Document Intelligence Studio で構成されたカスタム モデル

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モデル作成の使用方法

• まず、抽出または無視する必要がある情報を含む、必要なすべてのドキュメントのサンプルを収集します。

• 文書を、その名前が作成済みモデル定義で使用するドキュメントの種類であるフォルダに整理して、分類子をトレーニングします。

• 最後に、使用するドキュメントの種類ごとに抽出モデルをトレーニングします。

• 分類モデルと抽出モデルをトレーニングした後、Document Intelligence Studio、クライアント ライブラリ、または REST API を使用して、分類モデルと抽出モデルを作成済みモデルに合成します。

splitMode パラメーターを使用して、ファイル分割の動作を制御します。

• なし。 ファイル全体が単一のドキュメントとして扱われます。
• perPage。 ファイル内の各ページは、個別のドキュメントとして扱われます。
• Auto。ファイルは自動的にドキュメントに分割されます。

課金と価格

作成済みモデルは、個々のカスタム モデルと同じように課金されます。 価格は、ダウンストリーム分析モデルによって分析されたページの数に基づきます。 課金は、抽出モデルにルーティングされたページの抽出価格に基づきます。 明示的な分類が追加されると、入力ファイル内のすべてのページの分類に対して料金が発生します。 詳細については、Document Intelligence の価格ページについての記事を参照してください。

モデル作成の使用

• まず、作成するすべてのモデル ID の一覧を、単一のモデルに作成します。

• Studio、REST API、またはクライアント ライブラリを使用して、モデルを 1 つのモデル ID に合成します。

• 作成されたモデル ID を使用してドキュメントを分析します。

請求

作成済みモデルは、個々のカスタム モデルと同じように課金されます。 価格は、分析されたページ数に基づいています。 課金は、抽出モデルにルーティングされたページの抽出価格に基づきます。 詳細については、Document Intelligence の価格ページについての記事を参照してください。

• 個々のカスタム モデルまたは作成されたカスタム モデルを使用してドキュメントを分析するための価格に変更はありません。

作成済みモデルの機能

• Custom template モデルと custom neural モデルは、複数の API バージョンにわたって、単一の作成済みモデルにまとめて合成できます。

• 応答には、ドキュメントの分析に使用された作成済みモデルを示す docType プロパティが含まれます。

• custom template モデルの場合、作成済みモデルは、カスタム テンプレートのバリエーションまたはさまざまなフォームの種類を使用して作成できます。 この操作は、受信フォームが複数のテンプレートのいずれかに属している場合に便利です。

• custom neural モデルのベスト プラクティスは、1 つのドキュメントの種類のさまざまなバリエーションすべてを 1 つのトレーニング データセットに追加し、カスタム ニューラル モデルでトレーニングすることです。 model compose 操作は、さまざまな種類のドキュメントを分析用に送信するシナリオに最適です。

Compose モデルの制限

• model compose 操作では、500 個までのモデルを単一のモデル ID に割り当てることができます。 作成したいモデルの数が作成済みモデルの上限を超えている場合は、これらの代替手段のいずれかを使用できます。

  • カスタム モデルを呼び出す前にドキュメントを分類します。 読み取りモデルを使用し、コード、正規表現、検索などのソースを使用して、ドキュメントから抽出されたテキストや特定のフレーズに基づいて分類を構築できます。

  • さまざまな構造化、半構造化、非構造化ドキュメントから同じフィールドを抽出したい場合は、ディープ ラーニングのカスタム ニューラル モデルの使用を検討してください。 カスタム テンプレート モデルとカスタム ニューラル モデルの違いに関する詳細を確認してください。

• 作成済みモデルを使用したドキュメントの分析は、1 つのモデルを使用したドキュメントの分析と同じです。 Analyze Document の結果では、ドキュメントを分析するためにどちらのコンポーネント モデルを選択したかを示す docType プロパティが返されます。

• model compose 操作は現在、ラベルを使用してトレーニングするカスタム モデルでのみ使用できます。

作成済みモデルの互換性

• 以前のバージョンの API (v2.1 以前) でトレーニングされたモデルを作成するには、同じラベル付きデータセットを使って v3.0 API でモデルをトレーニングします。 この追加により、v2.1 モデルを他のモデルで作成できるようになります。

• API の v2.1 を使用して作成されたモデルは引き続きサポートされ、更新は必要ありません。

Document Intelligence v4.0:2024-07-31-preview では、次のツール、アプリケーション、ライブラリがサポートされています。

ドキュメント インテリジェンス v3.1:2023-07-31 (GA) では、次のツール、アプリケーション、ライブラリがサポートされます：

ドキュメント インテリジェンス v3.0:2022-08-31 (GA) では、次のツール、アプリケーション、およびライブラリがサポートされます：

Document Intelligence v2.1 では、次のリソースがサポートされています。