Какую модель следует выбрать?

Аналитика документов Azure в средстве Foundry поддерживает широкий спектр моделей, позволяющих добавлять интеллектуальную обработку документов в приложения и оптимизировать рабочие процессы. Выбор правильной модели важен для успеха корпоративного решения. В этой статье рассматриваются доступные модели аналитики документов и их дополнение Azure возможности распознавания содержимого, которые помогут вам выбрать оптимальный подход для ваших проектов.

В рамках возможностей Azure Content Understanding сервис Azure Document Intelligence обеспечивает высокоточное и надежное детерминированное извлечение данных из структурированных документов. Content Understanding также предлагает анализаторы с поддержкой LLM для сложного, неструктурированного и многомодального содержимого. Вместе они упрощают подготовку данных для интеллектуальных агентов и приложений, которые могут читать, анализировать и реагировать на реальное содержимое с точностью и скоростью. Чтобы сравнить обе службы и определить, какая из них лучше всего подходит для вашего сценария, см. статью Выбор подходящего инструмента Azure AI для обработки документов.

На следующих диаграммах принятия решений выделены функции каждой поддерживаемой модели, которые помогут выбрать модель, которая лучше всего соответствует потребностям и требованиям приложения.

Внимание

Обязательно проверьте страницу поддержки языка для поддерживаемого текста языка и извлечения полей по компоненту.

Сравнение аналитики документов и понимания содержимого

Используйте следующую таблицу, чтобы определить, какая служба лучше подходит вашему сценарию перед выбором определенной модели аналитики документов.

Аналитика документов Azure Общие сведения о содержимом Azure
лучше всего подходит для Высокотомное детерминированное извлечение из структурированных и частично структурированных документов Сложная, разнообразная, неструктурированная или многомодальная обработка содержимого
Типы документов Стандартные формы, счета, налоговые формы, идентификаторы и квитанции Очень разнообразные шаблоны, неструктурированные документы, изображения, аудио и видео
Маркировка Требуется для пользовательских моделей (минимум пять размеченных примеров) Чтобы начать, разметка не требуется; разметка помогает улучшить результат
Извлечение Детерминированное извлечение полей с оценкой достоверности и заземлением Извлечённые и выведенные поля, сгенерированные метаданные и обогащения
Генеративный ИИ Нет Да — выведенные поля, рассуждения и постобработка
Многомодальные входные данные Только документы Документы, изображения, звук и видео
Latency Низкий уровень Medium
Готовый охват 20+ моделей (счета, налоговые документы, удостоверения личности, ипотечные документы и многое другое) Предварительно созданные анализаторы для распространенных типов документов
Ввод нескольких файлов Нет Да (предварительная версия)

Если для вашего сценария требуется генеративный ИИ, мультимодальный ввод или самые разные шаблоны документов, см. Выбор подходящего инструмента Azure AI для обработки документов для получения полных рекомендаций по вашему сценарию. В противном случае перейдите ниже, чтобы выбрать модель аналитики документов, которая лучше всего соответствует потребностям структурированной обработки документов.

Предварительно обученные модели анализа документов

Тип документа Пример Извлекаемые данные Лучшее решение
Универсальный документ. Контракт или письмо. Вы хотите в основном извлекать рукописные или печатные строки текста, слова, местоположения и обнаруженные языки. Чтение модели OCR
Документ, содержащий структурную информацию. Отчет или исследование. Помимо написанного или печатного текста, необходимо извлечь структурную информацию, например таблицы, знаки выделения, абзацы, заголовки, заголовки и подзаголовок. Модель анализа макета
Структурированный или полуструктурированный документ, содержащий содержимое, отформатированное как поля (ключи) и значения. Форма или документ, представляющие собой типовой формат, обычно используемый в вашем бизнесе или отрасли, например заявка на кредит или опрос. Вам нужно извлечь поля и значения, включая те, которые не охватываются предварительно созданными моделями для конкретного сценария без необходимости обучения настраиваемой модели. Модель анализа макета с включенным необязательным параметром features=keyValuePairs строки запроса

