通过

你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

入门：文档智能工作室

  • 项目

此内容适用于：选中标记v4.0（预览版） | 先前版本：蓝色复选标记v3.1 (GA)蓝色复选标记v3.0 (GA)

文档智能工作室是一种联机工具，用于在应用程序中通过文档智能服务直观地浏览、了解和集成功能。 若要开始使用，你可以使用示例或你自己的文档来探索预先训练过的模型。 你还可以通过 Python SDK 和其他快速入门，创建项目来生成自定义模板模型，并在应用程序中引用这些模型。

适用于新用户的先决条件

提示

如果计划通过一个终结点/密钥访问多个 Azure AI 服务，请创建 Azure AI 服务资源。 请创建仅供文档智能访问的文档智能资源。 请注意，如果你打算使用 Microsoft Entra 身份验证，则需要单一服务资源。

文档智能现在支持在访问文档智能资源和存储帐户时进行本地（基于密钥）身份验证的 AAD 令牌身份验证。 请务必按照以下说明设置正确的访问角色，尤其是在使用 DisableLocalAuth 策略应用资源时。

Azure 角色分配

对于文档分析和预生成模型，需要针对不同的方案执行以下角色分配。

  • 基本
    • 认知服务用户：需要此角色来访问文档智能或 Azure AI 服务资源以进入分析页面。
  • 高级
    • 参与者：需要此角色来创建资源组、文档智能服务或 Azure AI 服务资源。

有关授权的详细信息，请参阅文档智能工作室授权策略。

注意

如果对文档智能服务资源禁用本地（基于密钥）身份验证，请确保获取认知服务用户角色，并且 AAD 令牌将用于对 Document Intelligence Studio 上的请求进行身份验证。 参与者角色仅允许列出密钥，但不允许在禁用密钥访问时使用资源。

模型

预生成模型有助于将文档智能功能添加到应用，而无需生成、训练和发布自己的模型。 可从多个预生成模型进行选择，每个模型都有其自己的受支持数据字段集。 要用于 analyze 操作的模型选择取决于要分析的文档类型。 文档智能当前支持以下预生成模型：

文档分析

  • 布局：从文档（PDF 和 TIFF）和图像（JPG、PNG 和 BMP）提取文本、表、选择标记和结构信息。
  • 读取：提取文本行、字词、其位置、检测到的语言和手写样式（如果从文档（PDF、TIFF）和图像（JPG、PNG、BMP）中检测到）。

预生成

  • 发票：从发票中提取文本、选择标记、表、键值对和关键信息。
  • 收据：从收据中提取文本和关键信息。
  • 医疗保险卡：从美国医疗保险卡中提取保险公司、成员、处方、组号和其他关键信息。
  • W-2：从 W-2 税务表单中提取文本和关键信息。
  • ID 文档：从驾照和国际护照中提取文本和关键信息。

自定义

  • 自定义提取模型：使用自定义提取模型从表单和文档中提取信息。 通过标记五个示例文档来快速训练模型。
  • 自定义分类模型：训练自定义分类器以区分应用程序中的不同文档类型。 使用两个类和每个类的五个示例快速训练模型。

完成先决条件后，导航到 Document Intelligence Studio。

  1. 从工作室主页中，选择文档智能服务功能。 此步骤是一次性过程，除非你已从之前使用中选择了服务资源。 选择你的 Azure 订阅、资源组和资源。 （可以随时在顶部菜单的“设置”中更改资源。）查看和确认你选择。

  2. 选择“分析”按钮来对示例文档运行分析，或者使用“添加”命令来尝试处理你的文档。

  3. 使用屏幕底部的控件来放大、缩小和旋转文档视图。

  4. 观察文档视图中突出显示的提取内容。 将鼠标指针悬停在键和值上以查看详细信息。

  5. 选择输出部分的“结果”选项卡，并浏览 JSON 输出以了解服务响应格式。

  6. 选择“代码”选项卡并浏览示例代码进行集成。 复制并下载，以便开始使用。

适用于自定义项目的附加先决条件

除了 Azure 帐户和文档智能或 Azure AI 服务资源外，还需要：

Azure Blob 存储容器

标准性能 Azure Blob 存储帐户。 你将创建容器用于存储和组织存储帐户中的训练文档。 如果不知道如何使用容器创建 Azure 存储帐户，请按照以下快速入门中的说明操作：

  • 创建存储帐户。 创建存储帐户时，请确保在“实例详细信息”→“性能”字段中选择“标准”性能 。
  • 创建容器。 创建容器时，在“新建容器”窗口中将“公共访问级别”字段设置为“容器”（对容器和 Blob 进行匿名读取访问） 。

Azure 角色分配

对于自定义项目，不同方案需要以下角色分配。

  • 基本

    • 认知服务用户：需要在文档智能或 Azure AI 服务资源中具有此角色，来训练自定义模型或使用训练的模型进行分析。
    • 存储 Blob 数据参与者：需要在存储帐户中具有此角色，来创建项目和标记数据。

  • 高级

    • 存储帐户参与者：存储帐户需要此角色才能设置 CORS 设置（如果重复使用同一存储帐户，此操作是一次性的工作量）。
    • 参与者：需要此角色来创建资源组和资源。

