Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu içerik için geçerlidir:
v4.0 (GA) | Önceki sürümler:
v3.1 (GA)
v3.0 (kullanımdan kaldırılıyor)v2.1 (kullanımdan kaldırılıyor)
Bu içerik şunlar için geçerlidir:v3.0 (kullanımdan kaldırılıyor) | Latest versions:
v4.0 (GA)v3.1 | Önceki sürüm:v2.1 (kullanımdan kaldırılıyor)
Bu içerik için geçerlidir:v2.1 | En son sürüm:v4.0 (GA)
Belge Zekası makbuz modeli, satış makbuzlarından önemli bilgileri analiz etmek ve ayıklamak için güçlü Optik Karakter Tanıma (OCR) özelliklerini derin öğrenme modelleriyle birleştirir. Makbuzlar, basılı ve el yazısı makbuzlar dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde ve kalitede olabilir. API satıcı adı, satıcı telefon numarası, işlem tarihi, vergi ve işlem toplamı gibi önemli bilgileri ayıklar ve yapılandırılmış JSON verilerini döndürür. Makbuz modeli v4.0 (GA), genel otel makbuzlarında KDV tablosu ayıklama ile birlikte, ReceiptType, TaxDetails.NetAmount, TaxDetails.Description, TaxDetails.Rate ve CountryRegion gibi diğer alanları destekler.
Fiş bilgisi veri işleme
Makbuz dijitalleştirmesi taranan, fotoğraflanan ve yazdırılan kopyalar da dahil olmak üzere çeşitli makbuz türlerinin kolaylaştırılmış aşağı akış işleme için dijital bir biçime dönüştürülmesidir. Örnek olarak gider yönetimi, tüketici davranışı analizi, vergi otomasyonu gibi örnekler verilebilir. OCR (Optik Karakter Tanıma) teknolojisiyle Belge Zekası'nın kullanılması, bu çeşitli makbuz biçimlerinden verileri ayıklayabilir ve yorumlayabilir. Belge Zekası işleme, dönüştürme işlemini basitleştirir, aynı zamanda gereken süreyi ve çabayı önemli ölçüde azaltarak verimli veri yönetimini ve alımı kolaylaştırır.
Document Intelligence Studio ile işlenen örnek alındı bilgisi:
Geliştirme seçenekleri
Belge Yönetim Bilgileri v4.0: 2024-11-30 (GA) aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özelliği | Kaynak | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v3.1 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özelliği | Kaynak | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v3.0 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özelliği | Kaynak | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v2.1 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özelliği | Kaynak |
|---|---|
| Makbuz modeli | • Belge Yönetim Bilgileri etiketleme aracı • REST API • İstemci kitaplığı SDK'sı • Belge Yönetim Bilgileri Docker kapsayıcısı |
Giriş gereksinimleri
Aşağıdaki dosya biçimleri desteklenir.
| Modeli | Resim: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF |
Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML |
|
|---|---|---|---|
| Okuma | ✔ | ✔ | ✔ |
| Düzen | ✔ | ✔ | ✔ |
| Genel belge | ✔ | ✔ | |
| Önceden oluşturulmuş | ✔ | ✔ | |
| Özel ayıklama | ✔ | ✔ | |
| Özel sınıflandırma | ✔ | ✔ | ✔ |
- Fotoğraflar ve taramalar: En iyi sonuçlar için belge başına tek bir net fotoğraf veya yüksek kaliteli tarama sağlayın.
- PDF'ler ve TIFF'ler: PDF'ler ve TIFF'ler için en fazla 2.000 sayfa işlenebilir. (Ücretsiz katman aboneliğiyle yalnızca ilk iki sayfa işlenir.)
- Dosya boyutu: Belgeleri analiz etmek için dosya boyutu ücretli (S0) katmanı için 500 MB ve ücretsiz (F0) katmanı için 4 MB'tır.
- Görüntü boyutları: Boyutlar 50 piksel x 50 piksel ile 10.000 piksel x 10.000 piksel arasında olmalıdır.
- Parola kilitleri: PDF'leriniz parola kilitliyse, göndermeden önce kilidi kaldırmanız gerekir.
- Metin yüksekliği: Ayıklanacak metnin en düşük yüksekliği 1024 x 768 piksel görüntü için 12 pikseldir. Bu boyut, inç başına 150 nokta olan yaklaşık 8 noktalı metne karşılık gelir.
- Özel model eğitimi: Eğitim verileri için en fazla sayfa sayısı, özel şablon modeli için 500 ve özel sinir modeli için 50.000'dir.
- Özel ayıklama modeli eğitimi: Eğitim verilerinin toplam boyutu şablon modeli için 50 MB ve sinir modeli için 1 GB'tır.
- Özel sınıflandırma modeli eğitimi: Eğitim verilerinin toplam boyutu en fazla 10.000 sayfa ile 1 GB'tır. 2024-11-30 (GA) için eğitim verilerinin toplam boyutu en fazla 10.000 sayfa ile 2 GB'tır.
- Office dosya türleri (DOCX, XLSX, PPTX): En fazla dize uzunluğu sınırı 8 milyon karakterdir.
- Desteklenen dosya biçimleri: JPEG, PNG, PDF ve TIFF.
- PDF ve TIFF için desteklenen sayfa izni: Belge Zekası, standart katman aboneleri için 2.000 sayfaya kadar veya serbest katmanlı aboneler için yalnızca ilk iki sayfayı işleyebilir.
- Desteklenen dosya boyutu: 50 MB'tan az; en düşük piksel 50 x 50 piksel; maksimum piksel 10.000 x 10.000 piksel.
