Fonctionnalités génératives

Important :

Cette fonctionnalité fait actuellement partie d'un processus d'audit et ne doit pas être considérée comme faisant partie de l'autorisation FedRAMP tant que la révision n'est pas finalisée. Consultez ici la liste complète des fonctionnalités en cours de révision.

L’IA générative est une forme de technologie d’IA qui exploite les modèles d’apprentissage automatique (ML) pour créer et générer de nouveaux contenus, données ou informations.

Les Grands modèles de langage (LLM) sont essentiels aux tâches d’IA les plus génératives. Il s’agit de modèles ML entraînés sur une grande quantité de données textuelles, conçus pour générer du texte de type humain. Les LLM peuvent également comprendre et répondre aux invites en complétant des phrases ou des paragraphes à la manière d’un humain.

Annotation générative

Principalement appliqués lors du processus d’annotation automatique de documents à l’étape de création, ces modèles génératifs accélèrent la conception de la taxonomie et accélèrent l’entraînement des modèles.

La pré-annotation dans Document Understanding se fait à l’aide d’une combinaison de modèles génératifs et spécialisés, basée sur le schéma du type de document. Le schéma permet de définir clairement les champs que vous souhaitez extraire d’un type de document particulier.

Pour mieux comprendre le fonctionnement de l’annotation générative et comment l’utiliser efficacement dans vos projets, consultez la page Annoter des documents.

Extraction générative

L’extraction générative est une fonctionnalité essentielle de Document Understanding^TM qui utilise la puissance de modèles d’IA générative. Ces modèles sont configurés à l’aide d’activités et sont principalement utilisés au moment de l’exécution pour l’extraction de données.

L’extraction générative est capable de déchiffrer et d’extraire des informations spécifiques de documents non structurés ou semi-structurés. Par exemple, elle peut numériser une facture et récupérer avec précision des détails tels que la date, le montant facturé et le nom de l’entreprise. Cela permet une collecte d’informations rapide, efficace et très précise à partir de différents types de documents.

Activités connexes

Astuce : pour plus d’informations sur une utilisation plus efficace des activités d’extraction générative, consultez la page Extracteur génératif - Bonnes pratiques.

Plusieurs activités ont été mises en place pour vous aider à bénéficier des fonctionnalités d’extraction générative :

• Package d’activités Document Understanding :
  • Extraire les données du document (Extract Document Data), paramètre Invite (Prompt) après avoir choisi l’extracteur génératif.
• Package d’activités ML Document Understanding :
  • Extraction générative
• Package d’activités IntelligentOCR :
  • Étendue de l’extraction de données (Data Extraction Scope), paramètre AppliquerValidationAutomatique (ApplyAutoValidation).

Vous pouvez également utiliser les API Document Understanding pour tirer parti des fonctionnalités d’extraction générative.

Classification générative

La classification générative utilise des modèles d’IA pour classer automatiquement les documents immédiatement après leur téléchargement.

Ce processus de classification automatique exploite les modèles ML pour « lire » le contenu d’un document, comprendre son contexte et, par conséquent, le classer dans des catégories prédéfinies. De cette façon, le système peut gérer et organiser efficacement plusieurs types de documents.

En classant avec précision les documents non structurés ou semi-structurés, la classification générative améliore le workflow de traitement des documents, fait gagner du temps et améliore la gestion globale des documents.

Activités connexes

Astuce : pour plus d’informations sur l’utilisation plus efficace des activités de classification générative, consultez la page Classifieur génératif - Bonnes pratiques.

Plusieurs activités ont été mises en place pour vous aider à bénéficier des fonctionnalités de classification générative :

• Package d’activités Document Understanding :
  • Classer un document (Classify Document)
• Package d’activités ML Document Understanding :
  • Classifieur génératif

Vous pouvez également utiliser les API Document Understanding pour exploiter les fonctionnalités de classification générative.

Validation générative

La validation générative est une fonctionnalité distincte de Document Understanding qui joue un rôle important pendant le processus de validation. Cette fonctionnalité est principalement utilisée après l’étape d’extraction pour valider le score de confiance de l’extraction effectuée à l’aide de modèles spécialisés.

Lorsque le score de confiance d’un modèle ML pour une extraction de document est faible, la validation générative est utilisée pour vérifier la sortie. Ce processus de validation nécessite que les modèles ML spécialisés et génératifs travaillent ensemble pour garantir l’exactitude.

Si les deux modèles produisent la même sortie, la validation humaine peut être ignorée, ce qui permet une amélioration significative de l’efficacité de la validation. Ce processus permet non seulement de gagner du temps au cours de l’étape de validation des documents, mais également d’améliorer les performances de vos modèles en utilisant un modèle génératif secondaire pour vérifier la sortie, garantissant un niveau de précision plus élevé.

Activités connexes

Plusieurs activités ont été mises en place pour vous aider à bénéficier des fonctionnalités de validation générative :

• Package d’activités Document Understanding :
  • Extraire les données du document, paramètre Validation automatique (Auto-validation)
• Package d’activités IntelligentOCR :
  • Étendue de l’extraction de données, paramètres AppliquerValidationAutomatique (ApplyAutoValidation) et SeuilConfianceValidationAutomatique (AutoValidationConfidenceThreshold)

Vous pouvez également utiliser les API Document Understanding pour tirer parti des fonctionnalités de validation générative.