    注意

    如果为文档智能服务资源和存储帐户禁用了本地（基于密钥）身份验证，请务必分别获取“认知服务用户”和“存储 Blob 数据参与者”角色，以便拥有足够的权限来使用文档智能工作室。 “存储帐户参与者”和“参与者”角色仅允许列出密钥，但在禁用密钥访问的情况下，不会向你授予使用资源的权限。

配置 CORS

需要在 Azure 存储帐户上配置 CORS（跨源资源共享），以便可以从文档智能工作室进行访问。 若要在 Azure 门户中配置 CORS，需要访问存储帐户的 CORS 选项卡。

  1. 选择存储帐户的 CORS 选项卡。

    Azure 门户中 CORS 设置菜单的屏幕截图。

  2. 首先，在 Blob 服务中创建一个新的 CORS 条目。

  3. 将“允许的源”设置为“https://documentintelligence.ai.azure.com”。

    显示存储帐户的 CORS 配置的屏幕截图。

    提示

    可以使用通配符“*”（而不是指定域）允许所有源域通过 CORS 发出请求。

  4. 为“允许的方法”选择所有可用的 8 个选项。

  5. 通过在每个字段中输入 * 来批准所有“允许的标头”和“公开的标头” 。

  6. 将“最长时间”设置为 120 秒或任何可接受的值。

  7. 选择页面顶部的“保存”按钮以保存更改。

现在，CORS 应已配置为使用文档智能工作室中的存储帐户。

示例文档集

  1. 登录到 Azure 门户，然后导航到“存储帐户”>“数据存储”>“容器”。

    Azure 门户中的数据存储菜单的屏幕截图。

  2. 从列表中选择一个容器。

  3. 从页面顶部的菜单中选择“上传”。

    Azure 门户中的容器上传按钮的屏幕截图。

  4. 此时会显示“上传 Blob”窗口。

  5. 选择要上传的文件。

    Azure 门户中的上传 Blob 窗口的屏幕截图。

注意

默认情况下，工作室将使用容器根目录下的文档。 但是，可以通过在自定义表单项目创建步骤中指定文件夹路径，来使用在文件夹中组织的数据。 请参阅在子文件夹中整理数据

自定义模式

若要创建自定义模型，请先配置项目：

  1. 在工作室主页中，选择“自定义模型”卡打开“自定义模型”页。

  2. 使用“创建项目”命令来启动“新建项目配置”向导。

  3. 输入项目详细信息，选择 Azure 订阅和资源，并选择包含你的数据的 Azure Blob 存储容器。

  4. 查看并提交你的设置以创建项目。

  5. 使用自动标签功能使用已训练的模型或预生成的模型之一进行标记。

  6. 要从头开始进行手动标记，请定义你有兴趣提取的标签及其类型。

  7. 选择文档中的文本，然后从下拉列表或标签窗格中选择标签。

  8. 标记 4 个以上的文档，以至少标记 5 个文档。

  9. 选择“训练”命令并输入模型名称，选择你想要神经网络（推荐）还是模板模型以开始训练你的自定义模型。

  10. 模型准备就绪后，使用“测试”命令通过测试文档对其进行验证并观察结果。

文档智能自定义模型演示

标记为表

备注

  • 随着 API 2022-06-30-preview 及更高版本的发布，自定义模板模型将添加对跨页表格字段（表）的支持。
  • 随着 API 版本 2022-06-30-preview 及更高版本的发布，自定义神经模型将支持表格字段（表）和使用 API 版本 2022-08-31 训练的模型，或更高版本将接受表格字段标签。

  1. 使用“删除”命令删除不需要的模型。

  2. 下载模型详细信息供脱机查看。

  3. 选择多个模型，并将其组合到一个新模型中，以便在应用程序中使用。

使用表作为视觉对象模式：

对于自定义表单模型，在创建自定义模型时，可能需要从文档中提取数据集合。 数据收集可能会以几种格式出现。 使用表作为视觉对象模式：

  • 给定一组字段（列）的值（行）的动态或变量计数

  • 给定一组字段（列和/或行）的值的特定集合

标记为动态表

使用动态表提取给定一组字段（列）的值（行）的变量计数：

  1. 添加新的“表”类型标签，选择“动态表”类型，并为标签命名。

  2. 添加所需的列（字段）数和行（数据）数。

  3. 选择页面中的文本，然后选择要分配到文本的单元格。 对所有文档的所有页中的所有行和列重复此操作。

文档智能标记为动态表的示例

标记为固定表

使用固定表提取给定一组字段（列和/或行）的值的特定集合：

  1. 创建新的“表”类型标签，选择“固定表”类型，并为其命名。

  2. 添加需要对应于两组字段的列数和行数。

  3. 选择页面中的文本，然后选择要分配到文本的单元格。 对其他文档重复上述步骤。

文档智能标记为固定表的示例

签名检测

备注

目前只有自定义模板模型支持签名字段。 训练自定义神经模型时，将忽略标记的签名字段。

为签名检测提供标记：（仅限自定义表单）

  1. 在标记视图中，创建新的“签名”类型标签并为其命名。

  2. 使用“区域”命令在签名的预期位置创建一个矩形区域。

  3. 选择绘制的区域，然后选择“签名”类型标签，将其分配到绘制的区域。 对其他文档重复上述步骤。

文档智能标记用于签名检测的示例

后续步骤

文档智能工作室入门。