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Azure Document Intelligence dans Foundry Tools prend en charge un large éventail de modèles qui vous permettent d’ajouter un traitement intelligent des documents à vos applications et d’optimiser vos flux de travail. Choisir le bon modèle est essentiel au succès de votre solution d’entreprise. Cet article explore les modèles Document Intelligence disponibles et explique comment ils complètent Azure fonctionnalités Content Understanding pour vous aider à sélectionner la meilleure approche pour vos projets.
Dans le cadre des fonctionnalités Azure Content Understanding, Azure Document Intelligence fournit une extraction déterministe haute précision et fiable à partir de documents structurés. Content Understanding offre également des analyseurs basés sur des LLM pour les contenus complexes, non structurés et multimodaux. Ensemble, ils facilitent la préparation des données pour les agents et applications intelligents qui peuvent lire, analyser et répondre à du contenu réel avec précision et vitesse. Pour comparer les deux services et déterminer le mieux adapté à votre scénario, consultez Choose l’outil ia Azure approprié pour le traitement des documents.
Les diagrammes de décision suivants mettent en évidence les caractéristiques de chaque modèle pris en charge afin de vous aider à choisir celui qui répond le mieux aux besoins et aux exigences de votre application.
Important
Veillez à consulter la page de support linguistique pour connaître le texte de langue et l’extraction de champ pris en charge par fonctionnalité.
Comparer Document Intelligence et Content Understanding
Utilisez le tableau suivant pour déterminer le service le mieux adapté à votre scénario avant de sélectionner un modèle Document Intelligence spécifique.
| Azure Document Intelligence | Compréhension du contenu Azure | |
|---|---|---|
| Idéal pour | Extraction déterministe à volume élevé à partir de documents structurés et semi-structurés | Traitement de contenu complexe, varié, non structuré ou modal |
| Types de documents | Formulaires standardisés, factures, formulaires fiscaux, ID et reçus | Modèles très variés, documents non structurés, images, audio et vidéo |
| Étiquetage | Obligatoire pour les modèles personnalisés (cinq exemples étiquetés minimum) | Aucun étiquetage n’est nécessaire pour commencer ; ajoutez des étiquettes pour améliorer les résultats |
| Extraction | Extraction de champs déterministe avec scores de confiance et ancrage | Champs extractifs et déduits, métadonnées générées et enrichissements |
| IA générative | No | Oui — champs déduits, raisonnement et post-traitement |
| Entrée multimodale | Documents uniquement | Documents, images, audio et vidéo |
| Latency | Faible | Moyenne |
| Couverture prédéfinie | Modèles 20+ (factures, taxes, ID, hypothèque, etc.) | Analyseurs prédéfinis pour les types de documents courants |
| Importation de plusieurs fichiers | No | Oui (aperçu) |
Si votre scénario nécessite l’IA générative, l’entrée modale ou des modèles de documents très variés, consultez Choose l’outil d’ia approprié Azure pour le traitement des documents pour obtenir des conseils complets sur les scénarios. Sinon, continuez ci-dessous pour sélectionner le modèle Document Intelligence qui correspond le mieux à vos besoins de traitement de documents structurés.
Modèles d’analyse de documents préentraînés
| Type du document | Exemple | Données à extraire | Votre meilleure solution |
|---|---|---|---|
| Document générique. | Contrat ou lettre. | Vous souhaitez principalement extraire des lignes de texte écrit ou imprimé, des mots, des emplacements et des langues détectées. | Modèle de lecture OCR |
| Document qui inclut des informations structurelles. | Rapport ou étude. | En plus du texte écrit ou imprimé, vous devez extraire des informations structurelles telles que des tables, des marques de sélection, des paragraphes, des titres, des en-têtes et des sous-titres. | Modèle d’analyse de disposition |
| Document structuré ou semi-structuré qui inclut du contenu mis en forme sous forme de champs (clés) et de valeurs. | Formulaire ou document dont le format est normalisé et couramment utilisé dans votre entreprise ou votre secteur d’activité, comme une application de crédit ou une enquête. | Vous souhaitez extraire des champs et des valeurs, y compris ceux qui ne sont pas couverts par les modèles prédéfinis spécifiques au scénario sans avoir à entraîner un modèle personnalisé. |
Modèle d’analyse de disposition avec le paramètre features=keyValuePairs de chaîne de requête facultatif activé |
Modèles préentraînés spécifiques à un scénario
| Type du document | Données à extraire | Votre meilleure solution |
|---|---|---|
| Taxe unifiée américaine | Vous souhaitez extraire des informations clés sur toutes les formes fiscales de W2, 1040, 1090, 1098 à partir d’un seul fichier sans exécuter de classification personnalisée de votre propre. | Modèle fiscal unifié américain |
| Taxe américaine W-2 | Vous souhaitez extraire des informations clés telles que le salaire, la rémunération et les impôts retenus. | Modèle fiscal américain W-2 |
| Taxe fiscale américaine W-4 | Vous souhaitez extraire des informations clés telles que les ajustements de revendication et les informations personnelles. | Modèle fiscal américain W-4 |
| Taxe américaine 1095(A,C) | Vous souhaitez extraire le crédit d’impôt premium et les détails du paiement de crédit anticipé. | Modèle de déclaration fiscale américaine 1095 |
