Mi az Az Azure AI-dokumentumintelligencia?
Fontos
- A Document Intelligence nyilvános előzetes verziójú kiadásai korai hozzáférést biztosítanak az aktív fejlesztés alatt lévő funkciókhoz. A funkciók, a megközelítések és a folyamatok az általános rendelkezésre állás (GA) előtt változhatnak a felhasználói visszajelzések alapján.
- A Document Intelligence ügyfélkódtárak nyilvános előzetes verziója alapértelmezés szerint a REST API 2024-07-31-preview verziója.
- A nyilvános előzetes verzió 2024-07-31 előzetes verziója jelenleg csak a következő Azure-régiókban érhető el. Vegye figyelembe, hogy az AI Studio egyéni generatív (dokumentummező-kinyerési) modellje csak az USA északi középső régiójában érhető el:
- USA keleti régiója
- USA2 nyugati régiója
- Nyugat-Európa
- USA északi középső régiója
Ez a tartalom a következőre vonatkozik: v4.0 (előzetes verzió) | Korábbi verziók: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)
Ez a tartalom a következőre vonatkozik: v3.1 (GA) | Legújabb verzió: v4.0 (előzetes verzió) | Korábbi verziók: v3.0 v2.1
Ez a tartalom a következőre vonatkozik: v3.0 (GA) | Legújabb verziók: v4.0 (előzetes verzió) v3.1 | Korábbi verzió: 2.1-es verzió
Ez a tartalom a következőre vonatkozik: v2.1 | Legújabb verzió: 4.0-s verzió (előzetes verzió)
Feljegyzés
A Form Recognizer mostantól Az Azure AI-dokumentumintelligencia!
- 2023 júliusától az Azure AI-szolgáltatások a korábban Cognitive Servicesnek és Azure-alkalmazás lied AI-szolgáltatásoknak nevezett összes szolgáltatást magukban foglalják.
- A díjszabás nem változik.
- A Cognitive Services és a Azure-alkalmazás lied AI neve továbbra is használatos az Azure-számlázásban, a költségelemzésben, az árlistában és az ár API-kban.
- Az alkalmazásprogramozási felületek (API-k) és az SDK-k nem változnak a 3.1-et megelőző és az azt megelőző verzióban. A 4.0-s verziótól kezdve az API-k és az SDK-k a Dokumentumintelligencia szolgáltatásra frissülnek.
- Egyes platformok továbbra is az átnevezési frissítésre várnak. A Dokumentációnkban a Form Recognizer vagy a Document Intelligence minden említése ugyanarra az Azure-szolgáltatásra vonatkozik.
Az Azure AI Document Intelligence egy felhőalapú Azure AI-szolgáltatás, amely lehetővé teszi intelligens dokumentumfeldolgozási megoldások létrehozását. A számos adattípust felölelő nagy mennyiségű adat űrlapokban és dokumentumokban van tárolva. A Dokumentumintelligencia segítségével hatékonyan kezelheti az adatok gyűjtésének és feldolgozásának sebességét, és kulcsfontosságú a továbbfejlesztett műveletekhez, a megalapozott adatvezérelt döntésekhez és a felvilágosult innovációhoz.
| ✔️ Dokumentumelemzési modellek | ✔️ Előre összeállított modellek | ✔️ Egyéni modellek |
Általános kinyerési modellek
Az általános kinyerési modellek lehetővé teszik az űrlapokból és dokumentumokból való szövegkivételt, és strukturált, üzleti használatra kész tartalmakat ad vissza, amelyek készen állnak a szervezet tevékenységére, használatára vagy fejlesztésére.
Olvasás | Nyomtatott és kézzel írt szöveg kinyerve.
Elrendezés | Szöveg, táblázatok és dokumentumstruktúra kinyerése.
Olvasás | Nyomtatott
és kézzel írt szöveg kinyerve.
Elrendezés | Szöveg, táblázatok
és dokumentumstruktúra kinyerése.
Általános dokumentum | Szöveg,
struktúra és kulcs-érték párok kinyerése.
