Veröffentlichung von Document Automation und IQ Bot v.29
- Zuletzt aktualisiert2024/05/17
Veröffentlichung von Document Automation und IQ Bot v.29
Sehen Sie sich neue Funktionen und Änderungen sowie Fehlerbehebungen und Einschränkungen von IQ Bot und Document Automation in v.29 an.
Eine konsolidierte Liste der Pakete, die in dieser Version aktualisiert wurden, finden Sie unter Pakete aktualisiert in v.29.
Document Automation
| Neue Funktionen |
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| Schnellere Validierung von Tabellendaten durch automatisches Ausfüllen Sie können die Schaltfläche Automatisch ausfüllen in der Validierungsschnittstelle verwenden, um Hunderte von Datenzeilen aus mehrseitigen Tabellen zu extrahieren. Nachdem Sie drei Zellen in einer Spalte manuell überprüft haben, extrahiert die Funktion zum automatischen Ausfüllen die restlichen Werte aus dieser Spalte im Dokument. |
| Verwendung des Advanced Classifier-Pakets in Document Automation Mit dem Document Automation Advanced Classifier-Paket können Sie Dokumente und Seiten klassifizieren und Dokumente in eine Ordnerstruktur unterteilen. Sie können Dokumente aus den Ordnern in ihre jeweilige Lerninstanz hochladen, um Inhalte in Document Automation zu extrahieren. Sie müssen eine Skillja-Lizenz in einem Credential Vault einrichten, um einen Bot mit Aktionen aus diesem Paket auszuführen. |
| Document Automation-Support für den Google Custom Document Extractor Sie können jetzt eine vom Nutzer trainierte Lerninstanz in Document Automation erstellen und sie mit einem Google Custom Document Extractor-Prozessor (CDE) extrahieren. Sie können diese neue Funktion nutzen, um ein Modell mit Google CDE für jeden Dokumenttyp zu trainieren. 30 Sprachen werden unterstützt. Nachdem Sie ein Modell bereitgestellt haben, können Sie die Prozessor-URL in den Extraktionsprozess von Document Automation einbetten. Um diese Funktion nutzen zu können, müssen Sie über eine Automation Anywhere Document Workspace-Lizenz und ein gültiges Abonnement für Google CDE verfügen. |
| Verbessertes heuristisches Feedback bei der Extraktion von Formularen und Tabellen Document Automation bietet eine verbesserte Extraktion durch heuristisches Feedback mit Schwerpunkt auf komplexen Szenarien, wie z. B. mehrzeilige oder mehrseitige Tabellen. Darüber hinaus gibt es Verbesserungen beim Extrahieren sowohl für Formularfelder als auch sofort einsetzbare Leistungsfunktionen (insbesondere für Tabellenfelder). |
| Datenvalidierung auf Dokumentenebene in Document Automation Mit der Datenvalidierung auf Dokumentenebene können Sie Regeln erstellen, um die Genauigkeit der extrahierten Daten über mehrere Felder in Ihren Dokumenten sicherzustellen. Sie können verschiedene Bedingungen definieren, z. B. Mustervergleiche oder Gleichheitsprüfungen. Wenn diese Bedingungen erfüllt sind, können Sie mühelos Maßnahmen ergreifen, um Fehler oder Warnungen zu kennzeichnen, Werte zu bereinigen oder zu ersetzen oder neue Werte festzulegen. |
| Änderungen |
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| In Standardformulare können Sie neue Modelle nur in Azure AI Document Intelligence v3.0 erstellen und trainieren. Sie können vorhandene Modelle in Azure AI Document Intelligence v2.1 verwenden, aber keine neuen Modelle erstellen. |
| Azure AI Document Intelligence Studio integriert mit Document Automation ist nur mit dem Modell v.3.0 für alle zukünftigen Modellerstellungen kompatibel. |
Ab Automation 360 v.29 unterstützt Document Automation Standardformulare den Typ Kontrollkästchen für Formulare und Tabellenfelder. Die Lerninstanz Standardformulare hat einen zusätzlichen Kontrollkästchen-Felddatentyp und das Extraktionsergebnis kann eines der folgenden sein:
