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 UiPathDocumentOCR, cole a chave de licença do Document Understanding^TM (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.

Importe o documento

1. Selecione o botão Importar 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 para criar campos a serem extraídos.

Você pode criar até 40 campos.

For this validation exercise, you can create some common invoice fields such as date, name, invoice-no, and total. Please ensure to change the content type accordingly - date (date), name (string), invoice-no (string), and total (number).

Rotular documentos

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.

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 .
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. Go to Pipelines > Create new. Please select the evaluation run type, select the model package and the input dataset.
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

Go to ML Skills and create a new ML Skill.

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.

Congrats! You have now retrained an Invoice model with your own dataset and created the endpoint to access the model.