Document AI Workbench

Extraia dados de qualquer documento criando modelos de ML personalizados específicos para suas necessidades de negócios. Com o Document AI Workbench, é possível alcançar um grau maior de acurácia para extrair dados de documentos não estruturados ao treinar ou treinar modelos de machine learning.

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Crie seu próprio modelo personalizado com um clique
Treinar modelos existentes para melhorar o desempenho
Avalie, itere e escolha o melhor modelo
Novos clientes do Google Cloud ganham US$ 300 em créditos para explorar completamente

Vantagens

Aumentar a precisão do processamento de documentos

Enfrente menos erros e aproveite fluxos de trabalho de processamento de documentos mais rápidos e precisos com modelos personalizados treinados nos documentos da sua empresa.

Processar uma grande variedade de tipos de documentos

Agora você não precisa depender de modelos pré-treinados para atender às suas necessidades de processamento de documentos. É possível trabalhar com uma grande variedade de documentos que não são suportados pelos modelos pré-treinados do Google.

Treine modelos sem ter habilidades de machine learning

Com o Document AI Workbench, até mesmo usuários corporativos que não têm grandes habilidades de machine learning podem começar a treinar ou fazer upgrade de modelos com uma interface fácil de usar.

Principais recursos

Treinar modelos existentes para melhorar o desempenho

Com o treinamento, você começa com um modelo de ML pré-criado e o treina com seus próprios dados para melhorar a acurácia dos documentos da organização. Com o Document AI Workbench, você não precisa começar do zero sempre que precisar de extração personalizada de documentos.

Criar modelos de extratores de documentos personalizados para documentos

Crie extratores de documentos personalizados (CDE, na sigla em inglês) específicos para seus documentos, como caixas de seleção, e sejam treinados e avaliados com seus dados para maior precisão e desempenho. É possível também usar o modelo treinado em outros documentos.

Gerencie e rotule conjuntos de dados para se preparar para o treinamento

Um conjunto de dados rotulado de documentos é necessário para treinar, treinar ou avaliar um modelo de ML. Com o Document AI Workbench, é possível aplicar rótulos do esquema do modelo a documentos importados no conjunto de dados. Se estiver disponível, use uma versão atual do seu modelo para ter uma vantagem no identificador. Também é possível terceirizar e gerenciar a rotulagem dos documentos com uma equipe de especialistas em rotulagem na organização ou em terceiros.

Treinar, avaliar e implantar modelos na produção

Treine e implante modelos de ML personalizados para facilitar o processamento de documentos. A Document AI gera métricas de avaliação, como precisão e recall, para ajudar você a determinar o desempenho preditivo dos processadores. Essas métricas de avaliação são geradas com a comparação das entidades retornadas pelos modelos (as previsões) com as anotações nos documentos de teste.

"A Document AI Workbench está nos ajudando a expandir a automação de documentos com mais rapidez e eficácia. Com o uso desse novo produto, conseguimos treinar nossos próprios modelos de analisador de documentos em uma fração do tempo e com menos recursos. Acreditamos que isso nos ajudará a realizar melhorias operacionais importantes para nossa empresa e nos ajudará a atender nossos clientes muito melhor."

Daniel Ordaz Palacios, chefe de operações e processos empresariais globais

Documentação

Criar um extrator de documentos personalizado

Saiba como usar o Document AI Workbench para criar e treinar um extrator de documentos personalizado que processa documentos W-2 (formulário fiscal dos EUA) (como exemplo).

Treinar um processador especializado

Fazer o treinamento significa que você começa com um modelo pré-treinado e o treina com seus próprios dados para melhorar a acurácia. Saiba como fazer isso neste guia. .

Crie um conjunto de dados rotulado

É necessário ter um conjunto de dados rotulado de documentos para treinar, treinar ou avaliar um modelo de ML. Saiba como criar um conjunto de dados, importar documentos e definir um esquema.

Etiquetar documentos

Saiba como aplicar rótulos do esquema de modelo aos documentos importados no conjunto de dados.

Treinar ou treinar modelos de ML

Veja como treinar um novo modelo de processamento de documentos personalizado do zero ou treinar um modelo de ML existente para tarefas de processamento de documentos específicas para suas necessidades.

Avaliar o desempenho do modelo

Uma avaliação é executada automaticamente sempre que você treina ou treina um modelo. Veja como executar uma avaliação manual para receber métricas atualizadas depois de modificar o conjunto de teste.

Conheça a segurança e conformidade do Document AI

Saiba mais sobre as horizontais de segurança compatíveis, as auditorias independentes de compliance de terceiros realizadas, a conformidade com a HIPAA e o FedRAMP e como os dados dos clientes são usados.

Casos de uso

Caso de uso

Traga seus próprios dados para criar modelos de ML

O Workbench pode lidar com documentos com tabelas, textos impressos ou escritos à mão, além de outras entidades aninhadas, caixas de seleção e muito mais. O Workbench pode usar imagens de documentos, seja digitalizadas ou capturadas profissionalmente em uma foto rápida. É possível importar dados em vários formatos, como PDFs, imagens comuns e documentos JSON.

Caso de uso

Criar e avaliar modelos de ML gratuitamente

Em vez de ter que pagar para ativar os servidores e aguardar enquanto os modelos são treinados, você pode criar e avaliar modelos de ML gratuitamente. Você simplesmente paga pelo uso quando os processadores são implantados e usados para extrair os dados dos documentos.

Caso de uso

Treinar um modelo

Com um clique, treine um modelo do zero ou usando treinamento. Se você estiver trabalhando com um tipo de documento semelhante em layout e esquema a um processador de documentos existente, treine o processador relevante para receber resultados precisos mais rapidamente. Se não houver um processador relevante disponível para o documento que você está tentando processar, crie um modelo do zero.

Confira todos os guias técnicos

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