Modelo de factura de Documento de inteligencia

Este contenido se aplica a: v4.0 (GA) | Versiones anteriores: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

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El modelo de facturación de Documento de inteligencia usa potentes funciones de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para analizar y extraer campos clave y partidas de facturas de ventas, facturas de servicios públicos y pedidos de compra. Las facturas pueden ser de distintos formatos y tener diferentes grados de calidad, lo que incluye imágenes capturadas por un teléfono, documentos digitalizados y archivos PDF digitales. La API analiza el texto de las facturas; extrae información clave, como el nombre del cliente, la dirección de facturación, la fecha de vencimiento y el importe a pagar; y devuelve una representación de datos JSON estructurada. Actualmente, el modelo admite facturas en 27 idiomas.

Tipos de documento admitidos:

• Facturas
• Facturas de servicios públicos
• Pedidos de venta
• Pedidos de compra

Procesamiento automatizado de facturas

El procesamiento automatizado de facturas es el proceso de extraer los campos clave accounts payable de los documentos de la cuenta de facturación. Los datos extraídos incluyen las partidas de facturas integradas con los flujos de trabajo de cuentas a pagar (AP) para revisiones y pagos. Históricamente, el proceso de cuentas por pagar se realizaba de forma manual y, por tanto, llevaba mucho tiempo. La extracción precisa de los datos clave de las facturas suele ser la primera y uno de los pasos más críticos del proceso de automatización de facturas.

Recibo de muestra procesado con Documento de inteligencia de Studio:

Opciones de desarrollo

Document Intelligence v4.0: 2024-11-30 (GA) admite las siguientes herramientas, aplicaciones y bibliotecas:

Característica	Recursos	Id. de modelo
Modelo de factura	• Document Intelligence Studio • API REST • SDK de C# • SDK de Python • SDK de Java • SDK de JavaScript	prebuilt-invoice

Requisitos de entrada

• Formatos de archivos admitidos:

  Modelo	PDF	Imagen: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Leer	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔
  Documento general	✔	✔
  Creada previamente	✔	✔
  Extracción personalizada	✔	✔
  Clasificación personalizada	✔	✔	✔

• Para obtener unos resultados óptimos, proporcione una foto clara o una digitalización de alta calidad por documento.

• Para PDF y TIFF, se pueden procesar hasta 2000 páginas (con una suscripción de nivel gratis, solo se procesan las dos primeras páginas).

• El tamaño de archivo para analizar documentos es de 500 MB para el nivel de pago (S0) y de 4 MB para el nivel gratuito (F0).

• Las imágenes deben tener unas dimensiones entre 50 x 50 píxeles y 10 000 x 10 000 píxeles.

• Si los archivos PDF están bloqueados con contraseña, debe desbloquearlos antes de enviarlos.

• La altura mínima del texto que se va a extraer es de 12 píxeles para una imagen de 1024 x 768 píxeles. Esta dimensión corresponde aproximadamente a 8 puntos de texto a 150 puntos por pulgada (PPP).

• Para el entrenamiento de modelos personalizados, el número máximo de páginas para los datos de entrenamiento es 500 para el modelo de plantilla personalizada y 50 000 para el modelo neuronal personalizado.

  • Para el entrenamiento de modelos de extracción personalizados, el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 50 MB para el modelo de plantilla y 1 GB para el modelo neuronal.

  • Para el entrenamiento del modelo de clasificación personalizada, el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 1 GB con un máximo de 10 000 páginas. Para 2024-11-30 (GA), el tamaño total de los datos de entrenamiento se 2 GB con un máximo de 10 000 páginas.

Extracción de datos del modelo de factura

Vea cómo se extraen los datos, incluida la información del cliente, los detalles del proveedor y los elementos de línea, de las facturas. Tendrá que supervisar los recursos siguientes:

• Una suscripción a Azure: puede crear una cuenta gratuita.

• Una instancia de Document Intelligence en el Azure Portal. Puede usar el plan de tarifa gratuito (F0) para probar el servicio. Después de implementar el recurso, seleccione Ir al recurso para obtener la clave y el punto de conexión.

1. En la página principal de Estudio de Documento de inteligencia, seleccione Facturas.

2. Puede analizar la factura de muestra o cargar sus propios archivos.

3. Seleccione el botón Ejecutar análisis y, si es necesario, configure las opciones de Análisis :

   

Probar Studio de Documento de inteligencia

Idiomas y configuraciones regionales compatibles

Para obtener una lista completa de los idiomas admitidos, consulte nuestra página compatibilidad con lenguajes de modelos precompilados.

Extracción de campos

• Para los campos de extracción de documentos admitidos, consulte la página esquema del modelo de factura en nuestro repositorio de muestra de GitHub.

• Los pares de clave/valor y los elementos de línea de la factura extraídos se encuentran en la sección documentResults de la salida JSON.

Pares clave-valor

El modelo de factura precompilado admite la devolución opcional de pares clave-valor. De manera predeterminada, la devolución de pares clave-valor está deshabilitada. Los pares clave-valor son intervalos específicos dentro de la factura que identifican una etiqueta o clave, y su respuesta o valor asociados. En una factura, estos pares podrían ser la etiqueta y el valor que ha escrito el usuario para ese campo o número de teléfono. El modelo de IA está entrenado para extraer claves y valores identificables basados en una amplia variedad de tipos de documentos, formatos y estructuras.

Las claves también pueden existir de forma aislada cuando el modelo detecta que existe una clave, sin ningún valor asociado, o cuando se procesan campos opcionales. Por ejemplo, un campo de segundo nombre se puede dejar en blanco en un formulario en algunos casos. Los pares clave-valor siempre son intervalos de texto contenido en el documento. Para documentos donde el mismo valor se describe de diferentes maneras, por ejemplo, cliente/usuario, la clave asociada es cliente o usuario (según el contexto).

Salida de JSON

La salida JSON tiene tres partes:

• El nodo "readResults" contiene todo el texto reconocido y las marcas de selección. El texto se organiza por página, después por líneas y luego por palabras individuales.
• El nodo "pageResults" contiene las tablas y celdas extraídas con sus rectángulos delimitadores, su confianza y una referencia a las líneas y palabras en readResults.
• El nodo "documentResults" contiene los valores específicos y los elementos de línea de la factura que el modelo ha detectado. Es donde encontrar todos los campos de la factura, como ID de factura, enviar a, facturar a, cliente, total, elementos de línea y mucho más.

Guía de migración

• Siga la Guía de migración de Document Intelligence v3.1 para obtener información sobre cómo usar la versión v3.0 en las aplicaciones y flujos de trabajo.

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Pasos siguientes

• Pruebe a procesar sus propios formularios y documentos con Document Intelligence Studio.

• Complete el inicio rápido de Documento de inteligencia y empiece a crear una aplicación de procesamiento de documentos en el lenguaje de desarrollo que prefiera.

• Encuentre más ejemplos en GitHub.