Kullanmaya başlama: Document Intelligence Studio
Bu içerik şunlar için geçerlidir: v4.0 (önizleme) | Önceki sürümler: v3.1 (GA) v3.0 (GA)
Document Intelligence Studio , Uygulamalarınızda Belge Zekası hizmetindeki özellikleri görsel olarak keşfetmeye, anlamaya ve tümleştirmeye yönelik çevrimiçi bir araçtır. Örnek veya kendi belgelerinizle önceden eğitilmiş modelleri inceleyerek başlayabilirsiniz. Ayrıca Python SDK'sını ve diğer hızlı başlangıçları kullanarak özel şablon modelleri oluşturmak ve uygulamalarınızdaki modellere başvurmak için projeler oluşturabilirsiniz.
Yeni kullanıcılar için önkoşullar
Document Intelligence Studio'yu kullanmak için aşağıdaki varlıklara ve ayarlara ihtiyacınız vardır:
Etkin bir Azure hesabı. Hesabınız yoksa ücretsiz bir hesap oluşturabilirsiniz.
Belge Yönetim Bilgileri veya çok hizmetli kaynak.
İpucu
Tek bir uç nokta/anahtar altında birden çok Azure AI hizmetine erişmeyi planlıyorsanız bir Azure AI hizmetleri kaynağı oluşturun. Yalnızca Belge Yönetim Bilgileri erişimi için bir Belge Yönetim Bilgileri kaynağı oluşturun. Microsoft Entra kimlik doğrulamasını kullanmak istiyorsanız tek hizmetli bir kaynağa ihtiyacınız olduğunu lütfen unutmayın.
Belge Zekası artık Belge Yönetim Bilgileri kaynaklarına ve depolama hesaplarına erişirken yerel (anahtar tabanlı) kimlik doğrulamasına ek olarak AAD belirteci kimlik doğrulamasını destekliyor. Özellikle kaynaklarınız ilkeyle DisableLocalAuth
uygulanmışsa, doğru erişim rollerini ayarlamak için aşağıdaki yönergeleri izlediğinizden emin olun.
Uygun kapsamlı Azure rol atamaları Belge analizi ve önceden oluşturulmuş modeller için farklı senaryolar için aşağıdaki rol atamaları gereklidir.
Temel ✔️ Bilişsel Hizmetler Kullanıcısı: Analiz sayfasına girmek için Belge Zekası veya Azure AI hizmetleri kaynağı için bu role ihtiyacınız vardır.
Gelişmiş ✔️ Katkıda Bulunan: Kaynak grubu, Belge Zekası hizmeti veya Azure AI hizmetleri kaynağı oluşturmak için bu role ihtiyacınız vardır.
Yetkilendirme hakkında daha fazla bilgi için bkz. Document Intelligence Studio yetkilendirme ilkeleri.
Not
Belge Yönetim Bilgileri hizmeti kaynağınız için yerel (anahtar tabanlı) kimlik doğrulaması devre dışı bırakıldıysa, Bilişsel Hizmetler Kullanıcı rolünü edinmeye dikkat edin; AAD belirteciniz Document Intelligence Studio'da isteklerin kimliğini doğrulamak için kullanılır. Katkıda Bulunan rolü yalnızca anahtarları listelemenize izin verir, ancak anahtar erişimi devre dışı bırakıldığında kaynağı kullanma izni vermez.
Kaynağınız yapılandırıldıktan sonra, Document Intelligence Studio tarafından sunulan farklı modelleri deneyebilirsiniz. Kod içermeyen bir yaklaşımla kullanmayı denemek için ön sayfadan herhangi bir Belge Yönetim Bilgileri modelini seçin.
Belge analizinden veya önceden oluşturulmuş modellerden herhangi birini test etmek için modeli seçin ve örnek belgelerden birini kullanın veya analiz etmek için kendi belgenizi karşıya yükleyin. Analiz sonucu, içerik-sonuç kodu penceresinde sağ tarafta görüntülenir.
Özel modellerin belgelerinizde eğitilmesi gerekir. Özel modellere genel bakış için bkz. özel modellere genel bakış.
Kimlik Doğrulaması
Document Intelligence Studio'ya gidin. İlk kez oturum açıyorsanız, hizmet kaynağınızı yapılandırmanızı isteyen bir açılır pencere görüntülenir. Kuruluşunuzun ilkesine uygun olarak bir veya iki seçeneğiniz vardır:
Microsoft Entra kimlik doğrulaması: Kaynağa göre erişim (önerilir).
Mevcut aboneliğinizi seçin.
Aboneliğinizde mevcut bir kaynak grubunu seçin veya yeni bir kaynak grubu oluşturun.
Mevcut Belge Zekası veya Azure AI hizmetleri kaynağınızı seçin.
