Häufig gestellte Fragen

Ja.

Azure KI Dokument Intelligenz und Azure KI-Formularerkennung sind der gleiche Dienst. Der Dienst wurde im Juli 2023 von Azure KI-Formularerkennung in Azure KI Dokument Intelligenz umbenannt. Der Dienst bietet die gleichen Features und Funktionen wie vor der Umbenennung.

• Preisänderungen: Die Preise haben sich nicht geändert. Die Namen „Cognitive Services“ und „Applied AI Services“ werden in Abrechnungs-, Kostenanalyse-, Preislisten- und Preis-APIs von Azure weiterhin verwendet.

• Breaking Changes: Es gibt keine Breaking Changes für APIs oder Clientbibliotheken. REST-APIs und SDK-Versionen 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview und höher werden in document intelligence umbenannt.

Ja.

Dokument Intelligenz kann in folgende Dienste integriert werden:

• AI Builder Workflows

• Azure AI Search

• Azure-Funktionen

• Azure Logic Apps

Ja.

Dokument Intelligenz enthält jetzt einen neuen, benutzerdefinierten generativen Typ von Extraktionsmodell, der generative KI und Large Language Models (LLMs) verwendet, um Felder aus Dokumenten zu extrahieren. In der Vergangenheit haben Sie Felder mithilfe eines RAG-Musters (Retrieval Augmented Generation) extrahiert. Das neue Modell bietet qualitativ hochwertige Ergebnisse mit einem einzelnen API-Aufruf. Sie können auch eine generative KI-Lösung für Dokumente verwenden, um in einer Unterhaltung (RAG) ansprechende Inhalte aus Ihren Dokumenten zu generieren und Azure OpenAI Service-Modelle auf Ihre Daten anzuwenden.

• Mit Azure KI Dokument Intelligenz und Azure OpenAI können Sie eine Unternehmensanwendung erstellen, um nahtlos und unter Verwendung von natürlicher Sprache mit Ihren Dokumenten zu interagieren. Sie können ganz einfach Antworten finden, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und neue, interessante Inhalte auf der Grundlage vorhandener Dokumente generieren.

• Weitere Informationen zum RAG-Muster (Retrieval Augmented Generation) finden Sie unter diesem Link.

Ja.

Dokument Intelligenz kann die Bausteine bereitstellen, um die Bildung semantischer Blöcke zu ermöglichen. Die semantische Segmentierung ist ein wichtiger Schritt der Retrieval-Augmented Generation (RAG), um kontextdichte Segmente und Relevanzverbesserungen sicherzustellen.

• Dokument Intelligenz bietet ein Layoutmodell, das eine visuelle Analyse des Dokuments in Zeilen, Absätze, Abschnitte sowie Kopf- und Fußzeilen bereitstellt.

• Anschließend können Sie die Ergebnisse im Markdownformat abrufen, um das Dokument weiter in Abschnitte oder Absätze zu segmentieren.

Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über RAG in Dokument Intelligenz.

Ja.

Für den Zugriff auf Dokument Intelligenz Studio benötigen Sie ein aktives Azure-Konto und ein Abonnement, dem mindestens die Rolle „Leser“ zugewiesen ist.

Für Dokumentanalyse- und vorgefertigte Modelle sind hier die Rollenanforderungen für Benutzerszenarien:

• Grundlegend

  • Cognitive Services-Benutzer: Sie benötigen diese Rolle für eine Dokument Intelligenz- oder Azure Cognitive Services-Ressource für die Verwendung von Dokument Intelligenz Studio.

• Erweitert

  • Mitwirkender: Sie benötigen diese Rolle, um eine Ressourcengruppe oder Dokument Intelligenz-Ressource zu erstellen.

Für benutzerdefinierte Modellprojekte sind hier die Rollenanforderungen für Benutzerszenarien aufgeführt:

• Grundlegend

  • Cognitive Services-Benutzer: Sie benötigen diese Rolle für Dokument Intelligenz- oder Cognitive Services-Multi-Service-Ressourcen, um benutzerdefinierte Modelle zu trainieren oder mit trainierten Modellen zu analysieren.

  • Storage Blob Data-Mitwirkender: Sie benötigen diese Rolle für ein Speicherkonto, um Projekt- und Etikettendaten zu erstellen.

• Erweitert

  • Speicherkonto-Mitwirkender: Sie benötigen diese Rolle für das Speicherkonto, um CORS-Einstellungen (Cross-Origin Resource Sharing) einzurichten. Es ist ein einmaliger Aufwand, wenn Sie dasselbe Speicherkonto wiederverwenden.

