- Visão geral
- Contratos de Processamento de Documentos
- Notas de versão
- Sobre os Contratos de Processamento de Documentos
- Classe Box
- Interface IPersistedActivity
- Classe PrettyBoxConverter
- Interface IClassifierActivity
- Interface IClassifierCapabilitiesProvider
- Classe ClassifierDocumentType
- Classe ClassifierResult
- Classe ClassifierCodeActivity
- Classe ClassifierNativeActivity
- Classe ClassifierAsyncCodeActivity
- Classe ClassifierDocumentTypeCapability
- Classe ExtractorAsyncCodeActivity
- Classe ExtractorCodeActivity
- Classe ExtractorDocumentType
- Classe ExtractorDocumentTypeCapabilities
- Classe ExtractorFieldCapability
- Classe ExtractorNativeActivity
- Classe ExtractorResult
- Interface ICapabilitiesProvider
- Interface IExtractorActivity
- Classe ExtractorPayload
- Enumeração DocumentActionPriority
- Classe DocumentActionData
- Enumeração DocumentActionStatus
- Enumeração DocumentActionType
- Classe DocumentClassificationActionData
- Classe DocumentValidationActionData
- Classe UserData
- Classe Document
- Classe DocumentSplittingResult
- Classe DomExtensions
- Classe Page
- Classe PageSection
- Classe Polígono
- Classe PolygonConverter
- Classe de metadados
- Classe WordGroup
- Classe Word
- Enumeração ProcessingSource
- Classe ResultsTableCell
- Classe ResultsTableValue
- Classe ResultsTableColumnInfo
- Classe ResultsTable
- Enumeração Rotation
- Enumeração SectionType
- Enumeração WordGroupType
- Interface IDocumentTextProjection
- Classe ClassificationResult
- Classe ExtractionResult
- Classe ResultsDocument
- Classe ResultsDocumentBounds
- Classe ResultsDataPoint
- Classe ResultsValue
- Classe ResultsContentReference
- Classe ResultsValueTokens
- Classe ResultsDerivedField
- Enumeração ResultsDataSource
- Classe ResultConstants
- Classe SimpleFieldValue
- Classe TableFieldValue
- Classe DocumentGroup
- Classe DocumentTaxonomy
- Classe DocumentType
- Classe Field
- Enumeração FieldType
- Classe LanguageInfo
- Classe MetadataEntry
- Enumeração de tipo de texto
- Classe TypeField
- Interface ITrackingActivity
- Interface ITrainableActivity
- Interface ITrainableClassifierActivity
- Interface ITrainableExtractorActivity
- Classe TrainableClassifierAsyncCodeActivity
- Classe TrainableClassifierCodeActivity
- Classe TrainableClassifierNativeActivity
- Classe TrainableExtractorAsyncCodeActivity
- Classe TrainableExtractorCodeActivity
- Classe TrainableExtractorNativeActivity
- Digitalizador do Document Understanding
- Document Understanding ML
- Document Understanding OCR Local Server
- Document Understanding
- Notas de versão
- Sobre o pacote de atividades Document Understanding
- Compatibilidade do projeto
- Definir Senha do PDF
- Merge PDFs
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- Extract PDF Text
- Extract PDF Images
- Extract PDF Page Range
- Extract Document Data
- Criar tarefa de validação e aguardar
- Aguarde a tarefa de validação e retome
- Create Validation Task
- Classificar Documento
- Create Classification Validation Task
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- Aguardar a tarefa de Validação de Classificação e retomar
- IntelligentOCR
- Notas de versão
- Sobre o pacote de atividades IntelligentOCR
- Compatibilidade do projeto
- Configuração da autenticação
- Carregar Taxonomia
- Digitize Document
- Classificar Escopo do Documento
- Classificador baseado em palavra-chave
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- Intelligent Keyword Classifier
- Create Document Classification Action
- Aguardar ação de classificação do documento e retomar
- Train Classifiers Scope
- Instrutor de Classificador Baseado em Palavra-chave
- Intelligent Keyword Classifier Trainer
- Escopo da Extração de Dados
- Document Understanding Project Extractor
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- Escopo de Extratores de Treinamento
- Exportar Resultados da Extração
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- Sobre os Contratos OCR
- Compatibilidade do projeto
- Interface IOCRActivity
- Classe OCRAsyncCodeActivity
- Classe OCRCodeActivity
- Classe OCRNativeActivity
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- Classe Word
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- Classe OCRScrapeBase
- Classe OCRScrapeFactory
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- Enumeração ScrapeEngineUsages
- ScrapeEngineBase
- Classe ScrapeEngineFactory
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- PDF
- [Não listado] Abbyy
- [Não listado] Abbyy Embedded
Extract Document Data
UiPath.IntelligentOCR.StudioWeb.Activities.ExtractDocumentDataWithDocumentData<UiPath.IntelligentOCR.StudioWeb.Activities.DataExtraction.ExtendedExtractionResultForDocumentData>
Extrai dados de um arquivo de entrada ou objeto de dados de documento e armazena os resultados em um objeto de dados de documento.
