Oracle Cloud Infrastructure-Dokumentation

Vortrainierte Dokument-KI-Modelle

Vision bietet vortrainierte KI-Modelle für Dokumente, mit denen Sie Text und Struktur aus Geschäftsdokumenten organisieren und extrahieren können.

Mit vortrainierten Modellen können Sie KI ohne Data Science-Erfahrung verwenden. Stellen Sie dem Vision-Service ein bildbasiertes Dokument bereit, und rufen Sie Informationen zu Ihrem Dokument zurück, ohne ein eigenes Modell erstellen zu müssen.
Wichtig

Die Funktionen AnalyzeDocument und DocumentJob in Vision wechseln zu einem neuen Service, Document Understanding. Die folgenden Features sind betroffen:
  • Tabellenerkennung
  • Dokumentklassifikation
  • Zahlungsschlüssel/Wert-Extraktion
  • Dokument-OCR
Diese Funktionen sind in Vision bis zum 1. Januar 2024 verfügbar. Danach sind sie nur noch in Document Understanding verfügbar.

Anwendungsfälle

Mit vortrainierten Dokumenten-KI-Modellen können Sie Backoffice-Vorgänge automatisieren und Wareneingänge genauer verarbeiten.

Intelligente Suche
Erweitern Sie bildbasierte Dateien mit Metadaten, einschließlich Dokumenttyp und Schlüsselfeldern, um den Abruf zu erleichtern.
Aufwandsreporting
Extrahieren Sie die erforderlichen Informationen aus Quittungen, um Geschäftsworkflows zu automatisieren. Beispiel: Spesenabrechnung für Mitarbeiter, Ausgabencompliance und Erstattung.
Nachgelagerte natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Extrahieren Sie Text aus PDF-Dateien und organisieren Sie ihn als Eingabe für NLP, entweder in Tabellen oder in Wörtern und Zeilen.
Erfassung von Treuepunkten
Automatisieren Sie Treuepunkteberechnungen aus Wareneingängen basierend auf der Anzahl der Artikel oder dem bezahlten Gesamtbetrag.

Unterstützte Formate

Vision unterstützt mehrere Dokumentformate.

Dokumente können entweder aus einer lokalen Datei oder aus Oracle Cloud Infrastructure Object Storage hochgeladen werden. Sie können folgende Formate haben:
  • JPEG
  • PDF
  • PNG
  • TIFF

Vortrainierte Modelle

Vision hat fünf Arten von vortrainierten Modellen.

Die vortrainierten Modelle sind:

OCR (Optical Character Recognition)

Vision kann Text in einem Dokument erkennen und erkennen. Die Sprachklassifizierung identifiziert die Sprache eines Dokuments, dann zeichnet OCR Begrenzungsfelder um den gedruckten oder handgeschriebenen Text, den es in einem Bild findet, und digitalisiert den Text.

Wenn Sie eine PDF-Datei mit Text haben, sucht Vision den Text in diesem Dokument und extrahiert den Text. Es stellt dann Begrenzungsfelder für den identifizierten Text bereit. Texterkennung kann mit Dokumenten-KI- oder Bildanalysemodellen verwendet werden.

Vision bietet einen Konfidenzscore für jede Textgruppierung. Der Konfidenzscore ist eine Dezimalzahl. Punkte, die näher an 1 liegen, weisen auf eine höhere Sicherheit im extrahierten Text hin, während niedrigere Scores auf einen niedrigeren Vertrauenswert hinweisen. Der Bereich des Konfidenzscores für jedes Label liegt zwischen 0 und 1.

Hinweis

Die OCR-Unterstützung ist auf Englisch beschränkt. Wenn Sie wissen, dass der Text in den Bildern auf Englisch ist, setzen Sie die Sprache auf Eng.
Folgende Features werden unterstützt:
  • Word-Extraktion
  • Extraktion von Textzeilen
  • Sicherheitsscore
  • Gebundene Polygone
  • Eine einzelne Anforderung
  • Batchanforderung
Einschränkungen sind:
  • Obwohl die Sprachklassifizierung mehrere Sprachen identifiziert, ist die OCR auf Englisch beschränkt.
OCR-Beispiel

Ein Beispiel für die Verwendung von OCR in Vision.

