Belge Yönetim Bilgileri alındı bilgisi modeli
Önemli
- Document Intelligence genel önizleme sürümleri, etkin geliştirme aşamasında olan özelliklere erken erişim sağlar. Genel Kullanılabilirlik (GA) öncesinde kullanıcı geri bildirimlerine göre özellikler, yaklaşımlar ve süreçler değişebilir.
- Belge Zekası istemci kitaplıklarının genel önizleme sürümü varsayılan olarak REST API sürüm 2024-07-31-preview'dır.
- Genel önizleme sürümü 2024-07-31-preview şu anda yalnızca aşağıdaki Azure bölgelerinde kullanılabilir. AI Studio'daki özel oluşturucu (belge alanı ayıklama) modelinin yalnızca Orta Kuzey ABD bölgesinde kullanılabildiğini unutmayın:
- Doğu ABD
- Batı ABD2
- Batı Avrupa
- Orta Kuzey ABD
Bu içerik şunlar için geçerlidir:
v4.0 (önizleme) | Önceki sürümler:
v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)
Bu içerik şunlar için geçerlidir: v3.1 (GA) | En son sürüm:
v4.0 (önizleme) | Önceki sürümler: v3.0 v2.1
Bu içerik şunlar için geçerlidir: v3.0 (GA) | En son sürümler: v4.0 (önizleme) v3.1 | Önceki sürüm: v2.1
Bu içerik şunlar için geçerlidir: v2.1 | En son sürüm: v4.0 (önizleme)
Belge Zekası makbuz modeli, satış makbuzlarından önemli bilgileri analiz etmek ve ayıklamak için güçlü Optik Karakter Tanıma (OCR) özelliklerini derin öğrenme modelleriyle birleştirir. Makbuzlar, basılı ve el yazısı makbuzlar dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde ve kalitede olabilir. API satıcı adı, satıcı telefon numarası, işlem tarihi, vergi ve işlem toplamı gibi önemli bilgileri ayıklar ve yapılandırılmış JSON verilerini döndürür.
Desteklenen makbuz türleri:
- Termal
- Kredi Kartı
- Gaz
- Otopark
- Otel
- Ulaşım
- İletişim
- Eğlence
- Uçak
- Eğitim
- Eczane/Tıbbi
Alındı bilgisi veri ayıklama
Makbuz dijitalleştirmesi taranan, fotoğraflanan ve yazdırılan kopyalar da dahil olmak üzere çeşitli makbuz türlerinin kolaylaştırılmış aşağı akış işleme için dijital bir biçime dönüştürülmesidir. Örnek olarak gider yönetimi, tüketici davranışı analizi, vergi otomasyonu gibi örnekler verilebilir. OCR (Optik Karakter Tanıma) teknolojisiyle Belge Zekası'nın kullanılması, bu çeşitli makbuz biçimlerinden verileri ayıklayabilir ve yorumlayabilir. Belge Zekası işleme, dönüştürme işlemini basitleştirir, aynı zamanda gereken süreyi ve çabayı önemli ölçüde azaltarak verimli veri yönetimini ve alımı kolaylaştırır.
Document Intelligence Studio ile işlenen örnek alındı bilgisi:
Dağıtım seçenekleri
Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v3.1 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v3.0 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Makbuz modeli | • Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
önceden oluşturulmuş makbuz |
Document Intelligence v2.1 aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar |
|---|---|
| Makbuz modeli | • Belge Yönetim Bilgileri etiketleme aracı • REST API • İstemci kitaplığı SDK'sı • Belge Yönetim Bilgileri Docker kapsayıcısı |
Giriş gereksinimleri
Desteklenen dosya biçimleri:
Model PDF Resim: JPEG/JPG,PNG,BMP,TIFF,HEIFMicrosoft Office:
Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTMLOkundu ✔ ✔ ✔ Düzen ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview) Genel Belge ✔ ✔ Önceden oluşturulmuş ✔ ✔ Özel ayıklama ✔ ✔ Özel sınıflandırma ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview) En iyi sonuçları elde için belge başına tek bir net fotoğraf veya yüksek kaliteli tarama sağlayın.
PDF ve TIFF için en fazla 2.000 sayfa işlenebilir (ücretsiz katman aboneliğiyle yalnızca ilk iki sayfa işlenir).
Belgeleri analiz etmek için dosya boyutu ücretli (S0) katman için 500 MB ve
4ücretsiz (F0) katman için MB'tır.Görüntü boyutları 50 piksel x 50 piksel ile 10.000 piksel x 10.000 piksel arasında olmalıdır.
PDF’leriniz parola korumalıysa göndermeden önce kilidi kaldırmanız gerekir.
Ayıklanacak metnin en düşük yüksekliği 1024 x 768 piksel görüntü için 12 pikseldir. Bu boyut, yaklaşık 150 nokta/inç (DPI) nokta metnine karşılık gelir
8.Özel model eğitimi için eğitim verileri için en fazla sayfa sayısı özel şablon modeli için 500, özel sinir modeli için 50.000'dir.
Özel ayıklama modeli eğitimi için eğitim verilerinin toplam boyutu şablon modeli için 50 MB ve
1sinir modeli için GB'tır.Özel sınıflandırma modeli eğitimi için eğitim verilerinin toplam boyutu en fazla 10.000 sayfa ile GB'tır
1. 2024-07-31-preview ve üzeri sürümler için eğitim verilerinin toplam boyutu gb ve en fazla 10.000 sayfadır2.
- Desteklenen dosya biçimleri: JPEG, PNG, PDF ve TIFF.
