Konfigurieren von Document Automation mit Azure AI Document Intelligence

Senden Sie eine API-Anforderung, um Document Automation mit dem Extraktionsdienst zu verbinden.

Anmerkung: Sie benötigen die folgenden Informationen:
  • Autorisierungstoken Siehe Authentifizierungs-API in Control Room-APIs.
  • Azure AI Document Intelligence-Endpunkt. Einzelheiten finden Sie unter Use Document Intelligence models.
  • Azure AI Document Intelligence-API-Schlüssel. Einzelheiten finden Sie unter Use Document Intelligence models.
  • Microsoft Azure-Blob-Storage-URI. Einzelheiten finden Sie unter Blob Snapshots.
    Anmerkung: Für Kunden, die ihre eigene Lizenz (BYOL) verwenden, vergewissern Sie sich, dass Sie Lese-, Erstellungs-, Schreib-, Lösch- und Auflistungsberechtigungen für den Blob-Speicher-URI bereitstellen, um das Training von Modellen zu ermöglichen.
Wenn Sie mit der vertrauenswürdigen Liste von API-URLs für Standard Forms arbeiten:
  • Fügen Sie nur die API-URL der Azure AI Document Intelligence-Dienste zu der vertrauenswürdigen Liste am Ende des Bot Runners hinzu.
  • Fügen Sie der Liste der vertrauenswürdigen URLs am Control Room-Ende die folgenden URLs hinzu:
    • SAS-URL (Blob)
    • API-URL der Azure AI Document Intelligence-Dienste
    • https://fotts.azureedge.net/ (erforderlich für die Anzeige eines bestimmten Dokumenttyps)
Anmerkung:
  • Um einen Microsoft Azure-API-Schlüssel zu erhalten, eröffnen Sie einen Support-Fall mit dem Konto- oder Mandantennamen, der Gültigkeitsdauer (in der Regel bis zum Ablauf der Lizenz) und der Region (siehe Azure-Produkte nach Region). Standardformulare finden Sie in der Beschreibung auf der Seite Apeople. Wenden Sie sich bei allen Fragen an CSM oder AE.
  • Sie werden die Option Modell erstellen auf der Seite der Lerninstanzen nicht sehen können, um Modelle zu erstellen, wenn Sie Ihre eigene Lizenz verwenden.

Für Document Automation-Cloud

Anfragen 

PUT <Cloud Host Url>/cognitive/v3/formrecognizer/config
Headers: X-Authorization - <IQBot Admin User Auth token >
Anforderungstext:

{    
"formRecognizerApi": "https://<Form Recognizer Endpoint (for example: https://test.api.cognitive.microsoft.com/)>",    
"formRecognizerKey": "<Form Recognizer API key1 or key2 (for example: 7d3614e94...)>",    
"blobStorageSas": "https://<storage account sas_url (for example: https://aa.blob.core.windows.net/.....)>" 
}

Für Document Automation On-Premises

Anfragen 

PUT <On-Premises Machine ip_address or localhost:port>/cognitive/v3/formrecognizer/config
Headers: X-Authorization - <IQBot Admin User Auth token >
Anforderungstext:

{    
"formRecognizerApi": "https://<Form Recognizer Endpoint (for example: https://test.api.cognitive.microsoft.com/)>",    
"formRecognizerKey": "<Form Recognizer API key1 or key2 (for example: 7d3614e94...)>",    
"blobStorageSas": "https://<storage account sas_url (for example: https://aa.blob.core.windows.net/.....)>" 
}

Nächste Schritte

Melden Sie sich mit dem Nutzer Learning instance creator bei Ein benutzerdefiniertes Extraktionsmodell mit Standard Forms erstellen an.