Предварительно обученные модели для конкретных сценариев

Тип документа Извлекаемые данные Лучшее решение
Единый налог США Вы хотите извлечь ключевые сведения во всех налоговых формах W2, 1040, 1090, 1098 из одного файла без использования пользовательской классификации. Единая налоговая модель США
Налог США W-2 Вы хотите извлечь ключевые сведения, такие как зарплата, заработная плата и налоги, удержанные. Модель налогового налога США W-2
Налог США W-4 Вы хотите извлечь ключевые сведения, такие как корректировки утверждений, персональные данные. Модель налога США W-4
Налог США 1095(A,C) Вы хотите получить сведения о налоговом кредите на страховые взносы и об авансовых выплатах этого налогового кредита. Модель налога США 1095
Налог США 1098 Вы хотите извлечь сведения о процентах по ипотеке, такие как основная сумма кредита, дисконтные пункты и налог. Модель налога США 1098
Налог США 1098-E Вы хотите извлечь данные о процентах по студенческому кредиту, например информацию о кредиторе и сумме процентов. Модель налога США 1098-E
Налог США 1098T Вы хотите извлечь квалифицированные сведения об обучении, такие как корректировка стипендии, статус студента и информация кредитора. Модель налога США 1098-T
Налог США 1099(варианты) Вы хотите извлечь информацию из 1099 форм и ее вариантов (A, B, C, CAP, DIV, G, INT, K, LS, LTC, MISC, NEC, OID, PATR, Q, QA, R, S, SA, SB). Модель налога США 1099
Налог США 1040(варианты) Вы хотите извлечь сведения из формы 1040 и её вариантов (Schedule 1, Schedule 2, Schedule 3, Schedule 8812, Schedule A, Schedule B, Schedule C, Schedule D, Schedule E, Schedule EIC, Schedule F, Schedule H, Schedule J, Schedule R, Schedule SE, Schedule Senior). Модель налога США 1040
Банковская выписка Вы хотите извлечь ключевую информацию из выписки по банковскому счёту в США \Банковская выписка
Банковский контроль Вы хотите извлечь ключевые сведения из проверяемого документа. Банковский контроль
Контракт (юридическое соглашение между сторонами). Вы хотите извлечь сведения о соглашении о контракте, такие как стороны, даты и интервалы. Модель контракта
Карточка медицинского страхования или идентификатор медицинского страхования. Вы хотите извлечь ключевые сведения, такие как страховщик, идентификатор участника, лекарственное покрытие и номер группы. Модель карты медицинского страхования
Кредитная/дебетовая карта Вы хотите извлечь ключевую информацию из банковских карт, такую как номер карты и название банка. Модель кредитной и дебетовой карты
Свидетельство о браке Вы хотите извлечь ключевые сведения из сертификатов о браке. Модель сертификата о браке
Счет или выписка по счету Вы хотите извлечь ключевые сведения, такие как имя клиента, адрес выставления счетов и сумма. Модель накладных
Квитанция, ваучер или одностраничная квитанция из отеля. Вы хотите извлечь ключевые сведения, такие как имя продавца, дата транзакции и общая сумма транзакций. Модель получения
Документ, удостоверяющий личность, например водительское удостоверение США или заграничный паспорт Вы хотите извлечь ключевые сведения, такие как имя, фамилия, дата рождения, адрес и подпись. Модель удостоверения личности (ID)
Расчётный листок Вы хотите извлечь ключевую информацию из документа «Расчётный листок». Шаблон расчётного листка
Ипотека США 1003 Вы хотите извлечь ключевую информацию из унифицированной заявки на жилищный кредит. Модель формы 1003
Ипотека США 1004 Вы хотите извлечь ключевые сведения из универсального отчета об оценке жилых домов (URAR). Модель формы 1004
Ипотека США 1005 Вы хотите извлечь ключевые сведения из формы проверки занятости Модель формы 1005
Ипотека США 1008 Вы хотите извлечь ключевую информацию из сводки Uniform Underwriting and Transmittal. Модель формы 1008
Раскрытие ипотечных кредитов США Вы хотите извлечь ключевую информацию из формы окончательного раскрытия условий по ипотеке. Шаблон формы раскрытия условий закрытия ипотечной сделки
Документы смешанного типа со структурированными, полуструктурированными и (или) неструктурированными элементами Вам нужно извлечь пары «ключ — значение», метки выбора, таблицы, поля подписи и выделенные области, которые не были извлечены заранее созданной моделью или универсальной моделью документов. Пользовательская модель

Совет

  • Если вы по-прежнему не уверены, какую предварительно обученную модель выбрать, попробуйте модель layout с включённым необязательным параметром строки запроса features=keyValuePairs.
  • Модель макета используется подсистемой чтения OCR для обнаружения страниц, таблиц, стилей, текста, строк, слов, расположений и языков.

Пользовательские модели извлечения

Обучающий набор Примеры документов Лучшее решение
Структурированные, согласованные документы со статическим макетом. Структурированные формы, такие как анкеты или приложения. Пользовательская модель шаблона
Структурированные и полуструктурированные. • Структурированные → опросы
● Полуструктурированные → счета		 Пользовательская нейронная модель
Коллекция нескольких моделей, каждая из которых обучена на документах аналогичного типа. ● Заказы на закупку материалов
● Заказы на закупку оборудования
● Заказы на закупку мебели
Все объединено в единую модель.		 Составная настраиваемая модель

Пользовательская модель классификации

Обучающий набор Примеры документов Лучшее решение
По крайней мере два разных типа документов. Формы, письма или документы Пользовательская модель классификации

Следующие шаги

  • Last updated on