- PDF ve TIFF için desteklenen sayfa izni: Belge Zekası, standart katman aboneleri için 2.000 sayfaya kadar veya serbest katmanlı aboneler için yalnızca ilk iki sayfayı işleyebilir.
- Desteklenen dosya boyutu: 50 MB'tan az; en düşük piksel 50 x 50 piksel; maksimum piksel 10.000 x 10.000 piksel.
Makbuz modeli veri ayıklama
İşlemlerin saati ve tarihi, satıcı bilgileri ve makbuzlardan elde edilen tutar toplamları da dahil olmak üzere Belge Yönetim Bilgileri'nin verileri nasıl ayıkladiğini görün. Aşağıdaki kaynaklara ihtiyacınız vardır:
Azure aboneliği: Ücretsiz olarak bir abonelik oluşturabilirsiniz.
Azure portalında bir Belge Zekası örneği. Hizmeti denemek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını (
F0) kullanabilirsiniz. Kaynağınız dağıtıldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Kaynağa git'i seçin.
Not
Document Intelligence Studio, v3.1 ve v3.0 API'leri ve sonraki sürümlerle kullanılabilir.
Document Intelligence Studio giriş sayfasında Makbuzlar'ı seçin.
Örnek makbuzu analiz edebilir veya kendi dosyalarınızı karşıya yükleyebilirsiniz.
Analizi çalıştır düğmesini seçin ve gerekirse Çözümle seçeneklerini yapılandırın:
Document Intelligence Studio'yu deneyin.
Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracı
Örnek araç giriş sayfasında, Veri almak için önceden oluşturulmuş modeli kullan kutucuğunu seçin.
Açılan menüden analiz etmek için Form Türü'nü seçin.
Aşağıdaki seçeneklerden analiz etmek istediğiniz dosya için bir URL seçin:
Kaynak alanında açılan menüden URL'yi seçin, seçili URL'yi yapıştırın ve Getir düğmesini seçin.
Belge Yönetim Bilgileri hizmeti uç noktası alanına, Elde ettiğiniz uç noktayı Belge Yönetim Bilgileri aboneliğinizle yapıştırın.
Anahtar alanına, Belge Yönetim Bilgileri kaynağınızdan aldığınız anahtarı yapıştırın.
Analizi çalıştır'ı seçin. Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracı, Önceden Oluşturulmuş API'yi Analiz Et ve belgeyi analiz et'i çağırır.
Sonuçları görüntüleyin- ayıklanan anahtar-değer çiftlerine, satır öğelerine, ayıklanan vurgulanmış metne ve algılanan tablolara bakın.
Not
Örnek Etiketleme aracı BMP dosya biçimini desteklemez. Bu, Belge Yönetim Bilgileri Hizmeti'nin değil aracın bir sınırlamasıdır.
Desteklenen diller ve yerel ayarlar
Desteklenen dillerin tam listesi için önceden oluşturulmuş modeller dil desteği sayfamıza bakın.
Alan ayıklama
| Adı | Tür | Açıklama | Standartlaştırılmış çıkış |
|---|---|---|---|
| ReceiptType | String | Satış makbuzu türü | Dökümü |
| MerchantName | String | Makbuzu veren satıcının adı | |
| MerchantPhoneNumber | phoneNumber | Listelenen satıcı telefon numarası | +1 xxx xxx xxxx |
| MerchantAddress | String | Satıcının listelenen adresi | |
| TransactionDate | Tarih | Alındı bilgisinin verildiği tarih | yyyy-mm-dd |
| TransactionTime | Saat | Alındı bilgisinin verildiği zaman | ss-aa-ss (24 saat) |
| Toplam | Sayı (ABD Doları) | Alış irsaliyesinin tam işlem toplamı | İki ondalıklı kayan nokta |
| Alt Toplam | Sayı (ABD Doları) | Çoğunlukla vergiler uygulanmadan önce makbuzun alt toplamı | İki ondalıklı kayan nokta |
| Vergi | Sayı (ABD Doları) | Makbuz üzerindeki toplam vergi (genellikle satış vergisi veya eşdeğeri). 2022-06-30 sürümünde "TotalTax" olarak yeniden adlandırıldı. | İki ondalıklı kayan nokta |
| İpucu | Sayı (ABD Doları) | Alıcı tarafından dahil edilen ipucu | İki ondalıklı kayan nokta |
| Items | Nesneler dizisi | Ad, miktar, birim fiyat ve ayıklanan toplam fiyat ile ayıklanan satır öğeleri | |
| Ad | String | Öğe açıklaması. 2022-06-30 sürümünde "Açıklama" olarak yeniden adlandırıldı. | |
| Miktar | Sayı | Her öğenin miktarı | İki ondalıklı kayan nokta |
| Fiyat | Sayı | Her bir madde biriminin bireysel fiyatı | İki ondalıklı kayan nokta |
| TotalPrice | Sayı | Satır öğesinin toplam fiyatı | İki ondalıklı kayan nokta |
Desteklenen belge ayıklama alanları için GitHub örnek depomuzdaki makbuz modeli şema sayfasına bakın.
Geçiş kılavuzu ve REST API v3.1
Sonraki adımlar
Document Intelligence Studio ile kendi formlarınızı ve belgelerinizi işlemeyi deneyin.
Belge Zekası hızlı başlangıcını tamamlayın ve seçtiğiniz geliştirme dilinde bir belge işleme uygulaması oluşturmaya başlayın.
Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracıyla kendi formlarınızı ve belgelerinizi işlemeyi deneyin.
Belge Zekası hızlı başlangıcını tamamlayın ve seçtiğiniz geliştirme dilinde bir belge işleme uygulaması oluşturmaya başlayın.