Benutzerdefinierten Dokumentklassifikator erstellen, verwenden und verwalten

Benutzerdefinierten Dokumentklassifikator erstellen, verwenden und verwalten

Verwenden Sie einen benutzerdefinierten Klassifikator, um Dokumente zu klassifizieren. Es wird von Grund auf neu aufgebaut mithilfe Ihrer eigenen Dokumente und benutzerdefinierten Klassen. Der generative KI-Aspekt ermöglicht Few-Shot-Training und Feinabstimmung. Dadurch wird die Genauigkeit mit weniger Stichproben und Korrekturen durch iteratives automatisches Labeling verbessert.

Versionen von benutzerdefinierten Klassifikatormodellen

Modellversion	Beschreibung	Release-Version	ML-Verarbeitung in den USA/EU	Feinabstimmung in den USA/EU	Releasedatum
pretrained-foundation-model-v1.4-2025-06-16	Produktionsreifer Kandidat, der auf dem Gemini 2.0 Flash-LLM basiert. Enthält auch erweiterte OCR-Funktionen wie die Erkennung von Kontrollkästchen.	Stabil	Ja	USA, EU (Vorschau)	16. Juni 2025

Benutzerdefinierten Klassifikator in der Google Cloud -Console erstellen

Sie können benutzerdefinierte Klassifikatoren erstellen, die speziell auf Ihre Dokumente zugeschnitten sind und mit Ihren Daten trainiert und ausgewertet werden. Dieser Prozessor identifiziert Dokumentklassen aus einer benutzerdefinierten Gruppe von Klassen. Sie können diesen trainierten Prozessor dann für zusätzliche Dokumente verwenden. In der Regel verwenden Sie einen benutzerdefinierten Klassifikator für Dokumente verschiedener Typen und übergeben die Dokumente dann mithilfe der Identifizierung an einen Extraktionsprozessor, um die Entitäten zu extrahieren.

Eine allgemeine Anleitung zum Erstellen und Verwenden eines Prozessors finden Sie im Abschnitt Anleitung.

Hinweis :Wenn Sie Ihre Dokumente nach Kurs in separaten Ordnern abgelegt haben, können Sie Schritt 4 überspringen, indem Sie den Kurs beim Import angeben.

Sie können eigene Konfigurationsentscheidungen treffen, die zu Ihrem Workflow passen.

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Eine detaillierte Anleitung dazu finden Sie direkt in der Google Cloud Console. Klicken Sie dazu einfach auf Anleitung:

Anleitung

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Hinweise

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Document AI, Cloud Storage APIs.

Enable the APIs

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Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Prozessor erstellen

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Rufen Sie die Google Cloud -Konsole auf und wählen Sie Folgendes aus: Workbench

2. Wählen Sie für den benutzerdefinierten Dokumentklassifikator die Option Prozessor erstellen aus.

   

3. Geben Sie im Menü Prozessor erstellen einen Namen für den Prozessor ein, z. B. my-custom-document-classifier.

   

4. Wählen Sie die Region aus, die Ihnen am nächsten ist.

5. Wählen Sie Erstellen aus. Der Tab Details zum Prozessor wird angezeigt.

Dataset konfigurieren

Zum Trainieren dieses neuen Prozessors müssen Sie ein Dataset mit Trainings- und Testdaten erstellen, damit der Prozessor die zu klassifizierenden und aufzuteilenden Dokumente leichter identifizieren kann. Für dieses Dataset ist ein neuer Speicherort erforderlich. Dies kann ein leerer Cloud Storage-Bucket oder -Ordner sein oder Sie können einen intern verwalteten Standort zulassen.

Wenn der Tab Prozessordetails angezeigt wird, können Sie Folgendes tun:

1. Wählen Sie Von Google verwalteter Speicher aus, wenn Sie Cloud Storage verwenden möchten.
2. Wählen Sie Ich gebe meinen eigenen Speicherort an aus, wenn Sie Ihren eigenen Speicher verwenden möchten, um vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEKs) zu verwenden. Folgen Sie dann der Anleitung unter Dataset erstellen.



Hinweis: Ordner für Datasets müssen als schreibgeschützt behandelt werden. Nehmen Sie keine Änderungen vor und fügen Sie nichts hinzu.

Dokumente in ein Dataset importieren

Als Nächstes importieren Sie Ihre Dokumente in Ihr Dataset.

