Modello di ricevuta di Intelligence sui documenti

Importante

• Le versioni di anteprima pubblica di Informazioni sui documenti consentono l'accesso anticipato alle funzionalità in fase di sviluppo attivo. Le funzionalità, gli approcci e i processi possono cambiare prima della disponibilità generale, a seconda del feedback degli utenti.
• Per impostazione predefinita, la versione di anteprima pubblica delle librerie client di Intelligence dei documenti è la versione dell'API REST 2024-07-31-preview.
• La versione di anteprima pubblica 2024-07-31-preview è al momento disponibile solo nelle aree di Azure seguenti. Si noti che il modello di generazione personalizzata (estrazione di campi di documento) in Studio AI è disponibile solo nell'area Stati Uniti centro-settentrionali:
  • Stati Uniti orientali
  • Stati Uniti occidentali 2
  • Europa occidentale
  • Stati Uniti centro-settentrionali

Questo contenuto si applica a: v4.0 (anteprima) | Versioni precedenti: v3.1 (disponibilità generale) v3.0 (disponibilità generale) v2.1 (disponibilità generale)

Il modello di ricevuta di Intelligence sui documenti combina potenti funzionalità di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) con modelli di Deep Learning per analizzare ed estrarre informazioni chiave dalle ricevute di vendita. Le ricevute possono essere di vari formati e qualità, tra cui ricevute stampate e scritte a mano. L'API estrae informazioni chiave come il nome del commerciante, il numero di telefono del commerciante, la data della transazione, l'imposta e il totale delle transazioni e restituisce dati JSON strutturati.

Tipi di ricevute supportati:

• Carta termica
• Carta di credito
• Gas
• Parcheggio
• Hotel
• Trasporto
• Comunicazione
• Entertainment
• Biglietto aereo
• Formazione
• Farmacia/Medicale

Estrazione dati delle ricevute

La digitalizzazione delle ricevute comprende la trasformazione di vari tipi di ricevute, tra cui copie analizzate, fotografate e stampate, in un formato digitale per un’elaborazione downstream semplificata. Alcuni esempi sono: Gestione spese, analisi del comportamento dei consumatori, automazione delle imposte e così via. L’uso di Intelligence sui documenti con la tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) può estrarre e interpretare i dati da questi diversi formati di ricevuta. L’elaborazione di Intelligence sui documenti semplifica il processo di conversione ma riduce notevolmente il tempo e il lavoro richiesti, facilitando così recupero e gestione dei dati efficienti.

Ricevuta di esempio elaborata con Document Intelligence Studio:

Opzioni di sviluppo

Informazioni sui documenti v4.0 (2024-07-31-preview) supporta gli strumenti, le applicazioni e le librerie seguenti:

Funzionalità	Risorse	Model ID
Modello di ricevuta	• Document Intelligence Studio • API REST • SDK C# • SDK Python • SDK Java • SDK JavaScript	prebuilt-receipt

Requisiti di input

• Formati di file supportati:

  Modello	PDF	Immagine: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Lettura	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Documento generale	✔	✔
  Predefinito	✔	✔
  Estrazione personalizzata	✔	✔
  Classificazione personalizzata	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

• Per risultati ottimali, fornire una foto chiara o una scansione di alta qualità per ogni documento.

• Per i formati PDF e TIFF, possono essere elaborate fino a 2.000 pagine (con una sottoscrizione di livello gratuito vengono elaborate solo le prime due pagine).

• Le dimensioni del file per l'analisi dei documenti sono di 500 MB per il livello a pagamento (S0) e 4 MB per il livello gratuito (F0).

• Per le immagini, le dimensioni devono essere comprese tra 50 x 50 pixel e 10.000 x 10.000 pixel.

• Se i file PDF sono bloccati da password, è necessario rimuovere il blocco prima dell'invio.

• L'altezza minima del testo da estrarre è di 12 pixel per un'immagine 1024 x 768 pixel. Queste dimensioni corrispondono approssimativamente a un testo con dimensioni di 8 punti e 150 punti per pollice (DPI).

• Per il training di modelli personalizzati, il numero massimo di pagine per i dati di training è 500 per il modello personalizzato e 50.000 per il modello neurale personalizzato.

  • Per il training di modelli di estrazione personalizzati, le dimensioni totali dei dati di training sono di 50 MB per il modello e 1 GB per il modello neurale.

  • Per il training del modello di classificazione personalizzato, le dimensioni totali dei dati di training sono 1 GB con un massimo di 10.000 pagine. Per 2024-07-31-preview e le versioni successive, le dimensioni totali dei dati di training sono 2 GB con un massimo di 10.000 pagine.

Estrazione dei dati del modello di ricevuta

Vedere in che modo Intelligence sui documenti estrae dati, inclusi ora e data delle transazioni, le informazioni sui commercianti e i totali degli importi delle ricevute. Sono necessarie le risorse seguenti:

• Sottoscrizione di Azure: è possibile crearne una gratuitamente.

• Istanza di Informazioni sui documenti nel portale di Azure. Per provare il servizio, è possibile usare il piano tariffario gratuito (F0). Dopo la distribuzione della risorsa, selezionare Vai alla risorsa per recuperare la chiave e l'endpoint.

Nota

Document Intelligence Studio è disponibile con le API v3.1 e v3.0 e versioni successive.

1. Nella home page di Studio di Informazioni sui documenti selezionare Ricevute.

2. È possibile analizzare la ricevuta di esempio o caricare i propri file.

3. Selezionare il pulsante Esegui analisi e, se necessario, configurare le Opzioni di analisi:

   

   Provare Informazioni sui documenti di Studio.

Lingue e impostazioni locali supportate

Per un elenco completo delle lingue supportate, vedere la pagina di supporto per i modelli predefiniti.

Estrazione di campi

Per i campi di estrazione dei documenti supportati, fare riferimento alla pagina dello schema del modello di ricevuta nel repository di esempio GitHub.

Passaggi successivi

• Provare a elaborare moduli e documenti personalizzati con Studio di Informazioni sui documenti.

• Completare la Guida introduttiva di Informazioni sui documenti e iniziare a creare un'app per l'elaborazione di documenti nel linguaggio di sviluppo preferito.

• Trovare altri esempi in GitHub.