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इनवॉयस संसाधन प्रीबिल्ट मॉडल का उपयोग करें Power Automate

  1. में प्रवेश करें। Power Automate

  2. बाएँ फलक में मेरे प्रवाह का चयन करें, और फिर नया प्रवाह >तत्काल क्लाउड फ़्लो का चयन करें.

  3. अपने प्रवाह को नाम दें, मैन्युअल रूप से प्रवाह ट्रिगर करें के अंतर्गत इस प्रवाह को ट्रिगर करने का तरीका चुनें का चयन करें, और फिर बनाएँ का चयन करें।

  4. विस्तृत करें मैन्युअल रूप से प्रवाह ट्रिगर करें, और फिर इनपुट प्रकार के रूप में +इनपुट जोड़ें>फ़ाइल का चयन करें.

  5. फ़ाइल सामग्री को मेरा चालान (जिसे शीर्षक भी कहा जाता है) से बदलें।

  6. +नया चरण>AI Builder चुनें, और फिर क्रियाओं की सूची में इनवॉइस से जानकारी निकालें चुनें.

  7. इनवॉइस फ़ाइल इनपुट में ट्रिगर से मेरा इनवॉइस निर्दिष्ट करें.

    फ़ाइल प्रवाह ट्रिगर करें.

  8. क्रमिक क्रियाओं में, आप मॉडल आउटपुट से किसी भी इनवॉइस मान का उपयोग कर सकते हैं।

    प्रवाह उदाहरण.

बधाई! आपने एक प्रवाह बनाया है जो AI Builder इनवॉयस संसाधन मॉडल का उपयोग करता है. अपने प्रवाह को आज़माने के लिए ऊपर दाईं ओर सहेजें चुनें, और फिर परीक्षण चुनें।

पृष्ठ श्रेणी

बड़े दस्तावेज़ों के लिए, संसाधित करने हेतु पृष्ठ सीमा निर्दिष्ट करना संभव है।

पृष्ठ श्रेणी.

आप पृष्ठ पैरामीटर में पृष्ठ मान या पृष्ठ श्रेणी दर्ज कर सकते हैं. उदाहरण: 1 या 3-5.

नोट

यदि आपके पास केवल एक चालान वाला एक बड़ा दस्तावेज़ है, तो हम दृढ़ता से अनुशंसा करते हैं कि आप अपने चालान को लक्षित करने के लिए पेज पैरामीटर का उपयोग करें, और इस प्रकार मॉडल पूर्वानुमान की लागत कम करें और प्रदर्शन बढ़ाएं। हालाँकि, सही डेटा लौटाने के लिए कार्रवाई के लिए पृष्ठ श्रेणी में एक अद्वितीय इनवॉइस होना चाहिए।

उदाहरण: एक दस्तावेज़ में पहला चालान पृष्ठ 2 पर है तथा दूसरा चालान पृष्ठ 3 और 4 पर फैला हुआ है:

  • यदि आप पृष्ठ श्रेणी 2 में प्रवेश करते हैं, तो यह पहले चालान का डेटा लौटाएगा।
  • यदि आप पृष्ठ श्रेणी 3-4 में प्रवेश करते हैं, तो यह केवल दूसरे चालान का डेटा लौटाएगा।
  • यदि आप पृष्ठ श्रेणी 2-4 में प्रवेश करते हैं, तो यह पहले और दूसरे चालान का आंशिक डेटा लौटाएगा (इससे बचना चाहिए)।

पैरामीटर्स

इनपुट

नाम आवश्य प्रकार विवरण
प्राप्ति फ़ाइल हां फ़ाइल संसाधित करने के लिए चालान फ़ाइल
पेज No string संसाधित करने के लिए पृष्ठ सीमा

