生成 AI 分類器 - 効果的な実践

Generative Classifier を使用すると、生成モデルを使用してドキュメントを分類できます。 このページでは、生成分類器を使用してワークフローを最大限に活用するためのヒントとコツを見つけることができます。

多数のドキュメントの分類

さまざまなカテゴリに分類する必要がある多数の契約があるとします。 このプロセスをジェネレーティブ分類器で最適化するには、このページで概説されているグッド プラクティスに従ってください。

入力プロンプトの最適化

入力プロンプトを最適化するには、できるだけ多くのコンテキストを提供します。 各ドキュメントの種類の詳細な説明を入力します。 たとえば、請求書を分類する際に、「 請求書は、売り手が買い手に発行する文書であり、提供される製品またはサービス、それらの数量、および価格を詳述しています。これには、売り手と買い手の詳細、請求書番号、日付、合計未払い額、および支払い条件が含まれます。請求書は、商取引における支払いの要求と記録管理に使用されます。」

生成モデルが効果的に機能するためには、簡潔で曖昧なドキュメントスタイルの説明ではなく、広範なコンテキストを提供する必要があり、明らかなエラーが発生する可能性があります。

ワークフローの最適化

ワークフローを最適化するには、まず分類済みファイルを移動するフォルダーを作成し、重複する分類を回避します。

大規模なデータ セットを自動化する前に、ドキュメントのサンプル セットを作成します。 このサンプルセットには、ワークフローをテストするために、破損したPDFとパスワードで保護されたPDFを含める必要があります。 PDF ファイルの破損やパスワードで保護されている PDF ファイルによって発生する可能性のあるエラーを防ぐために、ワークフローに [トライ キャッチ ] アクティビティを含めることをお勧めします。 [トライキャッチ]アクティビティが配置されたら、サンプルセットでワークフローをテストして、その有効性を確認できます。

ワークフローで、デジタル化の結果 (ドキュメントのテキストとドキュメント オブジェクト モデル) をキャッシュすると、同じファイルに対して複数回テストを実行する場合に時間を節約できます。