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Experiencia de Estudio para Documento de inteligencia

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Este contenido se aplica a:marca de verificación v4.0 (versión preliminar) | Versiones anteriores: marca de verificación azul v3.1 (GA) marca de verificación azul v3.0 (GA)

El estudio es una herramienta en línea para explorar visualmente, comprender, entrenar e integrar características del servicio Documento de inteligencia en sus aplicaciones. Studio proporciona una plataforma para experimentar con los diferentes modelos de Document Intelligence y muestrear los datos devueltos de forma interactiva sin necesidad de escribir código. Puede usar la experiencia de estudio para:

  • Obtenga más información sobre las distintas funcionalidades de Document Intelligence.
  • Use el recurso de Document Intelligence para probar modelos en documentos de ejemplo o cargar sus propios documentos.
  • Experimente con diferentes características de complemento y versión preliminar para adaptar la salida a sus necesidades.
  • Entrenar modelos de clasificación personalizados para clasificar documentos.
  • Entrenamiento de modelos de extracción personalizados para extraer campos de documentos.
  • Obtenga código de ejemplo para la SDKs específica del lenguaje que se va a integrar en las aplicaciones.

Actualmente, estamos llevando a cabo la migración de características del Estudio de Documento de inteligencia al nuevo Estudio de IA. Existen algunas diferencias en las ofertas de los dos estudios, que determinan el estudio correcto para su caso de uso.

Elección de la experiencia de estudio adecuada

Actualmente existen dos estudios, el Estudio de IA de Azure y el Estudio de Documento de inteligencia para compilar y validar modelos de Documento de inteligencia. A medida que las experiencias migran al nuevo Estudio de IA, algunas experiencias están disponibles en ambos estudios, mientras que otras experiencias o modelos solo están disponibles en uno de los estudios. A continuación le ofrecemos algunas pautas para elegir la experiencia de Estudio que mejor se adapte a sus necesidades. Todos nuestros modelos precompilados y modelos de extracción general están disponibles en ambos estudios.

Cuándo usar Estudio de Documento de inteligencia

Estudio de Documento de inteligencia es la experiencia heredada que contiene todas las características publicadas en julio de 2024 o antes. Para cualquiera de las características de v2.1, v3.0, v3.1, siga usando el Estudio de Documento de inteligencia. Los estudios proporcionan una experiencia visual para el etiquetado, el entrenamiento y la validación de modelos personalizados. Para modelos personalizados de extracción de campos de documentos, utilice el Estudio de Documento de inteligencia para modelos neuronales y de plantillas. Los modelos de clasificación personalizados solo pueden entrenarse y usarse en Estudio de Documento de inteligencia. Use Estudio de Documento de inteligencia si quiere probar las versiones de GA de los modelos de las versiones 2.1, v3.0 y v3.1.

Cuándo usar Estudio de IA

Comience con el nuevo Estudio de IA de Azure y pruebe cualquiera de los modelos de documentos precompilados a partir de la versión 2024-02-29-preview, incluidos los modelos de extracción generales como Lectura o Diseño. Si quiere compilar y probar un nuevo modelo de Extracción de campos de documentos, pruebe nuestro modelo generativo de IA, solo disponible en el nuevo Estudio de IA.

Más información sobre Estudio de Documento de inteligencia

Seleccione la experiencia de estudio en las siguientes pestañas para saber más sobre cada estudio y cómo puede empezar.

Importante

El estudio admite Document Intelligence v3.0 y versiones posteriores de API para el análisis de modelos y el entrenamiento de modelos personalizados. Se admiten modelos v2.1 entrenados previamente con datos etiquetados, pero no el entrenamiento de modelos v2.1. Consulte la guía de migración de API de REST para obtener información detallada sobre la migración de la versión 2.1 a la 3.0.

Use la guía de inicio rápido de Document Intelligence Studio para empezar a analizar documentos con modelos precompilados o de análisis de documentos. Compile modelos personalizados y haga referencia a los modelos de las aplicaciones mediante una de las específicas del lenguaje SDKs. Para usar Document Intelligence Studio, debe adquirir los siguientes recursos desde Azure Portal:

  • Una suscripción de Azure - Crear una gratuitamente.