Eingabedokument
OCR-Eingabe Quittung aus einem fiktiven Café, einschließlich zwei Positionen, Steuer, Zwischensumme und Gesamtbeträge. 
{ "analyzeDocumentDetails":
 { "compartmentId": "",
   "document": { "namespaceName": "",
   "bucketName": "",
   "objectName": "",
   "source": "OBJECT_STORAGE" },
  "features":
             [ { "featureType": "TEXT_DETECTION" },
               { "featureType": "LANGUAGE_CLASSIFICATION",
                 "maxResults": 5 } ]
 } 
}
.
Ausgabe:
OCR-Ausgabe Die Zahlung mit allen angegebenen Feldern

API-Antwort: 
{ "documentMetadata":
 { "pageCount": 1,
   "mimeType": "image/jpeg" },
   "pages":
           [ { "pageNumber": 1,
               "dimensions":
                            { "width": 361, 
                              "height": 600,
                              "unit": "PIXEL" },
                              "detectedLanguages":
                                                  [ { "languageCode": "ENG",
                                                      "confidence": 0.9999994 },
                                                    { "languageCode": "ARA", 
                                                      "confidence": 4.7619238e-7 },
                                                    { "languageCode": "NLD",
                                                      "confidence": 7.2325456e-8 },
                                                    { "languageCode": "CHI_SIM",
                                                      "confidence": 3.0645523e-8 },
                                                    { "languageCode": "ITA",
                                                      "confidence": 8.6900076e-10 } ],
                              "words":
                                                  [ { "text": "Example",
                                                      "confidence": 0.99908227,
                                                      "boundingPolygon":
                                                                        { "normalizedVertices": 
                                                                                               [ { "x": 0.0664819944598338, 
                                                                                                   "y": 0.011666666666666667 },
                                                                                                 { "x": 0.22160664819944598,
                                                                                                   "y": 0.011666666666666667 },
                                                                                                 { "x": 0.22160664819944598,
                                                                                                   "y": 0.035 },
                                                                                                 { "x": 0.0664819944598338,
                                                                                                   "y": 0.035 } ]
                                                                        } ... "detectedLanguages":
                                                                                                [ { "languageCode": "ENG", 
                                                                                                     "confidence": 0.9999994 } ], ...

Dokumentklassifizierung

Die Dokumentklassifizierung kann zur Klassifizierung eines Dokuments verwendet werden.

Vision bietet eine Liste der möglichen Dokumenttypen für das analysierte Dokument. Jeder Dokumenttyp hat einen Konfidenzscore. Der Konfidenzscore ist eine Dezimalzahl. Punkte, die näher an 1 liegen, weisen auf eine höhere Sicherheit im extrahierten Text hin, während niedrigere Scores auf einen niedrigeren Konfidenzscore hinweisen. Der Bereich des Konfidenzscores für jedes Label liegt zwischen 0 und 1. Die Liste der möglichen Dokumenttypen lautet:
  • Rechnung
  • Zahlung
  • Lebenslauf
  • Steuerformular
  • Führerschein
  • Reise
  • Kontoauszug
  • Check
  • Verdienstnachweis
  • Weitere
Folgende Features werden unterstützt:
  • Dokument klassifizieren
  • Sicherheitsscore
  • Eine einzelne Anforderung
  • Batchanforderung
Beispiel für eine Dokumentklassifizierung

Ein Beispiel für die Verwendung der Dokumentklassifizierung in Vision.

Eingabedokument
Dokumentklassifizierungseingabe Quittung aus einem fiktiven Café, einschließlich zwei Positionen, Steuer, Zwischensumme und Gesamtbeträge.
API-Anforderung:
{ "analyzeDocumentDetails":
 { "compartmentId": "",
   "document":
              { "namespaceName": "",
                "bucketName": "",
                "objectName": "",
                "source": "OBJECT_STORAGE" },
   "features": 
              [ { "featureType":
                  "DOCUMENT_CLASSIFICATION",
                  "maxResults": 5 } ]
 } 
}
Ausgabe:
API-Antwort:
{ "documentMetadata":
 { "pageCount": 1,
   "mimeType": "image/jpeg" },
  "pages":
          [ { "pageNumber": 1,
              "dimensions": 
                           { "width": 361,
                             "height": 600,
                             "unit": "PIXEL" },
              "detectedDocumentTypes":
                                      [ { "documentType": "RECEIPT",
                                          "confidence": 1 },
                                        { "documentType": "TAX_FORM",
                                          "confidence": 6.465067e-9 },
                                        { "documentType": "CHECK",
                                          "confidence": 6.031838e-9 },
                                        { "documentType": "BANK_STATEMENT",
                                          "confidence": 5.413888e-9 },
                                        { "documentType": "PASSPORT",
                                          "confidence": 1.5554872e-9 } ],
 ...
               detectedDocumentTypes":
                                      [ { "documentType": "RECEIPT",
                                          "confidence": 1 } ], ...