Yerel kimlik doğrulaması: API uç noktasına ve anahtara göre erişim.
Uç noktanızı ve anahtarınızı Azure portalından alın.
Kaynağınızın genel bakış sayfasına gidin ve sol gezinti çubuğundan Anahtarlar ve Uç Nokta'ya tıklayın.
Uygun alanlara değerleri girin.
Document Intelligence Studio'da senaryoyu doğruladıktan sonra, Belge Zekası modellerini kendi uygulamalarınıza eklemeye başlamak için C#, Java, JavaScript veya Python istemci kitaplıklarını ya da REST API'yi kullanın.
Her model hakkında daha fazla bilgi edinmek için kavram sayfalarımıza bakın .
Kaynak ayrıntılarını görüntüleme
Ad ve fiyatlandırma katmanı gibi kaynak ayrıntılarını görüntülemek için, Document Intelligence Studio giriş sayfasının sağ üst köşesindeki Ayarlar simgesini seçin ve Kaynak sekmesini seçin. Diğer kaynaklara erişiminiz varsa, kaynakları da değiştirebilirsiniz.
Modeller
Önceden oluşturulmuş modeller, kendi modellerinizi oluşturmak, eğitmek ve yayımlamak zorunda kalmadan uygulamalarınıza Belge Zekası özellikleri eklemenize yardımcı olur. Her biri kendi desteklenen veri alanları kümesine sahip olan önceden oluşturulmuş birkaç model arasından seçim yapabilirsiniz. İşlem için kullanılacak modelin analyze
seçimi, analiz edilecek belgenin türüne bağlıdır. Belge Zekası şu anda aşağıdaki önceden oluşturulmuş modelleri destekler:
Belge analizi
- Düzen: Belgelerden (PDF, TIFF) ve görüntülerden (JPG, PNG, BMP) metin, tablo, seçim işareti ve yapı bilgilerini ayıklayın.
- Okuma: Belgelerden (PDF, TIFF) ve görüntülerden (JPG, PNG, BMP) algılanırsa metin çizgilerini, sözcükleri, konumlarını, algılanan dilleri ve el yazısı stilini ayıklayın.
Önceden oluşturulmuş
- Fatura: Faturalardan metin, seçim işaretleri, tablolar, anahtar-değer çiftleri ve anahtar bilgilerini ayıklayın.
- Alındı bilgisi: alındı bilgilerinden metin ve anahtar bilgilerini ayıklayın.
- Sağlık sigortası kartı: ABD sağlık sigortası kartlarından sigortacı, üye, reçete, grup numarası ve diğer önemli bilgileri ayıklayın.
- W-2: W-2 vergi formlarından metin ve anahtar bilgilerini ayıklayın.
- Kimlik belgesi: Sürücü belgelerinden ve uluslararası pasaportlardan metin ve anahtar bilgilerini ayıklayın.
Özel
- Özel ayıklama modelleri: Özel ayıklama modelleri ile formlardan ve belgelerden bilgi ayıklama. En az beş örnek belgeyi etiketleyerek modeli hızla eğitin.
- Özel sınıflandırma modeli: Uygulamalarınızdaki farklı belge türlerini ayırt etmek için özel bir sınıflandırıcı eğitin. Bir modeli en az iki sınıf ve her sınıf için beş örnekle hızla eğitin.
Önkoşulları tamamladıktan sonra Document Intelligence Studio'ya gidin.
Studio giriş sayfasından bir Belge Yönetim Bilgileri hizmeti özelliği seçin. Bu adım, hizmet kaynağını önceden kullanımdan seçmediğiniz sürece tek seferlik bir işlemdir. Azure aboneliğinizi, kaynak grubunuzu ve kaynağınızı seçin. (Kaynakları istediğiniz zaman üstteki menüden "Ayarlar" bölümünden değiştirebilirsiniz.) Seçimlerinizi gözden geçirin ve onaylayın.
Örnek belgede çözümleme çalıştırmak için Çözümle düğmesini seçin veya Ekle komutunu kullanarak belgenizi deneyin.
Yakınlaştırın ve uzaklaştırın, belge görünümünü döndürün ve ekranın en altındaki denetimleri kullanın.
Belge görünümünde vurgulanan ayıklanan içeriği gözlemleyin. Ayrıntıları görmek için farenizi tuşların ve değerlerin üzerine getirin.
Hizmet yanıtını daha iyi anlamak için çıkış bölümünün sonuç sekmesini biçimlendirin ve JSON çıkışına göz atın.
Kod sekmesini seçin ve tümleştirme için örnek koda göz atın. Başlamak için kopyalayıp indirin.