  • Un recurso de servicios Azure AI o Document Intelligence. Una vez que tenga la suscripción de Azure, cree un recurso de servicio único o de varios servicios en Azure Portal para obtener la clave y el punto de conexión. Use el plan de tarifa gratuito (F0) para probar el servicio y actualícelo más adelante a un nivel de pago para producción.

Directivas de autorización

Su organización puede optar por deshabilitar la autenticación local y aplicar la autenticación de Microsoft Entra (anteriormente Azure Active Directory) para los recursos de Azure AI Document Intelligence y Azure Blob Storage.

Importante

  • Asegúrese de que tiene el Rol de usuario de Cognitive Services y no el rol Colaborador de Cognitive Services al configurar la autenticación Entra.
  • En el contexto de Azure, el rol Colaborador solo puede realizar acciones para controlar y administrar el propio recurso, incluida la enumeración de las claves de acceso.
  • Las cuentas de usuario con un colaborador solo pueden acceder al servicio Document Intelligence mediante una llamada a con claves de acceso. Sin embargo, al configurar el acceso con id. entra, se deshabilitará el acceso a claves y se requerirá Rol de usuario de Cognitive Service para que una cuenta use los recursos.

Compatibilidad con modelos de Inteligencia de documentos

Use el asistente de ayuda, la interfaz de etiquetado, el paso de entrenamiento y las visualizaciones interactivas para comprender cómo funciona cada característica.

  • Leer: pruebe la característica leer Document Intelligence Studio con documentos de ejemplo o documentos propios y extraiga líneas de texto, palabras, idiomas detectados y estilo manuscrito si se detecta. Para obtener más información, consulte Información general de lectura.

  • Diseño: pruebe la característica diseño de Document Intelligence's Studio con documentos de ejemplo o documentos propios y extraiga texto, tablas, marcas de selección e información de estructura. Para obtener más información, consulte Introducción al diseño.

  • Modelos precompilados: Los modelos predefinidos de Document Intelligence le permiten agregar el procesamiento inteligente de documentos a sus aplicaciones y flujos sin tener que entrenar y crear sus propios modelos. Por ejemplo, comience con la característica de factura de Studio. Para obtener más información, consulte Información general sobre modelos.

  • Modelos de extracción personalizados: la característica modelos personalizados de Document Intelligence Studio permite extraer campos y valores de los modelos entrenados con los datos, adaptados a los formularios y documentos. Para extraer datos de varios tipos de formulario, cree modelos personalizados independientes o combine dos o más modelos personalizados y cree un modelo compuesto. Pruebe el modelo personalizado con los documentos de ejemplo y realice la iteración para mejorar el modelo. Para obtener más información, consulte laIntroducción a los modelos personalizados .

  • Modelos de clasificación personalizados: La clasificación de documentos es un nuevo escenario soportado por Document Intelligence. La API clasificadora de documentos admite escenarios de clasificación y división. Entrene un modelo de clasificación para identificar los distintos tipos de documentos que admite la aplicación. El archivo de entrada del modelo de clasificación puede contener varios documentos y clasifica cada documento dentro de un intervalo de páginas asociado. Para obtener más información, consulte modelos de clasificación personalizados.

  • Funcionalidades de complemento: Document Intelligence admite funcionalidades de análisis más sofisticadas. Estas funciones opcionales pueden habilitarse y deshabilitarse en el estudio mediante el botón Analyze Options de la página de cada modelo. Hay cuatro funcionalidades de complemento disponibles: highResolution, formula, fonty barcode extraction funcionalidades. Para obtener más información, vea Funcionalidades de complemento.

Probar un modelo de Inteligencia de documentos

  • 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.

  • 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.

Captura de pantalla de la pestaña de recursos de la página de configuración de Studio.

Con Document Intelligence puede automatizar rápidamente el procesamiento de datos en aplicaciones y flujos de trabajo, mejorar fácilmente las estrategias basadas en datos y enriquecer las funcionalidades de búsqueda de documentos.

Opciones de análisis

  • Documento de inteligencia es compatible con funcionalidades de análisis sofisticadas. El Estudio permite un punto de entrada (botón Analizar opciones) para configurar las capacidades del complemento con facilidad.

  • Según el escenario de extracción de documentos, configure el intervalo de análisis, el intervalo de páginas del documento, la detección opcional y las características de detección premium.

