Power Automate에서 송장 처리 미리 빌드된 모델 사용
Power Automate에 로그인합니다.
왼쪽 창에서 내 흐름을 선택한 다음 새 흐름>인스턴트 클라우드 흐름을 선택합니다.
흐름에 이름을 지정한 다음 이 흐름을 트리거하는 방법 아래에서 수동으로 흐름 트리거를 선택하고 만들기를 선택합니다.
수동으로 흐름 트리거를 확장한 다음 입력 유형으로 +입력>파일을 추가를 선택합니다.
파일 콘텐츠를 내 송장(제목이라고도 함)으로 바꿉니다.
+새 단계>AI Builder를 선택한 다음, 작업 목록에서 송장에서 정보 추출을 선택합니다.
송장 파일 입력의 트리거에서 내 송장을 지정합니다.
연속 작업으로 모델 출력 의 송장 값을 사용할 수 있습니다.
축하합니다! AI Builder 송장 처리 모델을 사용하는 흐름을 만들었습니다. 오른쪽 위에서 저장을 선택한 다음, 테스트를 선택하여 흐름을 시험해 보십시오.
페이지 범위
대형 문서의 경우 처리할 페이지 범위를 지정할 수 있습니다.
페이지 매개 변수에서 페이지 값이나 페이지 범위를 입력할 수 있습니다. 예: 1 또는 3-5.
노트
송장이 하나만 포함된 큰 문서가 있는 경우 페이지 매개변수를 사용하여 송장을 목표로 하여 모델 예측 비용을 줄이고 성능을 향상하는 것이 좋습니다. 그러나 페이지 범위에는 올바른 데이터를 반환하는 작업에 대한 고유 송장이 포함되어야 합니다.
예: 문서의 2페이지에 첫 번째 송장이 있고 3페이지와 4페이지에 걸쳐서 두 번째 송장이 있습니다.
- 페이지 범위 2를 입력하면 첫 번째 송장의 데이터를 반환합니다.
- 페이지 범위 3-4를 입력하면 두 번째 송장의 데이터만 반환합니다.
- 페이지 범위 2-4를 입력하면 첫 번째 및 두 번째 송장의 일부 데이터가 반환됩니다(피해야 함).
매개 변수
입력
| 이름 | 필요함 | 종류 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 영수증 파일 | 네 | 파일 | 처리할 송장 파일 |
| 페이지 | 아니요 | 문자열 | 처리할 페이지 범위 |
출력
| 이름 | 종류 | 정의 |
|---|---|---|
| 미결제 금액(텍스트) | 문자열 | 송장에 기재된 미결제 금액 |
| 미결제 금액(숫자) | 부동 | 표준 숫자 형식의 미결제 금액. 예: 1234.98 |
| 미결제 금액에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 청구 주소 | 문자열 | 청구 주소 |
| 청구 주소에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 청구 주소의 받는 사람 | 문자열 | 청구 주소의 받는 사람 |
| 청구 주소의 받는 사람에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 고객 주소 | 문자열 | 고객 주소 |
| 고객 주소에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 고객 주소의 받는 사람 | 문자열 | 고객 주소의 받는 사람 |
| 고객 주소의 받는 사람에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 고객 ID | 문자열 | 고객 ID |
| 고객 ID에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 고객 이름 | 문자열 | 고객 이름 |
| 고객 이름에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 기한(텍스트) | 문자열 | 송장에 기재된 기한 |
| 기한(날짜) | 표준 날짜 형식의 기한. 예: 2019-05-31T00:00:00Z | |
| 기한에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 송장 날짜(텍스트) | 문자열 | 송장에 기재된 송장 날짜 |
| 송장 날짜(날짜) | 날짜 | 표준 날짜 형식의 송장 날짜. 예: 2019-05-31T00:00:00Z |
| 송장 날짜에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 송장 ID | 문자열 | 송장 ID |
| 송장 ID에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 송장 합계(텍스트) | 문자열 | 송장에 기재된 송장 합계 |
| 송장 합계(숫자) | 부동 | 표준 날짜 형식의 송장 합계. 예: 2019-05-31T00:00:00Z |
| 송장 합계에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 구매 주문 | 문자열 | 구매 주문 |
| 구매 주문에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 송금 주소 | 문자열 | 송금 주소 |
| 송금 주소에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 송금 주소의 받는 사람 | 문자열 | 송금 주소의 받는 사람 |
| 송금 주소의 받는 사람에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 서비스 주소 | 문자열 | 서비스 주소 |
| 서비스 주소에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 서비스 주소의 받는 사람 | 문자열 | 서비스 주소의 받는 사람 |
| 서비스 주소의 받는 사람에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 배송지 주소 | 문자열 | 배송지 주소 |
| 배송지 주소에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 배송지 주소의 받는 사람 | 문자열 | 배송지 주소의 받는 사람 |
| 배송지 주소의 받는 사람에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 소계(텍스트) | 문자열 | 송장에 기재된 소계 |
| 소계(번호) | 부동 | 표준 숫자 형식의 소계. 예: 1234.98 |
| 소계에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 총 세금(텍스트) | 문자열 | 송장에 기재된 총 세금 |
| 총 세금(숫자) | 부동 | 표준 숫자 형식의 총 세금. 예: 1234.98 |
| 총 세금에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 공급업체 주소 | 문자열 | 공급업체 주소 |
| 공급업체 주소에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 공급업체 주소의 받는 사람 | 문자열 | 공급업체 주소의 받는 사람 |
| 공급업체 주소의 받는 사람에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 공급업체 이름 | 문자열 | 공급업체 이름 |
| 공급업체 이름에 대한 신뢰도 | 부동 | 모델의 예측 신뢰도 수준. 0(낮은 신뢰도) 및 1(높은 신뢰도) 사이의 점수. |
| 검색한 텍스트 | 문자열 | 송장에서 OCR을 실행하여 인식된 텍스트 줄. 텍스트 목록의 일부로 반환됩니다. |
| 감지한 텍스트의 페이지 번호 | integer | 인식된 텍스트 줄이 있는 페이지. 텍스트 목록의 일부로 반환됩니다. |