导入文档

AI Center does not support filenames containing special characters, so we strongly recommend that before importing documents to Data Manager, you make sure that their names contain only Latin characters, numbers, dash (-) and underscore (_).

Data Manager 中支持 4 种类型的导入：

• 架构导入
• 原始文档导入
• Data Manager 数据集导入
• 机器学习提取程序训练器数据集导入（预览版功能）

架构导入

如果要使用与现有实例相同的架构启动 Data Manager 的新实例，可以按照以下步骤操作：

1. 在现有实例的筛选器中输入一个随机字符串，这样视图中就不会保留任何文档
2. 单击“导出”按钮。系统将导出 zip 文件。
3. 将该 zip 文件直接导入到 Data Manager 的新实例中（请勿解压缩）。系统将导入架构。

您也可以使用本文档“配置 Data Manager”一节中提供的预定义架构之一。

原始文档导入

可以导入以添加标签的文档类型包括：.pdf、.tiff、.png、.jpg。步骤如下：

1. 单击“导入”。系统将显示“导入数据”窗口。

2. 在“批次名称”字段中提供批次名称。这使您日后可以使用“筛选器”下拉列表轻松地筛选并找到这些文档。

3. 如果要使用此文档批次来训练 ML 模型，请取消选中“将此作为测试集”复选框。

4. 如果要使用此文档批次来评估 ML 模型（即衡量其性能），请选中“将此作为测试集”复选框。这可确保训练管道忽略数据。

5. 上传一个或一组文件，或者将文件拖放到“浏览或拖放文件”部分。

   接受任何类型的文件。应用程序将检查文件，并指出可以导入的数量。也接受 .zip 文件。应用程序将解压缩存档，并以递归方式遍历文件夹以查找其中的所有文件。

   Importing a dataset zip file exported from another Data Manager instance will import the documents with the labels. This works only if the dataset schema is the same or is a subset of the pre-existing schema in the Data Manager.

   

Data Manager 数据集导入

要导入先前在 Data Manager 的另一个实例上标记的数据集，您需要获取最初导出的 zip 文件，并将其直接导入到新的 Data Manager 实例中。如果新的 Data Manager 实例完全为空（无任何数据且未定义任何字段），则系统将同时导入数据和架构。如果新的 Data Manager 实例已定义字段，则新导入的数据集需要具有相同字段或这些字段的子集。否则，导入将被拒绝。

验证站点数据集导入（预览版功能）

当 RPA 工作流使用现有 ML 模型处理文档时，某些文档可能需要使用验证站点活动（在有人值守机器人上或使用 Orchestrator Action Center 的浏览器中提供）进行人工验证。

The validated data generated in Validation Station can be exported using Machine Learning Extractor Trainer activity and can be used to train ML models using the feature described here.

涉及的步骤包括：

1. 配置 ML 提取程序训练器，以将数据输出到路径为 <Trainer/Output/Folder> 的文件夹中（使用任何空文件夹路径）。
2. 运行 RPA 工作流，包括验证站点和 ML 提取程序训练器。
3. ML 提取程序训练器将在输出文件夹中创建 3 个子文件夹，它们分别名为：documents、metadata 和 predictions。
4. 将 <Trainer/Output/Folder> 压缩为 Zip 文件，例如 TrainerOutputFolder.zip。
5. 将 zip 文件导入到 Data Manager 中。Data Manager 将检测导入是否包含 ML 提取程序训练器生成的数据，并相应地导入数据。
6. 像往常一样导出数据，然后上传到 AI Center。
7. 启动训练管道或完整管道，并确保选择要微调的 ML 包和版本。