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Guia do usuário do Document Understanding.

Última atualização 15 de set de 2025

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.

Escolha o OCR que pretende usar no menu suspenso Método de OCR. Para o 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 do OCR que você gerou quando iimplantou o UiPathDocumentOCR.



Configure a pré-rotulagem com os modelos que você implantou seguindo as instruções aqui. Cole o endpoint público da Skill de ML do 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.

Importe o documento

  1. Selecione o botão Importar docs image de uma sessão do Document Manager.
  2. Nomeie o conjunto de dados e selecione Procurar arquivos para carregar.
  3. Selecione o documento que deseja carregar.
  4. Selecione Sim.

Create extraction fields

Selecione Ícone de adicionar 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.

Selecione o botão Prever Ícone de previsão 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.

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. Certifique-se de selecionar o conjunto de dados correto no filtro de conjuntos de dados e selecione o botão Exportar Ícone de exportação.
  2. Selecione Exportar.
  3. 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

  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. Selecione a subpasta em Exportar como o conjunto de dados de entrada.
  3. Selecione Criar para iniciar o pipeline. Pode levar de 1 a 2 horas para que o pipeline seja executado em máquinas de CPU.

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.

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.

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