Esperienza di Studio per Informazioni sui documenti

Studio supporta Document Intelligence v3.0 e versioni successive dell'API per l'analisi del modello e il training di modelli personalizzati. I modelli v2.1 sottoposti a training in precedenza con dati etichettati sono supportati, ma non è supportato il training dei modelli v2.1. Per informazioni dettagliate sulla migrazione dalla versione 2.1 alla versione 3.0, vedere la Guida alla migrazione dell'API REST.

Usare la Guida introduttiva di Document Intelligence Studio per iniziare ad analizzare i documenti con modelli predefiniti o di analisi dei documenti. Creare modelli personalizzati e farvi riferimento nelle applicazioni usando uno dei linguaggi specifici SDKs. Per usare Document Intelligence Studio, sono necessari gli asset seguenti dal portale di Azure:

• Sottoscrizione di Azure - Crearne una gratuitamente

• Una risorsa Servizi di Azure AI o Document Intelligence. Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa di tipo servizio singolo o multiservizio nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Usare il piano tariffario gratuito (F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per l'ambiente di produzione.

I Criteri di autorizzazione

L'organizzazione può scegliere di disabilitare l'autenticazione locale e applicare l'autenticazione di Microsoft Entra (in precedenza Azure Active Directory) per le risorse delle Informazioni sui documenti di Azure AI e l'archiviazione BLOB di Azure.

• L'uso dell'autenticazione di Microsoft Entra richiede che l'autorizzazione basata su chiave sia disabilitata. Dopo aver disabilitato l'accesso alla chiave, Microsoft Entra ID è l'unico metodo di autorizzazione disponibile.

• Microsoft Entra consente di concedere privilegi minimi e un controllo granulare per le risorse di Azure.

• Per altre informazioni, vedere le linee guida seguenti:

  • Disabilitare l'autenticazione locale per i servizi di Azure AI.
  • Impedire l'autorizzazione con chiave condivisa per un account di archiviazione di Azure

• Progettazione di assegnazioni di ruolo. L'accesso di base di Document Intelligence Studio richiede il ruolo Cognitive Services User. Per altre informazioni, vedere Assegnazione dei ruoli in Document Intelligence.

Supporto del modello Document Intelligence

Usare la procedura guidata, l'interfaccia di etichettatura, il passaggio di training e le visualizzazioni interattive per comprendere il funzionamento di ciascuna funzionalità.

• Lettura: provare la funzionalità di Studio Lettura di Document Intelligence con documenti di esempio o documenti di proprietà ed estrarre linee di testo, parole, lingue rilevate e stile di scrittura a mano, se rilevato. Per altre informazioni, vedere Panoramica di lettura.

• Layout: provare la funzionalità Layout di Document Intelligence con documenti di esempio o di proprietà per estrarre testo, tabelle, segni di selezione e informazioni sulla struttura. Per altre informazioni, vedere Panoramica di layout.

• Modelli predefiniti: i modelli predefiniti di Document Intelligence consentono di aggiungere l'elaborazione intelligente dei documenti alle app e ai flussi senza dover eseguire il training e la compilazione di modelli personalizzati. Ad esempio, iniziare con la funzionalità Fattura di Studio. Per ulteriori informazioni, vedere Panoramica modelli.

• Modelli di estrazione personalizzati: la funzionalità modelli personalizzati di Studio di Document Intelligence consente di estrarre campi e valori dai modelli sottoposti a training con i dati, personalizzati in base ai moduli e ai documenti. Per estrarre dati da più tipi di modulo, creare modelli personalizzati autonomi o combinare due o più modelli personalizzati e creare un modello composto. Testare il modello personalizzato con i documenti di esempio ed eseguire l'iterazione per migliorarlo. Per altre informazioni, vedere la panoramica dei modelli personalizzati.

• Modelli di classificazione personalizzati: la classificazione dei documenti è un nuovo scenario supportato da Document Intelligence. L'API del classificatore di documenti supporta scenari di classificazione e divisione. Eseguire il training di un modello di classificazione per identificare i diversi tipi di documenti supportati dall'applicazione. Il file di input per il modello di classificazione può contenere più documenti e classifica ogni documento all'interno di un intervallo di pagine associato. Per altre informazioni, vedere modelli di classificazione personalizzati.

• Funzionalità del componente aggiuntivo: Document Intelligence supporta ora funzionalità di analisi più sofisticate. Queste funzionalità facoltative possono essere abilitate e disabilitate in studio usando il pulsante Analyze Options in ogni pagina del modello. Sono disponibili quattro funzionalità aggiuntive: highResolution, formula, font e barcode extraction. Per altre informazioni, vedere funzionalità del componente aggiuntivo.