Előre összeállított modellek
Az előre összeállított modellek lehetővé teszik intelligens dokumentumfeldolgozás hozzáadását az alkalmazásokhoz és folyamatokhoz anélkül, hogy saját modelleket kellene betanítanod és felépíteni.
Pénzügyi szolgáltatások és jogi
Bankszámlakivonat | Számlainformációk és részletek kinyerve a bankszámlakivonatokból.
Ellenőrzés | Releváns információk kinyerve az ellenőrzésekből.
Szerződés | Bontsa ki a szerződést és a felek adatait.
Hitelkártya | A fizetésikártya adatainak kinyerése.
Számla | Vevői és szállítói adatok kinyerve.
Pay Stub | A fizetési csonk részleteinek kinyerésében.
Nyugta | Értékesítési tranzakció részleteinek kinyerésében.
Amerikai adó
Egyesült Államok egységes adója | Kivonat bármely támogatott amerikai adóűrlapból.
Amerikai adó – W-2 | Az adóköteles kompenzáció részleteinek kinyerése.
AMERIKAI adó 1098 | Változat részleteinek kinyerésében 1098
.
AMERIKAI ADÓ 1099 | Változat részleteinek kinyerésében 1099
.
AMERIKAI ADÓ 1040 | Változat részleteinek kinyerésében 1040
.
US Mortgage
AMERIKAI JELZÁLOG 1003 | Hitelkérelem részleteinek kinyerésében.
USA-beli jelzálog 1004 | Információk kinyerve az értékelésből.
USA-beli jelzálog 1005 | Adatok kinyerése a foglalkoztatás ellenőrzéséből.
USA-beli jelzálog 1008 | Hiteltovábbítási adatok kinyerése.
USA-beli jelzáloghitel-közzététel | Bontsa ki a végső záró hitelfeltételeket.
Személyes azonosítás
Egészségbiztosítási kártya | Biztosítási fedezet részleteinek kinyerésében.
Identitás | Nyerje ki az ellenőrzési adatokat.
Házassági anyakönyvi kivonat | Minősített házassági adatok kinyerve.
Számla | Vevői
és szállítói adatok kinyerve.
Nyugta | Értékesítési
tranzakció részleteinek kinyerésében.
Identitás | Azonosítási
és ellenőrzési adatok kinyerésével.
Egészségbiztosítási kártya | Az egészségbiztosítás részleteinek kinyerésében.
Névjegykártya | Üzleti kapcsolattartási adatok kinyerve.
Szerződés | Bontsa ki a szerződést
és a felek adatait.
Amerikai adó – W-2 | Az adóköteles
kompenzáció részleteinek kinyerése.
AMERIKAI adó 1098 | Változat részleteinek kinyerésében 1098
.
Egyéni modellek
Az egyéni modelleket a címkézett adatkészletek használatával tanítjuk be, hogy különböző adatokat nyerjenek ki űrlapokból és dokumentumokból, a használati esetekre jellemzően. Önálló egyéni modellek kombinálhatók a komponált modellek létrehozásához.
Dokumentummező-kinyerési modellek
✔️ A dokumentummező-kinyerési modellek be vannak tanítva a címkézett mezők dokumentumokból való kinyerésére.
Egyéni generatív | Egyéni kinyerési modellt hozhat létre generatív AI használatával strukturálatlan formátumú és változó sablonokkal rendelkező dokumentumokhoz.
Egyéni neurális | Adatok kinyerve vegyes típusú dokumentumokból.
Egyéni sablon | Adatok kinyerása statikus elrendezésekből.
Egyéni összeállítás | Adatok kinyerése modellek gyűjteményével.
Egyéni besorolási modellek
✔️ Az egyéni osztályozók a kinyerési modell meghívása előtt azonosítják a dokumentumtípusokat.
Egyéni osztályozó | Az extrakciós modell meghívása előtt azonosítsa a kijelölt dokumentumtípusokat (osztályokat).
