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Esperienza di Studio per Informazioni sui documenti

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Questo contenuto si applica a:segno di spunta v4.0 (anteprima) | Versioni precedenti: blue-checkmark v3.1 (disponibilità generale) blue-checkmark v3.0 (disponibilità generale)

Document Intelligence Studio è uno strumento online per esplorare visivamente, comprendere, eseguire il training e integrare le funzionalità del servizio Document Intelligence nelle applicazioni. Studio offre una piattaforma che consente di sperimentare i diversi modelli di Document Intelligence e di campionare i dati restituiti in modo interattivo senza la necessità di scrivere codice. È possibile usare l'esperienza Studio per:

  • Altre informazioni sulle diverse funzionalità di Document Intelligence.
  • Usare la risorsa Document Intelligence per testare i modelli nei documenti di esempio o caricare documenti personalizzati.
  • Provare diverse funzionalità di componenti aggiuntivi e di anteprima per adattare l'output alle proprie esigenze.
  • Eseguire il training di modelli di classificazione personalizzati per classificare i documenti.
  • Eseguire il training di modelli di estrazione personalizzati per estrarre i campi dai documenti.
  • Ottenere il codice di esempio per il linguaggio specifico SDKs da integrare nelle applicazioni.

Attualmente è in corso la migrazione delle funzionalità da Document Intelligence Studio al nuovo Studio AI. Esistono alcune differenze nelle offerte per i due studi, che determinano quello corretto per il caso d'uso.

Scelta dell'esperienza di studio corretta

Attualmente sono disponibili due studi, Studio AI della piattaforma Azure e Document Intelligence Studio, per la creazione e la convalida di modelli di Informazioni sui documenti. Man mano che le esperienze eseguono la migrazione al nuovo Studio AI, alcune saranno disponibili in entrambi gli studi, mentre altre esperienze/modelli saranno disponibili solo in uno di questi. A seguire sono riportate alcune linee guida per scegliere l'esperienza di Studio per le proprie esigenze. Tutti i nostri modelli predefiniti e modelli di estrazione generali sono disponibili in entrambi gli studi.

Quando usare Document Intelligence Studio

Document Intelligence Studio è l'esperienza legacy che contiene tutte le funzionalità rilasciate in data o prima di luglio 2024. Per le funzionalità v2.1, v3.0, v3.1, continuare a usare Document Intelligence Studio. Gli studi offrono un'esperienza visiva per l'etichettatura, il training e la convalida di modelli personalizzati. Per i modelli di estrazione di campi di documenti personalizzati, usare Document Intelligence Studio per modelli e modelli neurali. I modelli di classificazione personalizzati possono essere sottoposti a training e usati solo in Document Intelligence Studio. Usare Document Intelligence Studio se si vogliono provare le versioni a livello generale dei modelli delle versioni 2.1, v3.0 e v3.1.

Quando usare Studio AI

Iniziare con il nuovo Studio AI della piattaforma Azure e provare uno dei modelli di documento predefiniti dalla versione 2024-02-29-preview, inclusi modelli di estrazione generali come Lettura o Layout. Se si vuole compilare e testare un nuovo modello di Estrazione campi documento, provare il modello di intelligenza artificiale generativa, disponibile solo nel nuovo Studio AI.

Altre informazioni su Document Intelligence Studio

Selezionare l'esperienza studio dalle schede seguenti per altre informazioni su ogni studio e su come iniziare.

Importante

Studio supporta Document Intelligence v3.0 e versioni successive dell'API per l'analisi del modello e il training di modelli personalizzati. I modelli v2.1 sottoposti a training in precedenza con dati etichettati sono supportati, ma non è supportato il training dei modelli v2.1. Per informazioni dettagliate sulla migrazione dalla versione 2.1 alla versione 3.0, vedere la Guida alla migrazione dell'API REST.

Usare la Guida introduttiva di Document Intelligence Studio per iniziare ad analizzare i documenti con modelli predefiniti o di analisi dei documenti. Creare modelli personalizzati e farvi riferimento nelle applicazioni usando uno dei linguaggi specifici SDKs. Per usare Document Intelligence Studio, sono necessari gli asset seguenti dal portale di Azure:

  • Sottoscrizione di Azure - Crearne una gratuitamente

  • Una risorsa Servizi di Azure AI o Document Intelligence. Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa di tipo servizio singolo o multiservizio nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Usare il piano tariffario gratuito (F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per l'ambiente di produzione.

I Criteri di autorizzazione

L'organizzazione può scegliere di disabilitare l'autenticazione locale e applicare l'autenticazione di Microsoft Entra (in precedenza Azure Active Directory) per le risorse delle Informazioni sui documenti di Azure AI e l'archiviazione BLOB di Azure.