1. Wählen Sie auf dem Tab Erstellen die Option Dokumente importieren aus.

   

2. Wenn Sie einen Speicher-Bucket verwenden möchten, müssen Sie den Quellpfad für den Bucket eingeben. Geben Sie für dieses Trainingsbeispiel diesen Bucket-Namen in den Quellpfad ein. Dadurch wird direkt auf ein Dokument verwiesen.

   cloud-samples-data/documentai/Custom/Patents/PDF/computer_vision_20.pdf
   

3. Wählen Sie für Datenaufteilung die Option Nicht zugewiesen. Das Dokument in diesem Ordner ist nicht dem Test- oder Trainings-Dataset zugewiesen. Das Häkchen bei Mit automatischem Labeling importieren darf nicht gesetzt sein.

4. Wählen Sie Importieren aus. Document AI liest die Dokumente aus dem Bucket in das Dataset. Der Import-Bucket wird nicht geändert und es wird nicht aus dem Bucket gelesen, nachdem der Import abgeschlossen ist.

5. Optional: Wenn Sie importierte Dokumente löschen möchten, gehen Sie auf dem Tab Erstellen zu Dataset verwalten > wählen Sie die Dokumente aus > klicken Sie auf Löschen.

Wenn Sie Dokumente importieren, können Sie die Dokumente entweder dem beim Importieren festgelegten Training oder Test zuweisen oder die Zuweisungen später vornehmen.

Weitere Informationen zur Vorbereitung Ihrer Daten für den Import finden Sie im Leitfaden zur Datenvorbereitung.

Prozessorschema definieren

Sie können das Prozessorschema entweder vor oder nach dem Importieren von Dokumenten in Ihr Dataset erstellen. Das Schema enthält Labels, mit denen Sie Dokumente mit Anmerkungen versehen können.

1. Wählen Sie auf dem Tab Build (Erstellen) die Option Manage Dataset (Dataset verwalten) > Edit Schema (Schema bearbeiten) aus. Die Seite Schema bearbeiten wird geöffnet.

2. Label erstellen auswählen:

3. Geben Sie einen Namen für das Label ein.

4. Wählen Sie Erstellen aus. Eine ausführliche Anleitung zum Erstellen und Bearbeiten eines Schemas finden Sie in Prozessorschema definieren.

   Hinweis :Wenn ein Prozessor trainiert wurde, können Labels nicht mehr gelöscht werden. Stattdessen können Sie alle Labels deaktivieren, die Sie nicht verwenden möchten.

5. Erstellen Sie folgende Labels für das Prozessorschema.

   • computer_vision
   • crypto
   • med_tech
   • other

6. Wählen Sie abschließend die Option Speichern aus.

   

Hinweis :Labels sind flach und unterstützen keine untergeordneten Einheiten.

Dokument mit Label versehen

Das Auswählen von Text in einem Dokument und das Anwenden von Labels wird als Annotation bezeichnet.

1. Kehren Sie zum Tab Erstellen zurück und wählen Sie ein Dokument aus, um die Konsole Dataset verwalten zu öffnen.

2. Wählen Sie aus den Optionen das entsprechende Label für das Dokument aus. Wenn Sie das bereitgestellte Beispieldokument verwenden, wählen Sie computer_vision aus.

   Das mit einem Label versehene Dokument sollte so aussehen:

3. Wählen Sie Als „Mit Label versehen“ markieren aus, wenn Sie das Dokument fertig annotiert haben.

   Auf dem Tab Dataset verwalten wird im Bereich Dokument angezeigt, dass ein Dokument mit einem Label versehen wurde.

Dem Trainingsset ein kommentiertes Dokument zuweisen

Nachdem Sie dieses Beispieldokument mit einem Label versehen haben, können Sie es dem Trainingsset zuweisen.

1. Klicken Sie auf dem Tab Dataset verwalten auf das Kästchen Alle auswählen.

2. Wählen Sie in der Drop-down-Liste Zu Set zuweisen Training aus.

Im Bereich Dokumente ist zu sehen, dass dem Trainingsset ein Dokument zugewiesen wurde.

Mit Labels versehene Daten in Trainings- und Testsets importieren

In diesem Leitfaden finden Sie vorab mit Label versehene Daten. Wenn Sie an Ihrem eigenen Projekt arbeiten, müssen Sie festlegen, wie Ihre Daten mit Labels versehen werden sollen. Weitere Informationen zu Labeling-Optionen.

