Melhorar o desempenho do seu modelo de processamento de documentos

Se o desempenho do seu modelo não está atendendo à sua expectativa (por exemplo, você está obtendo resultados ruins ou pontuações de confiança baixas), há algumas coisas que você pode tentar fazer.

Interpretar a pontuação de precisão de seu modelo

Interprete sua pontuação de precisão para identificar o que seu modelo está com dificuldade para extrair. As avaliações do modelo incluem recomendações para aumentar a pontuação.

1. Entre no Power Apps ou Power Automate.

2. No painel esquerdo, selecione ... Mais>Hub de IA.

3. Em Descobrir um recurso de IA, selecione Modelos de IA.

4. (Opcional) Para manter os modelos de IA permanentemente no menu para acesso fácil, selecione o ícone de marcador.

5. Abra o modelo de processamento de documentos que você deseja investigar. Você deve ver a pontuação de precisão.

   Nota

   Nos casos a seguir, você não verá pontuações de precisão para modelos de processamento de documentos:

   • Se o modelo foi treinado selecionando 'Documentos gerais' como tipo de documento. Atualmente, as pontuações de precisão somente são retornadas para modelos do tipo "Documentos de modelo fixo".
   • Seu modelo foi importado de outro ambiente.
   • Se o modelo tiver sido treinado antes de 1º de janeiro de 2022. Nesse caso, você poderá retreiná-lo.

6. Na página de detalhes do modelo, você deve ver a pontuação de precisão geral.

   

7. Para obter detalhes, selecione revisar a avaliação completa.

   

   Nesse painel, você pode navegar entre diferentes guias para identificar o que seu modelo está com dificuldade para extrair. Você pode navegar nas guias Coleção, Campo, Tabela e Caixa de seleção para encontrar o que não é processado corretamente.

   Veja um exemplo das informações na guia Campo.

   

   Neste exemplo, você desejará melhorar a precisão da informação do Fornecedor.

   

   Veja sugestões sobre o que você pode fazer para melhorar seu modelo ao passar o mouse sobre os itens com pontuação de precisão baixa. Por exemplo, você pode ver uma recomendação para fornecer mais documentos de amostra para treinamento.

Perguntas comuns

O que eu posso fazer se tiver uma pontuação de precisão baixa para um campo, tabela ou caixa de seleção?

1. Verifique se o campo, tabela ou caixa de seleção está marcada corretamente em todos os documentos.
2. Forneça mais documentos de amostra para o treinamento em que o campo, a tabela ou a caixa de seleção está presente.

O que eu posso fazer se tiver uma pontuação de precisão baixa para uma coleção?

Verifique se todos os documentos da coleção têm o mesmo layout. Para saber mais sobre as coleções, acesse Agrupar documentos por coleções.

Adicionar mais documentos aos dados de treinamento

Quanto mais documentos você marcar, mais o AI Builder aprenderá a reconhecer melhor os campos. Para adicionar mais documentos, edite o modelo de processamento de documentos e carregue mais documentos. Você encontrará a opção de edição do modelo na página de detalhes dele.

Mais dicas

• Para formulários preenchidos, use exemplos que tenham todos os campos preenchidos.
• Use os formulários com diferentes valores em cada campo.
• Se as imagens do formulário forem de qualidade inferior, use um conjunto de dados maior (10 a 15 imagens, por exemplo).
• Se possível, use documentos PDF baseados em texto em vez de documentos baseados em imagem. Os PDFs digitalizados são tratados como imagens.
• Ao criar um modelo de processamento de documentos, carregue documentos com o mesmo layout em que cada documento é uma instância distinta. Por exemplo, as faturas de meses diferentes devem estar em documentos separados e não em um mesmo documento.
• Documentos que têm layouts diferentes devem ir para coleções diferentes ao carregar exemplos para treinamento.
• Se o modelo de processamento de documentos estiver extraindo valores de campos vizinhos daquele que você deseja que o modelo extraia, edite o modelo e marque os valores adjacentes que estão sendo selecionados incorretamente como campos diferentes. Ao fazer isso, o modelo aprende melhor os limites de cada campo.

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