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.

Access and configure Document Manager

Inicie a sessão de rotulagem de dados criada na Experiência da primeira execução e vá para as configurações para configurar o OCR.

Choose the OCR you intend to use in the OCR method dropdown menu. For UiPathDocumentOCR, paste the Document Understanding^TM license key (retrieve the Document Understanding API key from the Admin > License page) and then paste the OCR URL you generated when you deployed 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.

Para obter mais detalhes, consulte a documentação aqui: Usar um esquema predefinido.

Importe o documento

1. Select the Import button from a Document Manager Session.
2. Name the dataset and select Browse files to upload.
3. Selecione o documento que deseja carregar.
4. Clique em SIM.

Create extraction fields

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.

Click the Predict button on top to use the base invoice model to predict the labels for the defined fields, and correct it if the prediction is wrong.

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

1. Make sure to select the correct dataset in the dataset filtering and click the Export button .
2. Selecione Exportar.
3. 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

1. Acesse Pipelines > Criar novo. Selecione o tipo de execução de avaliação, selecione o pacote de modelo e o conjunto de dados de entrada.
2. Select the sub folder under Export as the input dataset.
3. Select Create to start the pipeline. It may take 1-2 hours for the pipeline to run on CPU machines.

Deploy the retrained ML model as an ML Skill

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.