Limitaciones conocidas

Esta página proporciona una descripción general de las especificaciones y parámetros actuales para una utilización óptima de los proyectos modernos de Document Understanding^TM.

Límites basados en proyectos

Descripción	Límite
Formatos de archivo compatibles	PNG JPG/JPEG PDF TIF/TIFF
Límites del tamaño de imagen	Mínimo: 50 x 50 píxeles Máximo: 10 000 x 10 000 píxeles
Número máximo de páginas en un tipo de documento	5000 Después de un cierto punto, añadir más datos no mejora el rendimiento del modelo. Esta limitación se asegura de que no anotes más documentos de los necesarios.
Número máximo de páginas en un documento	500 para modelos de generación anterior, 100 para modelos de DocPath
Número máximo de páginas en un proyecto	30,000
Número máximo de páginas por documento para preetiquetado	20 Si un documento tiene más de 20 páginas, solo se anotan previamente las primeras 20 páginas.
Número máximo de campos	300
Número máximo de solicitudes procesadas en paralelo	10
Número máximo de páginas para el procesamiento de modelos listos para usar	20
Tamaño máximo de archivo para digitalización	160 MB
Número máximo de páginas por documento para digitalización	500 páginas
Número de caracteres para el nombre de clasificación	Mínimo: 1 Máximo: 50
Número de caracteres para la descripción de clasificación	Mínimo: 0 Máximo: 2000
Número de caracteres en un documento para la clasificación	Mínimo: 0 Máximo: 1e10 (virtualmente ilimitado)
Número de clasificadores	Mínimo: 1 Máximo: 50
Número máximo de páginas procesadas por los modelos de UiPath DocPath en el tiempo de ejecución	100 páginas

Límites basados en actividad o API

Descripción	Límite
Formatos de archivo compatibles	PNG JPG/JPEG PDF TIF/TIFF
Límites del tamaño de imagen	Mínimo: 50 x 50 píxeles Máximo: 10 000 x 10 000 píxeles
Tamaño máximo de archivo para digitalización	160 MB
Número máximo de solicitudes procesadas en paralelo (una versión del proyecto implementada en un proyecto moderno)	10
Extracción generativa en actividades	Número mínimo de caracteres en un documento: 10 Longitud del documento: 500 páginas Campos: 150 Longitud del mensaje: 1000 caracteres
Clasificación generativa en actividades	Longitud del documento: 500 páginas Longitud del mensaje: 1000 caracteres
Número máximo de páginas para el procesamiento de modelos listos para usar	20 páginas

Nota: si tienes 500 proyectos creados en tu tenant y utilizas una de las siguientes actividades, cualquier proyecto posterior a 500 no será visible en UiPath Studio o Studio Web y no se podrá utilizar:

• Extrae datos de documentos y clasifica documentos del paquete DocumentUnderstanding.Activities.
• Clasificador de proyectos de Document Understanding y Extractor de proyectos de Document Understanding del paquete IntelligentOCR.Activities.

Limitaciones actuales al migrar proyectos clásicos existentes

• Actualmente, no se admite la importación de conjuntos de datos de más de 5000 páginas . Solo las 5000 páginas iniciales se importarán correctamente, y cualquier página adicional no lo hará. Por ejemplo, si tu conjunto de datos consta de 4999 páginas e intentas importar un documento de 4 páginas, el proceso no tendrá éxito.
• Los nombres de los lotes y los resultados de los lotes correspondientes no están disponibles actualmente. Si tus datos están organizados en lotes, esta información aún no se muestra, pero se guarda.
• No se admiten las exportaciones desde AI Center. Solo se admiten las exportaciones desde Document Manager.

Otras limitaciones

• El panel Rendimiento del proyecto muestra los documentos procesados al consumir el proyecto respectivo, ya sea a través de las API o a través de actividades del paquete DocumentUnderstanding.Activities.
• No se puede acceder al panel Rendimiento del proyecto en el Reino Unido e India debido a la falta de disponibilidad de los paneles de Insights.
• Al entrenar un modelo personalizado en la versión 24.4 o 24.10 en un proyecto moderno, la extracción de datos puede fallar si el modelo se entrena en una sola plantilla de documento. Esto se produce porque el modelo puede sobreajustarse a un diseño, lo que causa errores de extracción incluso en documentos visualmente similares. Puedes mejorar la precisión entrenando el modelo con un conjunto de datos más diverso.