Özel projeler için önkoşullar eklendi
Azure hesabı ve Belge Zekası veya Azure AI hizmetleri kaynağına ek olarak şunlara ihtiyacınız vardır:
kapsayıcı Azure Blob Depolama
Standart performans Azure Blob Depolama hesabı. Eğitim belgelerinizi depolama hesabınızda depolamak ve düzenlemek için kapsayıcılar oluşturursunuz. Kapsayıcıyla Azure depolama hesabı oluşturmayı bilmiyorsanız, aşağıdaki hızlı başlangıçları izleyin:
- Depolama hesabı oluşturma. Depolama hesabınızı oluştururken Örnek ayrıntıları → Performans alanında Standart performans'ı seçtiğinizden emin olun.
- Kapsayıcı oluşturma. Kapsayıcınızı oluştururken, Yeni Kapsayıcı penceresinde Genel erişim düzeyi alanını Kapsayıcı (kapsayıcılar ve bloblar için anonim okuma erişimi) olarak ayarlayın.
Azure rol atamaları
Özel projeler için aşağıdaki rol atamaları farklı senaryolar için gereklidir.
Temel
- Bilişsel Hizmetler Kullanıcısı: Özel modeli eğitmek veya eğitilen modellerle analiz yapmak için Belge Zekası veya Azure AI hizmetleri kaynağı için bu role ihtiyacınız vardır.
- Depolama Blob Verileri Katkıda Bulunanı: Proje oluşturmak ve verileri etiketlemek için Depolama Hesabı için bu role ihtiyacınız vardır.
Gelişmiş
- Depolama Hesabı Katkıda Bulunanı: Depolama Hesabı'nın CORS ayarlarını ayarlaması için bu role ihtiyacınız vardır (aynı depolama hesabı yeniden kullanılırsa bu eylem tek seferlik bir işlemdir).
- Katkıda Bulunan: Kaynak grubu ve kaynak oluşturmak için bu role ihtiyacınız vardır.
Not
Belge Zekası hizmeti kaynağınız ve depolama hesabınız için yerel (anahtar tabanlı) kimlik doğrulaması devre dışı bırakıldıysa, Document Intelligence Studio'yu kullanmak için yeterli izinlere sahip olmak için Bilişsel Hizmetler Kullanıcı ve Depolama Blob Verileri Katkıda Bulunanı rollerini almayı unutmayın. Depolama Hesabı Katkıda Bulunanı ve Katkıda Bulunan rolleri yalnızca anahtarları listelemenize izin verir, ancak anahtar erişimi devre dışı bırakıldığında kaynakları kullanma izni vermez.
CORS Yapılandırma
CorS'nin (Çıkış Noktaları Arası Kaynak Paylaşımı) Document Intelligence Studio'dan erişilebilir olması için Azure depolama hesabınızda yapılandırılması gerekir. Azure portalında CORS'yi yapılandırmak için depolama hesabınızın CORS sekmesine erişmeniz gerekir.
Depolama hesabı için CORS sekmesini seçin.
Blob hizmetinde yeni bir CORS girdisi oluşturarak başlayın.
İzin verilen çıkış noktaları olarak
https://documentintelligence.ai.azure.com
ayarlayın.İpucu
Tüm kaynak etki alanlarının CORS aracılığıyla istekte bulunmalarına izin vermek için belirtilen etki alanı yerine '*' joker karakterini kullanabilirsiniz.
İzin verilen yöntemler için tüm kullanılabilir 8 seçeneği belirleyin.
Her alana * girerek tüm İzin verilen üst bilgileri ve Kullanıma Sunulan üst bilgileri onaylayın.
Maksimum Yaş değerini 120 saniye veya kabul edilebilir bir değer olarak ayarlayın.
Değişiklikleri kaydetmek için sayfanın üst kısmındaki kaydet düğmesini seçin.
CORS artık Document Intelligence Studio'dan depolama hesabını kullanacak şekilde yapılandırılmalıdır.
Örnek belge kümesi
Azure portalında oturum açın ve Depolama hesabınız>Veri depolama>Kapsayıcıları'na gidin.
Listeden bir kapsayıcı seçin.
Sayfanın üst kısmındaki menüden Karşıya Yükle'yi seçin.
Blobu karşıya yükle penceresi görüntülenir.
Karşıya yüklenecek dosyalarınızı seçin.
Not
Varsayılan olarak, Studio kapsayıcınızın kökünde bulunan belgeleri kullanır. Ancak, Özel form projesi oluşturma adımlarında klasör yolunu belirterek klasörler halinde düzenlenmiş verileri kullanabilirsiniz. Bkz. Verilerinizi alt klasörlerde düzenleme
Özel modeller
Özel modeller oluşturmak için projenizi yapılandırmayla başlarsınız:
Studio giriş sayfasından Özel model kartını seçin ve Özel modeller sayfasını açın.
