ใช้โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน Power Automate
เข้าสู่ระบบ Power Automate
เลือก โฟลว์ของฉัน ในบานหน้าต่างด้านซ้าย แล้วเลือก โฟลว์ใหม่>โฟลว์ระบบคลาวด์แบบทันที
ตั้งชื่อให้กับโฟลว์ของคุณ เลือก ใช้งานโฟลว์ด้วยตนเอง ซึ่งอยู่ใต้ เลือกวิธีการใช้งานโฟลว์นี้ และจากนั้นเลือก สร้าง
ขยาย ทริกเกอร์โฟลว์ด้วยตนเอง และจากนั้นเลือก +เพิ่มอินพุต>ไฟล์ เป็นชนิดข้อมูลป้อนเข้า
แทนที่ เนื้อหาไฟล์ ด้วย ใบแจ้งหนี้ของฉัน (หรือที่เรียกว่า ชื่อเรื่อง)
เลือก + ขั้นตอนใหม่>AI Builder แล้วจากนั้น เลือก แยกข้อมูลออกจากใบแจ้งหนี้ ในรายการของการดำเนินการ
ระบุ ใบแจ้งหนี้ของฉัน จากทริกเกอร์ในข้อมูลป้อนเข้า ไฟล์ใบแจ้งหนี้
ในการดำเนินการต่อเนื่อง คุณสามารถใช้ค่าใบแจ้งหนี้จาก ผลลัพธ์ของแบบจำลอง
ขอแสดงความยินดี! คุณได้สร้างโฟลว์ที่ใช้โมเดลการประมวลผลใบแจ้งหนี้ของ AI Builder แล้ว เลือก บันทึก ที่ด้านบนขวา แล้วจากนั้น เลือก ทดสอบ เพื่อลองใช้โฟลว์ของคุณ
ช่วงของหน้า
สำหรับเอกสารขนาดใหญ่ คุณสามารถระบุช่วงของหน้าที่จะประมวลผลได้
คุณสามารถป้อนค่าหน้าหรือช่วงหน้าในพารามิเตอร์ Pages ตัวอย่าง: 1 หรือ 3-5
หมายเหตุ
หากคุณมีเอกสารขนาดใหญ่ที่มีใบแจ้งหนี้เพียงใบเดียว เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ ใช้พารามิเตอร์ Pages เพื่อมุ่งไปที่ใบแจ้งหนี้ของคุณ เพื่อลดต้นทุนของโมเดลการคาดคะเนและเพิ่มประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ช่วงหน้าควรมี ใบแจ้งหนี้ที่ไม่ซ้ำ เพื่อให้การดำเนินการส่งคืนข้อมูลที่ถูกต้อง
ตัวอย่าง: เอกสารประกอบด้วยใบแจ้งหนี้ใบแรกในหน้า 2 และใบแจ้งหนี้ใบที่สองที่ครอบคลุมหน้า 3 และ 4:
- หากคุณป้อนช่วงหน้า 2 ระบบจะส่งคืนข้อมูลของใบแจ้งหนี้ใบแรก
- หากคุณป้อนช่วงหน้า 3-4 ระบบจะส่งคืนข้อมูลของใบแจ้งหนี้ใบที่สองเท่านั้น
- หากคุณป้อนช่วงหน้า 2-4 ระบบจะส่งคืนข้อมูลบางส่วนของใบแจ้งหนี้ใบแรกและใบที่สอง (ควรหลีกเลี่ยง)
พารามิเตอร์
ข้อมูลป้อนเข้า
| ชื่อ | ต้องมี | พิมพ์ข้อความ | รายละเอียด |
|---|---|---|---|
| ไฟล์ใบเสร็จ | ตกลง | แฟ้ม | ไฟล์ใบแจ้งหนี้ที่จะประมวลผล |
| เพจ | ไม่ใช่ | สตริง | ช่วงหน้าที่จะประมวลผล |
เอาท์พุท
| ชื่อ | พิมพ์ข้อความ | ข้อกำหนด |
|---|---|---|
| ยอดเงินที่ครบกําหนด (ตัวอักษร) | สตริง | ยอดที่ครบกําหนดตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้ |
| ยอดเงินที่ครบกําหนด (ตัวเลข) | ลอยตัว | จำนวนเงินที่ต้องชำระในรูปแบบตัวเลขมาตรฐาน ตัวอย่าง: 1234.98 |
| ความเชื่อมั่นของจํานวนที่ครบกําหนด | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน | สตริง | ที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน |
| ความเชื่อมั่นของที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ผู้รับสำหรับที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน | สตริง | ผู้รับสำหรับที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน |
| ความเชื่อมั่นของผู้รับสำหรับที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ที่อยู่ลูกค้า | สตริง | ที่อยู่ลูกค้า |
| ความเชื่อมั่นของที่อยู่ของลูกค้า | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ผู้รับที่อยู่ลูกค้า | สตริง | ผู้รับที่อยู่ลูกค้า |
| ความเชื่อมั่นของผู้รับที่อยู่ของลูกค้า | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| รหัสลูกค้า | สตริง | รหัสลูกค้า |
| ความเชื่อมั่นของรหัสลูกค้า | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ชื่อลูกค้า | สตริง | ชื่อลูกค้า |
| ความเชื่อมั่นในชื่อลูกค้า | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| วันครบกําหนด (ข้อความ) | สตริง | วันที่ครบกําหนดยอดตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้ |