Bővítmények képességei
A Dokumentumintelligencia támogatja azokat az opcionális funkciókat, amelyek a dokumentum kinyerési forgatókönyvétől függően engedélyezhetők és letilthatók. A következő bővítményfunkciók érhetők el az és újabb kiadásokhoz 2023-07-31 (GA)
:
A2024-07-31-preview
kiadás modelltámogatást read
vezet be a kereshető PDF-kimenethez:
A Dokumentumintelligencia támogatja azokat az opcionális funkciókat, amelyek a dokumentum kinyerési forgatókönyvétől függően engedélyezhetők és letilthatók. A következő bővítményfunkciók érhetők el a későbbi és újabb kiadásokhoz 2023-10-31-preview
:
Elemzési funkciók
Modellazonosító | Tartalom kinyerése | Lekérdezési mezők | Bekezdések | Bekezdésszerepkörök | Kijelölési jelek | Táblák | Kulcs-érték párok | Nyelvek | Vonalkódok | Dokumentumelemzés | Képletek* | Stílus betűtípusa* | Felsőbb* | Kereshető PDF |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
előre összeállított olvasás | ✓ | ✓ | O | O | O | O | O | ✓ | ||||||
előre összeállított elrendezés | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | O | O | O | |||
előre összeállított dokumentum | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | O | O | O | ||
előre összeállított-businessCard | ✓ | ✓ | ✓ | |||||||||||
előre összeállított szerződés | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | ✓ | O | O | ||||
prebuilt-healthInsuranceCard.us | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
előre összeállított-idDocument | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
előre összeállított számla | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | O | ✓ | O | O | O | |||
előre összeállított nyugta | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-marriageCertificate.us | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
előre összeállított-creditCard | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-check.us | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-payStub.us | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
előre összeállított bankStatement | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-mortgage.us.1003 | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-mortgage.us.1004 | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-mortgage.us.1005 | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-mortgage.us.1008 | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
prebuilt-tax.us | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | |||||
prebuilt-tax.us.w2 | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | |||||
prebuilt-tax.us.1098 | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | |||||
prebuilt-tax.us.1098E | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | |||||
prebuilt-tax.us.1098T | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | |||||
prebuilt-tax.us.1099(változatok) | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | |||||
prebuilt-tax.us.1040(változatok) | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O | ||||||
{ customModelName } | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | O | O | ✓ | O | O | O |
✓ – Engedélyezett
O – Nem kötelező
* – A prémium funkciók többletköltséggel járnak
Modellek és fejlesztési lehetőségek
Feljegyzés
A Dokumentumintelligencia szolgáltatás 3.0-s verzióban a következő dokumentumelemzési modelleket és fejlesztési lehetőségeket támogatja.
A Dokumentumintelligencia használatával automatizálhatja a dokumentumfeldolgozást alkalmazásokban és munkafolyamatokban, javíthatja az adatvezérelt stratégiákat, és bővítheti a dokumentumkeresési képességeket. A táblázatban található hivatkozások segítségével többet tudhat meg az egyes modellekről, és böngészhet a fejlesztési lehetőségek között.
