- Visão geral
- Introdução
- Criação de modelos
- Consumo de modelos
- Detalhes do modelo
- Endpoints públicos
- 1040 – tipo de documento
- 1040 Agendamento C – tipo de documento
- 1040 Agendamento D – tipo de documento
- 1040 Agendamento E – tipo de documento
- 1040x – tipo de documento
- 3949a – tipo de documento
- 4506T – tipo de documento
- 709 – tipo de documento
- 941x – tipo de documento
- 9465 – tipo de documento
- ACORD125 – tipo de documento
- ACORD126 – tipo de documento
- ACORD131 – tipo de documento
- ACORD140 – tipo de documento
- ACORD25 – tipo de documento
- Extratos bancários – tipo de documento
- Conhecimentos de embarque – tipo de documento
- Certificado de incorporação – tipo de documento
- Certificado de origem – tipo de documento
- Verificações – tipo de documento
- Certificado de produto infantil – tipo de documento
- CMS 1500 – tipo de documento
- Declaração de conformidade UE – tipo de documento
- Demonstrações financeiras – tipo de documento
- FM1003 – tipo de documento
- I9 – tipo de documento
- Cartões de identificação – tipo de documento
- Faturas – tipo de documento
- Faturas2 - tipo de documento
- Faturas Austrália – tipo de documento
- Faturas China – tipo de documento
- Faturas hebraicas – tipo de documento
- Faturas Índia – tipo de documento
- Faturas Japão – tipo de documento
- Faturas de Envio – tipo de documento
- Listas de embalagem – tipo de documento
- Holerites – tipo de documento
- Passaportes – tipo de documento
- Ordens de compra – tipo de documento
- Recibos – tipo de documento.
- Recibos2 - tipo de documento
- Recibos Japão – tipo de documento
- Avisos de Remessa – tipo de documento
- UB04 – tipo de documento
- Divulgações de fechamentos de hipotecas dos EUA - tipo de documento
- Contas de serviços públicos – tipo de documento
- Títulos de veículos – tipo de documento
- W2 – tipo de documento
- W9 – tipo de documento
- Idiomas suportados
- Painéis de insights
- Document Understanding implantado no Automation Suite
- Dados e segurança
- Geração de logs
- Licenciamento
- Como fazer
- Solução de problemas

Guia do usuário de projetos modernos do Document Understanding
Esta página descreve como usar o Document Manager para rotular um novo conjunto de dados e treinar novamente um modelo de ML.
Inicie a sessão de rotulagem de dados criada na Experiência da primeira execução e vá para as configurações para configurar o OCR.
Escolha o OCR que pretende usar no menu suspenso Método de OCR . Para UiPathDocumentOCR, cole a chave de licença do Document UnderstandingTM (recupere a chave de API do Document Understanding na página Administrador > Licença ) e, em seguida, cole o URL de OCR gerado quando você implantou o UiPathDocumentOCR. Confira Implantar UiPathDocumentOCR.
Configure a pré-rotulagem com os modelos implantados seguindo as instruções descritas em Implantar um pacote de ML pronto para uso. Cole o ponto de extremidade de habilidade de ML público modelo e a chave de licença do Document Understanding e, em seguida, selecione Salvar.
Para obter mais detalhes, consulte a documentação aqui: Usar um esquema predefinido.
- Selecione o botão Importar
de uma sessão do Document Manager.
- Nomeie o conjunto de dados e selecione Procurar arquivos para carregar.
- Selecione o documento que deseja carregar.
- Selecione Sim.
Selecione para criar campos a serem extraídos.
Você pode criar até 40 campos.
Para este exercício de validação, você pode criar alguns campos de fatura comuns, como data, nome, n.º de fatura e total. Certifique-se de alterar o tipo de conteúdo de acordo - data (data), nome (string), número da fatura (string) e total (número).
Agora, você pode começar a rotular os documentos.
Selecione o botão Prever na parte superior para usar o modelo de fatura base para prever os rótulos para os campos definidos e corrija se a previsão estiver errada.
Para alterar o rótulo, arraste o mouse sobre o campo e clique no atalho de teclado para rotulá-lo.
Use a seta na parte superior para mudar para o próximo documento até terminar a validação dos rótulos para todas as faturas carregadas.
- Certifique-se de selecionar o conjunto de dados correto no filtro de conjuntos de dados e selecione o botão Exportar
.
- Selecione Exportar.
- Acesse Conjunto de dados no mesmo projeto do AI Center, você deve observar o conjunto de dados de treinamento exportado.
Treinamento de um modelo personalizado no AI Center
- Acesse Pipelines > Criar novo. Selecione o tipo de execução de avaliação, selecione o pacote de modelo e o conjunto de dados de entrada.
- Selecione a subpasta em Exportar como o conjunto de dados de entrada.
- Selecione Criar para iniciar o pipeline. Pode levar de 1 a 2 horas para que o pipeline seja executado em máquinas de CPU.
Acesse Habilidades de ML e crie uma nova Habilidade de ML.
Escolha o mesmo pacote de modelo de fatura criado anteriormente. Como retreinamos o modelo, agora há uma nova versão secundária de pacote (1 vs 0). Certifique-se de selecionar a mais recente.
Após a Habilidade de ML ser criada, acesse Modificar a implantação atual para tornar pública a habilidade de ML. public Alterne o botão e selecione Confirmar.
Copie o URL da habilidade de ML pública para uso posterior.
Parabéns! Você treinou novamente um modelo de Fatura com seu próprio conjunto de dados e criou o ponto de extremidade para acessá-lo.