Dokumentinformation består av anpassade modeller

Viktigt!

• Versioner av den offentliga förhandsversionen av Document Intelligence ger tidig åtkomst till funktioner som är i aktiv utveckling. Funktioner, metoder och processer kan ändras, före allmän tillgänglighet (GA), baserat på användarfeedback.
• Den offentliga förhandsversionen av Dokumentinformationsklientbiblioteken är som standard REST API version 2024-07-31-preview.
• Den offentliga förhandsversionen 2024-07-31-preview är för närvarande endast tillgänglig i följande Azure-regioner. Observera att modellen för anpassad generativ (extrahering av dokumentfält) i AI Studio endast är tillgänglig i regionen USA, norra centrala:
  • USA, östra
  • USA, västra 2
  • Europa, västra
  • USA, norra centrala

Det här innehållet gäller för: v4.0 (förhandsversion) | Tidigare versioner: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

Viktigt!

Åtgärdsbeteendet model compose ändras från api-version=2024-07-31-preview. Åtgärden model compose v4.0 och senare lägger till en explicit tränad klassificerare i stället för en implicit klassificerare för analys. Den tidigare sammansatta modellversionen finns i Skapa anpassade modeller v3.1. Om du använder sammansatta modeller kan du uppgradera till den senaste implementeringen.

Vad är en sammansatt modell?

Med sammansatta modeller kan du gruppera flera anpassade modeller i en sammansatt modell som heter med ett enda modell-ID. Din sammansatta modell kan till exempel innehålla anpassade modeller som tränats för att analysera din leverans, utrustning och inköpsorder för möbler. I stället för att manuellt försöka välja lämplig modell kan du använda en sammansatt modell för att fastställa lämplig anpassad modell för varje analys och extrahering.

Vissa scenarier kräver att dokumentet klassificeras först och sedan analyseras dokumentet med den modell som passar bäst för att extrahera fälten från modellen. Sådana scenarier kan omfatta sådana där en användare laddar upp ett dokument, men dokumenttypen inte uttryckligen är känd. Ett annat scenario kan vara när flera dokument genomsöks tillsammans till en enda fil och filen skickas för bearbetning. Programmet måste sedan identifiera komponentdokumenten och välja den bästa modellen för varje dokument.

I tidigare versioner model compose utförde åtgärden en implicit klassificering för att avgöra vilken anpassad modell som bäst representerar det skickade dokumentet. Implementeringen 2024-07-31-preview av model compose åtgärden ersätter den implicita klassificeringen från de tidigare versionerna med ett explicit klassificeringssteg och lägger till villkorsstyrd routning.

Fördelar med den nya modellens sammansättningsåtgärd

Den nya model compose åtgärden kräver att du tränar en explicit klassificerare och ger flera fördelar.

• Kontinuerlig inkrementell förbättring. Du kan konsekvent förbättra klassificerarens kvalitet genom att lägga till fler exempel och stegvis förbättra klassificeringen. Den här finjusteringen säkerställer att dina dokument alltid dirigeras till rätt modell för extrahering.

• Fullständig kontroll över routning. Genom att lägga till konfidensbaserad routning anger du ett förtroendetröskelvärde för dokumenttypen och klassificeringssvaret.

• Ignorera dokumentspecifika dokumenttyper under åtgärden. Tidigare implementeringar av model compose åtgärden valde den bästa analysmodellen för extrahering baserat på konfidenspoängen även om de högsta konfidenspoängen var relativt låga. Genom att ange ett förtroendetröskelvärde eller uttryckligen inte mappa en känd dokumenttyp från klassificering till en extraheringsmodell kan du ignorera specifika dokumenttyper.

• Analysera flera instanser av samma dokumenttyp. När åtgärden är kopplad till splitMode alternativet klassificerare kan den model compose identifiera flera instanser av samma dokument i en fil och dela upp filen för att bearbeta varje dokument separat. Genom att använda splitMode kan du bearbeta flera instanser av ett dokument i en enda begäran.

• Stöd för att lägga till funktioner. Lägg till funktioner som frågefält eller streckkoder kan också anges som en del av analysmodellparametrarna.

• Maximalt utökad tilldelad anpassad modell till 500. Med den model compose nya implementeringen av åtgärden kan du tilldela upp till 500 tränade anpassade modeller till en enda sammansatt modell.

Så här använder du modellsammanfattning

• Börja med att samla in exempel på alla dokument som behövs, inklusive exempel med information som ska extraheras eller ignoreras.

• Träna en klassificerare genom att organisera dokumenten i mappar där mappnamnen är den dokumenttyp som du tänker använda i din sammansatta modelldefinition.

• Träna slutligen en extraheringsmodell för var och en av de dokumenttyper som du tänker använda.

• När dina klassificerings- och extraheringsmodeller har tränats använder du Document Intelligence Studio, klientbibliotek eller REST-API:et för att skapa klassificerings- och extraheringsmodellerna i en sammansatt modell.

Använd parametern splitMode för att styra fildelningsbeteendet:

• Inga. Hela filen behandlas som ett enda dokument.
• perPage. Varje sida i filen behandlas som ett separat dokument.
• auto. Filen delas automatiskt upp i dokument.

Fakturering och prissättning

Sammansatta modeller faktureras på samma sätt som enskilda anpassade modeller. Prissättningen baseras på antalet sidor som analyseras av den underordnade analysmodellen. Fakturering baseras på extraheringspriset för de sidor som dirigeras till en extraheringsmodell. Med tillägg av de explicita klassificeringsavgifterna uppstår för klassificeringen av alla sidor i indatafilen. Mer information finns på sidan med priser för dokumentinformation.

Utvecklingsalternativ

Document Intelligence v4.0:2024-07-31-preview stöder följande verktyg, program och bibliotek:

Funktion	Resurser
Anpassad modell	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK • Python SDK
Sammansatt modell	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK • Python SDK

Nästa steg

Lär dig hur du skapar och skapar anpassade modeller:

Skapa en anpassad modellSkapa anpassade modeller