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- Painéis de insights
- Document Understanding implantado no Automation Suite
- Document Understanding implantado no AI Center autônomo
- Atividades
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
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.
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 UnderstandingTM 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.
- Selecione o botão Importar de uma sessão do Document Manager.
- Nomeie o conjunto de dados e selecione Procurar arquivos para carregar.
- Selecione o documento que deseja carregar.
- Clique em SIM.
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).
Agora, você pode começar a rotular os documentos.
Clique no botão Prever na parte superior para usar o modelo de fatura básica para prever os rótulos dos campos definidos e corrigi-los se a previsão estiver errada.
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.
- Certifique-se de selecionar o conjunto de dados correto na filtragem do conjunto de dados e clique no botão Exportar .
- Selecione 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 o conjunto de dados de entrada.
- Selecione Criar para iniciar o pipeline. Pode levar de 1 a 2 horas para que o pipeline seja executado em máquinas de CPU.
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.