Kvittomodell för dokumentinformation

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)

Kvittomodellen för dokumentinformation kombinerar kraftfulla OCR-funktioner (Optisk teckenigenkänning) med djupinlärningsmodeller för att analysera och extrahera viktig information från försäljningskvitton. Kvitton kan vara av olika format och kvalitet, inklusive tryckta och handskrivna kvitton. API:et extraherar viktig information som handelsnamn, handelstelefonnummer, transaktionsdatum, skatt och transaktionssumma och returnerar strukturerade JSON-data.

Kvittotyper som stöds:

• Termisk
• Kreditkort
• Bensin
• Parkering
• Hotell
• Transport
• Kommunikation
• Underhållning
• Flyg
• Utbildning
• Apotek/Medicinsk

Extrahering av kvittodata

Kvitto digitalisering omfattar omvandlingen av olika typer av kvitton, inklusive skannade, fotograferade och tryckta kopior, till ett digitalt format för strömlinjeformad nedströmsbearbetning. Exempel är kostnadshantering, analys av konsumentbeteende, skatteautomation osv. Med hjälp av teknik för dokumentinformation med OCR (optisk teckenigenkänning) kan du extrahera och tolka data från dessa olika kvittoformat. Dokumentinformationsbearbetning förenklar konverteringsprocessen men minskar också avsevärt den tid och det arbete som krävs, vilket underlättar effektiv datahantering och hämtning.

Exempelkvitto som bearbetas med Document Intelligence Studio:

Utvecklingsalternativ

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

Funktion	Resurser	Model ID
Kvittomodell	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK	fördefinierad kvitto

Indatakrav

• Filformat som stöds:

  Modell	PDF	Bild: JPEG/JPG, PNG, BMP, , TIFFHEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Lästa	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Allmänt dokument	✔	✔
  Inbyggda	✔	✔
  Anpassad extrahering	✔	✔
  Anpassad klassificering	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

• För bästa resultat anger du ett tydligt foto eller en genomsökning av hög kvalitet per dokument.

• För PDF och TIFF kan upp till 2 000 sidor bearbetas (med en prenumeration på den kostnadsfria nivån bearbetas endast de två första sidorna).

• Filstorleken för att analysera dokument är 500 MB för betald (S0) nivå och 4 MB för den kostnadsfria nivån (F0).

• Bilddimensioner måste vara mellan 50 bildpunkter x 50 bildpunkter och 10 000 bildpunkter x 10 000 bildpunkter.

• Om dina PDF-filer är låsta med lösenord måste du ta bort låset innan du skickar filerna.

• Den minsta höjden på texten som ska extraheras är 12 bildpunkter för en bild på 1 024 x 768 bildpunkter. Den här dimensionen motsvarar om 8 punkttext vid 150 punkter per tum (DPI).

• För anpassad modellträning är det maximala antalet sidor för träningsdata 500 för den anpassade mallmodellen och 50 000 för den anpassade neurala modellen.

  • För anpassad extraheringsmodellträning är den totala storleken på träningsdata 50 MB för mallmodellen och 1 GB för den neurala modellen.

  • För anpassad klassificeringsmodellträning är 1 den totala storleken på träningsdata GB med högst 10 000 sidor. För förhandsversionen 2024-07-31 och senare är 2 den totala storleken på träningsdata GB med högst 10 000 sidor.

Extrahering av kvittomodelldata

Se hur Dokumentinformation extraherar data, inklusive tid och datum för transaktioner, handelsinformation och beloppssummor från kvitton. Du behöver följande resurser:

• En Azure-prenumeration – du kan skapa en kostnadsfritt.

• En instans av dokumentinformation i Azure Portal. Du kan använda den kostnadsfria prisnivån (F0) för att prova tjänsten. När resursen har distribuerats väljer du Gå till resurs för att hämta din nyckel och slutpunkt.

Kommentar

Document Intelligence Studio är tillgängligt med v3.1- och v3.0-API:er och senare versioner.

1. På startsidan för Document Intelligence Studio väljer du Kvitton.

2. Du kan analysera exempelkvittot eller ladda upp dina egna filer.

3. Välj knappen Kör analys och konfigurera vid behov alternativen Analysera:

   

   Prova Document Intelligence Studio.

Språk och nationella inställningar som stöds

En fullständig lista över språk som stöds finns på sidan för språkstöd för fördefinierade modeller.

Fältextrahering

Information om vilka dokumentextraheringsfält som stöds finns på schemasidan för kvittomodellen i vår GitHub-exempellagringsplats.

Nästa steg

• Prova att bearbeta dina egna formulär och dokument med Document Intelligence Studio.

• Slutför en snabbstart för dokumentinformation och kom igång med att skapa en app för dokumentbearbetning på valfritt utvecklingsspråk.

• Hitta fler exempel på GitHub.