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- Öffentliche Endpunkte
- Hardwareanforderungen
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- Dokumentmanager
- OCR-Dienste
- Unterstützte Sprachen
- Deep Learning
- Insights-Dashboards
- Document Understanding – in der Automation Suite bereitgestellt
- Document Understanding – im eigenständigen AI Center bereitgestellt
- Lizenzierung
- Aktivitäten
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Aktivitäten (UiPath.IntelligentOCR.Activities)
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.Omnipage.Activities
- UiPath.PDF.Aktivitäten (UiPath.PDF.Activities)

Document Understanding user guide
Machine Learning Extractor
Was ist der Machine Learning Extractor
Der Machine Learning Extractor ist ein Datenextraktionstool, das Machine-Learning-Modelle verwendet, um Daten zu identifizieren und zu melden, die extrahiert werden sollen.
This activity is the companion of UiPath® Document UnderstandingTM models, as the means to consume such models within your workflows.
The ML approach is strongly recommended for structured or semi-structured documents in which layouts of different document providers vary greatly. Given its machine learning approach, the extractor uses a trained machine learning model, that learns and can then infer values for the targeted fields, even from documents and layouts it has never seem before. In other words, if documents do not follow a text or layout pattern, the Machine Learning Extractor may be a good option for your use case.
Das Machine-Learning-Modell kann auf mehrere Arten verwendet werden:
- Mit einem der öffentlichen Document Understanding-Endpunkte von UiPath, wenn Sie generische Modelle verwenden möchten, die auf bestimmte Dokumenttypen abzielen; oder
- Mit benutzerdefinierten trainierten Machine-Learning-Modellen beginnend bei den verfügbaren UiPath Document Understanding-Modellen.
This extractor can be trained / re-trained. Check the Machine Learning Extractor Trainer section for details.
Bilder mit einer Auflösung von weniger als 50 x 50 Pixeln können nicht verarbeitet und verursachen einen Fehler.
Spezielle Anforderungen
Sie müssen verwenden:
- Einen der öffentlichen Document Understanding-Endpunkte von UiPath für die Datenextraktion oder
- Machine-Learning-Modelle, die im AI Center in Automation Cloud gehostet werden, oder
- Machine-Learning-Modelle, die im lokalen AI Center gehostet werden, aber über Automation Cloud lizenziert sind, Sie müssen Ihren Automation Cloud Document Understanding API-Schlüssel verwenden.
Um den Machine Learning Extractor mit lokaler Lizenzierung zu verwenden, müssen Sie Ihre Document Understanding-Modelle in Ihrer lokalen AI Center-Instanz (Air-Gap-Installation) hosten.
Konfigurieren
Activity configuration
Wenn der von Ihnen verwendende Endpunkt über Automation Cloud lizenziert ist, müssen Sie den Document Understanding API-Schlüssel der Cloud angeben.
Wenn Sie den Machine Learning Extractor mit einem öffentlichen UiPath Document Understanding-Endpunkt oder mit einer öffentlichen ML-Fähigkeit im AI Center verwenden, müssen Sie das Endpunkt-Argument der Aktivität mit der entsprechenden URL konfigurieren.
Wenn Sie den Machine Learning Extractor mit einer bereitgestellten ML-Fähigkeit verwenden, müssen Sie das ML-Fähigkeit-Argument der Aktivität mit der richtigen Auswahl von der AI Center-gehosteten ML-Fähigkeitenliste konfigurieren.
Wenn Sie versuchen, beide Optionen festzulegen, wird ein Fehler angezeigt – entweder im Konfigurationsassistent oder direkt im Workflow.