuenta de almacenamiento y los roles Colaborador solo le permiten enumerar claves, pero no le concede permiso para usar los recursos cuando se deshabilita el acceso a claves.
Configuración de CORS
CORS (uso compartido de recursos entre orígenes) debe configurarse en la cuenta de almacenamiento de Azure para que sea accesible desde Estudio de documento de inteligencia. Para configurar CORS en Azure Portal, necesita acceso a la pestaña CORS de su cuenta de almacenamiento.
Seleccione la pestaña CORS de la cuenta de almacenamiento.
Empiece por crear una nueva entrada de CORS en Blob service.
Establezca Orígenes permitidos en
https://documentintelligence.ai.azure.com.
Sugerencia
También puede utilizar el carácter comodín (*), en lugar de un dominio específico, para permitir que todos los dominios de origen hagan solicitudes a través de CORS.
Seleccione las ocho opciones disponibles de Métodos permitidos.
Apruebe todos los encabezados permitidos y los encabezados expuestos; para ello, escriba * en cada campo.
Establezca la antigüedad máxima en 120 segundos o cualquier valor aceptable.
Para guardar los cambios, seleccione el botón Guardar situado en la parte superior de la página.
CORS debe configurarse ahora para utilizar la cuenta de almacenamiento desde Estudio de documento de inteligencia.
Conjunto de documentos de ejemplo
Inicie sesión en Azure portal y vaya a Su cuenta de almacenamiento>Almacenamiento de datos>Contenedores.
Seleccione un contenedor de la lista.
En el menú de la parte superior de la página, seleccione Cargar.
Aparece la ventana Cargar blob.
Seleccione los archivos que quiere cargar.
Nota:
De manera predeterminada, Studio usará los documentos que se encuentran en la raíz del contenedor. Sin embargo, puede usar datos organizados en carpetas si se especifica la ruta de la carpeta en los pasos de creación del proyecto de formulario personalizado. Consulte Organización de los datos en subcarpetas (opcional).
Pasos siguientes
- Siga nuestra Guía de migración a documento de inteligencia v3.1 para conocer las diferencias con la versión anterior de la API de REST.
- Explore nuestros inicios rápidos del SDK de la versión v4.0 para ver las características de la versión v3.0 en las aplicaciones con las nuevas bibliotecas cliente.
- Consulte nuestros inicios rápidos de la API de REST en la versión v4.0 para ver las características en la versión v3.0 con la nueva API de REST.