Tabellenextraktion

Mit der Tabellenextraktion können Sie Tabellen in einem Dokument identifizieren und deren Inhalt extrahieren. Beispiel: Wenn eine PDF-Zahlung eine Tabelle enthält, die Steuern und den Gesamtbetrag enthält, identifiziert Vision die Tabelle und extrahiert die Tabellenstruktur.

Vision stellt die Anzahl der Zeilen und Spalten für die Tabelle und den Inhalt in jeder Tabellenzelle bereit. Jede Zelle hat einen Konfidenzscore. Der Konfidenzscore ist eine Dezimalzahl. Punkte, die näher an 1 liegen, weisen auf eine höhere Sicherheit im extrahierten Text hin, während niedrigere Scores auf einen niedrigeren Vertrauenswert hinweisen. Der Bereich des Konfidenzscores für jedes Label liegt zwischen 0 und 1.

Folgende Features werden unterstützt:
  • Tabellenextraktion für Tabellen mit und ohne Rahmen
  • Gebundene Polygone
  • Sicherheitsscore
  • Eine einzelne Anforderung
  • Batchanforderung
Einschränkungen sind:
  • Nur in englischer Sprache
Beispiel für eine Tabellenextraktion

Beispiel für die Verwendung der Tabellenextraktion in Vision.

Eingabedokument
Tabellenextraktionseingabe Fiktive Bilanz für acht Quartale
API-Anforderung:
{ "analyzeDocumentDetails":
 { "compartmentId": "",
   "document": 
              { "namespaceName": "",
                "bucketName": "",
                "objectName": "",
                "source": "OBJECT_STORAGE" },
   "features": 
              [ { "featureType": "TABLE_DETECTION" } ]
 } 
}
Ausgabe:
Tabellenextraktionsausgabe Die Bilanz mit hervorgehobener Zelle, Spaltenüberschrift und Zeilen-ID
API-Antwort:
{ "documentMetadata":
 { "pageCount": 1,
   "mimeType": "application/pdf" },
  "pages":
          [ { "pageNumber": 1,
              "dimensions": 
                           { "width": 2575, 
                             "height": 1013,
                             "unit": "PIXEL" },
 ... 
  "tables":
           [ { "rowCount": 15,
               "columnCount": 9,
               "bodyRows":
                          [ { "cells":
                                      [ { "text": "Qtr1-12",
                                          "rowIndex": 0,
                                          "columnIndex": 1,
                                          "confidence": 0.92011595,
                                          "boundingPolygon":
                                                            { "normalizedVertices": 
                                                                                   [ { "x": 0.2532038834951456,
                                                                                       "y": 0.022704837117472853 },
                                                                                     { "x": 0.3005825242718447,
                                                                                       "y": 0.022704837117472853 },
                                                                                     { "x": 0.3005825242718447,
                                                                                       "y": 0.05330700888450148 },
                                                                                     { "x": 0.2532038834951456,
                                                                                       "y": 0.05330700888450148 } ]
                                                             },
                                                               "wordIndexes": [ 0 ] },
                                        { "text": "Qtr2-12",
                                          "rowIndex": 0,
                                          "columnIndex": 2,
                                          "confidence": 0.919653,
                                          "boundingPolygon":
                                                           { "normalizedVertices":
                                                                                   [ { "x": 0.33048543689320387,
                                                                                       "y": 0.022704837117472853 },
                                                                                     { "x": 0.3724271844660194,
                                                                                       "y": 0.022704837117472853 },
                                                                                     { "x": 0.3724271844660194,
                                                                                       "y": 0.05330700888450148 },
                                                                                     { "x": 0.33048543689320387,
                                                                                       "y": 0.05330700888450148 } ]
                                                          }, "wordIndexes": [ 1 ] },
 ...

Schlüssel/Wert-Export (Quittungen)

Mit der Schlüsselwertextraktion können Sie Werte für vordefinierte Schlüssel in einer Zahlung identifizieren. Beispiel: Wenn eine Quittung einen Händlernamen, eine Händleradresse oder eine Händlertelefonnummer enthält, kann Vision diese Werte identifizieren und als Schlüssel/Wert-Paar zurückgeben.

