- Visão geral
- Introdução
- Atividades
- Painéis de insights
- Processo do Document Understanding
- Tutoriais de início rápido
- Componentes do framework
- Detalhes do modelo
- Visão geral
- Document Understanding - Pacote de ML
- DocumentClassifier - Pacote de ML
- Pacotes de ML com recursos de OCR
- 1040 - Pacote de ML
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- 709 - Pacote de ML
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- 9465 - Pacote de ML
- ACORD125 - Pacote de ML
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- ACORD131 - Pacote de ML
- ACORD140 - Pacote de ML
- ACORD25 - Pacote de ML
- Extratos bancários - Pacote de ML
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- Certificado de origem - Pacote de ML
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- Declaração de Conformidade da UE - Pacote de ML
- Demonstrações financeiras - Pacote de ML
- FM1003 - Pacote de ML
- I9 - Pacote de ML
- Cartões de identificação - Pacote de ML
- Faturas - Pacote de ML
- FaturasAustrália - Pacote de ML
- FaturasChina - Pacote de ML
- Faturas em hebraico - Pacote de ML
- FaturasÍndia - Pacote de ML
- FaturasJapão - Pacote de ML
- Envio de faturas - Pacote de ML
- Romaneio de carga - Pacote de ML
- Contracheques — Pacote de ML
- Passaportes - Pacote de ML
- Ordens de compra - Pacote de ML
- Recibos – Pacote de ML
- AvisosDePagamento - Pacote de ML
- UB04 - Pacote de ML
- Contas de serviços - Pacote de ML
- Títulos de veículos - Pacote de ML
- W2 - Pacote de ML
- W9 - Pacote de ML
- Outros pacotes de ML prontos para uso
- Endpoints públicos
- Limitações de tráfego
- Configuração de OCR
- Pipelines
- Serviços de OCR
- Idiomas suportados
- Aprendizagem profunda
- Dados e segurança
- Lógica de licenciamento e carregamento

Document Understanding classic user guide
Como extrair dados de recibos
The aim of this page is to help first time users get familiar with UiPath® Document UnderstandingTM. For scalable production deployments, we strongly recommend using the Document Understanding Process available in UiPath® Studio under the Templates section.
Este início rápido mostra como extrair dados de recibos usando o modelo de ML Recibos pronto para uso com seu endpoint público correspondente.
A validação pode ser feita a partir do Validation Station ou usando o Validation Action no Action Center. Ambas as opções são descritas nas seções a seguir.
Usando o modelo de ML de Recibos com o Endpoint Público e o Validation Station
Nesta seção, vamos validar os resultados da extração usando o Validation Station.
Para criar um fluxo de trabalho básico usando o Modelo de ML de Recibos, use as seguintes etapas:
- Crie um processo em branco
- Instale os pacotes de atividades exigidos
- Crie uma taxonomia
- Digitalize o documento
- Extraia os dados usando o modelo de ML de Recibos
- Valide os resultados usando o Validation Station
- Exporte os resultados da extração
1. Crie um processo em branco
- Execute o UiPath Studio.
- Na visualização backstage HOME, selecione Processo para criar um novo projeto.
- A janela Novo processo em branco é exibida. Nesta janela, insira um nome para o novo projeto. Se desejar, você também pode adicionar uma descrição para classificar seus projetos com mais facilidade.
- Selecione Criar. O novo projeto será aberto no Studio.
2. Instale os pacotes de atividades exigidos
No botão Gerenciar Pacotes na faixa de opções, além dos pacotes de atividades principais (UiPath.Excel.Activities, UiPath.Mail.Activities, UiPath.System.Activities, UiPath.UIAutomation.Activities) que são adicionados ao projeto por padrão, instale o seguintes pacotes de atividades:
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.MLServices.Activities
3. Crie uma taxonomia
Após os pacotes de atividades estarem instalados, liste os campos necessários. . O modelo de ML Recibos é compatível com a extração de dados para os seguintes campos:
- name -
Text - vendor-addr -
Address - total -
Number - date -
Date - phone -
Text - currency -
Text - expense-type -
Text - items -
Table- description -
Text - line-amount -
Number - unit-price -
Number - quantity -
Number
- description -
Open Taxonomy Manager and create a group named Semi Structured Documents, a category named Finance, and a document type named Receipts. Create the listed fields with user friendly names along with respective data types.

