Intelligence sui documenti composta da modelli personalizzati

Importante

• Le versioni di anteprima pubblica di Document Intelligence consentono l'accesso anticipato alle funzionalità in fase di sviluppo attivo.
• Le funzionalità, gli approcci e i processi possono cambiare, prima della disponibilità generale, in base al feedback degli utenti.
• La versione di anteprima pubblica delle librerie client di Document Intelligence per impostazione predefinita è l'API REST versione 2024-02-29-preview.
• L'anteprima pubblica versione 2024-02-29-preview è attualmente disponibile solo nelle aree di Azure seguenti:
• Stati Uniti orientali
• Stati Uniti occidentali2
• Europa occidentale

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

Modelli composti. Un modello composto viene creato prendendo una raccolta di modelli personalizzati e assegnandoli a un singolo modello creato dai tipi di modulo. Quando un documento viene inviato per l'analisi usando un modello composto, il servizio esegue una classificazione per decidere quale modello personalizzato rappresenta meglio il documento inviato.

Con i modelli composti, è possibile assegnare più modelli personalizzati a un modello composto denominato con un singolo ID modello. È utile quando si esegue il training di diversi modelli e si vogliono raggrupparli per analizzare tipi di modulo simili. Ad esempio, il modello composto può includere modelli personalizzati sottoposti a training per analizzare l'offerta, l'attrezzatura e gli ordini di acquisto di mobili. Anziché tentare manualmente di selezionare il modello appropriato, è possibile usare un modello composto per determinare il modello personalizzato appropriato per ogni analisi ed estrazione.

• Custom form e Custom template i modelli possono essere composti insieme in un singolo modello composto.

• Con l'operazione di composizione del modello, è possibile assegnare fino a 200 modelli personalizzati sottoposti a training a un singolo modello composto. Per analizzare un documento con un modello composto, Document Intelligence classifica innanzitutto il modulo inviato, sceglie il modello assegnato più adatto e restituisce i risultati.

• Per i modelli di modello personalizzati, il modello composto può essere creato usando varianti di un modello personalizzato o tipi di modulo diversi. Questa operazione è utile quando i moduli in ingresso appartengono a uno dei diversi modelli.

• La risposta include una docType proprietà per indicare quale dei modelli composti è stato usato per analizzare il documento.

• Per Custom neural i modelli, è consigliabile aggiungere tutte le diverse varianti di un singolo tipo di documento in un singolo set di dati di training ed eseguire il training su un modello neurale personalizzato. La composizione del modello è più adatta per gli scenari in cui sono presenti documenti di tipi diversi inviati per l'analisi.

Con l'introduzione di modelli di classificazione personalizzati, è possibile scegliere di usare un modello composto o un modello di classificazione come passaggio esplicito prima dell'analisi. Per una conoscenza più approfondita dei casi in cui usare una classificazione o un modello composto, vedereModelli di classificazione personalizzati.

Comporre i limiti del modello

Nota

Con l'aggiunta di un modello neurale personalizzato, esistono alcuni limiti alla compatibilità dei modelli che possono essere composti insieme.

Compatibilità del modello composta

Tipo di modello personalizzato	Modelli sottoposti a training con v2.1 e v2.0	Modelli di modello personalizzati v3.0	Modelli neurali personalizzati 3.0	Modelli neurali personalizzati v3.1
Modelli sottoposti a training con la versione 2.1 e la versione 2.0	Supportata	Supportato	Non supportato	Non supportato
Modelli di modello personalizzati v3.0	Supportata	Supportato	Non supportato	Non supportato
Modelli di modello personalizzati v3.0	Non supportato	Non supportato	Non supportato	Non supportato
Modelli di modello personalizzati v3.1	Non supportato	Non supportato	Non supportato	Non supportato
Modelli neurali personalizzati v3.0	Non supportato	Non supportato	Supportata	Supportata
Modelli neurali personalizzati v3.1	Non supportato	Non supportato	Supportata	Supportata

• Per comporre un modello sottoposto a training con una versione precedente dell'API (v2.1 o versioni precedenti), eseguire il training di un modello con l'API v3.0 usando lo stesso set di dati etichettato. Tale aggiunta garantisce che il modello v2.1 possa essere composto con altri modelli.

• Con i modelli composti con la versione 2.1 dell'API continua a essere supportato, senza richiedere aggiornamenti.

• Per i modelli personalizzati, il numero massimo che può essere composto è 200.

Opzioni di sviluppo

Document Intelligence v4.0:2023-02-29-preview supporta gli strumenti, le applicazioni e le librerie seguenti:

Funzionalità	Risorse
Modello personalizzato	• Document Intelligence Studio • API REST• C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK • Python SDK
Modello composto	• Document Intelligence Studio • API REST• C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK • Python SDK

Passaggi successivi

Informazioni su come creare e comporre modelli personalizzati:

Creare un modellopersonalizzato Compose modelli personalizzati