Olvasás
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított olvasás | ● Szöveg kinyerve a dokumentumokból. ● Adatkinyerés |
● Bármely dokumentum digitalizálása. ● Megfelelőség és naplózás. ● Kézzel írt jegyzetek feldolgozása fordítás előtt. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Elrendezés
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított elrendezés | ● Szöveg- és elrendezésinformációk kinyerve a dokumentumokból. ● Adatkinyerés |
● Dokumentumindexelés és lekérés struktúra szerint. ● Pénzügyi és orvosi jelentéselemzés. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Általános dokumentum (elavult: 2023-10-31-preview)
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított dokumentum | ● Szöveg-, elrendezés- és kulcs-érték párok kinyerése dokumentumokból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Kulcs-érték pár kinyerése. ● Űrlapfeldolgozás. ● Felmérési adatgyűjtés és -elemzés. |
● Document Intelligence Studio ● REST API |
Számla
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított számla | ● Kulcsinformációk kinyerése a számlákból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● A kötelezettségek feldolgozása. ● Automatizált adóbevallás és -bevallás. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Nyugta
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított nyugta | ● Kulcsinformációk kinyerése a nyugtákból. ● Adatok és mezők kinyerése ● A 3.0-s nyugtamodell támogatja az egyoldalas szállodai nyugták feldolgozását. |
● Költségkezelés. ● Fogyasztói viselkedési adatok elemzése. ● Ügyfélhűség program. ● Az áru visszaküldésének feldolgozása. ● Automatizált adóbevallás és -bevallás. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Identitás (azonosító)
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított-idDocument | ● Kulcsinformációk kinyerése útlevelekből és személyi igazolványokból. ● Dokumentumtípusok ● Engedélyek, korlátozások és járműbesorolások kinyerhetőek az egyesült államokbeli jogosítványokból. |
● Ismerje meg az ügyfél (KYC) pénzügyi szolgáltatásokra vonatkozó irányelveinek megfelelőségét. ● Orvosi fiókkezelés. ● Identitás-ellenőrzőpontok és átjárók. ● Szállodai regisztráció. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Jelölőnégyzet
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított ellenőrzés | ● Kulcsinformációk kinyerése az ellenőrzésekből. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Hitelkezelés. ● Automatizált hitelezőkezelés. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Fizetési csonk
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított-paystub | ● Kulcsinformációk kinyerése a fizetési csonkokból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Az alkalmazottak bérszámfejtési adatainak ellenőrzése. ● Csalásészlelés foglalkoztatás céljából. ● Automatizált adófeldolgozás. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Bankszámlakivonat
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított bankStatement | ● Kulcsinformációk kinyerése bankszámlakivonatokból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Adófeldolgozási használati esetek. ● Automatizált könyvelési felügyelet. ● Hitel-terheléskezelés. ● Hiteldokumentáció feldolgozása. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Egészségbiztosítási kártya
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
prebuilt-healthInsuranceCard.us | ● A legfontosabb információk kinyerése az EGYESÜLT Államok egészségbiztosítási kártyáiból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Lefedettség és jogosultság ellenőrzése. ● Prediktív modellezés. ● Értékalapú elemzés. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Szerződési modell
Modellazonosító | Leírás | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|
előre összeállított szerződés | Bontsa ki a szerződés és a felek adatait. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Hitelkártya-modell
Modellazonosító | Leírás | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|
előre összeállított-creditCard | Bontsa ki a szerződés és a felek adatait. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Házassági anyakönyvi kivonat modell
Modellazonosító | Leírás | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|
prebuilt-marriageCertificate.us | Bontsa ki a szerződés és a felek adatait. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
USA-beli jelzálog 1003 űrlap
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
prebuilt-mortgage.us.1003 | ● A hitelkérelmek legfontosabb információinak 1003 kinyerése. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Fannie Mae és Freddie Mac dokumentációs követelményei. | ● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
US mortgage 1004 form
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
prebuilt-mortgage.us.1004 | ● Kulcsinformációk kinyerése az értékelésből 1004 . ● Adatok és mezők kinyerése |