"Proje oluştur" komutunu kullanın ve yeni proje yapılandırma sihirbazını başlatın.
Proje ayrıntılarını girin, Azure aboneliğini ve kaynağını ve verilerinizi içeren Azure Blob depolama kapsayıcısını seçin.
Ayarlarınızı gözden geçirin, gönderin ve projeyi oluşturun.
Önceden eğitilmiş modeli veya önceden oluşturulmuş modellerimizden birini kullanarak etiketlemek için otomatik etiketleme özelliğini kullanın.
El ile etiketlemeyi kullanarak ayıklama için etiketleri ve bunların türlerini tanımlayın.
Belgedeki metni seçin ve açılan listeden veya etiketler bölmesinden etiketi seçin.
Etiketlenmiş en az beş belgeyi almak için dört belgeyi daha etiketle.
Eğit komutunu seçin ve model adını girin, sinir (önerilen) veya şablon modelinin özel modelinizi eğitmeye başlamasını isteyip istemediğinizi seçin.
Model hazır olduğunda Test komutunu kullanın ve test belgelerinizle doğrulayın ve sonuçları gözlemleyin.
Tablo olarak etiketleme
Not
- API sürüm 2022-06-30-preview ve üzeri sürümlerle birlikte, özel şablon modelleri çapraz sayfa tablo alanları (tablolar) için destek ekler.
- API sürüm 2022-06-30-preview ve üzeri sürümlerle, özel sinir modelleri tablo alanlarını (tabloları) destekleyecek ve API sürüm 2022-08-31 ile eğitilen modeller tablosal alan etiketlerini kabul edecektir.
Gerekli olmayan modelleri silmek için Sil komutunu kullanın.
Çevrimdışı görüntüleme için model ayrıntılarını indirin.
Birden çok model seçin ve bunları uygulamalarınızda kullanılacak yeni bir modelde oluşturun.
Tabloları görsel desen olarak kullanma:
Özel form modellerinde, özel modellerinizi oluştururken belgelerinizden veri koleksiyonlarını ayıklamanız gerekebilir. Veri koleksiyonları birkaç biçimde görünebilir. Tabloları görsel desen olarak kullanma:
Belirli bir alan kümesi (sütunlar) için dinamik veya değişken değer sayısı (satırlar)
Belirli bir alan kümesi için belirli bir değer koleksiyonu (sütunlar ve/veya satırlar)
Dinamik tablo olarak etiketle
Belirli bir alan kümesinin (sütun) değişken değer sayısını (satırlar) ayıklamak için dinamik tabloları kullanın:
Yeni bir "Tablo" türü etiketi ekleyin, "Dinamik tablo" türü'nü seçin ve etiketinizi adlandırabilirsiniz.
İhtiyacınız olan sütun (alan) ve satır sayısını (veriler için) ekleyin.
Sayfanızdaki metni seçin ve hücreyi seçip metne atayın. Tüm belgelerdeki tüm sayfalardaki tüm satırlar ve sütunlar için yineleyin.
Sabit tablo olarak etiketle
Belirli bir alan kümesinin (sütunlar ve/veya satırlar) belirli bir değer koleksiyonunu ayıklamak için sabit tabloları kullanın:
Yeni bir "Tablo" türü etiketi oluşturun, "Sabit tablo" türü'nü seçin ve adlandırabilirsiniz.
İki alan kümesine karşılık gelen ihtiyacınız olan sütun ve satır sayısını ekleyin.
Sayfanızdaki metni seçin ve hücreyi seçip metne atayın. Diğer belgeler için yineleyin.
İmza algılama
Not
İmza alanları şu anda yalnızca özel şablon modelleri için desteklenmektedir. Özel bir sinir modeli eğitilirken etiketlenmiş imza alanları yoksayılır.
İmza algılama için etiketlemek için: (Yalnızca özel form)
Yeni bir "İmza" türü etiketi oluşturun ve etiketleme görünümünü kullanarak etiketi adlandırın.
İmzanın beklenen konumunda dikdörtgen bir bölge oluşturmak için Region komutunu kullanın.
Çizilen bölgeyi seçin, İmza türü etiketini seçin ve bunu çizilmiş bölgenize atayın. Diğer belgeler için yineleyin.
Sonraki adımlar
- REST API'nin önceki sürümünden farkları öğrenmek için Belge Zekası v3.1 geçiş kılavuzumuzu izleyin.
- Yeni istemci kitaplıklarını kullanarak uygulamalarınızdaki v3.0 özelliklerini denemek için v3.0 SDK hızlı başlangıçlarımızı keşfedin.
- Yeni REST API kullanarak v3.0 özelliklerini denemek için v3.0 REST API hızlı başlangıçlarımıza bakın.
Document Intelligence Studio'yu kullanmaya başlayın.
Geri Bildirim
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz.Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin