Document Understanding
2022.4
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Guia do usuário do Document Understanding.
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Last updated 27 de jun de 2024

Use o Document Manager

Esta página descreve como usar o Document Manager para rotular um novo conjunto de dados e treinar novamente um modelo de ML.

Acesso e configuração do Document Manager

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 Understanding (recupere a chave da API Document Understanding a partir da página Administrator > Licença) e então cole o URL do OCR gerado quando você implantou o UiPathDocumentOCR.



Configure a pré-rotulagem com os modelos implantados seguindo as instruções aqui. Cole o ponto de extremidade de habilidade de ML público modelo e a chave de licença do Document Understanding e, em seguida, clique em Salvar.



Importe o documento

Clique no botão Importar de uma Sessão do Document Manager.



Nomeie o conjunto de dados e clique em Procurar arquivos para upload.



Selecione o documento que deseja carregar.



Clique em SIM.



Criar campos de extração

Clique em 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).



Rotular documentos

Agora, você pode começar a rotular os documentos.

Clique no botão prever na parte superior para usar o modelo de fatura base e 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 pressione o atalho de teclado para rotulá-lo (como d para rotular data no exemplo abaixo).

Use a seta na parte superior para mudar para o próximo documento até terminar a validação dos rótulos para todas as faturas carregadas.

Observação: como o modelo base de Faturas já teve um desempenho muito bom e a amostra de fatura é simples sem muita variação, a precisão da previsão é próxima a 100% nesse caso e talvez não seja necessário corrigir nenhum rótulo.


Exportar documentos

Certifique-se de selecionar o conjunto de dados correto na filtragem do conjunto de dados e clique no botão Exportar .



Clique em Exportar.



Acesse Conjunto de dados no mesmo projeto do AI Center, o conjunto de dados de treinamento exportado deve ser exibido.



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 conjunto de dados de entrada.



Clique em Criar para iniciar o pipeline. Pode levar de 1 a 2 horas para que o pipeline seja executado em máquinas de CPU.

Implantar o Modelo de ML retreinado como uma Habilidade de ML

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.



Depois que a habilidade de ML for criada, vá para Modificar a implantação atual para tornar a habilidade de ML pública. Clique no botão de alternância e em 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.

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