Importante

  • Assicurarsi di avere il ruolo Utente servizi cognitivi e non il ruolo Collaboratore Servizi cognitivi durante la configurazione dell'autenticazione Entra.
  • Nel contesto di Azure, il ruolo Collaboratore può eseguire azioni solo per controllare e gestire la risorsa stessa, inclusa l'inserzione delle chiavi di accesso.
  • Gli account utente con ruolo Collaboratore sono in grado di accedere solo al servizio Document Intelligence che chiamano con chiavi di accesso. Tuttavia, quando si configura l'accesso con Entra ID, l'accesso alla chiave verrà disabilitato e per usare le risorse sarà necessario il ruolo Utente di Servizi cognitivi.

Supporto del modello Document Intelligence

Usare la procedura guidata, l'interfaccia di etichettatura, il passaggio di training e le visualizzazioni interattive per comprendere il funzionamento di ciascuna funzionalità.

  • Lettura: provare la funzionalità di Studio Lettura di Document Intelligence con documenti di esempio o documenti di proprietà ed estrarre linee di testo, parole, lingue rilevate e stile di scrittura a mano, se rilevato. Per altre informazioni, vedere Panoramica di lettura.

  • Layout: provare la funzionalità Layout di Document Intelligence con documenti di esempio o di proprietà per estrarre testo, tabelle, segni di selezione e informazioni sulla struttura. Per altre informazioni, vedere Panoramica di layout.

  • Modelli predefiniti: i modelli predefiniti di Document Intelligence consentono di aggiungere l'elaborazione intelligente dei documenti alle app e ai flussi senza dover eseguire il training e la compilazione di modelli personalizzati. Ad esempio, iniziare con la funzionalità Fattura di Studio. Per ulteriori informazioni, vedere Panoramica modelli.

  • Modelli di estrazione personalizzati: la funzionalità modelli personalizzati di Studio di Document Intelligence consente di estrarre campi e valori dai modelli sottoposti a training con i dati, personalizzati in base ai moduli e ai documenti. Per estrarre dati da più tipi di modulo, creare modelli personalizzati autonomi o combinare due o più modelli personalizzati e creare un modello composto. Testare il modello personalizzato con i documenti di esempio ed eseguire l'iterazione per migliorarlo. Per altre informazioni, vedere la panoramica dei modelli personalizzati.

  • Modelli di classificazione personalizzati: la classificazione dei documenti è un nuovo scenario supportato da Document Intelligence. L'API del classificatore di documenti supporta scenari di classificazione e divisione. Eseguire il training di un modello di classificazione per identificare i diversi tipi di documenti supportati dall'applicazione. Il file di input per il modello di classificazione può contenere più documenti e classifica ogni documento all'interno di un intervallo di pagine associato. Per altre informazioni, vedere modelli di classificazione personalizzati.

  • Funzionalità del componente aggiuntivo: Document Intelligence supporta ora funzionalità di analisi più sofisticate. Queste funzionalità facoltative possono essere abilitate e disabilitate in studio usando il pulsante Analyze Options in ogni pagina del modello. Sono disponibili quattro funzionalità aggiuntive: highResolution, formula, font e barcode extraction. Per altre informazioni, vedere funzionalità del componente aggiuntivo.

Provare un modello di intelligenza per i documenti

  • Dopo aver configurato la risorsa, è possibile provare i diversi modelli offerti da Document Intelligence Studio. Nella pagina iniziale selezionare un modello di Document Intelligence da provare a usare con un approccio senza codice.

  • Per testare uno dei modelli predefiniti o di analisi dei documenti, selezionare il modello e usare uno dei documenti di esempio o caricare il proprio documento da analizzare. Il risultato dell'analisi viene visualizzato a destra nella finestra content-result-code.

  • I modelli personalizzati devono essere sottoposti a training sui documenti. Per una panoramica dei modelli personalizzati, vedere panoramica dei modelli personalizzati.

  • Dopo aver convalidato lo scenario in Document Intelligence Studio, utilizzare le librerie client C#, Java, JavaScript o Python o l'API REST per iniziare a incorporare i modelli di Document Intelligence nelle proprie applicazioni.

Per altre informazioni su ogni modello, vedere le pagine del concetto.

Visualizza i dettagli delle risorse

Per visualizzare i dettagli delle risorse, ad esempio nome e piano tariffario, selezionare l'icona Impostazioni nell'angolo in alto a destra della home page di Document Intelligence Studio e selezionare la scheda Risorsa. Se si ha accesso ad altre risorse, è anche possibile cambiare risorsa.

Screenshot della scheda della risorsa della pagina delle impostazioni di Studio.

Grazie a Document Intelligence, è possibile automatizzare rapidamente l'elaborazione dei dati in applicazioni e flussi di lavoro, migliorare facilmente le strategie guidate dai dati e arricchire in modo efficiente le funzionalità di ricerca dei documenti.

Opzioni di analisi

  • Document Intelligence supporta funzionalità di analisi sofisticate. Studio consente a un punto di ingresso (pulsante Analizza opzioni) di configurare facilmente le funzionalità del componente aggiuntivo.

