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- 如何
- 故障排除

Document Understanding 新式项目用户指南
DocPath 大型语言模型 (LLM) 是我们最新的数据提取模型技术,旨在替换 UiPath™ Document UnderstandingTM 中使用的当前生成模型。虽然 DocPath 的运行方式与以前的模型类似,但它是使用各种文档进行训练的。这使其能够处理常见的文档类型,甚至几乎不需要训练。DocPath LLM 的独特之处在于其生成式架构,该架构可显著提高准确性并简化提取。您还可以使用您自己独特的数据集微调模型。
要进一步了解 DocPath 架构和用于训练的技术,请查看我们的 AI 博客中的“DocPath”页面。
目前,UiPath DocPath 仅适用于 Document Understanding 新式项目中的美国租户。
- 欧洲地区提取模型的公共端点基于 DocPath,财务报表除外。
- 提取模型的以下公共端点基于日本地区的 DocPath:
- 中国发票
- 日本发票
- 日本收据
与以前的模型相比,DocPath LLM 提供了许多增强功能。它提高了准确性,尤其是表格的准确性,可适应各种文档布局以减少注释工作,并提高自动化率。
- 提高的准确性:DocPath LLM 为发票、收据和采购订单等半结构化文档提供了更高的准确率和卓越的 F1 分数。这可确保提取精确一致的数据。
- 轻松注释:该模型每个文档只需要一个注释,无需在每个页面上注释每个字段实例,从而减少了手动工作。
- 增强的自动化:由于置信度级别和准确性之间的相关性更大,DocPath LLM 在提高自动化率的同时,还减少了在准确性级别相同的情况下发送到 Action Center 的文档数量。
从我们的内部测试来看,DocPath 的性能优于之前的模型。它将误报率减少了约 15%,漏报率下降了近 17%。
DocPath LLM 仅适用于 Document Understanding 新式项目。尽管引入了 DocPath,所有现有的项目版本仍将使用当前的模型版本。这可确保无缝过渡,而不会中断正在进行的生产工作流。
要开始在 DocPath 上训练现有文档类型,请取消确认再确认几个文档中的所有字段。
您选择的字段名称可能会大大影响模型的性能。为确保最佳结果,请在字段名称中使用自然语言和正确的语法。您应该只使用广泛认可的首字母缩略词,例如数字 (No)、帐户 (Acct)、地址 (Addr) 和公寓 (Apt)。目前,仅支持西欧语言,因此请确保所选字段名称与这些语言保持一致。避免使用非描述性名称,例如“Column 3”,除非文档明确使用该术语。
UiPath DocPath 目前仅支持拉丁脚本语言。如果您需要使用非拉丁脚本语言训练模型,请选择旧版模型类型。 如果选择了旧版模型,请为您的文档类型选择适当的基本模型。
要在 DocPath 或传统模型类型之间做选择,请导航到文档类型管理器中的“设置”选项卡,然后从“模型类别”下拉列表中选择所需的模型类别。