document-understanding
latest
false
Importante :
A localização de um conteúdo recém-publicado pode levar de 1 a 2 semanas para ficar disponível.
UiPath logo, featuring letters U and I in white

Guia do usuário de projetos modernos do Document Understanding

Funcionalidades generativas

A IA generativa é uma forma de tecnologia de IA que aproveita modelos de machine learning (ML) para criar e gerar novo conteúdo, dados ou informações.

A chave para a maioria das tarefas de IA generativa são grandes modelos de idioma (LLMs). Esses são modelos de ML que são treinados em uma grande quantidade de dados de texto, projetados para gerar texto semelhante a textos humanos. Os LLMs também podem entender e responder a solicitações formulando frases ou parágrafos de maneira humana.

Anotação generativa

Aplicados principalmente durante o processo de anotação automática de documentos na etapa Criar, esses modelos generativos aceleram o design da taxonomia e ajudam no treinamento de modelos de forma eficiente.

A pré-anotação no Document Understanding é feita usando uma combinação de modelos generativos e especializados, com base no esquema do tipo de documento. O esquema define claramente os campos que você deseja extrair de um tipo de documento específico.

Para obter uma compreensão mais profunda de como a Anotação Generativa funciona e como você pode usá-la de forma eficiente em seus projetos, consulte a página Anotar documentos.

Extração generativa

A extração generativa é uma funcionalidade crucial dentro do Document UnderstandingTM que usa o poder de modelos de IA generativa. Esses modelos são configurados usando atividades e são empregados principalmente em tempo de execução para extração de dados.

A extração generativa é capaz de decifrar e extrair informações específicas de documentos não estruturados ou semiestruturados. Por exemplo, pode verificar uma fatura e recuperar detalhes com precisão, como a data, o valor faturado e o nome da empresa. Isso permite a coleta de informações rápida, eficiente e altamente precisa de vários tipos de documentos.

Atividades relacionadas

Dica: para mais informações sobre como usar atividades de extração generativa de forma mais eficiente, consulte a página Extrator generativo – Boas práticas.
Há várias atividades para ajudar você a se beneficiar de funcionalidades de extração generativa:

Você também pode usar APIs do Document Understanding para aproveitar funcionalidades de extração generativa.

Classificação generativa

A classificação generativa usa modelos de IA para classificar automaticamente documentos assim que são carregados.

Esse processo de classificação automática aproveita modelos de ML para "ler" o conteúdo de um documento, entender seu contexto e, consequentemente, classificá-lo em categorias predefinidas. Dessa forma, o sistema pode gerenciar e organizar vários tipos de documentos de forma eficiente.

Ao classificar com precisão documentos não estruturados ou semiestruturados, a Classificação Generativa melhora o fluxo de trabalho de processamento de documentos, economiza tempo e aprimora o gerenciamento geral de documentos.

Atividades relacionadas

Dica: para mais informações sobre como usar atividades de classificação generativa de forma mais eficiente, consulte a página Classificador generativo – Boas Práticas.
Há várias atividades para ajudar você a se beneficiar de funcionalidades de classificação generativa:

Você também pode usar APIs do Document Understanding para aproveitar funcionalidades de classificação generativa.

Validação generativa

A validação generativa é uma funcionalidade distinta no Document Understanding que desempenha um papel importante durante o processo de validação. Essa funcionalidade é usada principalmente após a etapa de extração para validar a pontuação de confiança para a extração feita usando modelos especializados.

Quando a pontuação de confiança de um modelo de ML para uma extração de documento é baixa, a validação generativa é usada para verificar a saída. Esse processo de validação envolve os modelos de ML especializados e generativos trabalhando juntos para garantir precisão.

Se ambos os modelos produzirem a mesma saída, a validação humana pode ser ignorada, levando a uma melhoria significativa na eficiência de tempo da validação. Esse processo não apenas economiza um tempo valioso na etapa de validação de documento, mas também melhora o desempenho de seus modelos empregando um modelo generativo secundário para fazer a verificação cruzada da saída, garantindo um nível maior de precisão.

Atividades relacionadas

Há várias atividades para ajudar você a beneficiar-se de funcionalidades de validação generativa:
  • Pacote de atividades do Document Understanding:
  • Pacote de atividades IntelligentOCR:

Você também pode usar APIs do Document Understanding para aproveitar funcionalidades de validação generativa.

Esta página foi útil?

Obtenha a ajuda que você precisa
Aprendendo RPA - Cursos de automação
Fórum da comunidade da Uipath
Uipath Logo White