- Überblick
- Document Understanding-Prozess
- Schnellstart-Tutorials
- Framework-Komponenten
- Überblick
- Document Understanding-Aktivitäten
- Übersicht zur Dokumentklassifizierung
- „Klassifizierer konfigurieren“-Assistent von Classify Document Scope
- Intelligenter Schlüsselwortklassifizierer
- Schlüsselwortbasierte Classifier (Keyword Based Classifier)
- Machine Learning Classifier
- Generativer Klassifizierer
- Dokumentklassifizierung – verwandte Aktivitäten
- Datenverbrauch
- API-Aufrufe
- ML-Pakete
- Überblick
- Document Understanding – ML-Paket
- DocumentClassifier – ML-Paket
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- 1040 Anlage D – ML-Paket
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- 4506T – ML-Paket
- 709 – ML-Paket
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- 9465 – ML-Paket
- 990 – ML-Paket – Vorschau
- ACORD125 – ML-Paket
- ACORD126 – ML-Paket
- ACORD131 – ML-Paket
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- ACORD25 – ML-Paket
- Bank Statements – ML-Paket
- BillsOfLading – ML-Paket
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- CMS1500 – ML-Paket
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- FM1003 – ML-Paket
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- ID Cards – ML-Paket
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- Rechnungen Hebräisch – ML-Paket
- InvoicesIndia – ML-Paket
- InvoicesJapan – ML-Paket
- Invoices Shipping – ML-Paket
- Packing Lists – ML-Paket
- Passports – ML-Paket
- Gehaltsabrechnungen (Pay slips) – ML-Paket
- Purchase Orders – ML-Paket
- Receipts – ML-Paket
- RemittanceAdvices – ML-Paket
- UB04 – ML-Paket
- Utility Bills – ML-Paket
- Vehicle Titles – ML-Paket
- W2 – ML-Paket
- W9 – ML-Paket
- Andere out-of-the-box ML-Pakete
- Öffentliche Endpunkte
- Hardwareanforderungen
- Pipelines
- Dokumentmanager
- OCR-Dienste
- 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)
Überblick
There are several ways in which you can consume Document UnderstandingTM capabilities:
- Das DocumentUnderstanding.Activities-Paket ist in Studio Web, Studio X und Studio Desktop verfügbar und für Sie vorkonfiguriert, wenn Sie eine neue Automatisierung ausgehend von einer Datei erstellen oder wenn Sie Ihre Reise nach dem Veröffentlichen einer Projektversion fortsetzen.
- Verwenden des Pakets IntelligentOCR, das für Windows- und Windows Legacy-Projekte entwickelt wurde und in der Document Understanding-Prozessvorlage vorkonfiguriert wird.
- Verwenden Sie Cloud-API-Aufrufe, um Document Understanding als Dienst über die Programmiersprache Ihrer Wahl zu verbrauchen.
Wenn Sie ein RPA-Entwickler sind, können Sie DocumentUnderstanding.Activities in Ihren Cloud-Projekten verwenden. Mit Document Understanding können Sie alle Daten zu einem Dokument in einem einzigen Eingabe-/Ausgabeobjekt mit dem Namen Dokumentdaten verarbeiten. Außerdem erfordern Document Understanding-Aktivitäten kein Festlegen der Taxonomie der Dokumenttypen, sodass Sie sofort einsatzbereite Modelle problemlos nutzen können.
Sie können eine Automatisierung mithilfe einiger der folgenden Aktivitäten einfach über den Extraction Automation Builder einrichten, der in Document Understanding, im Marketplace und in Studio Web verfügbar ist:
Beachten Sie, dass Document Understanding-Aktivitäten die folgenden Funktionen noch nicht unterstützen: Aufteilung, Training (Feinabstimmung von Modellen), Unterstützung für Produktion/Entwicklermandanten, lokale Unterstützung und mehrere Extraktionsmethoden pro Dokumenttyp.
Wenn Sie neue Automatisierungsprojekte starten, die moderne Projekte nutzen (erstellt mit der Active Learning-Umgebung), können Sie DocumentUnderstanding.Activities verwenden.
Als RPA-Entwickler, der das IntelligentOCR-Paket ausprobieren möchte, können Sie je nach Ihren Anforderungen verschiedene Extraktions- und Klassifizierungsmodelle verwenden. Wenn ein Modell nicht Ihren Anforderungen entspricht, können Sie andere Extraktoren oder Klassifizierer als Ausweichoption verwenden. Sie können auch die Taxonomie, das Dokumentobjektmodell (DOM) und die Extraktionsergebnisse mithilfe von RPA-Code während der Laufzeit ändern.
Für die Verwendung von IntelligentOCR ist jedoch eine längere Lernkurve erforderlich, da seine Flexibilität mit Komplexität verbunden ist, wenn mit mehreren Aktivitäten und Datentypen gearbeitet wird.
Mit IntelligentOCR können Sie Ihren eigenen Klassifizierer, Extraktor oder Ihr OCR-Modul integrieren. Unter Codebeispiele für Dokumentverarbeitung finden Sie Implementierungsbeispiele.
Sie können API-Aufrufe als Alternative zum RPA-Ansatz (Robotic Process Automation) verwenden. Mit API-Aufrufen können Sie detaillierte Informationen zu Ihrem Projekt abrufen, einschließlich der verwendeten Extraktoren und Klassifizierer, die Verwendung von Digitalisierungs-APIs vereinfachen, Daten aus Dokumenten mithilfe spezialisierter und generativer Modelle klassifizieren und extrahieren und zuvor digitalisierte, klassifizierte und extrahierte Informationen validieren.
Für die Nutzung der APIs können Sie jede Programmier-/Skriptsprache verwenden (da die Aufrufe mit HTTP erfolgen), einschließlich RPA.
Sie können über Swagger auf die APIs zugreifen: Suchen Sie in der Symbolleiste des Document Understanding-Diensts die Dropdownliste REST-API und wählen Sie Framework aus.