  • A seconda dello scenario di estrazione dei documenti, configurare l'intervallo di analisi, l'intervallo di pagine dei documenti, il rilevamento facoltativo e le funzionalità di rilevamento Premium.

    Screenshot della finestra di dialogo delle opzioni di analisi.

    Nota

    L'estrazione dei tipi di carattere non viene visualizzata in Studio di Informazioni sui documenti. Tuttavia, è possibile controllare la sezione stili dell'output JSON per i risultati del rilevamento dei tipi di carattere.

I documenti di etichettatura automatica con modelli predefiniti o uno dei propri modelli

  • Nella pagina di etichettatura del modello di estrazione personalizzata è ora possibile etichettare automaticamente i documenti usando uno dei modelli predefiniti del servizio Document Intelligent o i modelli sottoposti a training.

    Screenshot animato che mostra l'etichettatura automatica in Studio.

  • Per alcuni documenti, potrebbero verificarsi etichette duplicate dopo l'esecuzione dell'etichetta automatica. Assicurarsi di modificare le etichette in modo che non siano presenti etichette duplicate nella pagina di etichettatura in un secondo momento.

    Screenshot che mostra l'avviso di etichetta duplicato dopo l'etichettatura automatica.

Tabelle con etichette automatiche

  • Nella pagina di etichettatura del modello di estrazione personalizzata è ora possibile etichettare automaticamente le tabelle nel documento senza dover etichettare manualmente le tabelle.

    Screenshot animato che mostra l'etichettatura automatica delle tabelle in Studio.

Aggiungere file di test direttamente al set di dati di training

  • Dopo aver eseguito il training di un modello di estrazione personalizzato, usare la pagina di test per migliorare la qualità del modello caricando i documenti di test nel set di dati di training, se necessario.

  • Se per alcune etichette viene restituito un punteggio di attendibilità basso, assicurarsi che il contenuto sia stato etichettato correttamente. In caso contrario, aggiungerli al set di dati di training e etichettare nuovamente per migliorare la qualità del modello.

    Screenshot animato che mostra come aggiungere file di test al set di dati di training.

Utilizzare le opzioni e i filtri dell'elenco di documenti nei progetti personalizzati

  • Usare la pagina di etichettatura del modello di estrazione personalizzata per spostarsi tra i documenti di training, semplificando l'uso della funzionalità di ricerca, filtro e ordinamento.

  • Utilizzare la visualizzazione griglia per vedere in anteprima i documenti o usare la visualizzazione elenco per scorrere i documenti più facilmente.

    Screenshot delle opzioni di visualizzazione elenco dei documenti e dei filtri.

Condivisione di progetti

Condividere facilmente progetti di estrazione personalizzati. Per altre informazioni, vedere Condivisione di progetti con modelli personalizzati.

Risoluzione dei problemi

Scenario Causa Risoluzione
Viene visualizzato il messaggio di errore
Form Recognizer Not Found all'apertura di un progetto personalizzato.		 La risorsa Document Intelligence associata a questo progetto personalizzato è stata eliminata o spostata in un altro gruppo di risorse. Esistono due modi per risolvere il problema:
• ricreare la risorsa di Document Intelligence nella stessa sottoscrizione e nello stesso gruppo di risorse con lo stesso nome.
• Ricreare un progetto personalizzato con la risorsa Document Intelligence migrata e specificare lo stesso account di archiviazione.
Viene visualizzato il messaggio di errore
PermissionDenied quando si utilizzano app predefinite o si apre un progetto personalizzato.		 L'entità non ha accesso all'API/Operazione durante l'analisi di modelli predefiniti o l'apertura di un progetto personalizzato. È probabile che l'autenticazione locale (basata su chiave) sia disabilitata per la risorsa di Document Intelligence non disponga di autorizzazioni sufficienti per accedere alla risorsa. Fare riferimento alle assegnazioni di ruolo di Azure per configurare i ruoli di accesso.
Viene visualizzato il messaggio di errore
AuthorizationPermissionMismatch all'apertura di un progetto personalizzato.		 La richiesta non è autorizzata a eseguire l'operazione usando l'autorizzazione designata. È probabile che l'autenticazione locale (basata su chiave) sia disabilitata per l’account di archiviazione e si non disponga di autorizzazioni sufficienti per accedere alla risorsa. Fare riferimento alle assegnazioni di ruolo di Azure per configurare i ruoli di accesso.
Non è possibile accedere a Document Intelligence Studio e ricevere il messaggio di errore
InteractionRequiredAuthError:login_required:AADSTS50058:A silent sign-request was sent but no user is signed in		 È probabile che il browser blocchi i cookie di terze parti impedendo quindi l’accesso. Per risolvere il problema, vedere Gestire le impostazioni di terze parti per il browser.
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