문서 처리 모델의 성능 향상
모델 성능이 원하는 위치에 있지 않은 경우(예: 나쁜 결과를 얻거나 낮은 신뢰도 점수를 얻는 경우) 시도해 볼 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
모델 정확도 점수 해석
정확도 점수를 해석하여 모델이 추출하는 데 어려움을 겪고 있는 항목을 식별합니다. 모델 평가에는 점수를 높이기 위한 권장 사항이 포함됩니다.
Power Apps 또는 Power Automate에 로그인합니다.
왼쪽 창에서 ... 더보기>AI 허브를 선택합니다.
AI 기능 검색에서 AI 모델을 선택합니다.
(선택 사항) 쉽게 접근할 수 있도록 AI 모델을 메뉴에 영구적으로 유지하려면 핀 아이콘을 선택하세요.
조사하려는 문서 처리 모델을 엽니다. 정확도 점수가 표시되어야 합니다.
노트
다음과 같은 경우 문서 처리 모델에 대한 정확도 점수가 표시되지 않습니다.
- 문서 유형으로 '일반 문서'를 선택하여 모델을 학습한 경우. 현재 정확도 점수는 '고정 템플릿 문서' 유형의 모델에 대해서만 반환됩니다.
- 다른 환경에서 모델을 가져왔습니다.
- 모델이 2022년 1월 1일 이전에 학습된 경우. 이 경우 재교육할 수 있습니다.
모델 세부 정보 페이지에서 일반 정확도 점수를 확인해야 합니다.
세부 정보를 얻으려면 전체 평가 검토를 선택하십시오.
이 패널에서 다양한 탭을 탐색하여 모델이 추출하는 데 어려움을 겪고 있는 항목을 식별할 수 있습니다. 컬렉션, 필드, 테이블 및 확인란 탭을 탐색하여 제대로 처리되지 않은 항목을 찾을 수 있습니다.
필드 탭의 정보 예시입니다.
이 예에서는 공급 업체 정보의 정확도를 개선하려고 합니다.
정확도 점수가 낮은 항목 위로 마우스를 가져가서 모델을 개선할 수 있는 방법에 대한 제안을 확인하세요. 예를 들어 학습을 위해 더 많은 샘플 문서 제공 권장 사항을 볼 수 있습니다.
일반적 질문
필드, 테이블 또는 확인란의 정확도 점수가 낮은 경우 어떻게 해야 합니까?
- 모든 문서에서 필드, 테이블 또는 확인란에 태그가 올바르게 지정되었는지 확인합니다.
- 필드, 테이블 또는 확인란이 있는 학습용 샘플 문서를 더 제공합니다.
컬렉션의 정확도 점수가 낮으면 어떻게 해야 합니까?
컬렉션 내 문서의 레이아웃이 모두 동일한지 확인합니다. 컬렉션에 대한 자세한 내용은 컬렉션별 문서 그룹화를 참조하세요.
학습 데이터에 더 많은 문서 추가
더 많은 문서에 태그를 추가할수록 AI Builder는 필드를 더 잘 인식하는 방법을 더 많이 배울 것입니다. 더 많은 문서를 추가하려면 문서 처리 모델을 편집하고 더 많은 문서를 업로드합니다. 모델의 세부 정보 페이지에서 모델을 편집하는 옵션을 찾을 수 있습니다.
팁 더 보기
- 채워진 양식의 경우 모든 필드가 채워진 예제를 사용합니다.
- 각 필드에 서로 다른 값이 있는 양식을 사용합니다.
- 양식 이미지의 품질이 낮은 경우 더 큰 데이터 집합(예: 10-15개 이미지)를 사용합니다.
- 가능하면 이미지 기반 문서 대신 텍스트 기반 PDF 문서를 사용합니다. 스캔한 PDF는 이미지로 처리됩니다.
- 문서 처리 모델을 만드는 경우 동일한 레이아웃을 사용하여 문서를 업로드합니다(각 문서가 개별 인스턴스). 예를 들어, 다른 달의 송장은 모두 같은 문서가 아닌 별도의 문서에 있어야 합니다.
- 레이아웃이 다른 문서는 학습용 샘플을 업로드할 때 다른 컬렉션으로 이동해야 합니다.
- 문서 처리 모델이 추출하려는 모델에서 인접 필드의 값을 추출하는 경우 모델을 편집하고 잘못 선택되는 인접 값을 다른 필드로 태그 지정합니다. 이렇게 하면 모델이 각 필드의 경계를 더 잘 학습할 수 있습니다.