Document Understanding-Konfigurationsdatei

documentunderstanding ist eine Eigenschaft in der Konfigurationsdatei cluster_config.json der Automation Suite. Sie enthält konfigurierbare Werte, die das Verhalten des Document Understanding-Diensts steuern. Das Installationsprogramm generiert die Standardwerte. Zusätzliche Änderungen können vorgenommen werden, um den Document Understanding-Dienst weiter zu konfigurieren. Wenn Sie Einstellungen im Zusammenhang mit Document Understanding ändern müssen, können Sie den Abschnitt documentunderstanding in cluster_config.json bearbeiten und das Installationsprogramm erneut ausführen.

Alternativ können dieselben Änderungen in der UiPath-App in ArgoCD vorgenommen werden.

cluster_config.json

Konfiguration von Document Understanding

"documentunderstanding": {
    "enabled": Boolean,
    "datamanager": { 
      "sql_connection_str" : "String"
    }
    "handwriting": {
      "enabled": Boolean,
      "max_cpu_per_pod": "Number"
    }
  }

Hinweis:

Die SQL-Verbindungszeichenfolge vom Data Manager ist nur optional, wenn Sie die Standard-Datenbank mit Ihrer eigenen überschreiben möchten.

Die Handschrift ist für die Online-Installation immer aktiviert.

Die vollständige Konfiguration als Beispiel

"documentunderstanding": {
    "enabled": true,
    "datamanager": {
      "sql_connection_str": "mssql+pyodbc://testadmin:[e-mail]:1433/datamanager?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server",
    },
    "handwriting": {
      "enabled": true,
      "max_cpu_per_pod": "2"
    }
  }

Hinweis: Der Wert für max_cpu_per_pod ist standardmäßig 2, kann jedoch an Ihre Anforderungen angepasst werden. Weitere Informationen dazu finden Sie im Abschnitt (optional) Max. CPU pro Pod-Parameter.

Konfigurierbare Werte

datamanager.sql_connection_str

• Verbindungszeichenfolge für datamanager
• Erforderlich: False.
• Diese Eigenschaft wird vom Installationsprogramm generiert und aufgefüllt. Sie müssen sie nur dann festlegen, wenn Sie die Standardverbindungszeichenfolge überschreiben möchten. Weitere Informationen zum Herstellen einer Verbindung mit SQL finden Sie auf der Seite Verwenden der Konfigurationsdatei.

Handschrift

• Einstellungen für die Handschrifterkennungsfunktion (Teil von IntelligentFormExtractor)
• Erforderlich: False.

handwriting.enabled

• Wenn Sie dies auf „true“ festlegen, werden die Ressourcen erstellt, die für die Durchführung der Handschrifterkennung erforderlich sind. Es muss für die Verwendung von IntelligentFormExtractor „true“ sein.
• Erforderlich: False
• Diese Eigenschaft ist immer für die Onlineinstallation aktiviert und für die Offline-Installation (Air-Gap) deaktiviert. Für die Air-Gap-Installation müssen Sie das Document Understanding-Offlinepaket installieren, bevor Sie die Handschrift aktivieren.

handwriting.max_cpu_per_pod

• Die maximale Anzahl von CPUs, die jeder Container verwenden darf. Der empfohlene Wert ist 2.
• Erforderlich: False.
• Standard: 2.

Wenn Sie den Intelligent Form Extractor mit Handschrifterkennungsfunktion verwenden möchten, müssen Sie möglicherweise den Parameter handwriting.max_cpu_per_pod für mehr Rechenleistung anpassen.

Die folgenden Faktoren sind erforderlich, um die richtige Größe zu berechnen:

• Gesamtvolumen der Dokumente/Jahr = V
• erwartete Anzahl von Handschriften/Dokument = S
• Tage, an denen der Workflow Dokumente verarbeitet (Arbeitstage, alle Tage, Wochenenden usw.) = d
• Stunden, in denen der Workflow Dokumente verarbeitet = h
• Anzahl der CPUs = (V x S / (d x h)) / 1500

Wenn Sie beispielsweise bei 1 Million Dokumente pro Jahr mit durchschnittlich 50 Handschriften mit dem Intelligent Form Extractor eine Handschrifterkennung durchführen und dies an Wochentagen von 00:00 bis 08:00 Uhr (8 Stunden) geschieht, wäre die Berechnung:

Number of CPUs = (1,000,000 x 50 / (250 x 8)) / 1500
               = 25,000 / 1500
               = 17 CPUs

Für den Auswertungsmodus mit einem einzelnen Knoten müssen Sie den Parameter max_cpu_per_pod auf 17 einstellen.

Beim HA-bereiten Produktionsmodus mit mehreren Knoten (3 Knoten) setzen Sie den Parameter max_cpu_per_pod auf 5–6.