Modelo de fatura de Document Intelligence

Importante

• As versões de visualização pública do Document Intelligence fornecem acesso antecipado a recursos que estão em desenvolvimento ativo. Recursos, abordagens e processos podem mudar, antes da Disponibilidade Geral (GA), com base nos comentários dos usuários.
• A versão de visualização pública das bibliotecas de cliente do Document Intelligence usa como padrão a API REST versão 2024-07-31-preview.
• A versão de pré-visualização pública 2024-07-31-preview está atualmente disponível apenas nas seguintes regiões do Azure. Observe que o modelo generativo personalizado (extração de campo de documento) no AI Studio só está disponível na região Centro-Norte dos EUA:
  • E.U.A. Leste
  • Oeste dos EUA2
  • Europa Ocidental
  • Centro-Norte dos EUA

Este conteúdo aplica-se a: v4.0 (pré-visualização) | Versões anteriores: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

O modelo de fatura do Document Intelligence usa poderosos recursos de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) para analisar e extrair campos-chave e itens de linha de faturas de vendas, contas de serviços públicos e ordens de compra. As faturas podem ser de vários formatos e qualidade, incluindo imagens capturadas por telefone, documentos digitalizados e PDFs digitais. A API analisa o texto da fatura; extrai informações importantes, como nome do cliente, endereço de cobrança, data de vencimento e valor devido; e retorna uma representação de dados JSON estruturada. Atualmente, o modelo suporta faturas em 27 idiomas.

Tipos de documentos suportados:

• Faturas
• Contas de serviços públicos
• Ordens de venda
• Notas de encomenda

Processamento automatizado de faturas

O processamento automatizado de faturas é o processo de extração de campos-chave accounts payable de documentos de conta de faturamento. Os dados extraídos incluem itens de linha de faturas integrados com seus fluxos de trabalho de contas a pagar (AP) para revisões e pagamentos. Historicamente, o processo de contas a pagar é realizado manualmente e, portanto, muito demorado. A extração precisa de dados-chave de faturas é normalmente a primeira e uma das etapas mais críticas no processo de automação de faturas.

Exemplo de fatura processada com o Document Intelligence Studio:

Opções de desenvolvimento

O Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) suporta as seguintes ferramentas, aplicações e bibliotecas:

Caraterística	Recursos	Model ID
Modelo de fatura	• Document Intelligence Studio • API REST • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK	fatura pré-embutida

Requisitos de entrada

• Formatos de ficheiro suportados:

  Modelo	PDF	Imagem: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, , HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Lida	✔	✔	✔
  Esquema	✔	✔	✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização, 2023-10-31-pré-visualização)
  Documento Geral	✔	✔
  Pré-criado	✔	✔
  Extração personalizada	✔	✔
  Classificação personalizada	✔	✔	✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização)

• Para obter melhores resultados, forneça uma foto nítida ou uma digitalização de alta qualidade por documento.

• Para PDF e TIFF, até 2.000 páginas podem ser processadas (com uma assinatura de nível gratuito, apenas as duas primeiras páginas são processadas).

• O tamanho do arquivo para analisar documentos é de 500 MB para a camada paga (S0) e 4 MB para a camada gratuita (F0).

• As dimensões da imagem devem estar entre 50 pixels x 50 pixels e 10.000 pixels x 10.000 pixels.

• Se os seus PDFs forem bloqueados por uma palavra-passe, terá de remover o bloqueio antes da submetê-los.

• A altura mínima do texto a ser extraído é de 12 pixels para uma imagem de 1024 x 768 pixels. Esta dimensão corresponde a cerca 8 de texto pontual a 150 pontos por polegada (DPI).

• Para treinamento de modelo personalizado, o número máximo de páginas para dados de treinamento é 500 para o modelo de modelo personalizado e 50.000 para o modelo neural personalizado.

  • Para o treinamento do modelo de extração personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 50 MB para o modelo de modelo e 1 GB para o modelo neural.

  • Para treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é 1 GB com um máximo de 10.000 páginas. Para 2024-07-31-preview e posterior, o tamanho total dos dados de treinamento é 2 GB com um máximo de 10.000 páginas.

Extração de dados do modelo de fatura

Veja como os dados, incluindo informações do cliente, detalhes do fornecedor e itens de linha, são extraídos das faturas. Você precisa dos seguintes recursos:

• Uma assinatura do Azure — você pode criar uma gratuitamente.

• Uma instância de Document Intelligence no portal do Azure. Você pode usar o nível de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço. Depois que o recurso for implantado, selecione Ir para o recurso para obter sua chave e o ponto de extremidade.

1. Na home page do Document Intelligence Studio, selecione Faturas.

2. Você pode analisar a fatura de amostra ou fazer upload de seus próprios arquivos.

3. Selecione o botão Executar análise e, se necessário, configure as opções Analisar :

   

Experimente o Document Intelligence Studio

Idiomas e localidades suportados

Para obter uma lista completa dos idiomas suportados, consulte nossa página de suporte a idiomas de modelo pré-criados.

Extração de campo

• Para campos de extração de documentos suportados, consulte a página de esquema do modelo de fatura em nosso repositório de exemplo do GitHub.

• Os pares chave-valor da fatura e os itens de linha extraídos estão na documentResults seção da saída JSON.

Pares chave-valor

A fatura pré-construída 2022-06-30 e versões posteriores suportam o retorno opcional de pares chave-valor. Por padrão, o retorno de pares chave-valor está desabilitado. Os pares chave-valor são extensões específicas dentro da fatura que identificam um rótulo ou chave e sua resposta ou valor associado. Numa fatura, estes pares podem ser a etiqueta e o valor que o utilizador introduziu para esse campo ou número de telefone. O modelo de IA é treinado para extrair chaves e valores identificáveis com base em uma ampla variedade de tipos de documentos, formatos e estruturas.

As chaves também podem existir isoladamente quando o modelo deteta a existência de uma chave, sem valor associado ou ao processar campos opcionais. Por exemplo, um campo de nome do meio pode ser deixado em branco em um formulário em alguns casos. Os pares chave-valor são sempre extensões de texto contidas no documento. Para documentos em que o mesmo valor é descrito de maneiras diferentes, por exemplo, cliente/usuário, a chave associada é cliente ou usuário (com base no contexto).

Próximos passos

• Tente processar seus próprios formulários e documentos com o Document Intelligence Studio.

• Conclua um início rápido do Document Intelligence e comece a criar um aplicativo de processamento de documentos na linguagem de desenvolvimento de sua escolha.

• Encontre mais exemplos no GitHub.