Como extrair dados de recibos

Importante:

The aim of this page is to help first time users get familiar with UiPath® Document Understanding^TM. 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.

To create a basic workflow using the Receipts ML Model, use the following steps:

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

1. Crie um processo em branco

• Execute o UiPath Studio.
• In the HOME backstage view, select Process to create a new project.
• 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.
• Select Create. The new project is opened in Studio.

2. Instale os pacotes de atividades exigidos

From the Manage Packages button in the ribbon, besides the core activities packages (UiPath.Excel.Activities, UiPath.Mail.Activities, UiPath.System.Activities, UiPath.UIAutomation.Activities) that are added to the project by default, install the following activities packages:

• UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
• UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer
• UiPath.IntelligentOCR.Activities
• UiPath.MLServices.Activities

3. Crie uma taxonomia

Once the activities packages are installed, list out the required fields. The Receipts ML model supports data extraction for the following fields:

• 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

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

• Add a Data Extraction Scope activity and fill in the properties.

• 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.

• Select Get Capabilities.

• The next step is to configure the extractor. Configuring the extractor means mapping the fields that you created in Taxonomy Manager to the fields available in the ML model.

  

• 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 - in this workflow, the extraction results are validated using 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.

More details here.

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.

This creates a document validation action in Action Center. The output of the Create Document Validation Action activity can then be used with the Wait for Document Validation Action and Resume activity to suspend and resume orchestration workflows upon human action completion in Action Center.