Bagikan melalui


Melatih dan menerbitkan model pemrosesan dokumen

Setelah Anda membuat model pemrosesan dokumen, Anda dapat melatihnya, mengujinya, dan menerbitkannya untuk membuatnya tersedia.

Melatih dan memvalidasi model Anda

  1. Pilih Berikutnya untuk memeriksa bidang formulir yang Anda pilih. Jika semuanya terlihat bagus, pilih Latih untuk melatih model Anda.

  2. Setelah pelatihan selesai, pilih Buka halaman Detail pada layar Pelatihan selesai .

Uji cepat model Anda

  1. Pada halaman detail, pilih Uji cepat.

  2. Anda dapat menyeret dokumen atau memilih Unggah dari perangkat saya untuk mengunggah berkas pengujian Anda. Tes cepat ini hanya memerlukan waktu beberapa detik sebelum menampilkan hasilnya.

  3. Pilih Mulai lagi untuk menjalankan pengujian lain, atau Tutup jika Anda sudah selesai.

Tips pemecahan masalah

Jika Anda mengalami kesulitan melatih model Anda, cobalah saran berikut:

Publikasikan model Anda

Jika Anda puas dengan model Anda, Anda dapat memilih Terbitkan untuk menerbitkannya. Saat penerbitan selesai, model Anda dipromosikan sebagai Diterbitkan dan siap digunakan. Informasi lebih lanjut: Publikasikan model Anda di AI Builder

Setelah menerbitkan model pemrosesan formulir Anda, Anda dapat menggunakannya dalam Power Apps aplikasi kanvas atau dalam Power Automate.

Pembatasan

  • Panggilan yang dilakukan per lingkungan di seluruh model pemrosesan dokumen, termasuk model yang telah dibuat sebelumnya seperti pemrosesan tanda terima dan pemrosesan faktur, dibatasi hingga 360 panggilan per 60 detik.

  • Jika pemrosesan berkas melebihi 90 detik selama uji cepat, Anda akan menemui kesalahan 408 - Dependency Timeout . Alasannya adalah karena tes cepat dirancang dengan batas waktu 90 detik. Untuk memastikan pengujian yang lancar, gunakan file dengan halaman yang lebih sedikit dan ukuran yang lebih kecil. Untuk file yang lebih besar, kami sarankan Anda membuat Power Automate alur untuk memvalidasinya. Alur Power Automate menggunakan operasi Predict , yang menawarkan batas waktu 60 menit. Ini membuatnya ideal untuk menguji file besar secara efisien.