Pré-requisitos
A atividade Extract Document Data requer objetos de entrada do tipo Dados do documento ou Arquivo. Um possível caso de uso para usar essa atividade é precedê-la com uma atividade Classificar Documento, que gera um objeto do tipo Dados do documento.
Opções de Entrada
- Dados do Documento - da atividade Classify Document
- Arquivo - das atividades Get File/Folder ou Get Newest Email
Idiomas compatíveis com modelos generativos
Os idiomas compatíveis com os modelos generativos são os mesmos que o mecanismo de OCR usado, que depende do projeto. Para projetos predefinidos, o Mecanismo de OCR usado é o UiPath Document OCR. Para obter mais informações, acesse a página Idiomas compatíveis com OCR.
Modelos usados pela atividade
A atividade Extract Document Data usa o seguinte:- Endpoints públicos para modelos prontos para uso.
- Modelos de ML personalizados implantados em projetos do aplicativo Document Understanding.
- Modelo de extração generativo.
Painel do Designer
- Projeto - Requer que você selecione seu projeto do Document Understanding na lista suspensa. As opções disponíveis são:
- Predefinido - O projeto padrão
- Você pode criar um projeto personalizado acessando o Document Understanding.
Observação: se você tiver criado mais de 500 projetos em seu tenant e usar a atividade Extract Document Data, o UiPath Studio ou Studio Web não exibirá nenhum projeto além dos 500 iniciais.Portanto, esses projetos não podem ser usados.
- Extrator - Selecione um extrator de seu projeto atual.
- Para o projeto Predefinido, você tem duas escolhas:
- Selecione um pacote de ML. Acesse Modelos prontos para uso para obter uma lista de modelos pré-treinados que você pode usar.
Observação: a atividade Extract Document Data substitui o tipo de documento com o extrator selecionado. Isso não é aplicável para modelos generativos.
- Selecione o extrator Generativo.
Observação: as informações enviadas para o Extrator generativo vão para uma instância do Modelo LLM. Essa instância não está publicamente disponível, não armazena os dados enviados e não os usa para fins de treinamento.Importante:
Essa funcionalidade faz parte atualmente de um processo de auditoria e não deve ser considerada parte da Autorização do FedRAMP até que a revisão seja finalizada. Veja aqui a lista completa das funcionalidades atualmente em revisão.
- Selecione um pacote de ML. Acesse Modelos prontos para uso para obter uma lista de modelos pré-treinados que você pode usar.
- Para o projeto Predefinido, você tem duas escolhas:
- Prompt - esse campo é exibido se você escolher a opção Generativo. Solicitação para identificar os campos a serem extraídos, fornecidos como pares de valor-chave, em que a chave representa o nome do campo e o valor, uma descrição para ele, ajudando o extrator a identificar o valor correspondente.Clique no campo e você receberá um prompt com as seguintes opções, fornecidas em pares:
- Nome do campo - Requer que você insira o nome do campo a ser extraído (Ex. Data de vencimento) (Limite de 30 caracteres)
- Solicitação generativa - Requer que você forneça a solicitação como entrada para o extrator generativo. O número máximo de caracteres permitidos é 1000. A resposta, resultado da extração, também chamada de Conclusão, tem um limite de 700 palavras. Isso é limitado a 700 palavras. Isso significa que você não pode extrair mais de 700 palavras de um único prompt. Se seus requisitos de extração excederem esse limite, você poderá dividir o documento em várias páginas, processá-las individualmente e mesclar os resultados posteriormente.
