Introdução a projetos personalizados no Document Intelligence Studio
Este conteúdo aplica-se a:
v4.0 (GA) | Versões anteriores:
v3.1 (GA) v3.0 (GA)
O Document Intelligence Studio é uma ferramenta online para explorar, entender e integrar visualmente recursos do serviço Document Intelligence em seus aplicativos. Este guia de início rápido tem como objetivo fornecer um guia de configuração de um projeto personalizado no Document Intelligence Studio.
Pré-requisitos para novos usuários
Consulte a documentação a seguir para obter informações sobre assinatura e criação de recursos, bem como configuração de autenticação.
Pré-requisitos adicionais para projetos personalizados
Além da conta do Azure e de um recurso de serviços de Inteligência Documental ou IA do Azure, você precisa:
Contêiner de Armazenamento de Blob do Azure
Uma conta de Armazenamento de Blob do Azure de desempenho padrão. Você cria contêineres para armazenar e organizar seus documentos de treinamento em sua conta de armazenamento. Se você não souber como criar uma conta de armazenamento do Azure com um contêiner, siga estes inícios rápidos:
- Criar uma conta de armazenamento. Ao criar sua conta de armazenamento, selecione Desempenho padrão no campo Detalhes da instância → Desempenho .
- Crie um contêiner. Ao criar seu contêiner, defina o campo Nível de acesso público como Contêiner (acesso de leitura anônimo para contêineres e blobs) na janela Novo contêiner .
Atribuições de funções do Azure
Para projetos personalizados, as seguintes atribuições de função são necessárias para diferentes cenários.
Básica
- Usuário de Serviços Cognitivos: você precisa dessa função para o recurso de Serviços de Inteligência Documental ou de IA do Azure para treinar o modelo personalizado ou fazer análises com modelos treinados.
- Contribuidor de Dados de Blob de Armazenamento: Você precisa dessa função para a Conta de Armazenamento criar um projeto e rotular dados.
Avançado
- Colaborador da Conta de Armazenamento: Você precisa dessa função para que a Conta de Armazenamento configure as configurações do CORS (essa ação é um esforço único se a mesma conta de armazenamento for reutilizada).
- Colaborador: você precisa dessa função para criar um grupo de recursos e recursos.
Nota
Se a autenticação local (baseada em chave) estiver desabilitada para seu recurso de serviço de Inteligência Documental e conta de armazenamento, certifique-se de obter as funções de Usuário de Serviços Cognitivos e Colaborador de Dados de Blob de Armazenamento , respectivamente, para que você tenha permissões suficientes para usar o Document Intelligence Studio. As funções Conta de Armazenamento, Colaborador e Colaborador só permitem listar chaves, mas não lhe dão permissão para usar os recursos quando o acesso à chave está desativado.
Configurar o CORS
O CORS (Cross Origin Resource Sharing) precisa ser configurado em sua conta de armazenamento do Azure para que possa ser acessado a partir do Document Intelligence Studio. Para configurar o CORS no portal do Azure, você precisa acessar a guia CORS da sua conta de armazenamento.
Selecione a guia CORS para a conta de armazenamento.
Comece criando uma nova entrada CORS no serviço Blob.
Defina as origens permitidas como
https://documentintelligence.ai.azure.com.
Gorjeta
Você pode usar o caractere curinga '*' em vez de um domínio especificado para permitir que todos os domínios de origem façam solicitações via CORS.
Selecione todas as 8 opções disponíveis para métodos permitidos.
Aprove todos os cabeçalhos permitidos e Expostos inserindo um * em cada campo.
Defina a Idade Máxima para 120 segundos ou qualquer valor aceitável.
Para salvar as alterações, selecione o botão Salvar na parte superior da página.
O CORS agora deve ser configurado para usar a conta de armazenamento do Document Intelligence Studio.
Conjunto de documentos de exemplo
Entre no portal do Azure e navegue até Sua conta>de armazenamento Contêineres de armazenamento>de dados.
Selecione um contêiner na lista.
Selecione Carregar no menu na parte superior da página.
A janela Upload blob é exibida.
Selecione os seus ficheiros para carregar.
Nota
Por padrão, o Studio usará documentos localizados na raiz do contêiner. No entanto, você pode usar dados organizados em pastas especificando o caminho da pasta nas etapas de criação do projeto de formulário personalizado. Consulte Organizar seus dados em subpastas
Usar os recursos do Document Intelligence Studio
Documentos de etiquetagem automática com modelos pré-construídos ou um dos seus próprios modelos
Na página de rotulagem de modelo de extração personalizada, agora você pode rotular automaticamente seus documentos usando um dos modelos pré-construídos do Document Intelligent Service ou seus modelos treinados.
Para alguns documentos, é possível duplicar etiquetas depois de executar a etiqueta automática. Certifique-se de modificar os rótulos para que não haja rótulos duplicados na página de rotulagem posteriormente.
Tabelas de etiquetas automáticas
Na página de rotulagem de modelo de extração personalizada, agora você pode rotular automaticamente as tabelas no documento sem precisar rotular as tabelas manualmente.
Adicionar arquivos de teste diretamente ao seu conjunto de dados de treinamento
Depois de treinar um modelo de extração personalizado, use a página de teste para melhorar a qualidade do modelo carregando documentos de teste para o conjunto de dados de treinamento, se necessário.
Se uma pontuação de confiança baixa for retornada para alguns rótulos, certifique-se de rotular corretamente seu conteúdo. Caso contrário, adicione-os ao conjunto de dados de treinamento e rerotule para melhorar a qualidade do modelo.
Faça uso das opções e filtros da lista de documentos em projetos personalizados
Use a página de rotulagem de modelo de extração personalizada para navegar pelos documentos de treinamento com facilidade, usando o recurso de pesquisa, filtro e classificação por recurso.
Utilize a vista de grelha para pré-visualizar documentos ou utilize a vista de lista para percorrer os documentos mais facilmente.
Partilha de projetos
Compartilhe projetos de extração personalizados com facilidade. Para obter mais informações, consulte Compartilhamento de projetos com modelos personalizados.
Próximos passos
- Siga nosso guia de migração do Document Intelligence v3.1 para aprender as diferenças da versão anterior da API REST.
- Explore nossos inícios rápidos do SDK v4.0 para experimentar os recursos da v3.0 em seus aplicativos usando as novas bibliotecas cliente.
- Consulte nossos inícios rápidos da API REST v4.0 para experimentar os recursos da v3.0 usando a nova API REST.