● Fannie Mae és Freddie Mac dokumentációs követelményei. ● Egységes lakossági értékbecslési jelentés, amely segít a hitelezőnek/ügyfélnek a tárgytulajdon piaci értékével kapcsolatban. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
USA-beli jelzálog 1005-ös űrlap
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
prebuilt-mortgage.us.1005 | ● Kulcsinformációk kinyerése a foglalkoztatás ellenőrzéséből 1005 . ● Adatok és mezők kinyerése |
● Fannie Mae és Freddie Mac dokumentációs követelményei. ● A foglalkoztatási okmány ellenőrzése a leendő mortgagorként való minősítés meghatározásához. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
USA-beli jelzálog 1008 űrlap
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
prebuilt-mortgage.us.1008 | ● Kulcsinformációk kinyerése egységes jegyzési és továbbítási összegzésből. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Hitel-jegyzési feldolgozás összegző adatokkal. | ● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
USA-beli jelzálog-közzétételi űrlap
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure | ● Kulcsinformációk kinyerése egységes jegyzési és továbbítási összegzésből. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Jelzáloghitel végleges részleteinek követelményei. | ● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
US Tax W-2 modell
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított-tax.us.W-2 | ● Kulcsinformációk kinyerése az IRS US W2 adózási űrlapjaiból (2018–2021-es év). ● Adatok és mezők kinyerése |
● Automatizált adódokumentum-kezelés. ● Jelzáloghitel-kérelem feldolgozása. |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Amerikai adó 1098 (és változatok) űrlapok
Modellazonosító | Leírás | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|
prebuilt-tax.us.1098{variation } |
● Kulcsinformációk kinyerése 1098 formátumú változatokból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Amerikai adó 1099 (és változatok) űrlapok
Modellazonosító | Leírás | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|
prebuilt-tax.us.1099{variation } |
● Információ kinyerés 1099 formátumú változatból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Amerikai adó 1040 (és változatok) űrlapok
Modellazonosító | Leírás | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|
prebuilt-tax.us.1040{variation } |
● Információ kinyerés 1040 formátumú változatból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Egyesült Államok egységes adóűrlapjai
Modellazonosító | Leírás | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|
prebuilt-tax.us | ●Az egyesült államokbeli adózási űrlapok bármelyikéből kinyerhet információkat. | ● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Névjegykártya
Modellazonosító | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
előre összeállított-businessCard | ● Kulcsinformációk kinyerése névjegykártyákból. ● Adatok és mezők kinyerése |
● Értékesítési érdeklődők és marketingkezelés. | ● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript |
Egyéni modell áttekintése
Névjegy | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
Egyéni modell | Adatokat nyer ki űrlapokból és dokumentumokból strukturált adatokba egy reprezentatív betanítási dokumentumkészletekből létrehozott modell alapján. | Az üzleti és használati esetekre jellemző űrlapokból és dokumentumokból nyerjen ki különböző adatokat. | ● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Java SDK ● JavaScript SDK ● Python SDK |
Egyéni generatív (dokumentummező-kinyerés)
Feljegyzés
Az egyéni generatív modell csak az Azure AI Studióban érhető el. Ha egyéni generatív modellt szeretne kipróbálni az AI Studióban, látogasson el a Document field extraction (egyéni generatív) területre.
Névjegy | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
Egyéni generatív modell | Az egyéni generatív modell a mezők strukturálatlan dokumentumokból vagy strukturált űrlapokból való kinyerésére szolgál számos különféle vizuális sablonnal. | A modell a Generative AI használatával nyeri ki a mezőket, csak néhány címkézett mintával javítja a minőséget, és földelési és megbízhatósági pontszámokkal integrálható a folyamatokba. | Azure AI Studio ● REST API ● C# SDK ● Java SDK ● JavaScript SDK ● Python SDK |
Egyéni neurális
Feljegyzés
Egyéni neurális modell betanításához állítsa a tulajdonságot a buildMode
következőre neural
: .
További információ: Neurális modell betanítása
Névjegy | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
Egyéni neurális modell | Az egyéni neurális modell a címkézett adatok strukturált (felmérések, kérdőívek), félig strukturált (számlák, beszerzési megrendelések) és strukturálatlan dokumentumokból (szerződésekből, levelekből) nyerhető ki. | Szöveges adatok, jelölőnégyzetek és táblázatos mezők kinyerése strukturált és strukturálatlan dokumentumokból. | Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Java SDK ● JavaScript SDK ● Python SDK |
Egyéni sablon
Feljegyzés
Egyéni sablonmodell betanásához állítsa a tulajdonságot a buildMode
következőre template
: .