Benutzerdefinierte Document AI-Prozessoren benötigen sowohl im Trainings- als auch im Testset mindestens ein Dokument für jeden zu labelnden Dokumenttyp. Für eine optimale Leistung empfehlen wir, mindestens 10 Dokumente pro Label zu erstellen. Bei 5 Labels benötigen Sie 50 Dokumente zum Trainieren und 50 zum Testen. Mehr Trainingsdaten führen in der Regel zu einer höheren Genauigkeit.

1. Dokumente importieren auswählen.

2. Geben Sie unter Quellpfad den folgenden Pfad ein. Dieser Bucket enthält Dokumente mit Labels im Document JSON-Format.

   cloud-samples-data/documentai/Custom/Patents/JSON/Classification-InventionType
   

3. Wählen Sie in der Drop-down-Liste Datenaufteilung die Option Automatisch aufteilen. Dadurch werden die Dokumente automatisch so aufgeteilt, dass 80% im Trainingsset und 20% im Testset enthalten sind. Ignorieren Sie den Abschnitt Labels anwenden.

4. Wählen Sie Importieren aus. Der Import kann mehrere Minuten dauern.

Sobald der Import abgeschlossen ist, finden Sie die Dokumente auf dem Tab Dataset verwalten.

Dokumente beim Import im Batch mit Labels versehen

Optional können Sie nach der Konfiguration des Schemas alle Dokumente, die sich in einem bestimmten Verzeichnis befinden, beim Import mit Labels versehen, um Zeit beim Labeling zu sparen.



1. Dokumente importieren auswählen.

2. Geben Sie unter Quellpfad den folgenden Pfad ein. Dieser Bucket enthält Dokumente ohne Label im PDF-Format.

   cloud-samples-data/documentai/Custom/Patents/PDF-CDC-BatchLabel
   

3. Wählen Sie in der Drop-down-Liste Datenaufteilung die Option Automatisch aufteilen. Dadurch werden die Dokumente automatisch so aufgeteilt, dass 80 % im Trainingsset und 20 % im Testset enthalten sind.

4. Wählen Sie im Bereich Labels anwenden die Option Label auswählen aus.

5. Wählen Sie für diese Beispieldokumente other aus.

6. Wählen Sie Importieren aus und warten Sie, bis der Vorgang abgeschlossen ist. Sie können diese Seite in der Zwischenzeit verlassen und später wieder zurückkehren. Anschließend finden Sie die Dokumente mit dem angewendeten Label auf dem Tab Dataset verwalten.

Prozessor trainieren

Nachdem Sie die Trainings- und Testdaten importiert haben, können Sie den Prozessor trainieren. Da das Training mehrere Stunden dauern kann, sollten Sie den Prozessor mit den entsprechenden Daten und Labels einrichten, bevor Sie mit dem Training beginnen.

Sie können feinabgestimmte und benutzerdefinierte Modelle mit Ihren gelabelten Daten trainieren. Für feinabgestimmte Modelle wird generative KI verwendet. Bei benutzerdefinierten Modellen wird ein einzigartiges Large Language Model mit Ihren Daten mit Labels trainiert. Sie benötigen mindestens zwei Labels im Schema, mit empfohlenen zehn Trainingsdokumenten und zehn Testdokumenten (mindestens eins).

1. Wählen Sie Neue Version trainieren aus.



Hinweis :Bei der Feinabstimmung wird ein Foundation Model optimiert. Das ist die empfohlene Vorgehensweise. Wenn Sie Benutzerdefiniertes Modell trainieren auswählen, wird ein herkömmliches Modell ohne generative KI trainiert.

1. Geben Sie im Feld Versionsname einen Namen für diese Prozessorversion ein, z. B. my-cdc-version-1.

2. Optional: Wählen Sie Labelstatistiken anzeigen aus, um Informationen zu den Dokumentlabels aufzurufen, die Ihnen bei der Bestimmung der Abdeckung helfen können. Wählen Sie Schließen, um zur Trainingseinrichtung zurückzukehren.

3. Wählen Sie Training starten aus. Sie können den Status in der Seitenleiste prüfen.

Prozessorversion bereitstellen

1. Wechseln Sie nach Abschluss des Trainings zum Tab Versionen verwalten. Sie können sich Details zur gerade trainierten Version ansehen.

2. Wählen Sie neben der Version, die Sie bereitstellen möchten, das aus und wählen Sie Version bereitstellen aus.

3. Wählen Sie im Dialogfeld Bereitstellen aus.

   Die Bereitstellung kann mehrere Minuten dauern.

