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- Annexe C du formulaire 1040 Planification C - Paquet ML
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- Langues prises en charge
- Données et sécurité
- Logique d’attribution de licences et de charge
- Comment
Chemin d’accès au document UiPath®
Le modèle LLM (Large Language Model) DocPath est notre dernière technologie de modèle d’extraction de données, conçue pour remplacer les modèles de la génération actuelle utilisés dans UiPath® Document UnderstandingTM. Bien que DocPath fonctionne de la même manière que les modèles précédents, il a été formé à l'aide d'une grande variété de documents. Cela lui permet de traiter les types de documents courants avec peu ou pas de besoin de formation. Ce qui permet à DocPath LLM de se distinguer par son architecture générative, qui améliore considérablement la précision et simplifie l’extraction. De plus, vous pouvez également affiner le modèle en intégrant vos ensembles de données uniques.
Pour davantage d'informations sur l'architecture de DocPath et les techniques utilisées pour l'entraînement, consultez la page DocPath de notre blog sur l'IA.
Actuellement, UiPath DocPath n'est disponible que pour les locataires basés aux États-Unis. La prise en charge d'autres régions devrait être déployée au début de 2025.
DocPath LLM offre de nombreuses améliorations par rapport aux modèles précédents. Il améliore la précision, en particulier avec les tables, s’adapte à différentes mises en page de document pour réduire les efforts d’annotation et augmente les taux d’automatisation.
- Précision améliorée: DocPath LLM fournit un taux de précision plus élevé et un score F1 supérieur pour les documents semi-structurés tels que les factures, les reçus et les bons de commande. Cela garantit une extraction de données précise et cohérente.
- Annotation facile: le modèle réduit le travail manuel en ne nécessitant qu’une seule annotation par document, éliminant ainsi le besoin d’annoter chaque instance de champ sur chaque page.
- Automatisation améliorée: avec une plus grande corrélation entre le niveau de confiance et la précision, DocPath LLM améliore les taux d'automatisation tout en réduisant le nombre de documents envoyés à Action Center pour le même niveau de précision.
D’après nos tests internes, DocPath a dépassé son prédécesseur en termes de performances. Cela a réduit le taux de faux positifs d'environ 15 % et le taux de faux négatifs de près de 17 %.
Le LLM DocPath est disponible exclusivement pour les projets modernes Document Understanding. Malgré l'introduction de DocPath, toutes les versions de projet existantes utiliseront toujours les versions de modèle actuelles. Cela garantit une transition transparente sans aucune interruption des workflows de production en cours.
Pour commencer à entraîner un type de document existant sur DocPath, annulez et confirmez tous les champs dans certains documents.
Les noms de champ que vous choisissez peuvent avoir un impact considérable sur les performances du modèle. Afin de garantir des résultats optimaux, utilisez le langage naturel et une grammaire appropriée pour les noms de champ. Vous ne devez utiliser que des acronys largement reconnus tels que Numéro (Numéro), Compte (Acct), Adresse (Addr) et Locataire (Apt). Actuellement, seules les langues d'Europe occidentale sont prises en charge. Assurez-vous donc que les noms de champ choisis s'alignent sur ces langues. Évitez d'utiliser des noms non descriptifs, tels que « Colonne 3 », sauf si le document utilise spécifiquement cette terminologie.
- Les champs extraits doivent correspondre exactement au texte des documents. Ce processus n'inclut pas le résumé ou d'autres types d'analyse de texte.
- L'entraînement personnalisé n'est pas applicable pour les types de documents suivants. Si vous essayez d'utiliser DocPath pour ceux-ci, une erreur sera générée :
- Factures Chine
- Factures hébreu
- Factures, Japon