További információ: Sablonmodell betanítása
Névjegy | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
Egyéni sablonmodell | Az egyéni sablonmodell strukturált és félig strukturált dokumentumokból nyer ki címkézett értékeket és mezőket. |
Kulcsadatok kinyerése magas strukturált dokumentumokból meghatározott vizualizációsablonokkal vagy gyakori vizualizációs elrendezésekkel, űrlapokkal. | ● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Python SDK ● Java SDK ● JavaScript SDK |
Egyéni összeállítás
Névjegy | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
Összeállított egyéni modellek | A rendszer úgy hoz létre egy összeállított modellt, hogy egyéni modellek gyűjteményét veszi fel, és egyetlen, az űrlaptípusokból készült modellhez rendeli őket. | Akkor hasznos, ha több modellt tanít be, és csoportosítani szeretné őket, hogy hasonló űrlaptípusokat elemezzen, például a beszerzési rendeléseket. | ● Document Intelligence Studio ● REST API ● C# SDK ● Java SDK ● JavaScript SDK ● Python SDK |
Egyéni besorolási modell
Névjegy | Leírás | Automatizálási használati esetek | Fejlesztési lehetőségek |
---|---|---|---|
Összeállított besorolási modell | Az egyéni besorolási modellek az elrendezési és nyelvi funkciókat kombinálva észlelik, azonosítják és osztályozzák a bemeneti fájlban lévő dokumentumokat. | ● A hitelkérelem csomagja, amely tartalmazza a kérelem űrlapot, a fizetési feltételeket és a bankszámlakivonatot. ● Beolvasott számlák gyűjteménye. |
● Document Intelligence Studio ● REST API |
Az Azure AI Document Intelligence egy felhőalapú Azure AI-szolgáltatás a fejlesztők számára, amely intelligens dokumentumfeldolgozási megoldásokat hoz létre. A Dokumentumintelligencia gépi tanuláson alapuló optikai karakterfelismerést (OCR) és dokumentumértelmező technológiákat alkalmaz szöveg, táblázatok, struktúra és kulcs-érték párok dokumentumokból való kinyerésére. Egyéni modellek címkézését és betanítását is végezheti a strukturált, félig strukturált és strukturálatlan dokumentumokból történő adatkinyerés automatizálásához. Az egyes modellekkel kapcsolatos további információkért tekintse meg az Alapfogalmakat ismertető cikkeket:
Modell típusa | Modell neve |
---|---|
Dokumentumelemzési modell | ● Elrendezéselemzési modell |
Előre összeállított modellek | ● Számlamodell ● Nyugtamodell ● Identitásdokumentum (ID) modell ● Névjegykártya-modell |
Egyéni modellek | ● Egyéni modell ● Összeállított modell |
Ez a tartalom a következőre vonatkozik: v2.1 | Legújabb verzió: 4.0-s verzió (előzetes verzió)
Dokumentumintelligencia-modellek és fejlesztési lehetőségek
Tipp.
- A továbbfejlesztett felhasználói élmény és a fejlett modellminőség érdekében próbálja ki a Document Intelligence v3.0 Studiót.
- A v3.0 Studio támogatja a v2.1 címkével ellátott adatokkal betanított modelleket.
- A 2.1-es verzióról a 3.0-s verzióra való migrálással kapcsolatos részletes információkért tekintse meg az API migrálási útmutatójában.
Feljegyzés
A Document Intelligence service v2.1 az alábbi modelleket és fejlesztési lehetőségeket támogatja.
A táblázatban található hivatkozások segítségével többet tudhat meg az egyes modellekről, és tallózhat az API-referenciák között:
Adatvédelem és biztonság
Az összes AI-szolgáltatáshoz hasonlóan a Document Intelligence szolgáltatást használó fejlesztőknek is tisztában kell lenniük a Microsoft ügyféladatokra vonatkozó szabályzataival. Tekintse meg a Dokumentumintelligencia-oldal adatait, adatvédelmi és biztonsági adatait.
Következő lépések
Próbálja meg feldolgozni saját űrlapjait és dokumentumait a Document Intelligence Studióval.
Végezze el a Dokumentumintelligencia rövid útmutatóját , és kezdje el létrehozni egy dokumentumfeldolgozó alkalmazást a választott fejlesztési nyelven.
Próbálja meg feldolgozni saját űrlapjait és dokumentumait a Dokumentumintelligencia mintacímkéző eszközzel.
Végezze el a Dokumentumintelligencia rövid útmutatóját , és kezdje el létrehozni egy dokumentumfeldolgozó alkalmazást a választott fejlesztési nyelven.