Prozessor bewerten und testen

1. Wechseln Sie nach Abschluss der Bereitstellung zum Tab Bewerten und Testen.

   Auf dieser Seite sehen Sie Bewertungsmesswerte wie den F1-Wert, die Genauigkeit und die Trefferquote für das gesamte Dokument sowie einzelne Labels. Weitere Informationen zu Auswertungen und Statistiken finden Sie unter Prozessor auswerten.

2. Laden Sie ein Dokument herunter, das nicht an vorherigen Trainings oder Tests beteiligt war, damit Sie es zur Bewertung der Prozessorversion verwenden können. Wenn Sie eigene Daten nutzen, verwenden Sie ein speziell dafür gedachtes Dokument.

   PDF herunterladen

3. Wählen Sie Testdokument hochladen und wählen Sie das Dokument aus, das Sie gerade heruntergeladen haben.

   Die Seite Analyse des benutzerdefinierten Dokumentklassifikators wird geöffnet. Die Ausgabe zeigt, wie gut das Dokument klassifiziert wurde.

   Sie können die Bewertung auch noch einmal mit einem anderen Testset oder einer anderen Prozessorversion ausführen.

Neu importierte Dokumente automatisch mit Labels versehen

Nachdem Sie eine trainierte Prozessorversion bereitgestellt haben, können Sie mithilfe der automatischen Labelerstellung beim Importieren neuer Dokumente Zeit bei der Labelerstellung sparen.

1. Klicken Sie auf der Seite Dataset verwalten auf Dokumente importieren.

2. Kopieren Sie den folgenden Cloud Storage-Pfad und fügen Sie ihn ein. Dieses Verzeichnis enthält fünf Patent-PDFs ohne Labels. Wählen Sie in der Drop-down-Liste Datenaufteilung die Option Training aus.

   cloud-samples-data/documentai/Custom/Patents/PDF-CDC-AutoLabel
   

3. Wählen Sie im Bereich Labels anwenden die Option Automatisches Labeling aus.

4. Wählen Sie eine vorhandene Prozessorversion aus, um den Dokumenten Labels hinzuzufügen.

   • Beispiel: 2af620b2fd4d1fcf

5. Wählen Sie Importieren aus und warten Sie, bis der Vorgang abgeschlossen ist. Sie können diese Seite in der Zwischenzeit verlassen und später wieder zurückkehren. Anschließend werden die Dokumente auf der Seite Dataset verwalten im Bereich Automatisch mit Label versehen angezeigt.

6. Automatisch mit Labels versehene Dokumente können nicht für Trainings- oder Testzwecke verwendet werden, ohne sie als „Mit Label versehen“ zu markieren. Rufen Sie den Bereich Automatisch mit Label versehen auf, um die automatisch gekennzeichneten Dokumente anzusehen.

7. Wählen Sie das erste Dokument aus, um die Labeling-Konsole aufzurufen.

8. Prüfen Sie, ob das Label korrekt ist. Korrigieren Sie die Angabe, falls sie falsch ist.

9. Wenn Sie fertig sind, wählen Sie Als „Mit Label versehen“ markieren aus.

10. Wiederholen Sie die Labelüberprüfung für jedes Dokument mit automatischem Label und kehren Sie dann zur Seite Dataset verwalten zurück, um die Daten für das Training zuzuweisen.

Prozessor verwenden

Sie können Ihre benutzerdefiniert trainierten Prozessorversionen wie jede andere Prozessorversion verwalten. Weitere Informationen finden Sie in Prozessorversionen verwalten.

Sie können auch eine Verarbeitungsanfrage an Ihren benutzerdefinierten Prozessor senden. Die Antwort wird wie die anderer Klassifikatorprozessoren verarbeitet.

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud -Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

1. Wählen Sie im Google Cloud Navigationsmenü der Console Document AI und dann Meine Prozessoren aus.

2. Wählen Sie in der Zeile, in der sich der zu löschende Prozessor befindet, Weitere Aktionen aus.

3. Wählen Sie Prozessor löschen aus, geben Sie den Namen des Prozessors ein und wählen Sie zur Bestätigung noch einmal Löschen aus.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen finden Sie unter Leitfäden.
• Sehen Sie sich die Liste der Prozessoren an.
• Mit dem Layout-Parser können Sie Dokumente in lesbare Blöcke unterteilen.
• Verwenden Sie Enterprise Document OCR, um Text zu erkennen und zu extrahieren.