Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu içerik şunlar için geçerlidir:
Checkmarkblue-checkmarkv3.1 (GA)blue-checkmarkv3.0 (GA)blue-checkmarkv2.1 (GA)
Bu içerik şunlar için geçerlidir:Checkmarkv3.1 (GA) | En son sürüm:purple-checkmark v4.0 (GA)Önceki sürümler: mavi onay işaretiv3.0mavi onay işaretiv2.1
Bu içerik şunlar için geçerlidir: | mor onay işaretipurple-checkmark v4.0 (GA) Önceki sürüm:mavi onay işaretiv2.1
Bu içerik şunlar için geçerlidir:CheckmarkEn son sürüm: | blue-checkmarkv4.0 (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.NetAmountTaxDetails.Descriptionve TaxDetails.Rate gibi CountryRegiondiğer alanları destekler.
Alındı bilgisi veri ayıklama
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.
Dağıtım seçenekleri
Belge Yönetim Bilgileri v4.0: 2024-11-30 (GA) aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio• • • • • |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v3.1 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio• • • • • |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v3.0 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio• • • • • |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v2.1 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar |
|---|---|
| Makbuz modeli | • Belge Yönetim Bilgileri etiketleme aracı • • • |
Giriş gereksinimleri
Aşağıdaki dosya biçimleri desteklenir.
| Model | Resim: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF |
Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML |
|
|---|---|---|---|
| Okundu | ✔ | ✔ | ✔ |
| 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 modeli 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 olarak bir abonelik oluşturabilirsiniz.
Azure portalında bir Belge Zekası 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 sayfasında Makbuzlar'ı seçin.
Örnek makbuzu analiz edebilir veya kendi dosyalarınızı karşıya yükleyebilirsiniz.
Analizi çalıştır düğmesini seçin ve gerekirse Çözümle seçeneklerini yapılandırın:
Document Intelligence Studio'yu deneyin.
Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracı
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 Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracı, Önceden Oluşturulmuş API'yi Analiz Et ve belgeyi analiz et'i çağırır.
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 ayıklama
Desteklenen belge ayıklama alanları için GitHub örnek depomuzdaki makbuz modeli şema sayfasına bakın
| Adı | Tür | Açıklama | Standartlaştırılmış çıkış |
|---|---|---|---|
| ReceiptType | String | Satış makbuzu türü | Dökümü |
| MerchantName | String | Makbuzu veren satıcının adı | |
| MerchantPhoneNumber | phoneNumber | Listelenen satıcı telefon numarası | Telefon: +1 xxx xxx xxxx |
| MerchantAddress | String | Satıcının listelenen adresi | |
| TransactionDate | Tarih | Alındı bilgisinin verildiği tarih | yyyy-mm-dd |
| TransactionTime | Saat | Alındı bilgisinin verildiği zaman | ss-aa-ss (24 saat) |
| Toplam | Sayı (ABD Doları) | Alış irsaliyesinin tam işlem toplamı | İki ondalıklı kayan nokta |
| Alt Toplam | Sayı (ABD Doları) | Çoğunlukla vergiler uygulanmadan önce makbuzun alt toplamı | İki ondalıklı kayan nokta |
| 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 |
| İpucu | Sayı (ABD Doları) | Alıcı tarafından dahil edilen ipucu | İki ondalıklı kayan nokta |
| Items | Nesneler dizisi | Ad, miktar, birim fiyat ve ayıklanan toplam fiyat ile ayıklanan satır öğeleri | |
| Adı | String | Öğe açıklaması. 2022-06-30 sürümünde "Açıklama" olarak yeniden adlandırıldı. | |
| Miktar | Sayı | Her öğenin miktarı | İki ondalıklı kayan nokta |
| Fiyat | Sayı | Her bir madde biriminin bireysel fiyatı | İki ondalıklı kayan nokta |
| TotalPrice | Sayı | Satır öğesinin toplam fiyatı | İki ondalıklı kayan nokta |
Geçiş kılavuzu ve REST API v3.1
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.