आउटपुट

नाम Type परिभाषा
देय राशि (पाठ) string देय राशि जैसा कि चालान पर लिखा है
देय राशि (संख्या) तैरना मानकीकृत संख्या प्रारूप में देय राशि। उदाहरण: 1234.98
देय राशि का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
बिलिंग पता string बिलिंग पता
बिलिंग पते का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
बिलिंग पता प्राप्तकर्ता string बिलिंग पता प्राप्तकर्ता
बिलिंग पते प्राप्तकर्ता का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
ग्राहक पता string ग्राहक पता
ग्राहक पता का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
ग्राहक पता प्राप्तकर्ता string ग्राहक पता प्राप्तकर्ता
ग्राहक पता प्राप्तकर्ता का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
ग्राहक ID string ग्राहक ID
ग्राहक ID का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
ग्राहक का नाम string ग्राहक का नाम
ग्राहक नाम का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
देय तिथि (पाठ) string देय तिथि जैसा कि चालान पर लिखा है
देय तिथि (तिथि) मानकीकृत तिथि प्रारूप में नियत तिथि। उदाहरण: 2019-05-31T00:00:00Z
देय तिथि का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
इनवॉइस तिथि (पाठ) string चालान की तारीख जैसा कि चालान पर लिखा है
इनवॉइस तिथि (तिथि) तिथि मानकीकृत दिनांक प्रारूप में चालान की तारीख। उदाहरण: 2019-05-31T00:00:00Z
इनवॉइस तिथि का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
इनवॉइस आईडी string इनवॉइस आईडी
इनवॉइस आईडी का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
इनवॉइस योग (पाठ) string चालान का कुल योग जैसा कि चालान पर लिखा है
इनवॉइस योग (संख्या) तैरना मानकीकृत दिनांक प्रारूप में चालान का कुल विवरण। उदाहरण: 2019-05-31T00:00:00Z
इनवॉइस योग का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
खरीद आदेश string खरीद आदेश
खरीद आदेश का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
प्रेषण पता string प्रेषण पता
प्रेषण पते का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
प्रेषण पता प्राप्तकर्ता string प्रेषण पता प्राप्तकर्ता
प्रेषण पता प्राप्तकर्ता का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
सेवा पता string सेवा पता
सेवा पते का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
सेवा पता प्राप्तकर्ता string सेवा पता प्राप्तकर्ता
सेवा पता प्राप्तकर्ता का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
शिपिंग पता string शिपिंग पता
शिपिंग पते का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
शिपिंग पता प्राप्तकर्ता string शिपिंग पता प्राप्तकर्ता
शिपिंग पता प्राप्तकर्ता का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
उप योग (पाठ) string उप-योग जैसा कि चालान पर लिखा है
उप योग (संख्या) तैरना मानकीकृत संख्या प्रारूप में उप-योग. उदाहरण: 1234.98
उप योग का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
कुल कर (पाठ) string कुल कर जैसा कि चालान पर लिखा है
कुल कर (संख्या) तैरना मानकीकृत संख्या प्रारूप में कुल कर. उदाहरण: 1234.98
कुल कर का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
विक्रेता पता string विक्रेता पता
विक्रेता के पते का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
विक्रेता पता प्राप्तकर्ता string विक्रेता पता प्राप्तकर्ता
विक्रेता पता प्राप्तकर्ता का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
विक्रेता का नाम string विक्रेता का नाम
विक्रेता नाम का विश्वास तैरना मॉडल को अपने पूर्वानुमान पर कितना भरोसा है। 0 (कम आत्मविश्वास) और 1 (उच्च आत्मविश्वास) के बीच स्कोर।
पाठ का पता लगाया string किसी चालान पर OCR चलाने से पहचाने गए पाठ की पंक्ति। पाठ की सूची के एक भाग के रूप में लौटाया गया.
खोजे गए पाठ की पृष्ठ संख्या integer पहचाने गए पाठ की पंक्ति किस पृष्ठ पर पाई जाती है। पाठ की सूची के एक भाग के रूप में लौटाया गया.

इनवॉयस संसाधन अवलोकन