Makbuz şablon veri ayıklama
İşlemlerin saati ve tarihi, satıcı bilgileri ve makbuzlardan elde edilen tutar toplamları da dahil olmak üzere Belge Yönetim Bilgileri'nin verileri nasıl ayıkladiğini görün. Aşağıdaki kaynaklara ihtiyacınız vardır:
Azure aboneliği: ücretsiz oluşturabilirsiniz.
Azure portalında Document Intelligence örneği. Hizmeti denemek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını (
F0) kullanabilirsiniz. Kaynağınız dağıtıldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Kaynağa git'i seçin.
Not
Document Intelligence Studio, v3.1 ve v3.0 API'leri ve sonraki sürümlerle kullanılabilir.
Document Intelligence Studio giriş sayfasındaMakbuzlar'ı seçin.
Örnek makbuzu analiz edebilir veya kendi dosyalarınızı karşıya yükleyebilirsiniz.
Analizi çalıştır düğmesini seçin ve gerekirse Çözümle seçeneklerini yapılandırın:
Belge Zekası Örnek Etiketleme Aracı
Belge Zekası Örnek Aracı'na gidin.
Örnek araç giriş sayfasında, Veri almak için önceden oluşturulmuş modeli kullan kutucuğunu seçin.
Açılan menüden analiz etmek için Form Türü'nü seçin.
Aşağıdaki seçeneklerden analiz etmek istediğiniz dosya için bir URL seçin:
Kaynak alanında açılan menüden URL'yi seçin, seçili URL'yi yapıştırın ve Getir düğmesini seçin.
Belge Yönetim Bilgileri hizmeti uç noktası alanına, Elde ettiğiniz uç noktayı Belge Yönetim Bilgileri aboneliğinizle yapıştırın.
Anahtar alanına, Belge Yönetim Bilgileri kaynağınızdan aldığınız anahtarı yapıştırın.
Analizi çalıştır'ı seçin. Belge Zekası Örnek Etiketleme aracı, Önceden Oluşturulmuş API'yi Çağır ve Belgeleri Analiz Et fonksiyonunu çalıştırır.
Sonuçları görüntüleyin- ayıklanan anahtar-değer çiftlerine, satır öğelerine, ayıklanan vurgulanmış metne ve algılanan tablolara bakın.
Not
Örnek Etiketleme aracı BMP dosya biçimini desteklemez. Bu, Belge Yönetim Bilgileri Hizmeti'nin değil aracın bir sınırlamasıdır.
Desteklenen diller ve yerel ayarlar
Desteklenen dillerin tam listesi için önceden oluşturulmuş modeller dil desteği sayfamıza bakın.
Alan çıkartma
Desteklenen belge ayıklama alanları için GitHub örnek depomuzdaki receipt model şeması sayfasına bakın
| Adı | Türü | Açıklama | Standartlaştırılmış çıkış |
|---|---|---|---|
| Fiş Türü | Dize | Satış makbuzu türü | Dökümü |
| MerchantName | Dize | Makbuzu veren satıcının adı | |
| SatıcıTelefonNumarası | Telefon Numarası | Listelenen satıcı telefon numarası | +1 xxx xxx xxxx |
| Tüccar Adresi | Dize | Satıcının listelenen adresi | |
| İşlemTarihi | Tarih | Makbuzun düzenlendiği tarih | yyyy-mm-dd |
| İşlem Zamanı | Zaman | Alındının verildiği zaman | hh-mm-ss (24 saat) |
| Toplam | Sayı (ABD Doları) | Fişin tam işlem toplamı | İki ondalıklı kayan nokta |
| Alt toplam | Sayı (ABD Doları) | Çoğunlukla vergiler uygulanmadan önce makbuzun alt toplamı | İki ondalıklı kayan noktalı sayı |
| Vergi | Sayı (ABD Doları) | Makbuz üzerindeki toplam vergi (genellikle satış vergisi veya eşdeğeri). 2022-06-30 sürümünde "TotalTax" olarak yeniden adlandırıldı. | İki ondalıklı kayan nokta |
| Ipucu | Sayı (ABD Doları) | Alıcı tarafından dahil edilen ipucu | İki ondalıklı float |
| Öğeler | Nesne dizisi | İsim, miktar, birim fiyat ve toplam fiyat ile ayıklanan satır öğeleri | |
| Adı | Dize | Öğe açıklaması. 2022-06-30 sürümünde "Açıklama" olarak yeniden adlandırıldı. | |
| Miktar | Numara | Her öğenin miktarı | İki ondalıklı kayan nokta |
| Fiyat | Numara | Her bir madde biriminin bireysel fiyatı | İki ondalıklı kayan nokta |
| Toplam Fiyat | Numara | Satır öğesinin toplam fiyatı | İki ondalıklı kayan nokta |
Geçiş kılavuzu ve REST API v3.1
- Uygulamalarınızda ve iş akışlarınızda v3.1 sürümünü kullanmayı öğrenmek için Belge Zekası v3.1 geçiş kılavuzumuzu izleyin.
Sonraki adımlar
Document Intelligence Studio ile kendi formlarınızı ve belgelerinizi işlemeyi deneyin.
Belge Zekası hızlı başlangıcını tamamlayın ve seçtiğiniz geliştirme dilinde bir belge işleme uygulaması oluşturmaya başlayın.
Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracıyla kendi formlarınızı ve belgelerinizi işlemeyi deneyin.
Belge Zekası hızlı başlangıcını tamamlayın ve seçtiğiniz geliştirme dilinde bir belge işleme uygulaması oluşturmaya başlayın.