Migliorare le prestazioni del modello di elaborazione dei documenti

Se le prestazioni del tuo modello non sono soddisfacenti, ad esempio stai ottenendo pessimi risultati o bassi punteggi di attendibilità, puoi provare alcune soluzioni.

Interpretare il punteggio di accuratezza del modello

Interpreta il punteggio di accuratezza per identificare ciò che il tuo modello non riesce a estrarre. Le valutazioni del modello includono raccomandazioni per aumentare il punteggio.

1. Accedi a Power Apps o Power Automate.

2. Nel riquadro a sinistra seleziona ...Altro>Hub intelligenza artificiale.

3. In Scopri una funzionalità di intelligenza artificiale, seleziona Modelli di intelligenza artificiale.

4. (Facoltativo) Per mantenere i Modelli di intelligenza artificiale costantemente nel menu per un facile accesso, seleziona l'icona della puntina.

5. Apri il modello di elaborazione dei documenti che intendi esaminare. Dovresti vedere il punteggio di accuratezza.

   Nota

   Nei seguenti casi non vedrai i punteggi di accuratezza per i modelli di elaborazione dei documenti:

   • Se il modello è stato sottoposto a training selezionando "Documenti generali" come tipo di documento. Attualmente, i punteggi di accuratezza vengono restituiti solo per i modelli di tipo "Documenti a modello fisso".
   • Il modello è stato importato da un altro ambiente.
   • Se il tuo modello è stato sottoposto a training prima del 1 gennaio 2022. In tal caso, devi ripetere il training.

6. Nella pagina dei dettagli del modello, dovresti vedere il punteggio di accuratezza generale.

   

7. Per ottenere i dettagli, seleziona esamina la valutazione completa.

   

   In questo pannello, puoi accedere alle varie schede per identificare ciò che il modello non riesce a estrarre. Puoi selezionare le schede Raccolta, Campo, Tabella e Casella di controllo per trovare ciò che non viene elaborato correttamente.

   Di seguito è riportato un esempio delle informazioni nella scheda Campo.

   

   In questo esempio, potrai migliorare l'accuratezza delle informazioni del Fornitore.

   

   Vedi i suggerimenti su cosa puoi fare per migliorare il modello passando il mouse sopra gli elementi con un punteggio di accuratezza scarso. Ad esempio, potrebbe essere visualizzato il suggerimento di fornire più documenti di esempio per il training.

Domande frequenti

Cosa posso fare se il punteggio di accuratezza relativo a un campo, una tabella o una casella di controllo è basso?

1. Verifica che il campo, la tabella o la casella di controllo sia taggato correttamente in tutti i documenti.
2. Fornisci altri documenti di esempio per il training in cui il campo, la tabella o la casella di controllo è presente.

Cosa posso fare se il punteggio di accuratezza relativo a una raccolta è basso?

Verifica che i documenti nella raccolta abbiano tutti lo stesso layout. Per ulteriori informazioni sulle raccolte, vai a Raggruppare documenti per raccolte.

Aggiungere più documenti ai dati di training

Più documenti tagghi, più AI Builder apprende a riconoscere meglio i campi. Per aggiungere più documenti, modifica il modello di elaborazione dei documenti e carica altri documenti. Puoi trovare l'opzione per modificare il modello nella pagina dei dettagli del modello.

Altri suggerimenti

• Per i moduli compilati, utilizza esempi che abbiano tutti i campi compilati.
• Usa moduli con valori diversi in ogni campo.
• Se le immagini del modulo sono di qualità inferiore, utilizza un set di dati più grande (10-15 immagini, ad esempio).
• Se possibile, utilizza documenti PDF basati su testo anziché documenti basati su immagini. I PDF sottoposti a scansione vengono gestiti come immagini.
• Quando crei un nuovo modello di elaborazione dei documenti, carica i documenti con lo stesso layout in cui ogni documento è un'istanza distinta. Ad esempio, le fatture di mesi diversi devono essere in documenti separati e non tutte nello stesso documento.
• I documenti che hanno layout diversi dovrebbero essere inseriti in diverse raccolte quando carichi esempi per il training.
• Se il modello di elaborazione dei documenti estrae valori dai campi adiacenti a quello che il modello deve estrarre, modifica il modello e tagga i valori adiacenti che vengono rilevati in modo errato come campi diversi. In questo modo, il modello apprende meglio i confini di ogni campo.

Vedi anche

• Modello predefinito di elaborazione fatture
• Modello predefinito di elaborazione ricevute