  • Mitwirkender: Sie benötigen diese Rolle, um eine Ressourcengruppe und Ressourcen zu erstellen. Die Rollen Mitwirkender oder Speicherkontomitwirkender geben Ihnen keinen Zugriff auf die Verwendung Ihrer Dokument Intelligenz-Ressourcen oder Ihres Speicherkontos, wenn die lokale (schlüsselbasierte) Authentifizierung deaktiviert ist. Sie benötigen weiterhin die Basisrollen (Cognitive Services-Benutzer und Mitwirkender an Speicherdatenblobs), um die Funktionen im Dokument Intelligenz-Studio zu verwenden.

Weitere Informationen finden Sie unter integrierte Microsoft Entra-Rollen und in den Abschnitten zu Azure-Rollenzuweisungen in der Schnellstartanleitung von Dokument Intelligenz Studio.

Ja (bei Ressourcen in einem kostenpflichtigen Tarif).

Nein (bei Ressourcen im kostenlosen Tarif).

• Bei Ressourcen im kostenlosen Tarif (F0) werden lediglich die ersten beiden Seiten analysiert – unabhängig davon, ob Sie Dokument Intelligenz Studio, die REST-API oder Clientbibliotheken verwenden.

• Wechseln Sie zu einer kostenpflichtigen Ressource (S0), wenn Sie alle Seiten in einem Dokument analysieren möchten. Wählen Sie in Dokument Intelligenz Studio die Schaltfläche Einstellungen (Zahnrad) aus, wählen Sie die Registerkarte Ressourcen aus, und überprüfen Sie den zu verwendenden Tarif für die Analyse Ihrer Dokumente.

Ja.

• Um ein Verzeichnis in Dokument Intelligenz Studio zu ändern, wählen Sie die Schaltfläche Einstellungen (Zahnrad) aus. Wählen Sie unter Verzeichnis das Verzeichnis aus der Liste und dann Verzeichnis wechseln aus. Melden Sie sich nach dem Verzeichniswechsel erneut an.

• Um ein Abonnement oder eine Ressource zu ändern, wechseln Sie unter Einstellungen zur Registerkarte Ressource.

Ja.

Wenn Ihre Dokument Intelligenz-Ressource mit einer Firewall oder einem virtuellen Netzwerk konfiguriert ist, müssen Sie die dedizierte IP-Adresse 20.3.165.95 der Firewall-Positivliste für Ihre Dokument Intelligenz-Ressource hinzufügen. Einige Funktionen in benutzerdefinierten Projekten (z. B. automatische Bezeichnung, Projektverwaltung und Human-in-the-Loop) nicht funktionieren, wenn der Zugriff auf das öffentliche Netzwerk deaktiviert ist.

Ja.

Wenn die URL Ihres Azure-Blobspeichers ein SAS-Token enthält und von öffentlichen Netzwerken aus zugänglich ist. Sie können die Funktion Fetch nicht für Speicherkonten verwenden, bei denen der Schlüsselzugriff deaktiviert ist oder die hinter einer Firewall bzw. in einem VNet liegen.

Ja.

Die Beschriftungsoberfläche von Dokument Intelligenz Studio wird im Toolkit-Repository geöffnet.

Ja.

Dokument Intelligenz Studio verfügt über separate URL-Endpunkte für Sovereign Cloud-Regionen:

• URL für Azure US Government Cloud (Azure Fairfax): Dokument Intelligenz Studio US Government

• URL für Microsoft Azure operated by 21Vianet (Azure China): Dokument Intelligenz Studio China

Ja.

Dokument Intelligenz bietet die neuesten Entwicklungsoptionen innerhalb der folgenden Plattformen:

• [REST-API](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31 &preserve-view=true&tabs=HTTP)

• Dokument Intelligenz Studio

• C#/.NET

• Java

• JavaScript/TypeScript

• Python

Ja.

Die folgende Tabelle enthält Links zu detaillierten Anweisungen für die Migration zur neuesten Version von Dokument Intelligenz:

Ja.