Dica: para obter boas práticas sobre como usar solicitações generativas, consulte a página Extrator generativo - Boas práticas . - Entrada - Requer que você especifique o próprio arquivo ou dados do documento, caso você tenha usado outras atividades do Document Understanding antes em seu fluxo de trabalho, (por exemplo, Classify Document).
Importante: o número máximo de páginas que um arquivo pode ter é 500. Os arquivos que excedem esse limite não são extraídos.
Painel de Propriedades
Entrada
- Tempo limite (segundos) - Tempo máximo de execução (em segundos) para a chamada para o modelo generativo. Se a operação exceder esse tempo limite, ela será encerrada automaticamente para evitar atrasos ou travamentos. Essa propriedade é exibida apenas se o Extrator generativo estiver selecionado como extrator.
- Validação automática — use esta opção para habilitar a validação automática, um recurso que ajuda a validar os resultados obtidos para a extração de dados em relação a um modelo generativo. O valor padrão do campo Validação automática é
False
.- Limite de confiança — esse campo fica visível assim que você habilita a Validação automática. Os resultados da extração que ficam abaixo do limite são comparados ao modelo de extração generativo. Se corresponderem, o sistema ajustará a confiança da extração para atender ao valor limite. Os possíveis valores de limite variam de 0 a 100.
Se o valor for definido como 0, nenhuma validação é aplicada. No entanto, se você definir um valor específico (de 0 a 100), o sistema verificará todos os resultados de extração abaixo desse valor. Por exemplo, se você definir um limite de confiança de 80%, o sistema aplicará a validação generativa para campos com confiança abaixo de 80%.
Observação: a validação automática está disponível apenas para modelos de extração especializados.
- Limite de confiança — esse campo fica visível assim que você habilita a Validação automática. Os resultados da extração que ficam abaixo do limite são comparados ao modelo de extração generativo. Se corresponderem, o sistema ajustará a confiança da extração para atender ao valor limite. Os possíveis valores de limite variam de 0 a 100.
- Gerar Tipo de Dados - Se definido como
True
, indica que a saída deve ser gerada com base no extrator selecionado, resultando em um objetoIDocumentData<ExtractorType>
.Ou então, se definido comoFalse
, indica que a geração de dados deve ser ignorada, resultando em um objetoIDocumentData<DictionaryData>
genérico.Acesse Dados do documento para obter detalhes adicionais e limitações disponíveis para os dois tipos de objeto.
Saída
- Dados do documento - Todos os dados de campo extraídos do arquivo. Informações também podem ser recebidas de Classify Document.
Acesse Dados do documento para saber como os Dados do documento funcionam e como consumir os resultados extraídos para campos de valor único e múltiplo.
Para começar rapidamente com os recursos generativos da atividade Extract Document Data, execute as seguintes etapas:
- Adicione uma atividade Extract Document Data .
- Na lista suspensa Projeto , selecione Predefinido.
- Para Extrator, selecione Extrator generativo.
A propriedade Prompt aparece no corpo da atividade.
- No campo Solicitação , forneça suas instruções como Pares de valor de chave de dicionário, onde:
- A chave representa o nome do campo (exemplo: endereço de e-mail).
- O valor representa o Prompt generativo: a descrição usada pelo extrator generativo para identificar o valor correspondente.
Por exemplo, verifique a tabela a seguir para obter uma amostra de pares de chave-valor:
Tabela 1. Exemplos de pares de chave-valor para o prompt do extrator generativo Nome do campo Solicitação gerativa Name "Qual é o nome do candidato?" Trabalho Atual "Qual é o trabalho atual do candidato?" Empregador "Qual é o empregador atual do candidato?" Figura 1. Prompt de pares de chave-valor para o extrator generativo