문서 인텔리전스로 구성된 사용자 지정 모델

이 콘텐츠는 v4.0(GA) | 이전 버전: v3.1(GA) v3.0(GA) v2.1(GA)

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Important

v4.0 2024-11-30(GA) model compose 작업은 분석을 위한 암시적 분류자 대신 명시적으로 학습된 분류자를 추가합니다. 이전에 구성된 모델 버전의 경우, 구성된 사용자 지정 모델 3.1을 참조하세요. 현재 구성된 모델을 사용하고 있다면 최신 구현으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

구성형 모델이란?

구성된 모델을 선택하면 단일 모델 ID로 호출된 구성된 모델에 여러 사용자 지정 모델의 그룹을 지정할 수 있습니다. 예를 들어 구성형 모델은 물자, 장비 및 가구 구매 주문을 분석하도록 학습된 사용자 지정 모델을 포함할 수 있습니다. 적절한 모델을 수동으로 선택하는 대신, 구성형 모델을 사용하여 각 분석 및 추출에 적합한 사용자 지정 모델을 결정할 수 있습니다.

일부 시나리오에서는 먼저 문서를 분류한 다음 모델에서 필드를 추출하는 데 가장 적합한 모델을 사용하여 문서를 분석해야 합니다. 이러한 시나리오에는 사용자가 문서를 업로드하지만 문서 종류가 명시적으로 알려지지 않은 시나리오가 포함될 수 있습니다. 또 다른 시나리오로는 여러 문서를 단일 파일로 함께 스캔하고 처리를 위해 파일을 제출하는 경우입니다. 그런 다음 애플리케이션은 구성 요소 문서를 식별하고 각 문서에 가장 적합한 모델을 선택해야 합니다.

이전 버전에서는 model compose 작업을 통해 암시적 분류를 수행하여 제출된 문서를 가장 잘 나타내는 사용자 지정 모델을 결정했습니다. 작업의 2024-11-30(GA) 구현 model compose 은 이전 버전의 암시적 분류를 명시적 분류 단계로 바꾸고 조건부 라우팅을 추가합니다.

새 모델 작성 작업의 이점

새로운 model compose 작업을 수행하려면 명시적 분류자 학습이 필요하며 여러 가지 이점을 제공합니다.

• 지속적인 증분 개선. 더 많은 샘플을 추가하고 점진적으로 분류를 개선하여 분류자의 품질을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 이와 같은 미세한 조정을 통해 문서는 항상 올바른 모델로 라우팅하여 추출할 수 있습니다.

• 라우팅 완전하게 제어. 신뢰도 기반 라우팅을 추가하여 문서 종류 및 분류 응답에 대한 신뢰도 임계값을 제공합니다.

• 작업중 문서별 문서 종류 무시. model compose 작업의 이전 구현에서는 가장 높은 신뢰도 점수가 상대적으로 낮은 경우에도 신뢰도 점수를 기반으로 추출에 가장 적합한 분석 모델을 선택했습니다. 신뢰도 임계값을 제공하거나 또는 알려진 문서 종류를 분류에서 추출 모델로 명시적으로 매핑하지 않음으로써 특정 문서 종류를 무시할 수 있습니다.

• 동일한 문서 종류의 여러 인스턴스 분석. 분류자의 splitMode 옵션과 페어링되는 경우, model compose 작업은 파일에서 동일한 문서의 여러 인스턴스를 검색하고 파일을 분할하여 각 문서를 독립적으로 처리할 수 있습니다. splitMode를 사용하면 단일 요청으로 문서의 여러 인스턴스를 처리할 수 있습니다.

• 추가 기능 지원. 쿼리 필드 또는 바코드와 같은 추가 기능도 분석 모델 매개 변수의 일부로 지정할 수도 있습니다.

• 할당된 사용자 지정 모델 최대값이 500으로 확장. 새로운 model compose 작업의 구현을 사용하면 최대 500개의 학습된 사용자 지정 모델을 단일 구성된 모델에 할당할 수 있습니다.

모델 구성을 사용하는 방법

• 먼저 추출하거나 무시해야 하는 정보가 포함된 샘플을 포함하여 필요한 모든 문서의 샘플을 수집하는 것부터 시작합니다.

• 폴더 이름이 구성된 모델 정의에서 사용하려는 문서 종류인 폴더에 문서를 구성하여 분류자를 학습합니다.

• 마지막으로 사용하려는 각 문서 종류의 추출 모델을 학습합니다.

• 분류 및 추출 모델이 학습되면 문서 인텔리전스 스튜디오, 클라이언트 라이브러리 또는 REST API를 사용하여 분류 및 추출 모델을 구성된 모델로 구성할 수 있습니다.

splitMode 매개 변수를 사용하여 파일 분할 동작을 제어합니다.

• 없음. 전체 파일이 단일 문서로 처리됩니다.
• perPage. 파일의 각 페이지가 별도의 문서로 처리됩니다.
• auto. 파일이 자동으로 문서로 분할됩니다.

청구 및 가격 책정

구성된 모델에는 개별 사용자 지정 모델과 동일하게 비용이 청구됩니다. 가격은 다운스트림 분석 모델에서 분석한 페이지 수를 기준으로 책정합니다. 청구는 추출 모델로 라우팅된 페이지의 추출 가격을 기준으로 합니다. 명시적 분류 요금이 추가되면 입력 파일의 모든 페이지를 분류하는 데 비용이 발생합니다. 자세한 내용은 문서 인텔리전스 가격 책정 페이지를 참조하세요.

개발 옵션

Document Intelligence v4.0:2024-11-30(GA) 은 다음 도구, 애플리케이션 및 라이브러리를 지원합니다.

기능	리소스
사용자 지정 모델	• 문서 인텔리전스 스튜디오 • REST API • C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK • Python SDK
구성형 모델	• 문서 인텔리전스 스튜디오 • REST API • C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK • Python SDK

다음 단계

사용자 지정 모델을 만들고 구성하는 방법을 알아봅니다.

사용자 지정 모델 빌드사용자 지정 모델 작성