Verwenden Sie den pages-Parameter (unterstützt in den REST-API-Versionen 2.1, 3.0 und höher), und geben Sie Seiten für PDF- und TIFF-Dokumente mit mehreren Seiten an. Die akzeptierte Eingabe umfasst die folgenden Bereiche:

• Einzelne Seiten. Wenn Sie beispielsweise 1, 2 angeben, werden die Seiten 1 und 2 verarbeitet.
• Endliche Bereiche. Wenn Sie beispielsweise 2-5 angeben, werden die Seiten 2 bis 5 verarbeitet.
• Nach hinten offene Bereiche. Wenn Sie beispielsweise 5- angeben, werden alle Seiten von Seite 5 an verarbeitet. Wenn Sie -10 angeben, werden die Seiten 1 bis 10 verarbeitet.

Sie können diese Parameter miteinander kombinieren, und Bereiche können sich überlappen. Wenn Sie beispielsweise -5, 1, 3, 5-10 angeben, werden die Seiten 1 bis 10 verarbeitet.

Der Dienst akzeptiert die Anforderung, wenn er mindestens eine Seite des Dokuments verarbeiten kann. Die Verwendung von 5-100 für ein fünfseitiges Dokument ist beispielsweise eine gültige Eingabe, bei der die Seite 5 verarbeitet wird.

Wenn Sie keinen Seitenbereich angeben, wird das gesamte Dokument verarbeitet.

Ja.

In den meisten Fällen empfiehlt sich die Verwendung von Dokument Intelligenz Studio, da es die Konfiguration von Dokument Intelligenz-Ressourcen und Speicherdiensten beschleunigen kann.

Die Verwendung von FOTT (Form Testing Tool) sollte nur in folgenden Szenarien erwogen werden:

• Ihre Daten müssen auf einem einzelnen Computer verbleiben. Verwenden Sie das FOTT-Tool für die Beschriftung von Beispielen und einen Dokument Intelligenz-Container.

• Ihr Projekt ist in hohem Maße von Document Intelligence V2.1 abhängig, und Sie möchten weiterhin die v2.1-APIs verwenden.

Ja.

Dokument Intelligenz nutzt die automatische Skalierung, um die erforderlichen Computeressourcen nach Bedarf bereitzustellen und gleichzeitig die Kosten für die Kund*innen niedrig zu halten. Um die Drosselung während der automatischen Skalierung zu minimieren, empfehlen wir den folgenden Ansatz:

• Implementieren Sie eine Wiederholungslogik in der Anwendung.

• Wenn Sie feststellen, dass die Anzahl der POST-Anforderungen gedrosselt wird, sollten Sie eine Verzögerung zwischen den Anforderungen hinzufügen.

• Erhöhen Sie die Workload nach und nach. Vermeiden Sie abrupte Änderungen.

• Erstellen Sie eine Supportanfrage, um den TPS-Grenzwert (Transaktionen pro Sekunde) zu erhöhen.

Erfahren Sie mehr über die Dienstkontingente und Limits für Dokument Intelligenz.

Ja.

Varianzen in der visuellen Struktur Ihrer Dokumente könnend die Genauigkeit eines Modells beeinflussen. Hier finden Sie einige Tipps:

• Schließen Sie alle Variationen eines Dokuments in das Schulungsdatenset ein. Variationen umfassen verschiedene Formate, z. B. digitale und gescannte PDF-Dateien.

• Trennen Sie visuell unterschiedliche Dokumenttypen, und trainieren Sie verschiedene Modelle.

• Stellen Sie sicher, dass keine überflüssigen Beschriftungen vorhanden sind.

• Schließen Sie beim Beschriften von Unterschriften und Bereichen den umgebenden Text nicht ein.

Weitere Informationen finden Sie unter Genauigkeits- und Konfidenzbewertungen.

Nein.

• Dokument Intelligenz bietet keinen expliziten Vorgang zum erneuten Trainieren. Jeder Trainingsvorgang generiert ein neues Modell.

• Wenn Sie feststellen, dass Ihr Modell erneut trainiert werden muss, können Sie Ihrem Trainingsdataset weitere Beispiele hinzufügen und ein neues Modell trainieren.

• Sie können auch wie folgt ein neues Modell erstellen, um es mit Ihrem ursprünglichen Modell zu kombinieren:

  1. Erstellen Sie ein Dataset für Ihre neue Vorlage.

  2. Beschriften und trainieren Sie ein neues Modell.

  3. Überprüfen Sie, ob das neue Modell für Ihre spezifischen Dokumenttypen gut funktioniert.

  4. Stellen Sie Ihr neues Modell mit dem vorhandenen Modell zu einem einzelnen Endpunkt zusammen. Dokument Intelligenz kann dann das beste Modell für jedes zu analysierende Dokument bestimmen.

  Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Document Intelligence-Modelle.

Ja.