| Taxe américaine 1098 | Vous souhaitez extraire les détails des intérêts hypothécaires tels que le principal, les points et les impôts. | Modèle fiscal américain 1098 |
| Taxe américaine 1098-E | Vous souhaitez extraire les détails des intérêts d’un prêt étudiant, tels que le prêteur et le montant des intérêts. | Modèle fiscal américain 1098-E |
| Taxe américaine 1098T | Vous souhaitez extraire des informations relatives aux frais de scolarité admissibles, telles que les ajustements de bourse, le statut de l’étudiant et les informations sur le prêteur. | Modèle américain du formulaire fiscal 1098-T |
| Taxe américaine 1099(Variantes) | Vous souhaitez extraire des informations des 1099 formulaires et de ses variantes (A, B, C, CAP, DIV, G, H, INT, K, LS, LTC, MISC, NEC, OID, PATR, Q, QA, R, S, SA, SB). |
Modèle de déclaration fiscale américaine 1099 |
| Taxe américaine 1040(Variantes) | Vous souhaitez extraire des informations à partir de formulaires 1040 et de leurs variantes (annexe 1, annexe 2, annexe 3, annexe 8812, annexe A, annexe B, annexe C, annexe D, annexe E, annexe EIC, annexe F, annexe H, annexe J, annexe R, annexe SE, annexe Senior). |
Modèle de déclaration fiscale américaine 1040 |
| Relevé de compte | Vous souhaitez extraire des informations clés à partir d’un relevé bancaire américain | \Relevé bancaire |
| Vérification bancaire | Vous souhaitez extraire des informations clés du document de vérification. | Chèque bancaire |
| Contrat (accord juridique entre les parties). | Vous souhaitez extraire les informations d’un contrat, telles que les parties, les dates et les intervalles. | Modèle de contrat |
| Carte d’assurance maladie ou ID d’assurance maladie. | Vous souhaitez extraire des informations clés telles que l’assureur, l’ID de membre, la couverture d’ordonnance et le numéro de groupe. | Modèle de carte d’assurance maladie |
| carte de crédit/débit | Vous souhaitez extraire les informations clés des cartes bancaires, telles que le numéro de la carte et le nom de la banque. | Modèle de carte de crédit/débit |
| Certificat de mariage | Vous souhaitez extraire des informations clés des actes de mariage. | Modèle de certificat de mariage |
| Facture ou relevé de facturation | Vous souhaitez extraire des informations clés telles que le nom du client, l’adresse de facturation et le montant dû. | Modèle de facture |
| Reçu, bon ou reçu d’hôtel à page unique. | Vous souhaitez extraire des informations clés telles que le nom du prestataire, la date de transaction et le total des transactions. | Modèle de reçu |
| Document d’identité (ID) comme un permis de conduire américain ou un passeport international | Vous souhaitez extraire des informations clés telles que le prénom, le nom, la date de naissance, l’adresse et la signature. | Modèle de document d’identité (ID) |
| Stub de paiement | Vous souhaitez extraire les informations clés du bulletin de paie. | Modèle de bulletin de paie |
| US Mortgage 1003 | Vous souhaitez extraire des informations clés de la requête de prêt résidentiel uniforme. | Modèle de formulaire 1003 |
| US Mortgage 1004 | Vous souhaitez extraire des informations clés du rapport d’évaluation résidentielle uniforme (URAR). | Modèle de formulaire 1004 |
| US Mortgage 1005 | Vous souhaitez extraire des informations clés du formulaire vérification de l’emploi | Modèle de formulaire 1005 |
| US Mortgage 1008 | Vous souhaitez extraire des informations clés du résumé uniforme de souscription et de transmission. | Modèle de formulaire 1008 |
| Déclaration de clôture d’un prêt hypothécaire américain | Vous souhaitez extraire des informations clés d’un formulaire de déclaration de clôture de prêt hypothécaire. | Modèle de formulaire de déclaration de clôture de prêt hypothécaire |
| Documents de type mixte avec des éléments structurés, semi-structurés et/ou non structurés | Vous souhaitez extraire des paires clé-valeur, des marques de sélection, des tables, des champs de signature et des régions sélectionnées non extraites par des modèles de document prédéfinis ou généraux. | Modèle personnalisé |
Conseil
- Si vous ne savez toujours pas quel modèle préentraîné utiliser, essayez le modèle de disposition avec le paramètre de chaîne de requête facultatif
features=keyValuePairsactivé. - Le modèle de disposition est alimenté par le moteur OCR lecture pour détecter les pages, les tableaux, les styles, le texte, les lignes, les mots, les emplacements et les langues.
Modèles d’extraction personnalisés
| Ensemble d’apprentissage | Exemples de documents | Votre meilleure solution |
|---|---|---|
| Documents structurés, cohérents avec une disposition statique. | Formulaires structurés tels que des questionnaires ou des applications. | Modèle personnalisé |
| Structurées et semi-structurées. | ● Enquêtes → Structurées ● Factures → Semi-structurées |
Modèle neuronal personnalisé |
| Collection de plusieurs modèles entraînés sur des documents de type similaire. | ● Bons de commande de fournitures ● Bons de commande d’équipements ● Bons de commande de mobilier Tous composés dans un modèle unique. |
Modèle personnalisé composé |
Modèle de classification personnalisé
| Jeu d’apprentissage | Exemples de documents | Votre meilleure solution |
|---|---|---|
| Au moins deux différents types de document. | Formulaires, lettres ou documents | Modèle de classification personnalisé |