Usar o Estúdio da Informação de Documentos

O Azure Document Intelligence Studio é uma ferramenta online para explorar visualmente, entender e integrar recursos do serviço de Inteligência de Documento. Você pode usar o Studio para analisar layouts de formulário, extrair dados de modelos predefinidos e treinar modelos personalizados, tudo por meio de uma interface visual.

Você pode acessar o Studio em documentintelligence.ai.azure.com.

Funcionalidades do studio

O Document Intelligence Studio dá suporte aos seguintes tipos de projeto:

• Modelos de análise de documentos: teste os modelos de leitura e layout em seus próprios documentos para ver texto, tabelas e estrutura extraídos.

• Modelos predefinidos: analise documentos usando qualquer modelo predefinido disponível, como faturas, recibos, documentos de ID e formulários fiscais.

• Modelos personalizados: criar, rotular, treinar e testar modelos de extração personalizados e classificadores personalizados.

Analisar documentos com modelos predefinidos

Para extrair dados de documentos usando modelos predefinidos no Studio:

1. Crie um recurso do Azure Document Intelligence ou do Foundry Tools no portal do Azure.
2. Abra o Document Intelligence Studio e selecione um modelo predefinido (por exemplo, Fatura, Recibo ou Documento de ID).
3. Forneça o ponto de extremidade de recurso e a chave.
4. Carregue ou forneça uma URL para o documento que você deseja analisar.
5. Examine os campos extraídos e suas pontuações de confiança.

Criar projetos de modelo personalizado

Você pode usar o Studio para lidar com todo o processo de rotulagem, treinamento e teste de modelos personalizados sem criar manualmente arquivos JSON. O Studio gera automaticamente os arquivos necessários ocr.json, labels.json, e fields.json.

O fluxo de trabalho de alto nível é:

1. Crie um recurso Azure Document Intelligence ou Foundry.
2. Carregue pelo menos 5 a 6 formulários de exemplo em um contêiner do Armazenamento de Blobs do Azure.
3. Configure o CORS (compartilhamento de recursos entre origens) para que o Studio possa acessar seu contêiner de armazenamento.
4. Crie um projeto de modelo personalizado no Studio, vinculando seu contêiner de armazenamento e o recurso do Document Intelligence.
5. Identifique campos em seus documentos de exemplo usando a interface visual do Studio.
6. Treine o modelo e examine as métricas de precisão.
7. Teste o modelo em relação a um novo documento que não foi usado durante o treinamento.

Você aprenderá mais sobre os tipos de modelo personalizados e o fluxo de trabalho de treinamento alternativo da API REST/SDK na unidade Treinar e usar modelos personalizados .

Funcionalidades de complemento

O Document Intelligence dá suporte a recursos opcionais que você pode habilitar dependendo do cenário de extração: