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UiPath® DocPath
Das DocPath Large Language Model (LLM) ist unsere neueste Technologie für Datenextraktionsmodelle, die Modelle der aktuellen Generation ersetzt, die in UiPath® Document UnderstandingTM verwendet werden. DocPath funktioniert zwar ähnlich wie frühere Modelle, wurde jedoch mit einer Vielzahl von Dokumenten trainiert. Dadurch kann er gängige Dokumenttypen mit geringem bis gar keinem Schulungsaufwand verarbeiten. DocPath LLM zeichnet sich durch seine generative Architektur aus, die die Genauigkeit erheblich verbessert und die Extraktion vereinfacht. Zudem können Sie das Modell auch mit Ihren eindeutigen Datasets optimieren.
Weitere Informationen zur DocPath-Architektur und den für das Training verwendeten Techniken finden Sie auf der DocPath- Seite in unserem KI-Blog.
Derzeit ist UiPath DocPath nur für Mandanten in den USA verfügbar. Die Unterstützung für andere Regionen soll Anfang 2025 eingeführt werden.
DocPath LLM bietet zahlreiche Verbesserungen gegenüber früheren Modellen. Sie verbessert die Genauigkeit, insbesondere bei Tabellen, passt sich an verschiedene Dokumentlayouts an, um den Aufwand für Anmerkungen zu reduzieren, und erhöht die Automatisierungsraten.
- Verbesserte Genauigkeit: DocPath LLM bietet eine höhere Genauigkeitsrate und eine bessere F1-Punktzahl für halbstrukturierte Dokumente wie Rechnungen, Belege und Bestellungen. Dies gewährleistet eine präzise und konsistente Datenextraktion.
- Problemlose Anmerkung: Das Modell reduziert die manuelle Arbeit, da nur eine Anmerkung pro Dokument erforderlich ist, sodass nicht mehr jede Feldinstanz auf jeder Seite mit Anmerkungen versehen werden muss.
- Verbesserte Automatisierung: Mit einer größeren Korrelation zwischen Konfidenzniveau und Genauigkeit verbessert DocPath LLM die Automatisierungsraten und reduziert gleichzeitig die Anzahl der Dokumente, die für dieselbe Genauigkeitsstufe an das Action Center gesendet werden.
In unseren internen Tests hat DocPath seinen Vorgänger in Bezug auf die Leistung übertroffen. Sie reduzierte die Falsch-Positiv-Rate um etwa 15 % und die Falsch-Negativ-Rate um fast 17 %.
Das DocPath LLM ist ausschließlich für moderne Document Understanding-Projekte verfügbar. Trotz der Einführung von DocPath werden alle vorhandenen Projektversionen weiterhin die aktuellen Modellversionen verwenden. Dies gewährleistet einen nahtlosen Übergang ohne Unterbrechung der laufenden Produktionsworkflows.
Um einen vorhandenen Dokumenttyp in DocPath zu trainieren, heben Sie die Bestätigung für alle Felder in einigen Dokumenten auf und bestätigen Sie sie.
Die von Ihnen gewählten Feldnamen können sich erheblich auf die Leistung des Modells auswirken. Um optimale Ergebnisse sicherzustellen, verwenden Sie natürliche Sprache und die richtige Grammatik für Feldnamen. Sie sollten nur allgemein akzeptierte Akronyme wie Number (No), Account (Acct), Address (Addr) und Suite (Apt) verwenden. Derzeit werden nur westeuropäische Sprachen unterstützt. Stellen Sie daher sicher, dass die ausgewählten Feldnamen mit diesen Sprachen übereinstimmen. Verwenden Sie keine nicht beschreibenden Namen wie „Spalte 3“, es sei denn, das Dokument verwendet diese Terminologie ausdrücklich.
- Die extrahierten Felder müssen genau mit dem Text in den Dokumenten übereinstimmen. Dieser Prozess beinhaltet keine Zusammenfassung oder andere Arten der Textanalyse.
- Benutzerdefiniertes Training gilt nicht für die folgenden Dokumenttypen. Wenn Sie versuchen, DocPath dafür zu verwenden, tritt ein Fehler auf:
- Rechnungen China
- Rechnungen Hebräisch
- Rechnungen Japan
