¡Descubre las nuevas mejoras en la inteligencia de documentos de Azure AI!

Índice de contenidos

1. Introducción
2. Marco de trabajo de la inteligencia de documentos 3.1
3. Modelos predefinidos
4. Soporte de Office y documentos HTML
5. Documentos de Alta resolución
6. Modelo de factura local
7. Opciones de análisis
8. Función de etiquetado automático
9. Etiquetado automático de tablas
10. Función de prueba

📝 Document Intelligence 3.1: Mejoras en la inteligencia de documentos de Azure

La inteligencia de documentos es una función clave en Azure AI Document Intelligence. En su versión 3.1, se han agregado nuevas características y mejoras para brindar una experiencia más sólida y eficiente en el procesamiento de documentos. En este artículo, exploraremos en detalle las mejoras y funcionalidades más relevantes de esta versión.

1. Introducción

Azure AI Document Intelligence es una herramienta poderosa para el procesamiento y análisis de documentos. Permite extraer información clave de diversos tipos de documentos, como contratos, documentos fiscales y facturas, mediante el uso de modelos predefinidos y capacidades de etiquetado automático.

En la versión 3.1 de la inteligencia de documentos, se han realizado importantes mejoras, incluyendo nuevos modelos predefinidos, soporte ampliado de formatos de documentos, capacidades de análisis mejoradas y la función de etiquetado automático de tablas, entre otras. A continuación, exploraremos en detalle cada una de estas características y cómo pueden aprovecharse en el procesamiento de documentos.

2. Marco de trabajo de la inteligencia de documentos 3.1

La versión 3.1 de la inteligencia de documentos trae consigo un marco de trabajo más sólido y eficiente. Con este marco de trabajo, se han agregado nuevas funciones y se han mejorado las capacidades existentes para proporcionar una experiencia mejorada en el procesamiento de documentos. Se han realizado mejoras significativas en la precisión y calidad de las extracciones de datos, lo que garantiza resultados más confiables y consistentes.

2.1 Modelos predefinidos

Una de las principales mejoras de la versión 3.1 es la incorporación de nuevos modelos predefinidos. Estos modelos predefinidos son bases de conocimiento integradas que permiten reconocer automáticamente una variedad de documentos, como contratos y documentos fiscales. Con estos modelos, es posible aprovechar funcionalidades específicas para cada tipo de documento, lo que facilita y agiliza el proceso de extracción de información.

Los modelos predefinidos están disponibles a un costo muy accesible, a tan solo un centavo por página en el plan de pago por uso. Esto representa una ventaja significativa en términos de costo y eficiencia en comparación con la opción de construir modelos personalizados.

2.2 Soporte de Office y documentos HTML

En la versión 3.1, se ha añadido soporte para documentos de Office y documentos HTML. Esto significa que ahora es posible aprovechar las capacidades de extracción de texto, reconocimiento OCR (Optical Character Recognition, por sus siglas en inglés) y reconocimiento de códigos de barras en este tipo de documentos.

Este nuevo soporte representa una expansión significativa de las capacidades de la inteligencia de documentos, ya que permite abarcar una gran variedad de formatos de documentos ampliamente utilizados en entornos empresariales.

2.3 Documentos de alta resolución

Una de las características más destacadas de la versión 3.1 es el soporte para documentos de alta resolución. Esta función permite procesar documentos con texto de tamaño muy reducido o imágenes de baja calidad, garantizando una extracción precisa y confiable de la información.

Esta capacidad es especialmente útil en el caso de documentos con texto en letra cursiva o de baja legibilidad, ya que la inteligencia de documentos ha demostrado un alto grado de precisión en la extracción de información incluso en estas condiciones adversas.

2.4 Modelo de factura local

Otra mejora importante en la versión 3.1 es la incorporación de un modelo de factura local. Este modelo permite adaptar el procesamiento de facturas en función de las particularidades de cada país y sus sinónimos para elementos como órdenes de compra y números de pedido.

Este modelo hace posible un procesamiento más preciso y contextualizado de las facturas, evitando errores en la identificación y clasificación de elementos clave. Esto se traduce en una mayor eficiencia y confiabilidad en el procesamiento de facturas, especialmente en entornos internacionales con requisitos legales y fiscales diferentes.

3. Opciones de análisis

La versión 3.1 trae consigo mejoras en las opciones de análisis de documentos. Azure AI Document Intelligence ofrece la posibilidad de extraer texto de documentos mediante la función de análisis, que resalta el texto extraído en amarillo en la pantalla.