    Captura de pantalla de la ventana del cuadro de diálogo analizar opciones.

    Nota:

    La extracción de fuentes no se visualiza en Document Intelligence Studio. Sin embargo, puede comprobar la sección de estilos de la salida JSON para los resultados de detección de fuentes.

Etiquetado automático de documentos con modelos precompilados o uno de sus propios modelos

  • En la página de etiquetado de modelos de extracción personalizados, ahora puede etiquetar automáticamente los documentos con uno de los modelos precompilados del servicio Document Intelligent o con modelos que haya entrenado.

    Captura de pantalla animada que muestra el etiquetado automático en Studio.

  • En algunos documentos, se pueden duplicar las etiquetas después de ejecutar la etiqueta automática. Asegúrese de modificar las etiquetas para que no haya etiquetas duplicadas en la página de etiquetado después.

    Captura de pantalla que muestra la advertencia de etiquetas duplicadas tras el etiquetado automático.

Tablas de etiquetas automáticas

  • En la página de etiquetado del modelo de extracción personalizada, ahora puede etiquetar automáticamente las tablas del documento sin tener que etiquetar las tablas manualmente.

    Captura de pantalla animada que muestra el etiquetado automático de tablas en Studio.

Adición de archivos de prueba directamente al conjunto de datos de entrenamiento

  • Una vez que haya entrenado un modelo de extracción personalizado, use la página de prueba para mejorar la calidad del modelo cargando documentos de prueba en el conjunto de datos de entrenamiento si es necesario.

  • Si se devuelve una puntuación de confianza baja para algunas etiquetas, asegúrese de etiquetar correctamente el contenido. Si no es así, agréguelos al conjunto de datos de entrenamiento y vuelva a etiquetarlos para mejorar la calidad del modelo.

    Captura de pantalla animada que muestra cómo agregar archivos de prueba al conjunto de datos de entrenamiento.

Usar las opciones y filtros de la lista de documentos en proyectos personalizados

  • Use la página de etiquetado de modelos de extracción personalizados para navegar por sus documentos de entrenamiento con facilidad usando las características de búsqueda, filtrado y ordenación.

  • Utilice la vista de cuadrícula para obtener una vista previa de los documentos o use la vista de lista para desplazarse por los documentos más fácilmente.

    Captura de pantalla de las opciones y filtros de la vista de lista de documentos.

Uso compartido de proyectos

Comparta proyectos de extracción personalizados con facilidad. Para obtener más información, vea Uso compartido de proyectos con modelos personalizados.

Solución de problemas

Escenario Causa Solución
Recibe el mensaje de error
Form Recognizer Not Found al abrir un proyecto personalizado.		 El recurso de Inteligencia de documentos, enlazado al proyecto personalizado se eliminó o se movió a otro grupo de recursos. Hay dos maneras de resolver este problema:
• Volver a crear el recurso de Document Intelligence en la misma suscripción y grupo de recursos con el mismo nombre.
• Vuelva a crear un proyecto personalizado con el recurso de Document Intelligence migrado y especifique la misma cuenta de almacenamiento.
Recibe el mensaje de error
PermissionDenied al usar aplicaciones precompiladas o abrir un proyecto personalizado.		 La entidad de seguridad no tiene acceso a la API o operación" al analizar los modelos precompilados o abrir un proyecto personalizado. Es probable que la autenticación local (basada en claves) esté deshabilitada para que el recurso de Document Intelligence no tenga permiso suficiente para acceder al recurso. Referencia Asignaciones de roles de Azure para configurar los roles de acceso.
Recibe el mensaje de error
AuthorizationPermissionMismatch al abrir un proyecto personalizado.		 La solicitud no está autorizada para realizar la operación mediante el permiso designado. Es probable que la autenticación local (basada en claves) esté deshabilitada para la cuenta de almacenamiento y no tenga el permiso concedido para acceder a los datos del blob. Referencia Asignaciones de roles de Azure para configurar los roles de acceso.
No puede iniciar sesión en Document Intelligence Studio y recibir el mensaje de error
InteractionRequiredAuthError:login_required:AADSTS50058:A silent sign-request was sent but no user is signed in		 Es probable que su navegador bloquee cookies de terceros para que no pueda iniciar sesión correctamente. Para resolverlo, consulte Administrar la configuración de terceros para el explorador.
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