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Document Understanding-Benutzerhandbuch für moderne Projekte

Letzte Aktualisierung 20. Nov. 2025

Bekannte Einschränkungen

Diese Seite gibt einen Überblick über die aktuellen Spezifikationen und Parameter für die optimale Nutzung von modernen Projekten in Document UnderstandingTM.

Projektbasierte Grenzwerte

BeschreibungGrenzwert
Unterstützte Dateiformate
  • PNG
  • JPG/JPEG
  • PDF
  • TIF/TIFF
Limits der Bildgröße
  • Mindestens: 50 x 50 Pixel
  • Maximum: 10.000 x 10.000 Pixel
Maximale Anzahl von Seiten pro Dokumenttyp5000

Ab einem bestimmten Punkt verbessert das Hinzufügen weiterer Daten die Modellleistung nicht mehr. Durch diese Einschränkung wird verhindert, dass Sie mehr Dokumente als nötig mit Anmerkungen versehen.

Maximale Anzahl von Seiten pro Dokument500 für Modelle der vorherigen Generation, 100 für DocPath-Modelle
Maximale Anzahl von Seiten in einem Projekt30,000
Maximale Anzahl von Seiten pro Dokument für die Vorbeschriftung20

Hat ein Dokument mehr als 20 Seiten, werden nur die ersten 20 Seiten vorab mit Anmerkungen versehen.

Maximale Felderanzahl300
Maximale Anzahl von parallel verarbeiteten Anforderungen10
Maximale Anzahl von Seiten für die vorgefertigte Modellverarbeitung 20
Maximale Dateigröße für die Digitalisierung160 MB
Maximale Seiten pro Dokument für die Digitalisierung500 Seiten
Anzahl der Zeichen für den Klassifizierungsnamen
  • Minimum: 1
  • Maximum: 50
Anzahl der Zeichen für die Klassifizierungsbeschreibung
  • Minimum: 0
  • Maximum: 2.000
Anzahl der Zeichen in einem Dokument für die Klassifizierung
  • Minimum: 0
  • Maximum: 1e10 (praktisch unbegrenzt)
Anzahl der Klassifizierer
  • Minimum: 1
  • Maximum: 50
Maximale Anzahl der Seiten, die von UiPath DocPath-Modellen zur Runtime verarbeitet werden. 100 Seiten

Aktivitäts- oder API-basierte Grenzwerte

BeschreibungGrenzwert
Unterstützte Dateiformate
  • PNG
  • JPG/JPEG
  • PDF
  • TIF/TIFF
Limits der Bildgröße
  • Mindestens: 50 x 50 Pixel
  • Maximum: 10.000 x 10.000 Pixel
Maximale Dateigröße für die Digitalisierung160 MB
Maximale Anzahl der parallel verarbeiteten Anforderungen (eine Projektversion, die in einem modernen Projekt bereitgestellt wird) 10
Generative Extraktion in Aktivitäten
  • Mindestanzahl von Zeichen in einem Dokument: 10
  • Dokumentlänge: 500 Seiten
  • Felder: 150
  • Eingabeaufforderungslänge: 1000 Zeichen
Generative Klassifizierung in Aktivitäten
  • Dokumentlänge: 500 Seiten
  • Eingabeaufforderungslänge: 1000 Zeichen
Maximale Anzahl von Seiten für die vorgefertigte Modellverarbeitung 20 Seiten

Aktuelle Einschränkungen bei der Migration vorhandener klassischer Projekte

  • Derzeit wird das Importieren von Datasets, die größer als 5000 Seiten sind, nicht unterstützt. Nur die ersten 5000 Seiten werden erfolgreich importiert, alle zusätzlichen Seiten werden nicht importiert. Wenn Ihr Dataset beispielsweise aus 4999 Seiten besteht und Sie versuchen, ein Dokument mit 4 Seiten zu importieren, ist der Prozess nicht erfolgreich.
  • Batchnamen und entsprechende Batchergebnisse sind derzeit nicht verfügbar. Wenn Ihre Daten in Batches organisiert sind, wird diese Information noch nicht angezeigt, aber sie wird gespeichert.
  • Exporte aus dem AI Center werden nicht unterstützt. Es werden nur Exporte aus dem Document Manager unterstützt.

Weitere Einschränkungen

  • Im Dashboard „Projektleistung“ werden Dokumente angezeigt, die durch Verbrauch des jeweiligen Projekts verarbeitet wurden, entweder über APIs oder durch Aktivitäten aus dem Paket DocumentUnderstanding.Activities.
  • Das Dashboard „Projektleistung“ ist in Großbritannien und Indien nicht zugänglich, da Insights-Dashboards nicht verfügbar sind.
  • Beim Trainieren eines benutzerdefinierten Modells in Version 24.4 oder 24.10 in einem modernen Projekt kann die Datenextraktion fehlschlagen, wenn das Modell mit einer einzigen Dokumentvorlage trainiert wird. Dies geschieht, weil das Modell zu eng an ein Layout angepasst werden kann, was sogar bei visuell ähnlichen Dokumenten Extraktionsfehler verursachen kann. Sie können die Genauigkeit verbessern, indem Sie das Modell mit einem vielfältigeren Datensatz trainieren.

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