Con las nuevas opciones de análisis, se ofrece mayor control sobre el proceso de extracción. Es posible definir si se desea analizar todas las páginas de un documento o solo el documento actual. Esto resulta especialmente útil cuando se trabaja con una gran cantidad de documentos y se desea optimizar el tiempo y los recursos utilizados en el análisis.

4. Función de etiquetado automático

La función de etiquetado automático es una de las mejoras más significativas de la versión 3.1 de la inteligencia de documentos. Una vez que se han entrenado varios modelos, es posible realizar pruebas y ejecutar el etiquetado automático utilizando estos modelos previamente creados.

Esto evita la necesidad de mapear manualmente los campos de extracción en cada documento, ya que el sistema puede etiquetar automáticamente los campos utilizando los modelos previamente entrenados. Si el sistema extrae y recupera los datos correctamente, no es necesario realizar ningún ajuste adicional a los campos.

5. Etiquetado automático de tablas

Una de las nuevas funcionalidades más destacadas de la versión 3.1 es el etiquetado automático de tablas. Esta función permite extraer automáticamente datos de tablas en documentos, sin la necesidad de realizar un etiquetado manual columna por columna.

Azure AI Document Intelligence utiliza el elemento HTML de la tabla para definir la estructura y el formato de la tabla, lo cual simplifica significativamente el proceso de etiquetado. Esto resulta especialmente útil cuando se utiliza el servicio para extraer información de documentos con estructuras de tablas complejas o que varían en cada documento.

6. Función de prueba

La versión 3.1 introduce una nueva función de prueba que permite validar y probar los modelos de extracción de información. Esta función es similar al etiquetado automático, pero se enfoca en evaluar el rendimiento y la precisión de los modelos ya creados.

Al utilizar la función de prueba, es posible cargar documentos de prueba y ejecutar el modelo para evaluar cómo extrae y recupera la información. Esto permite realizar ajustes y mejoras necesarios para garantizar un rendimiento óptimo en el procesamiento de documentos.

Resumen

La versión 3.1 de la inteligencia de documentos de Azure AI Document Intelligence trae consigo importantes mejoras y funcionalidades. Los nuevos modelos predefinidos, el soporte ampliado de formatos de documentos, las mejoras en las opciones de análisis y las funciones de etiquetado automático de tablas y prueba, entre otras, hacen de esta versión una herramienta aún más poderosa y eficiente en el procesamiento de documentos.

Con estas mejoras, Azure AI Document Intelligence se posiciona como una solución líder en el campo del procesamiento y análisis de documentos, ofreciendo funcionalidades avanzadas, alta precisión y confiabilidad en la extracción de información.

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FAQ

Q: ¿Cuáles son las mejoras más destacadas de la versión 3.1 de la inteligencia de documentos?

R: La versión 3.1 de la inteligencia de documentos trae consigo mejoras significativas en la precisión y calidad de las extracciones de datos, nuevos modelos predefinidos, soporte para documentos de Office y HTML, capacidades de análisis mejoradas y funciones de etiquetado automático de tablas y prueba.

Q: ¿Cuáles son los beneficios de utilizar modelos predefinidos en Azure AI Document Intelligence?

R: Los modelos predefinidos son bases de conocimiento integradas que permiten reconocer automáticamente una variedad de documentos, como contratos y documentos fiscales. Estos modelos facilitan y agilizan el proceso de extracción de información, y están disponibles a un costo muy accesible.

Q: ¿Cómo funciona la función de etiquetado automático de tablas en la versión 3.1?

R: La función de etiquetado automático de tablas permite extraer automáticamente datos de tablas en documentos, sin la necesidad de realizar un etiquetado manual columna por columna. Azure AI Document Intelligence utiliza el elemento HTML de la tabla para definir la estructura y el formato de la tabla.

Q: ¿Qué ventajas ofrece el soporte de Office y documentos HTML en la versión 3.1 de la inteligencia de documentos?

R: El soporte de Office y documentos HTML amplía las capacidades de extracción de texto, reconocimiento OCR y reconocimiento de códigos de barras a este tipo de documentos ampliamente utilizados en entornos empresariales.

Q: ¿Se puede probar el rendimiento y la precisión de los modelos de extracción de información en la versión 3.1?

R: Sí, la versión 3.1 incluye la función de prueba, que permite validar y probar los modelos de extracción de información. Esta función es similar al etiquetado automático, pero se enfoca en evaluar el rendimiento y la precisión de los modelos ya creados.