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Document Understanding-Benutzerhandbuch für moderne Projekte

Letzte Aktualisierung 1. Okt. 2025

Auswählen des Projekttyps

Nach dem Aktivieren von Document UnderstandingTM besteht der erste Schritt darin, ein neues Projekt zu erstellen:
  • Klassisch: Dies ist eine voll funktionsfähige Modellerstellungsumgebung. Verwenden Sie diese Option, um Projekte von verschiedenen Mandanten zu nutzen oder um Datasets oder Modelle zu exportieren. Wenn Sie sich für diese Umgebung entscheiden, lesen Sie bitte das Document Understanding-Benutzerhandbuch (klassisch) für alle Informationen zur klassischen Umgebung.
  • Modern: Umgebung zur geführten Modellerstellung, die auch Empfehlungen für optimale Modellleistung und aktives Lernen enthält. Dieses Benutzerhandbuch behandelt diese Erfahrung.
    Note: Before you start using Document Understanding modern projects, make sure that you have an API Key generated in Automation CloudTM, Admin > Licenses > Consumables > AI Units page. Once generated, allow for up to 20 minutes for changes to be propagated in the system.
Abbildung 1. Auswählen des Projekttyps

Eine zweite klassische Option ist die Entwicklung des Document Understanding-Projekts innerhalb von AI Center™. Derzeit ermöglicht diese Option mehr Kontrolle über das Modelltraining und die Bereitstellung. Diese Option wird jedoch nur für fortgeschrittene Benutzer empfohlen. Weitere Informationen zu AI Center-basierten Projekten finden Sie auf der Seite AI Center – Verwenden von AI Center im AI Center-Benutzerhandbuch.

Zu den neuesten und fortschrittlichsten Erfahrungen gehören jene, die auf modernen Projekten basieren. Zu beachten ist jedoch, dass moderne Projekte im Vergleich zu den klassischen Erfahrungen noch einige Funktionslücken aufweisen. Diese sollen in zukünftigen Releases behoben werden.

Vergleichen von Projekttypen

Um die Vor- und Nachteile der verschiedenen Projekttypen besser zu verstehen, sehen Sie sich die folgende Tabelle an.

Tabelle 1. Vergleichen von Projekttypen
 Moderne ProjekteKlassische ProjekteAI Center-basierte Projekte
Vorteile
  • Datensätze können exportiert werden.
  • Kürzere Modellentwicklungszeit und geführte Trainingsumgebung.
  • Unterstützung für Document Understanding Cloud-APIs.
  • Modelle und Datasets können exportiert werden.
  • Unterstützung für Document Understanding Cloud-APIs.
  • Modelle und Datasets können exportiert werden.
  • Verfügbar für Automation Suite- und eigenständige Bereitstellungen.
Nachteile

Modelle können nicht exportiert werden.

  • Langsamere Modellentwicklungszeit und keine Anleitung zum Modelltraining.
  • Nicht verfügbar in der Automation Suite.
  • Langsamere Modellentwicklungszeit und keine Anleitung zum Modelltraining.
  • Keine Unterstützung für Document Understanding Cloud-APIs.

Projektkompatibilitätsmatrix

Um die Kompatibilität zwischen verschiedenen Methoden, Aktivitäten und APIs besser zu verstehen, überprüfen Sie die folgende Tabelle.

Tabelle 2. Kompatibilitätsmatrix
ProjekttypBereitstellungsmethodeAktivitätskompatibilitätKompatibilität mit öffentlichen Document Understanding-APIsVerfügbare ML-Modellversionen
Moderne Projekte
  • Automation CloudTM
  • Automation Suite
  • Document Understanding-Aktivitätspaket
  • IntelligentOCR-Aktivitätspakete
Ja
Klassische ProjekteAutomation CloudTM
  • Document Understanding-Aktivitätspaket
  • IntelligentOCR-Aktivitätspakete
Ja24.4 und alle älteren Modellversionen
Auf dem AI Center basierende Projekte
  • Automation CloudTM
  • Automation Suite
  • Eigenständige Instanz
IntelligentOCR-AktivitätspaketeNein24.4 und alle älteren Modellversionen
  • Vergleichen von Projekttypen
  • Projektkompatibilitätsmatrix

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