Sie können die Kopier-API verwenden, um benutzerdefinierte Modelle in andere Dokument Intelligenz-Konten in einer beliebigen der unterstützten geografischen Region zu kopieren. Ausführliche Anweisungen finden Sie unter Notfallwiederherstellung.

Der Kopiervorgang ist auf das Kopieren von Modellen innerhalb der spezifischen Cloudumgebung beschränkt, in der Sie das Modell trainiert haben. Beispielsweise wird das Kopieren von Modellen aus der öffentlichen Cloud in die Azure Government-Cloud nicht unterstützt.

Ja.

Training ist für alle benutzerdefinierten generativen und benutzerdefinierten Vorlagenmodelle kostenlos. Das Erstellen des Trainingsdatensatzes für alle Modelle erfordert jedoch das Ausführen des Layoutmodells auf den Trainingsdokumente. Für diese Kosten sind die Kunden verantwortlich.

Benutzerdefinierte generative Modelle basieren auch auf dem Feature für automatische Bezeichnungen, um die Generierung des beschrifteten Datasets zu beschleunigen. Dieser Aktion verursacht Kosten. Während der Buildvorgang für Vorlagenmodelle und generative Modelle kostenlos ist, kann das Erstellen des beschrifteten Datasets geringe Kosten verursachen.

Bei v4.0 2024-07-31-preview können benutzerdefinierte neuronale Modelle kostenlos für maximal 10 Stunden trainiert werden. Unabhängig davon, ob Sie ein einzelnes Modell für 10 Stunden oder mehrere Modelle für insgesamt 10 Stunden trainieren, werden Ihnen die ersten 10 Stunden nicht in Rechnung gestellt. Nach der Nutzung der kostenlosen 10 Stunden wird automatisch nach zusätzlichen Trainingsstunden abgerechnet. Ausführliche Informationen zu den Preisen finden Sie auf der Preisseite. Dieses neue Feature für kostenpflichtiges Training ermöglicht Trainingsmodellen, größere Dokumente über eine längere Dauer zu verarbeiten. Weitere Informationen zu diesem Feature für kostenpflichtiges Training finden Sie im Abschnitt zur Abrechnung für benutzerdefinierte neuronale Modelle.

Bei v3.0 2022-08-31 oder v3.1 2023-07-31 können benutzerdefinierte neuronale Modelle kostenlos für maximal 20 Trainingssitzungen trainiert werden, wobei jede Sitzung auf 30 Minuten Trainingsdauer begrenzt ist. Nachdem Sie sämtliche 20 Trainingssitzungen genutzt haben, können Sie ein Azure-Supportticket übermitteln, um das Limit der Trainingssitzung zu erhöhen. Um den Grenzwert zu erhöhen, werden zwei Trainingssitzungen als eine Trainingsstunde betrachtet, und Sie erhalten eine Rechnung für zwei Sitzungen/eine Trainingsstunde. Ausführliche Informationen zu den Preisen finden Sie auf der [Preisseite]. Weitere Informationen zu den Möglichkeiten, das Limit zu erhöhen, finden Sie im Abschnitt zur Abrechnung für benutzerdefinierte neuronale Modelle. Für v3.0 und v3.1 ist das Feature für kostenpflichtiges Training nicht verfügbar. Das Feature für kostenpflichtiges Training für benutzerdefinierte neuronale Modelle ist nur für v4.0 verfügbar.

Ja.

Wenn Sie eine Shared Access Signature (SAS) erstellen, beträgt die Standarddauer 48 Stunden. Nach 48 Stunden müssen Sie ein neues Token erstellen.

Legen Sie eventuell einen längeren Zeitraum fest, in dem Sie Ihr Speicherkonto bei Dokument Intelligenz verwenden.

Nein, nicht direkt.

Dokument Intelligenz kann nicht auf Ihr Speicherkonto zugreifen, wenn es durch ein virtuelles Netzwerk oder eine Firewall geschützt ist.

Der Zugriff auf das private Azure-Speicherkonto und die Authentifizierung unterstützen allerdings die verwalteten Identitäten für Azure-Ressourcen. Wenn Sie eine verwaltete Identität verwenden, kann der Dokument Intelligenz-Dienst mithilfe einer zugewiesenen Anmeldeinformation auf Ihr Speicherkonto zugreifen.

Wenn Sie beabsichtigen, Ihre privaten Speicherkontodaten mithilfe von FOTT zu analysieren, müssen Sie das Tool hinter dem virtuellen Netzwerk oder der Firewall bereitstellen.

