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Guide de l'utilisateur pour les projets modernes Document Understanding
UiPath® DocPath
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 voire pas d'entraînement. 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 à l'aide de 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 début 2025.
DocPath LLM offre de nombreuses améliorations par rapport aux modèles précédents, améliorant la précision, en particulier avec les tables, s'adaptant à différentes mises en page de document pour réduire les efforts d'annotation, et augmentant 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 simplifiée : 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, permettant de réduire le taux de faux positifs d'environ 15 % et le taux de faux négatifs de près de 17 %.
DocPath LLM 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.
The field names you choose can greatly impact the performance of the model. To ensure optimal results, use natural language and proper grammar for field names. You should only use widely recognized acronyms such as Number (No), Account (Acct), Address (Addr), and Apartment (Apt). Currently, only West European languages are supported, so make sure that the chosen field names align with these languages. Refrain from using non-descriptive names, such as "Column 3", unless the document specifically uses that terminology.
- The extracted fields must match exactly with the text in the documents. This process does not include summarization or other types of text analysis.
- Custom training is not applicable for the following document types. If you attempt to use DocPath for these, it will result in an error:
- Factures Chine
- Factures hébreu
- Factures, Japon