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、コンテキストをできる限り多く提供します。また、各ドキュメントの種類の詳細な説明を提供します。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、提供される製品またはサービス、その数量、価格の詳細を記載したものです。これには、売り手と買い手の詳細、請求書番号、日付、合計金額、支払い条件が含まれます。請求書は、商取引において支払いの要求と記録保持のために使用されます。」のようなテキストを考慮することができます。

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。

大きなデータ 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。ワークフローをテストするため、このサンプル セットには破損した PDF やパスワードで保護された PDF が含まれている必要があります。効果的な実践として、破損した PDF ファイルやパスワードで保護されている PDF ファイルが原因で発生する可能性がある失敗を防ぐために、[トライ キャッチ] アクティビティをワークフローに含めます。[トライ キャッチ] アクティビティを設定したら、ワークフローをサンプル セットでテストし、ワークフロー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。