Sdílet prostřednictvím


Model faktury document intelligence

Tento obsah se vztahuje na: Zaškrtnutí v4.0 (GA) | Předchozí verze:modrá značka zaškrtnutí v3.1 (GA) modrá značka zaškrtnutí v3.0 (GA)modrá značka zaškrtnutí v2.1 (GA)

::: moniker-end

Tento obsah se vztahuje na: Zaškrtnutí v3.1 (GA) | Nejnovější verze: nachová značka zaškrtnutí v4.0 (GA) | Předchozí verze: modrá značka zaškrtnutí v3.0modrá značka zaškrtnutí v2.1

Tento obsah se vztahuje na:Zaškrtnutí v3.0 (GA) | Nejnovější verze: nachová značka zaškrtnutí v4.0 (GA) nachová značka zaškrtnutív3.1 | Předchozí verze: modrá značka zaškrtnutí v2.1

Tento obsah se vztahuje na: Zaškrtnutí v2.1 | Nejnovější verze: modrá značka zaškrtnutí v4.0 (GA)

Model faktury document intelligence používá výkonné funkce optického rozpoznávání znaků (OCR) k analýze a extrakci klíčových polí a řádkových položek z prodejních faktur, faktur za utility a nákupních objednávek. Faktury můžou mít různé formáty a kvalitu, včetně obrázků zachycených telefonem, naskenovaných dokumentů a digitálních souborů PDF. Rozhraní API analyzuje text faktury; extrahuje klíčové informace, jako je jméno zákazníka, fakturační adresa, termín splatnosti a splatnost částky; a vrátí strukturovanou reprezentaci dat JSON. Model aktuálně podporuje faktury ve 27 jazycích.

Podporované typy dokumentů:

  • Faktury
  • Faktury za utility
  • Prodejní objednávky
  • Nákupní objednávky

Automatizované zpracování faktur

Automatizované zpracování faktur je proces extrakce klíčových accounts payable polí z dokumentů fakturačního účtu. Extrahovaná data zahrnují řádkové položky z faktur integrovaných s pracovními postupy pro platby a recenze účtů (AP). V minulosti se proces splatných účtů provádí ručně, a proto je velmi časově náročný. Přesná extrakce klíčových dat z faktur je obvykle první a jeden z nejdůležitějších kroků v procesu automatizace faktury.

Ukázková faktura zpracovaná pomocí nástroje Document Intelligence Studio:

Snímek obrazovky s ukázkovou fakturou analyzovanou v nástroji Document Intelligence Studio

Ukázková faktura zpracovaná pomocí nástroje Popisování ukázek funkce Document Intelligence:

Snímek obrazovky s ukázkovou fakturou

Možnosti vývoje

Document Intelligence v4.0: 2024-11-30 (GA) podporuje následující nástroje, aplikace a knihovny:

Funkce Zdroje informací ID modelu
Model faktury Document Intelligence Studio
REST API
C# SDK
Python SDK• Java SDK
• JavaScript SDK• JavaScript SDK
předem připravená faktura

Document Intelligence v3.1 podporuje následující nástroje, aplikace a knihovny:

Funkce Zdroje informací ID modelu
Model faktury Document Intelligence Studio
REST API
C# SDK
Python SDK• Java SDK
• JavaScript SDK• JavaScript SDK
předem připravená faktura

Document Intelligence v3.0 podporuje následující nástroje, aplikace a knihovny:

Funkce Zdroje informací ID modelu
Model faktury Document Intelligence Studio
REST API
C# SDK
Python SDK• Java SDK
• JavaScript SDK• JavaScript SDK
předem připravená faktura

Document Intelligence v2.1 podporuje následující nástroje, aplikace a knihovny:

Funkce Zdroje informací
Model faktury Nástroj pro
popisování document intelligence• REST API
sada SDK
klientské knihovny• Kontejner Document Intelligence Dockeru

Požadavky na vstup

  • Podporované formáty souborů:

    Model PDF Obrázek:
    JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF
    systém Microsoft Office:
    Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
    Čteno
    Rozložení
    Obecný dokument
    Předpřipravený
    Vlastní extrakce
    Vlastní klasifikace
  • Nejlepšíchvýsledkůch

  • U SOUBORŮ PDF a TIFF je možné zpracovat až 2 000 stránek (s předplatným úrovně Free se zpracuje pouze první dvě stránky).

  • Velikost souboru pro analýzu dokumentů je 500 MB pro placenou úroveň (S0) a 4 MB pro bezplatnou úroveň (F0).

  • Rozměry obrázku musí být mezi 50 pixely x 50 pixelů a 10 000 pixelů x 10 000 pixelů.

  • Pokud jsou soubory PDF uzamčené heslem, musíte před odesláním toto uzamčení odebrat.

  • Minimální výška extrahovaného textu je 12 pixelů pro obrázek o velikosti 1024 x 768 pixelů. Tato dimenze odpovídá 8 bodě textu na 150 bodů na palec (DPI).

  • Pro trénování vlastního modelu je maximální počet stránek pro trénovací data 500 pro vlastní model šablony a 50 000 pro vlastní neurální model.

    • Pro trénování vlastního modelu extrakce je celková velikost trénovacích dat 50 MB pro model šablony a 1 GB pro neurální model.

    • Pro trénování modelu vlastní klasifikace je 1 celková velikost trénovacích dat GB s maximálně 10 000 stránkami. Pro 30.11.2024 (GA) je 2 celková velikost trénovacích dat GB s maximálně 10 000 stránkami.