4. Digitalize o documento
- In the Main.xaml file, add a Load Taxonomy activity and create a variable for the taxonomy output.
- Add a Digitize Document activity with UiPath Document OCR. Provide the input property Document Path and create output variables for Document Text and Document Object Model.
- Lembre-se de adicionar a Chave de API do Document Understanding na atividade UiPath Document OCR.
5. Extraia os dados usando o modelo de ML de Recibos
-
Adicione uma atividade de Data Extraction Scope e preencha as propriedades.
-
Drag and drop a Machine Learning Extractor activity. A pop-up with three input parameters, Endpoint, ML Skill, and ApiKey, is displayed on the screen.
-
Fill in the Endpoint parameter with the Receipts Public Endpoint, namely
https://du.uipath.com/ie/receipts, and provide the Document Understanding API key. -
Selecione Obter recursos.
-
A próxima etapa é configurar o extrator. Configurar o extrator significa mapear os campos que você criou no Gerenciador de Taxonomia para os campos disponíveis no modelo de ML.

-
Para usar o Machine Learning Extractor com uma Habilidade de ML, escolha a Habilidade de ML na lista suspensa e configure o extrator.
-
Você deve ter seu robô assistente conectado ao mesmo tenant que sua Habilidade de ML.

6. Valide os resultados usando o Validation Station
To check the results through Validation Station, drag and drop the Present Validation Station activity and provide the input details.

7. Exporte os resultados da extração
To export the extraction results, drag and drop an Export Extraction Results activity to the end of your workflow. This outputs the results into a DataSet that contains multiple tables, which could then be written to an Excel file or be used directly in a downstream process.

Baixe o exemplo
Download this sample project using this link.
O exemplo contém dois fluxos de trabalho:
- Main.xaml – neste fluxo de trabalho, os resultados da extração são validados usando a Validation Station.
- Main - Unattended.xaml - neste fluxo de trabalho, os resultados da extração são validados usando a Validation Action; isso é descrito na seção a seguir
Usando o modelo de ML de Recibos com Endpoint Público e Validation Action
Consulte esta página para obter mais informações sobre como usar uma Action Center Validation Action em vez de apresentar a Validation Station.
Como funcionam as tarefas no Action Center?
Quando uma automação inclui decisões que um humano deve tomar, como aprovações, escalações e exceções, o UiPath Action Center torna fácil e eficiente a transferência do processo de robô para humano. E de volta para o robô.
As atividades do Action Center do Document Understanding vêm com o pacote UiPath.IntelligentOCR.Activities e o pacote UiPath.Persistance.Activities. Não se esqueça de habilitar atividades de Persistência nas Configurações Gerais do UiPath Studio:

Como funciona o Validation Action?
A produtividade pode ser aumentada adicionando um processo de orquestração que adiciona ações de validação de documentos no Action Center, tanto no On-Premisse Orchestrator quanto na Automation Cloud. Essa ação reduz a necessidade de armazenar os documentos localmente, ter um robô instalado em cada máquina operada por humanos ou obrigar o robô a esperar que os usuários humanos terminem a validação.
Mais detalhes aqui.
Como usar o Validation Action?
Repita as etapas 1 a 5 descritas na seção anterior.
Then, instead of using the Present Validation Station activity, use the Create Document Validation Action and Wait for Document Validation Action and Resume activities.

Isso cria uma ação de validação de documento no Action Center. O produto de saída da atividade Create Document Validation Action pode ser usado com a atividade Wait for Document Validation Action and Resume para suspender e retomar fluxos de trabalho de orquestração após a conclusão da ação humana no Action Center.
- Usando o modelo de ML de Recibos com o Endpoint Público e o Validation Station
- 1. Crie um processo em branco
- 2. Instale os pacotes de atividades exigidos
- 3. Crie uma taxonomia
- 4. Digitalize o documento
- 5. Extraia os dados usando o modelo de ML de Recibos
- 6. Valide os resultados usando o Validation Station
- 7. Exporte os resultados da extração
- Baixe o exemplo
- Usando o modelo de ML de Recibos com Endpoint Público e Validation Action
- Como funcionam as tarefas no Action Center?
- Como funciona o Validation Action?
- Como usar o Validation Action?