はじめに

[抽出] ノードで構築、評価、実行した IXP モデルを使用して、UiPath Maestro Flowでドキュメントからデータを抽出します。

[ 抽出] ノードは、ドキュメント処理をフローのステップとして UiPath Maestro Flow™ キャンバスにもたらします。IXP の抽出モデルを使用してドキュメントから構造化されたフィールドを取得し、結果を返して下流のノードが操作できるようにします。フローは、ユーザーが設定した入力を使用して固定されたポイントでノードを呼び出すため、抽出は決定論的に動作します。

このガイドでは、 抽出 ノードの背後にあるモデルのライフサイクル全体について説明します。

• モデルの構築: サンプル ドキュメントのアップロード、タクソノミーの定義、モデルの設定、予測の検証を行います。
• モデルを運用環境にデプロイする前に、モデルのパフォーマンスを評価する。
• モデルをデプロイおよび管理する。
• フロー、 オートメーション 、または Document Understanding API 経由で モデルを利用する

警告:

抽出データを検証ノードは、[ドキュメントを抽出] オプションを使用して同じフローで作成された抽出ノードに対してのみ機能します。パブリッシュ済みのモデルまたは別のフローのモデルにバインドされている 抽出 ノードでは、まだ機能しません。詳しくは、「 フロー経由でモデルを使用する」をご覧ください。

警告:

トレースが属する予測を生成したユーザーのみが、そのトレースを参照できます。詳しくは、「 メンテナンスと監視」をご覧ください。

データ抽出の課題

ドキュメントからデータを抽出する際に、現在どの段階にいるかに応じて、次のような一般的な課題があります。

ソリューションの設計時

• 組織内の他のオートメーションと適切に連携するドキュメント処理ソリューションをゼロから構築することは困難です。
• 構造化された抽出スキーマを作成するのが難しい。通常、カスタム ソリューションには、タクソノミーを構築および視覚化するためのユーザー インターフェイスがありません。

モデルの構築時とテスト時

• さまざまなドキュメントの種類 (ユース ケース) でテストするには、さまざまな LLM へのアクセスが必要になる
• ユーザー プロンプトを素早く反復して予測結果を表示するのが難しい
• 予測結果を最適化するには、より多くのパラメーターへのアクセスが必要

評価時

• 予測を検証してグラウンド トゥルースを提供するのが困難である
• モデルおよびフィールド レベルのメトリックを評価するのに時間がかかる
• モデルのパラメーター (モデル、ユーザー プロンプト、チャンク サイズ、ゼロショット、少数ショットなど) を調整した場合の影響を比較する必要がある
• 適合率、再現率、F1 スコアなどのパフォーマンス メトリックを可視化する必要がある

運用環境のデプロイ時

• ユース ケースのデータ スキーマを簡単に変更および保守する方法がない
• モデルのガバナンスがほとんどない。たとえば、以前のバージョンに戻したり、特定のバージョンを本番環境用に選択したりする機能がない。

フローでのドキュメント処理

フローの [抽出 ] ノードは、前のセクションで概説した課題を解決し、ドキュメントの処理をフローの他の部分と統合するのに役立ちます。

[ 抽出 ] ノードは、単純なドキュメントから、データの形式が一貫していない高度なシナリオ (次のような場合など) のドキュメント処理全般に使用します。

• ドキュメントに、自由形式のテキストの段落や、以下のような複雑な要素が含まれる場合。
  • 複雑な表
  • グラフィック
  • グラフ
  • チェックボックス
  • 吹き出しボックス
  • 署名
  • 手書き文字など
• 推論値を抽出する必要がある場合。推論値とは、直接記載されているわけではなく、コンテキストから導き出す必要がある情報です。
• ドキュメント間または抽出するフィールド内で、レイアウトや構造に大きなばらつきがある場合。
• 1 つのファイルとして結合された複数のドキュメントの種類のスタックを扱っており、最初にドキュメントを分割することなくデータを抽出する必要がある場合。

メリット

フローで [抽出 ] ノードを使用するメリットは以下のとおりです。

• 抽出 ノードは 、エージェント、オートメーション、人間のタスクと同じフロー内で実行されます。
• モデルはノード内で直接構築することも、IXP からデプロイしたモデルを再利用することもできます。
• 表や長いドキュメントなどの複雑なデータがサポートされるようになりました。
• プロンプト、LLM、モデルの設定を制御する
• 評価の実行はバージョン管理されています。
• モデルとタクソノミーは、開発から運用までソリューションとともにデプロイされ、手動で再作成されることはありません。
• エンドツーエンドのデバッグと監視のために、すべての抽出実行がフロー トレースに記録されます。
• LLM のすべての要求 は AI Trust Layer を通過し、監査対象となります。
• ソリューション パッケージはバージョン管理されているため、アップグレードやロールバックが可能です。また、フィールドに変更履歴が保持されます。
• Flow で構築したモデルは、オートメーションを変更することなく、パブリックの API やアクティビティから使用できます。