概述

关于 ML 包

使用 Document Understanding ML 包涉及以下步骤：

• 收集文档示例和需要提取的数据点的要求。
• 使用 Document Manager 为文档添加标签。
• 下载或导出带标签的文档作为训练数据集，并将导出的文件夹上传到 AI Center 存储。
• 在 AI Center 上运行训练管道。
• 在 AI Center 中将经过训练的模型部署为 ML 技能。
• 使用 UiPath.DocumentUnderstanding.ML 活动包从 RPA 工作流查询 ML 技能。
  重要事项：请记住，使用 Document Understanding ML 包要求安装 AI Center 的计算机可以访问 https://du-metering.uipath.com。
  重要提示：在 AI Center 中创建 UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities 包时，包名称不应为任何 python 保留关键字，例如 class、break、from、finally、global、None 等。请注意，此列表并不详尽，因为 class <pkg-name> 和 import <pkg-name> 使用了包名称。

这些开箱即用的机器学习模型可用于从半结构化或非结构化文档中分类和提取任何经常出现的数据点，包括采用无模板方法的常规字段、表格列和分类字段。

备注：

UiPath 提供的开箱即用机器学习包的版本为 0，并且已在您的租户上提供，这意味着无需下载。

下载仅适用于您已训练的版本 1 或更高版本。

ML 包的类型

Document Understanding 包含多个 ML 包，分为 5 个主要类别：

• 开箱即用的预训练 ML 包