| วันครบกําหนด (วันที่) | วันที่ครบกำหนดในรูปแบบวันที่มาตรฐาน ตัวอย่าง: 2019-05-31T00:00:00Z | |
| ความเชื่อมั่นสำหรับวันครบกำหนด | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| วันที่ในใบแจ้งหนี้ (ข้อความ) | สตริง | วันที่ในใบแจ้งหนี้ยอดตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้ |
| วันที่ในใบแจ้งหนี้ (วันที่) | วันที่ | วันที่ในใบแจ้งหนี้ในรูปแบบวันที่มาตรฐาน ตัวอย่าง: 2019-05-31T00:00:00Z |
| ความเชื่อมั่นในวันที่ใบแจ้งหนี้ | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| รหัสใบแจ้งหนี้ | สตริง | รหัสใบแจ้งหนี้ |
| ความเชื่อมั่นของรหัสใบแจ้งหนี้ | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ยอดรวมในใบแจ้งหนี้ (ตัวอักษร) | สตริง | ผลรวมในใบแจ้งหนี้ยอดตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้ |
| ยอดรวมในใบแจ้งหนี้ (ตัวเลข) | ลอยตัว | ยอดรวมในใบแจ้งหนี้ในรูปแบบวันที่มาตรฐาน ตัวอย่าง: 2019-05-31T00:00:00Z |
| ความเชื่อมั่นในผลรวมใบแจ้งหนี้ | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ใบสั่งซื้อ | สตริง | ใบสั่งซื้อ |
| ความเชื่อมั่นในการสั่งซื้อ | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ที่อยู่การชําระเงินผ่านธนาคาร | สตริง | ที่อยู่การชําระเงินผ่านธนาคาร |
| ความเชื่อมั่นในที่อยู่สำหรับรับชําระเงิน | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ผู้รับที่อยู่การชําระเงินผ่านธนาคาร | สตริง | ผู้รับที่อยู่การชําระเงินผ่านธนาคาร |
| ความเชื่อมั่นในผู้รับตามที่อยู่สำหรับรับชําระเงิน | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ที่อยู่บริการ | สตริง | ที่อยู่บริการ |
| ความเชื่อมั่นสำหรับที่อยู่บริการ | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ผู้รับที่อยู่บริการ | สตริง | ผู้รับที่อยู่บริการ |
| ความเชื่อมั่นของผู้รับที่อยู่บริการ | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ที่อยู่ในการจัดส่ง | สตริง | ที่อยู่ในการจัดส่ง |
| ความเชื่อมั่นสำหรับที่อยู่ในการจัดส่ง | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ผู้รับที่อยู่ในการจัดส่ง | สตริง | ผู้รับที่อยู่ในการจัดส่ง |
| ความเชื่อมั่นของผู้รับที่อยู่ในการจัดส่ง | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ผลรวมย่อย (ตัวหนังสือ) | สตริง | ผลรวมย่อยตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้ |
| ผลรวมย่อย (ตัวเลข) | ลอยตัว | ผลรวมย่อยในรูปแบบตัวเลขมาตรฐาน ตัวอย่าง: 1234.98 |
| ความเชื่อมั่นสำหรับผลรวมย่อย | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ยอดรวมภาษี (ตัวอักษร) | สตริง | ยอดภาษีตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้ |
| ยอดรวมภาษี (ตัวเลข) | ลอยตัว | ยอดภาษีในรูปแบบตัวเลขมาตรฐาน ตัวอย่าง: 1234.98 |
| ความเชื่อมั่นสำหรับยอดรวมภาษี | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ที่อยู่ผู้จัดจําหน่าย | สตริง | ที่อยู่ผู้จัดจําหน่าย |
| ความเชื่อมั่นสำหรับที่อยู่ผู้จำหน่าย | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ผู้รับที่อยู่ผู้จัดจําหน่าย | สตริง | ผู้รับที่อยู่ผู้จัดจําหน่าย |
| ความเชื่อมั่นสำหรับผู้รับที่อยู่ของผู้จัดจําหน่าย | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ชื่อผู้จัดจําหน่าย | สตริง | ชื่อผู้ขาย |
| ความเชื่อมั่นสำหรับชื่อผู้ขาย | ลอยตัว | โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง) |
| ข้อความที่ตรวจพบ | สตริง | บรรทัดข้อความที่จำได้จากการเรียกใช้ OCR ในใบแจ้งหนี้ ส่งคืนเป็นส่วนหนึ่งของรายการของข้อความ |
| หมายเลขหน้าของข้อความที่ตรวจพบ | integer | หน้าใดที่พบบรรทัดของข้อความที่รู้จำนี้ ส่งคืนเป็นส่วนหนึ่งของรายการของข้อความ |