시작: 문서 인텔리전스 스튜디오

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문서 인텔리전스 스튜디오는 문서 인텔리전스 서비스의 기능을 애플리케이션에서 시각적으로 탐색, 이해 및 통합하기 위한 온라인 도구입니다. 샘플 또는 자체 문서를 사용하여 미리 학습된 모델을 탐색하여 시작할 수 있습니다. Python SDK 및 기타 빠른 시작을 사용하여 사용자 지정 템플릿 모델을 빌드하고 애플리케이션에서 모델을 참조하는 프로젝트를 만들 수도 있습니다.

새 사용자를 위한 필수 구성 요소

Document Intelligence Studio를 사용하려면 다음 자산 및 설정이 필요합니다.

• 활성 Azure 계정. 계정이 없는 경우 무료 계정에 만들 수 있습니다.

• 문서 인텔리전스 또는 다중 서비스 리소스입니다.

• 문서 분석에 대해 올바르게 범위가 지정된 Azure 역할 할당 및 역할 할당 후 미리 빌드된 모델의 경우 다양한 시나리오에 필요합니다.

  • 기본 ✔️ Cognitive Services 사용자: 분석 페이지를 입력하려면 Document Intelligence 또는 Azure AI 서비스 리소스에 대한 이 역할이 필요합니다.

  • 고급 ✔️ 기여자: 리소스 그룹, 문서 인텔리전스 서비스 또는 Azure AI 서비스 리소스를 만들려면 이 역할이 필요합니다.

    권한 부여에 대한 자세한 내용은 문서 인텔리전스 스튜디오의 권한 부여 정책을 참조하세요.

    참고 항목

    Document Intelligence 서비스 리소스에 대해 로컬(키 기반) 인증을 사용하지 않도록 설정한 경우 Cognitive Services 사용자 역할을 가져와야 하며 AAD 토큰을 사용하여 Document Intelligence Studio에서 요청을 인증합니다. 기여자 역할은 키를 나열할 수 있지만 키 액세스가 비활성화된 경우 리소스를 사용할 수 있는 권한을 부여하지 않습니다.

• 리소스가 구성되면 문서 인텔리전스 스튜디오에서 제공하는 다양한 모델을 사용해 볼 수 있습니다. 첫 페이지에서 코드 없는 방법으로 사용할 문서 인텔리전스 모델을 선택합니다.

• 문서 분석 또는 미리 빌드된 모델을 테스트하려면 모델을 선택하고 샘플 문서를 하나 사용하거나 사용자 고유의 문서를 업로드하여 분석합니다. 분석 결과는 콘텐츠 결과 코드 창의 오른쪽에 표시됩니다.

• 사용자 지정 모델은 문서에 대해 학습해야 합니다. 사용자 지정 모델에 대한 개요는 사용자 지정 모델 개요를 참조하세요.

인증

문서 인텔리전스 스튜디오로 이동합니다. 처음 로그인하는 경우 서비스 리소스를 구성하라는 팝업 창이 나타납니다. 조직의 정책에 따라 다음 중 하나 또는 두 가지 옵션이 있습니다.

• Microsoft Entra 인증: 리소스별 액세스(권장).

  • 기존 구독을 선택합니다.

  • 구독 내에서 기존 리소스 그룹을 선택하거나 새로 만듭니다.

  • 기존 문서 인텔리전스 또는 Azure AI 서비스 리소스를 선택합니다.

    

• 로컬 인증: API 엔드포인트 및 키를 통한 액세스.

  • Azure Portal에서 엔드포인트 및 키를 검색합니다.

  • 리소스에 대한 개요 페이지로 이동하고 왼쪽 탐색 모음에서 키 및 엔드포인트를 선택합니다.

  • 해당 필드에 값을 입력합니다.

    

• 문서 인텔리전스 스튜디오에서 시나리오의 유효성을 검사한 후 C#, Java, JavaScript 또는 Python 클라이언트 라이브러리 또는 REST API를 사용하여 문서 인텔리전스 모델을 고유의 애플리케이션에 통합하기 시작합니다.

각 모델에 대해 자세히 알아보려면 개념 페이지를 참조하세요.

리소스 세부 정보 보기

이름 및 가격 책정 계층과 같은 리소스 세부 정보를 보려면 문서 인텔리전스 스튜디오 홈페이지의 오른쪽 상단에 있는 설정 아이콘을 선택하고 리소스 탭을 선택합니다. 다른 리소스에 액세스할 수 있는 경우 리소스를 전환할 수도 있습니다.

