Extraer datos de recibos

Importante:

The aim of this page is to help first time users get familiar with UiPath® Document Understanding^TM.

For scalable production deployments, we strongly recommend using the Document Understanding Process available in UiPath® Studio under the Templates section.

Esta guía rápida te muestra cómo extraer datos de los recibos con el modelo ML de recibos listo para usar con su correspondiente punto final público.

La validación puede realizarse presentando la estación de validación o con la acción de validación en Action Center. Ambas opciones se describen en las siguientes secciones.

Uso del modelo ML de recibos con el punto final público y estación de validación

En esta sección, vamos a validar los resultados de la extracción con la estación de validación.

To create a basic workflow using the Receipts ML Model, use the following steps:

1. Crea un proceso en blanco
2. Instala los paquetes de actividades requeridos
3. Crea una taxonomía
4. Digitaliza el documento
5. Extrae los datos con el modelo ML de recibos
6. Valida los resultados mediante la estación de validación
7. Exporta los resultados de extracción

1. Crea un proceso en blanco

• Inicia UiPath Studio.
• In the HOME backstage view, select Process to create a new project.
• Se mostrará la ventana Nuevo proceso en blanco. En esta ventana, introduce un nombre para el nuevo proyecto. Si quieres, también puedes añadir una descripción para clasificar tus proyectos más fácilmente.
• Select Create. The new project is opened in Studio.

2. Instala los paquetes de actividades requeridos

From the Manage Packages button in the ribbon, besides the core activities packages (UiPath.Excel.Activities, UiPath.Mail.Activities, UiPath.System.Activities, UiPath.UIAutomation.Activities) that are added to the project by default, install the following activities packages:

• UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
• UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer
• UiPath.IntelligentOCR.Activities
• UiPath.MLServices.Activities

3. Crea una taxonomía

Once the activities packages are installed, list out the required fields. The Receipts ML model supports data extraction for the following fields:

• nombre: Text
• dirección del proveedor: Address
• total: Number
• fecha: Date
• teléfono: Text
• moneda: Text
• tipo de gasto: Text
• elementos: Table
  • descripción: Text
  • importe de línea: Number
  • precio unitario: Number
  • cantidad: Number

Open Taxonomy Manager and create a group named Semi Structured Documents, a category named Finance, and a document type named Receipts. Create the listed fields with user friendly names along with respective data types.

4. Digitaliza el documento

• In the Main.xaml file, add a Load Taxonomy activity and create a variable for the taxonomy output.
• Add a Digitize Document activity with UiPath Document OCR. Provide the input property Document Path and create output variables for Document Text and Document Object Model.
• No te olvides de añadir la clave API de Document Understanding en la actividad de UiPath Document OCR.

5. Extrae los datos con el modelo ML de recibos

• Add a Data Extraction Scope activity and fill in the properties.
• Drag and drop a Machine Learning Extractor activity. A pop-up with three input parameters, Endpoint, ML Skill, and ApiKey, is displayed on the screen.
• Fill in the Endpoint parameter with the Receipts Public Endpoint, namely https://du.uipath.com/ie/receipts, and provide the Document Understanding API key.
• Select Get Capabilities.
• The next step is to configure the extractor. Configuring the extractor means mapping the fields that you created in Taxonomy Manager to the fields available in the ML model.

• Para usar el extractor de aprendizaje automático con una habilidad ML, elige la habilidad ML del menú desplegable y configura el extractor.
• Debes tener el asistente de tu UiPath Robot conectado al mismo tenant que tu habilidad ML.

6. Valida los resultados mediante la estación de validación

To check the results through Validation Station, drag and drop the Present Validation Station activity and provide the input details.

7. Exporta los resultados de la extracción

To export the extraction results, drag and drop an Export Extraction Results activity to the end of your workflow. This outputs the results into a DataSet that contains multiple tables, which could then be written to an Excel file or be used directly in a downstream process.

Descargar ejemplo

Download this sample project using this link.

El ejemplo contiene dos flujos de trabajo:

• Main.xaml - in this workflow, the extraction results are validated using Validation Station
• Main - Unattended.xaml: en este flujo de trabajo, los resultados de la extracción se validan mediante la acción de validación, tal y como se describe en la siguiente sección.

Uso del modelo ML de recibos con punto final público y acción de validación

Consulta esta página para obtener más información sobre cómo utilizar una acción de validación de Action Center en lugar de presentar la estación de validación.

¿Cómo funcionan las tareas en Action Center?

Cuando una automatización incluye decisiones que debería tomar un humano, como aprobaciones, escalamientos y excepciones, UiPath Action Center hace que sea fácil y eficiente pasar el proceso del robot al humano. Y viceversa.

Las actividades de Action Center de Document Understanding incluyen el paquete UiPath.IntelligentOCR.Activities y el paquete UiPath.Persistance.Activities. No olvides habilitar las actividades de Persistencia desde la configuración general en UiPath Studio:

¿Cómo funciona la acción de validación?

Se puede aumentar la productividad añadiendo un proceso de orquestación que añada acciones de validación de documentos en Action Center, tanto en On-Premises Orchestrator como en Automation Cloud. Esta acción reduce la necesidad de almacenar los documentos localmente, tener un robot instalado en cada máquina operada por personas o hacer que el robot espere a que los usuarios terminen la validación.

More details here.

¿Cómo se usa la acción de validación?

Repite los pasos 1 a 5 descritos en la sección anterior.

Then, instead of using the Present Validation Station activity, use the Create Document Validation Action and Wait for Document Validation Action and Resume activities.

This creates a document validation action in Action Center. The output of the Create Document Validation Action activity can then be used with the Wait for Document Validation Action and Resume activity to suspend and resume orchestration workflows upon human action completion in Action Center.