Provare un modello di intelligenza per i documenti

• Dopo aver configurato la risorsa, è possibile provare i diversi modelli offerti da Document Intelligence Studio. Nella pagina iniziale selezionare un modello di Document Intelligence da provare a usare con un approccio senza codice.

• Per testare uno dei modelli predefiniti o di analisi dei documenti, selezionare il modello e usare uno dei documenti di esempio o caricare il proprio documento da analizzare. Il risultato dell'analisi viene visualizzato a destra nella finestra content-result-code.

• I modelli personalizzati devono essere sottoposti a training sui documenti. Per una panoramica dei modelli personalizzati, vedere panoramica dei modelli personalizzati.

• Dopo aver convalidato lo scenario in Document Intelligence Studio, utilizzare le librerie client C#, Java, JavaScript o Python o l'API REST per iniziare a incorporare i modelli di Document Intelligence nelle proprie applicazioni.

Per altre informazioni su ogni modello, vedere le pagine del concetto.

Visualizza i dettagli delle risorse

Per visualizzare i dettagli delle risorse, ad esempio nome e piano tariffario, selezionare l'icona Impostazioni nell'angolo in alto a destra della home page di Document Intelligence Studio e selezionare la scheda Risorsa. Se si ha accesso ad altre risorse, è anche possibile cambiare risorsa.

Grazie a Document Intelligence, è possibile automatizzare rapidamente l'elaborazione dei dati in applicazioni e flussi di lavoro, migliorare facilmente le strategie guidate dai dati e arricchire in modo efficiente le funzionalità di ricerca dei documenti.

Opzioni di analisi

• Document Intelligence supporta funzionalità di analisi sofisticate. Studio consente a un punto di ingresso (pulsante Analizza opzioni) di configurare facilmente le funzionalità del componente aggiuntivo.

• A seconda dello scenario di estrazione dei documenti, configurare l'intervallo di analisi, l'intervallo di pagine dei documenti, il rilevamento facoltativo e le funzionalità di rilevamento Premium.

  

  Nota

  L'estrazione dei tipi di carattere non viene visualizzata in Studio di Informazioni sui documenti. Tuttavia, è possibile controllare la sezione stili dell'output JSON per i risultati del rilevamento dei tipi di carattere.

I documenti di etichettatura automatica con modelli predefiniti o uno dei propri modelli

• Nella pagina di etichettatura del modello di estrazione personalizzata è ora possibile etichettare automaticamente i documenti usando uno dei modelli predefiniti del servizio Document Intelligent o i modelli sottoposti a training.

  

• Per alcuni documenti, potrebbero verificarsi etichette duplicate dopo l'esecuzione dell'etichetta automatica. Assicurarsi di modificare le etichette in modo che non siano presenti etichette duplicate nella pagina di etichettatura in un secondo momento.

  

Tabelle con etichette automatiche

• Nella pagina di etichettatura del modello di estrazione personalizzata è ora possibile etichettare automaticamente le tabelle nel documento senza dover etichettare manualmente le tabelle.

  

Aggiungere file di test direttamente al set di dati di training

• Dopo aver eseguito il training di un modello di estrazione personalizzato, usare la pagina di test per migliorare la qualità del modello caricando i documenti di test nel set di dati di training, se necessario.

• Se per alcune etichette viene restituito un punteggio di attendibilità basso, assicurarsi che il contenuto sia stato etichettato correttamente. In caso contrario, aggiungerli al set di dati di training e etichettare nuovamente per migliorare la qualità del modello.

  

Utilizzare le opzioni e i filtri dell'elenco di documenti nei progetti personalizzati

• Usare la pagina di etichettatura del modello di estrazione personalizzata per spostarsi tra i documenti di training, semplificando l'uso della funzionalità di ricerca, filtro e ordinamento.

• Utilizzare la visualizzazione griglia per vedere in anteprima i documenti o usare la visualizzazione elenco per scorrere i documenti più facilmente.

  

Condivisione di progetti

Condividere facilmente progetti di estrazione personalizzati. Per altre informazioni, vedere Condivisione di progetti con modelli personalizzati.

Risoluzione dei problemi

Gestire le impostazioni di terze parti per l'accesso a Studio

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Document Intelligence fa parte delle offerte dei Servizi di Azure AI in Studio AI della piattaforma Azure. Ciascuno dei Servizi di Azure AI consente a sviluppatori e organizzazioni di creare rapidamente applicazioni intelligenti, all'avanguardia, pronte per il mercato e responsabili con API e modelli predefiniti e personalizzabili.

Informazioni su come connettere l'hub dei servizi di intelligenza artificiale con i servizi di intelligenza artificiale e iniziare a usare Informazioni sui documenti.

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