Modèles personnalisés composés Intelligence documentaire

Important

• Les mises en production de préversion publique Document Intelligence fournissent un accès anticipé aux fonctionnalités en cours de développement actif.
• Les fonctionnalités, approches et processus peuvent changer, avant la disponibilité générale (GA), en fonction des commentaires des utilisateurs.
• La version d'aperçu publique des bibliothèques clientes Document Intelligence est par défaut la version 2024-02-29-preview de l'API REST.
• La version d’évaluation publique 2024-02-29-preview est actuellement disponible uniquement dans les régions Azure suivantes :
• USA Est
• USA Ouest 2
• Europe Ouest

Ce contenu s’applique à :v4.0 (préversion) | Versions précédentes :v3.1(GA)v3.0 (GA)v2.1 (GA)

Modèles composés. Pour créer un modèle composé, vous associez une collection de modèles personnalisés à un modèle unique créé à partir de vos types de formulaire. Quand un document est envoyé pour analyse en utilisant un modèle composé, le service effectue une classification pour identifier le modèle personnalisé qui représente le mieux le document envoyé.

Avec les modèles composés, il est possible d’affecter plusieurs modèles personnalisés à un modèle composé qui est appelé avec un ID de modèle unique. Cela est utile quand vous entraînez plusieurs modèles et que vous souhaitez les regrouper pour analyser des types de formulaires similaires. Par exemple, votre modèle composé peut inclure des modèles personnalisés qui sont entraînés pour analyser vos approvisionnements, vos équipements et vos bons de commande de mobilier. Au lieu d’essayer de sélectionner manuellement le modèle approprié, vous pouvez utiliser un modèle composé pour déterminer le modèle personnalisé approprié pour chaque analyse et extraction.

• Les modèles Custom form et Custom template peuvent être combinés de manière à former un modèle composé.

• L’opération de composition de modèle permet d’affecter un modèle composé à 200 modèles personnalisés entraînés au maximum. Pour analyser un document avec un modèle composé, Intelligence documentaire classifie d’abord le formulaire envoyé, choisit le modèle attribué qui correspond le mieux, puis retourne les résultats.

• Pour les modèles personnalisés, le modèle composé peut être créé en utilisant des variations d’un modèle personnalisé ou différents types de formulaires. Cette opération est utile lorsque les formulaires entrants appartiennent à l’un de plusieurs modèles.

• La réponse inclut une propriété docType pour indiquer les modèles composés utilisés pour analyser le document.

• Pour les modèles Custom neural, il est recommandé d’ajouter toutes les variantes d’un type de document dans un jeu de données d’entraînement et d’effectuer l’entraînement sur un modèle neuronal personnalisé. La composition de modèle convient plus particulièrement aux scénarios impliquant des documents de différents types qui sont envoyés à des fins d’analyse.

Avec l’introduction des modèles de classification personnalisés, vous pouvez choisir d’utiliser un modèle composé ou un modèle de classification comme étape explicite avant l’analyse. Pour mieux comprendre quand utiliser une classification ou un modèle composé, consultezModèles de classification personnalisés.

Limites du modèle composé

Notes

Avec l’ajout du modèle neuronal personnalisé, il existe quelques limites à la compatibilité des modèles qui peuvent être composés ensemble.

Compatibilité du modèle composé

Type de modèle personnalisé	Modèles formés avec la v2.1 et la v2.0	Modèles de modèle personnalisé v3.0	Modèles neuronaux personnalisés 3.0	Modèles neuronaux personnalisés v3.1
Modèles entraînés avec les versions 2.1 et 2.0	Prise en charge	Prise en charge	Non pris en charge	Non pris en charge
Modèles de modèle personnalisé v3.0	Prise en charge	Prise en charge	Non pris en charge	Non pris en charge
Modèles de modèle personnalisé v3.0	Non pris en charge	Non pris en charge	Non pris en charge	Non pris en charge
Modèles de modèle personnalisé v3.1	Non pris en charge	Non pris en charge	Non pris en charge	Non pris en charge
Modèles neuronaux personnalisés v3.0	Non pris en charge	Non pris en charge	Prise en charge	Prise en charge
Modèles neuronaux personnalisés v3.1	Non pris en charge	Non pris en charge	Prise en charge	Prise en charge

• Pour composer un modèle entraîné avec une version antérieure de l'API (v2.1 ou antérieure), entraînez un modèle avec l’API v3.0 en utilisant le même jeu de données étiqueté. Cet ajout garantit que vous pouvez composer le modèle v2.1 avec d’autres modèles.

• Avec les modèles composés, l’utilisation de la version 2.1 de l’API continue d’être prise en charge sans mise à jour nécessaire.

• Pour les modèles personnalisés, le nombre maximal pouvant être composé est de 200.

Options de développement

Intelligence documentaire v4.0:2023-02-29-preview prend en charge les outils, applications et bibliothèques suivants :

Fonctionnalité	Ressources
Modèle personnalisé	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK • Python SDK
Modèle composé	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Java SDK • JavaScript SDK • Python SDK

Étapes suivantes

Apprenez à créer et à composer des modèles personnalisés :

Générer un modèle personnaliséComposer des modèles personnalisés