Erfahren Sie, wie Sie eine verwaltete Identität für Ihre Dokument Intelligenz-Ressource erstellen und verwenden.

Ja.

Die Modellfunktionen für verbundene und getrennte Container sind zwar identisch, die Abrechnungs- und Konnektivitätsmethoden unterscheiden sich jedoch:

• Verbundene Container senden unter Verwendung einer Dokument Intelligenz-Ressource in Ihrem Azure-Konto Abrechnungsinformationen an Azure. Bei verbundenen Containern ist eine Internetverbindung erforderlich, um Abrechnungsinformationen an Azure zu senden. Mit Dokument Intelligenz verbundene Container senden unter Verwendung einer Dokument Intelligenz-Ressource in Ihrem Azure-Konto Abrechnungsinformationen an Azure. Verbundene Container senden keine Kundendaten (z. B. das analysierte Bild oder den analysierten Text) an Microsoft. Ein Beispiel für die Informationen, die verbundene Container zur Abrechnung an Microsoft senden, finden Sie in den häufig gestellten Fragen zu Azure AI-Containern.

• Mit der Funktion Getrennte Container können Sie APIs ohne Internetverbindung verwenden. Abrechnungsinformationen werden nicht über das Internet gesendet. Stattdessen basieren Gebühren auf einer erworbenen Mindestabnahme. Derzeit steht die Nutzung nicht verbundener Container für die Dokument Intelligenz-Modelle „Benutzerdefiniert“ und „Rechnung“ zur Verfügung.

Ja.

FOTT verfügt über eine Version, die lokalen Speicher verwendet. Die Version muss auf einem Windows-Computer installiert werden. Das Installationspaket finden Sie unter diesem Speicherort.

Geben Sie auf der Projektseite den Bezeichnungsordner-URI als /shared oder /shared/sub-dir an, wenn sich die Bezeichnungsdateien in einem Unterverzeichnis befinden. Alle anderen Verhaltensweisen des Dokument Intelligenz-Tools zur Beschriftung von Beispielen entsprechen denen des gehosteten Diensts.

Ja.

Bei asynchronen Aufrufen können Sie mehrere Container mit gemeinsam genutztem Speicher ausführen. Der Container, der den POST-Analyze-Aufruf verarbeitet, speichert die Ausgabe im Speicher. Anschließend kann jeder andere Container die Ergebnisse aus dem Speicher abrufen und die GET-Aufrufe bedienen. Die Anforderungs-ID ist nicht an einen Container gebunden.

Bei synchronen Aufrufen können Sie mehrere Container ausführen, aber nur ein Container bedient eine Anforderung. Da es sich um einen blockierten Aufruf handelt, kann jeder Container aus dem Pool die Anforderung bedienen und die Antwort senden. In diesem Fall ist nur ein Container an eine Anforderung gebunden, und es ist keine Abfrage erforderlich.

Ja.

Die Container verwenden die Eigenschaft Mounts: Shared beim Starten, um den freigegebenen Speicher zum Speichern der Verarbeitungsdateien anzugeben. Informationen zur Verwendung dieser Eigenschaft finden Sie in der Containerdokumentation.

Ja, kurzzeitig.

Dokument Intelligenz speichert für alle Features Daten und Ergebnisse vorübergehend im Azure-Speicher in derselben Region wie die Anforderung. Ihre Daten werden dann innerhalb von 24 Stunden nach dem Übermitteln einer Analyseanforderung gelöscht.

Weitere Informationen erhalten Sie unter Daten, Datenschutz und Sicherheit für Dokument Intelligenz.

Bei trainierten benutzerdefinierten Modellen werden die Zwischenausgaben nach der Analyse und Beschriftung an dem Azure Storage-Standort gespeichert, an dem Sie auch Ihre Trainingsdaten speichern. Die trainierten benutzerdefinierten Modelle werden in Azure Storage in der gleichen Region gespeichert und logisch mit Ihrem Azure-Abonnement und den zugehörigen API-Anmeldeinformationen isoliert.

Ja.

Besuchen Sie Microsoft Q&A, die Microsoft-Seite für technische Fragen und Antworten. Sie können nach Fragen speziell zu Dokument Intelligenz filtern.

Ja.

Die Dokument Intelligenz-Modelle werden von uns fortlaufend aktualisiert und verbessert. Sie können das Dokumentintelligenzteam per E-Mail kontaktieren. Hängen Sie nach Möglichkeit ein Beispieldokument mit Angabe des Problems an.