  • Podporované formáty souborů: JPEG, PNG, PDF a TIFF.
  • Podporované soubory PDF a TIFF, zpracovávají se až 2 000 stránek. Pro předplatitele úrovně Free se zpracovávají pouze první dvě stránky.
  • Podporovaná velikost souboru musí být menší než 50 MB a rozměry nejméně 50 × 50 pixelů a maximálně 10 000 × 10 000 pixelů.

Extrakce dat modelu faktury

Podívejte se, jak se data, včetně informací o zákaznících, podrobností o dodavateli a řádkových položek, extrahují z faktur. Potřebujete následující zdroje informací:

  • Předplatné Azure – můžete si ho zdarma vytvořit.

  • Instance Document Intelligence na webu Azure Portal K vyzkoušení služby můžete použít cenovou úroveň Free (F0). Po nasazení prostředku vyberte Přejít k prostředku a získejte klíč a koncový bod.

Snímek obrazovky s klíči a umístěním koncového bodu na webu Azure Portal

  1. Na domovské stránce nástroje Document Intelligence Studio vyberte Faktury.

  2. Ukázkovou fakturu můžete analyzovat nebo nahrát vlastní soubory.

  3. Vyberte tlačítko Spustit analýzu a v případě potřeby nakonfigurujte možnosti Analyzovat:

    Snímek obrazovky s tlačítky Možnosti Spustit analýzu a Analýza v nástroji Document Intelligence Studio

Nástroj Document Intelligence Sample Labeling

  1. Přejděte k nástroji Ukázka funkce Document Intelligence.

  2. Na domovské stránce ukázkového nástroje vyberte k získání dlaždice s daty předem vytvořený model.

    Snímek obrazovky s procesem analýzy výsledků modelu rozložení

  3. V rozevírací nabídce vyberte typ formuláře, který chcete analyzovat.

  4. Vyberte adresu URL souboru, který chcete analyzovat, z následujících možností:

  5. V poli Zdroj vyberte adresu URL z rozevírací nabídky, vložte vybranou adresu URL a vyberte tlačítko Načíst.

    Snímek obrazovky s rozevírací nabídkou umístění zdroje

  6. Do pole koncový bod služby Document Intelligence vložte koncový bod, který jste získali s předplatným Document Intelligence.

  7. Do pole s klíčem vložte klíč, který jste získali z prostředku Document Intelligence.

    Snímek obrazovky s rozevírací nabídkou select-form-type

  8. Vyberte Spustit analýzu. Nástroj Popisování ukázek funkce Document Intelligence volá předem připravené rozhraní API pro analýzu a analyzuje dokument.

  9. Prohlédněte si výsledky – prohlédněte si páry klíč-hodnota extrahované, řádkové položky, zvýrazněný text extrahovaný a zjištěné tabulky.

    Snímek obrazovky s operací analýzy výsledků modelu rozložení

Poznámka:

Nástroj Sample Labeling nepodporuje formát souboru BMP. Jedná se o omezení nástroje, nikoli služby Document Intelligence.

Podporované jazyky a národní prostředí

Úplný seznam podporovaných jazyků najdete na naší stránce podpory předem připravených jazyků modelu.

Extrakce polí

  • Podporovaná pole pro extrakci dokumentů najdete na stránce schématu modelu faktury v našem ukázkovém úložišti GitHubu.

  • Páry klíč-hodnota faktury a extrahované řádkové položky jsou v documentResults části výstupu JSON.

Páry klíč-hodnota

Předem připravený model faktury podporuje volitelný návrat párů klíč-hodnota. Ve výchozím nastavení je návrat párů klíč-hodnota zakázán. Páry klíč-hodnota jsou specifické rozsahy v rámci faktury, které identifikují popisek nebo klíč a jeho přidruženou odpověď nebo hodnotu. Na faktuře můžou být tyto páry popiskem a hodnotou, kterou uživatel zadal pro dané pole nebo telefonní číslo. Model AI se vytrénuje tak, aby extrahovala identifikovatelné klíče a hodnoty na základě široké škály typů dokumentů, formátů a struktur.

Klíče mohou existovat také izolovaně, když model zjistí, že klíč existuje, bez přidružené hodnoty nebo při zpracování volitelných polí. Například pole s prostředním názvem může být v některých případech prázdné ve formuláři. Páry klíč-hodnota jsou vždy rozloženy do textu obsaženého v dokumentu. U dokumentů, ve kterých je stejná hodnota popsaná různými způsoby, například zákazník/uživatel, je přidruženým klíčem zákazník nebo uživatel (na základě kontextu).

Výstup JSON

Výstup JSON má tři části:

  • "readResults" uzel obsahuje veškerý rozpoznaný text a značky výběru. Text je uspořádaný přes stránku, pak po řádku a potom podle jednotlivých slov.
  • "pageResults" Uzel obsahuje tabulky a buňky extrahované s ohraničujícími poli, jistotou a odkazem na řádky a slova v readResults.
  • "documentResults" uzel obsahuje hodnoty specifické pro fakturu a řádkové položky, které model zjistil. Tady najdete všechna pole z faktury, jako je ID faktury, odeslání, faktura, zákazník, celkový součet, řádkové položky a spousta dalších položek.

Průvodce migrací

  • Postupujte podle našeho průvodce migrací Document Intelligence v3.1 a zjistěte, jak používat verzi v3.0 ve vašich aplikacích a pracovních postupech.

::: moniker-end

Další kroky

  • Zkuste zpracovat vlastní formuláře a dokumenty pomocí nástroje Document Intelligence Sample Labeling.

  • Dokončete rychlý start s funkcí Document Intelligence a začněte vytvářet aplikaci pro zpracování dokumentů ve zvoleném vývojovém jazyce.