Folgende Features werden unterstützt:
  • Extrahieren Sie Werte für vordefinierte Schlüsselwertpaare
  • Gebundene Polygone
  • Eine einzelne Anforderung
  • Batchanforderung
Einschränkungen:
  • Unterstützt Quittungen nur auf Englisch.
Folgende Felder werden unterstützt:
MerchantName
Der Name des Händlers, der die Quittung ausstellt.
MerchantPhoneNumber
Die Telefonnummer des Händlers.
MerchantAddress
Die Adresse des Händlers.
TransactionDate
Das Datum, an dem die Zahlung ausgestellt wurde.
TransactionTime
Die Zeit, zu der die Quittung ausgestellt wurde.
Gesamtsumme
Der Gesamtbetrag der Zahlung, nachdem alle Gebühren und Steuern zugeordnet wurden.
Summe
Zwischensumme vor Steuern.
Tax
Alle Umsatzsteuern.
Tipp
Der vom Käufer angegebene Trinkgeldbetrag.
Folgende Positionsinformationen werden unterstützt:
ItemName
Name des Objekts.
ItemPrice
Stückpreis des Artikels.
ItemQuantity
Die Anzahl der gekauften Artikel.
ItemTotalPrice
Der Gesamtpreis der Position.
Schlüssel/Wert-Export (Quittungen) - Beispiel

Beispiel für die Verwendung der Schlüsselwertextraktion in Vision.

Eingabedokument
Eingabe für Schlüssel/Wert-Extraktion (Quittungen) Quittung aus einem fiktiven Café, einschließlich zwei Positionen, Steuer, Zwischensumme und Gesamtbeträge.
API-Anforderung:
{ "analyzeDocumentDetails":
 { "compartmentId": "",
   "document":
              { "namespaceName": "",
                "bucketName": "",
                "objectName": "",
                "source": "OBJECT_STORAGE" },
   "features":
              [ { "featureType": "KEY_VALUE_DETECTION" } ]
 } 
}
Ausgabe:
Ausgabe für die Schlüssel/Wert-Extraktion (Quittungen) Der fiktive Wareneingang mit nur bestimmten Zeilen und Feldern
API-Antwort:
{ "documentMetadata":
                     { "pageCount": 1,
                       "mimeType": "image/jpeg" },
                       "pages":
                               [ { "pageNumber": 1, 
                                   "dimensions":
                                                { "width": 361,
                                                  "height": 600,
                                                  "unit": "PIXEL" },
 ...
                                   "documentFields":
                                                     [ { "fieldType": "KEY_VALUE",
                                                         "fieldLabel":
                                                                      { "name": "MerchantName" },
                                                         "fieldValue":
                                                                      { "valueType": "STRING",
                                                                        "boundingPolygon":
                                                                                          { "normalizedVertices":
                                                                                                                 [ { "x": 0.0664819944598338,
                                                                                                                     "y": 0.011666666666666667 },
                                                                                                                   { "x": 0.3157894736842105,
                                                                                                                     "y": 0.011666666666666667 },
                                                                                                                   { "x": 0.3157894736842105,
                                                                                                                     "y": 0.035 },
                                                                                                                   { "x": 0.0664819944598338,
                                                                                                                     "y": 0.035 } ]
                                                                                           },
                                                                        "wordIndexes":
                                                                                      [ 0, 1 ],
                                                                        "value": "Example cafe" } },
 ...

OCR-PDF

OCR PDF generiert eine durchsuchbare PDF-Datei in Ihrem Object Storage. Beispiel: Vision kann eine PDF-Datei mit Text und Bildern erstellen und eine PDF-Datei zurückgeben, in der Sie nach dem Text in der PDF-Datei suchen können.

Unterstützte Features:
  • Durchsuchbare PDFs generieren
  • Eine einzelne Anforderung
  • Batchanforderung
Beispiel für OCR-PDF

Ein Beispiel für die Verwendung von OCR PDF in Vision.

Eingabe
OCR ODF-Eingabe-API-Anforderung Seite aus einem PDF-Dokument:
{ "analyzeDocumentDetails":
 { "compartmentId": "",
   "document":
              { "source": "INLINE",
                "data": "......" },
   "features":
              [ { "featureType": "TEXT_DETECTION",
                  "generateSearchablePdf": true } ]
 } 
}
Ausgabe:
Durchsuchbare PDFs.

Vorgeschulte Dokument-KI-Modelle verwenden

Vision bietet vortrainierte Modelle für Kunden, um Erkenntnisse über ihre Dokumente zu gewinnen, ohne Data Scientists zu benötigen.

Sie benötigen Folgendes, bevor Sie ein vortrainiertes Modell verwenden:

  • Ein kostenpflichtiger Mandantenaccount in Oracle Cloud Infrastructure.

  • Vertrautheit mit Oracle Cloud Infrastructure Object Storage.

Sie können die vortrainierten Dokument-AI-Modelle als Batchanforderung mit Rest-APIs, SDK oder CLI aufrufen. Sie können die vortrainierten Dokument-AI-Modelle mit der Konsole, den Rest-APIs, dem SDK oder der CLI als einzelne Anforderung aufrufen.

Informationen dazu, was in Batchanforderungen zulässig ist, finden Sie im Abschnitt Limits.