사용자 지정 프로젝트에 대한 추가 필수 구성 요소

Azure 계정과 문서 인텔리전스 또는 Azure AI 서비스 리소스 외에 다음이 필요합니다.

Azure Blob Storage 컨테이너

표준 성능 Azure Blob Storage 계정입니다. 스토리지 계정 내에서 학습 문서를 저장하고 구성하는 컨테이너를 만듭니다. 컨테이너를 사용하여 Azure 스토리지 계정을 만드는 방법을 모르는 경우 다음 빠른 시작을 따릅니다.

• 스토리지 계정 만들기 스토리지 계정을 만드는 경우 인스턴스 세부 정보 → 성능 필드에서 표준 성능을 선택해야 합니다.
• 컨테이너를 만듭니다. 컨테이너를 만드는 경우 새 컨테이너 창에서 퍼블릭 액세스 수준 필드를 컨테이너(컨테이너 및 Blob에 대한 익명 읽기 액세스)로 설정합니다.

Azure 역할 할당

사용자 지정 프로젝트의 경우 다양한 시나리오에 다음 역할 할당이 필요합니다.

• Basic

  • Cognitive Services 사용자: 사용자 지정 모델을 학습시키거나 학습된 모델을 사용하여 분석하려면 문서 인텔리전스 또는 Azure AI 서비스 리소스에 이 역할이 필요합니다.
  • Storage Blob 데이터 기여자: 스토리지 계정이 프로젝트를 만들고 데이터에 레이블을 지정하려면 이 역할이 필요합니다.

• 고급

  • 스토리지 계정 기여자: 스토리지 계정이 CORS 설정을 설정하려면 이 역할이 필요합니다(이 작업은 동일한 스토리지 계정을 다시 사용하는 경우 일회성 작업임).
  • 기여자: 리소스 그룹과 리소스를 만들려면 이 역할이 필요합니다.

  참고 항목

  문서 인텔리전스 서비스 리소스 및 스토리지 계정에 대해 로컬(키 기반) 인증을 사용할 수 없는 경우, 문서 인텔리전스 스튜디오를 사용할 수 있는 충분한 권한을 가지려면 각각 Cognitive Services 사용자 및Storage Blob 데이터 기여자의 역할을 획득해야 합니다. 스토리지 계정 기여자 및 기여자의 역할은 단지 키를 나열할 수 있게는 해 주지만, 키 액세스를 사용할 수 없는 경우에 리소스를 사용할 수 있는 권한을 부여하지는 않습니다.

CORS 구성

문서 인텔리전스 스튜디오에서 액세스할 수 있으려면 Azure Storage 계정에 CORS(원본 간 리소스 공유)를 구성해야 합니다. Azure Portal에서 CORS를 구성하려면 스토리지 계정의 CORS 탭에 액세스해야 합니다.

1. 스토리지 계정에 대한 CORS 탭을 선택합니다.

   

2. Blob 서비스에서 새 CORS 항목을 만들어 시작합니다.

3. 허용된 원본을 https://documentintelligence.ai.azure.com로 설정합니다.

   

   팁

   지정된 도메인 대신 와일드카드 문자 ‘*’를 사용하여 모든 원본 도메인이 CORS를 통해 요청을 수행하도록 허용할 수 있습니다.

4. 허용된 메서드에 사용할 수 있는 8가지 옵션을 모두 선택합니다.

5. 각 필드에 *를 입력하여 허용된 헤더 및 노출된 헤더를 모두 승인합니다.

6. Max Age를 120초 또는 허용되는 값으로 설정합니다.

7. 변경 내용을 저장하려면 페이지 맨 위에 있는 저장 단추를 선택합니다.

이제 문서 인텔리전스 스튜디오의 스토리지 계정을 사용하도록 CORS를 구성해야 합니다.

샘플 문서 세트

1. Azure Portal에 로그인하고 스토리지 계정>데이터 스토리지>컨테이너로 이동합니다.

   

2. 목록에서 컨테이너를 선택합니다.

3. 페이지 위쪽의 메뉴에서 업로드를 선택합니다.

   

4. Blob 업로드 창이 표시됩니다.

5. 업로드할 파일을 선택합니다.

   

다음 단계

• 마이그레이션 버전의 REST API와의 차이점을 알아보려면 문서 인텔리전스 v3.1 마이그레이션 가이드를 따릅니다.
• 새 클라이언트 라이브러리를 통해 애플리케이션에서 v3.0 기능을 사용해 보려면 v4.0 SDK 빠른 시작을 살펴보세요.
• 새 REST API를 통해 v3.0 기능을 사용해 보려면 v4.0 REST API 빠른 시작을 참조하세요.

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