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In Validator wurden Verbesserungen vorgenommen, um den Validierungsprozess in Document Automation zu verbessern. |
| Für Automation 360 v.29 und höher wurde die Export- und Importfunktionalität für Lerninstanzen um die Möglichkeit erweitert, heuristische Feedback-Daten mit der Konfiguration zu kopieren. Sie können Ihre Feedback-Daten nahtlos und ohne Datenverlust von einer Umgebung in eine andere verschieben. Dadurch wird der Bedarf an Nacharbeit erheblich reduziert, was letztlich wertvolle Zeit spart. |
Build 18345: Dieser Build enthält die folgenden Korrekturen (zusammen mit den Korrekturen der vorherigen Builds):
| Korrekturen |
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| Wenn Sie in Validator einen gültigen Eintrag oder Daten in das Feld eingeben und außerhalb des Feldes klicken, wird das Feld validiert. Dies war eine Einschränkung in den früheren Builds 18332, 18302, 18277 (Cloud-Sandbox) und 18324 (Lokal). |
| Wenn Feld nach Muster extrahieren in der Lerninstanz gewählt und das Dokument verarbeitet wird, wird das Feld bei Eingabe gültiger Daten überprüft. Hier ist nur das entsprechende Feld betroffen, und seine Extraktion basiert auf der Eingabe des regulären Ausdrucks. Dies war eine Einschränkung in den früheren Builds 18332, 18302, 18277 (Cloud-Sandbox) und 18324 (Lokal). |
Build 18277: Dieser Build enthält die folgenden Korrekturen:
| Korrekturen |
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| Wenn ein Tabellenname in Validator mehr als 50 Zeichen hat, wird jetzt der Feldname in der Tabelle angezeigt, wenn Sie den Mauszeiger darüber bewegen. Zuvor wurde der Tabellenname nicht angezeigt. |
| Wenn ein Feldname in Validator mehr als 100 Zeichen umfasst, erscheint eine Scrollleiste und Sie können den Wert des Formularfeldes sehen. Bislang wurde der Name des Formularfeldes nicht angezeigt. |
| Das Ergebnis der Durchführungsanalyse wird in Standardformulare angezeigt, wenn ein v3.0-Modell mit mehreren Seiten erstellt wird. |
| Sie können jetzt die erweiterten Optionen zum Auschecken für Bots verwenden, die Aktionen aus dem Dokumentenextraktion-Paket enthalten. |
| Wenn Sie Dokumente in einen benutzerdefinierten Prozess statt in einen automatisch erstellten Prozess von Document Automation hochladen, lädt der Download-Bot jetzt erfolgreich die CSV-Versionen der extrahierten Daten herunter und löscht die hochgeladenen Dateien aus dem temporären Speicher. |
| Der Automation Anywhere Control Room verfolgt jetzt den Document Automation-Lizenzverbrauch in neu installierten Linux-Cluster-Umgebungen. |
| Bei importierten Lerninstanzen ist die musterbasierte Validierung ab sofort standardmäßig aktiviert. |
| Sie können jetzt ein Dokument absenden, das eine Muster-Validierungsregel enthält, die einen regulären Ausdruck mit einem senkrechten Strich (|) umfasst. |
| In Bot Insight wurde die Option Unbekannt unter dem OCR-Engine-Attribut für den Google Document AI-Anbieter aus dem Dokumentenarbeitsbereich-Dashboard entfernt. Jetzt zeigt der Filter ABBYY als OCR-Engine an, was für eine bessere Übersichtlichkeit und Genauigkeit der Filteroptionen sorgt. |
| Die Extraktion ist jetzt erfolgreich, wenn eine Lerninstanz in Document Automation unter Verwendung einer benutzerdefinierten Domäne erstellt wird. Bisher führte das Hochladen eines Dokuments für die Lerninstanz unter Verwendung einer benutzerdefinierten Domäne zu einem Extraktionsfehler, aber dieses Problem wurde behoben. Service Cloud-Fall-ID: 01967442 |
| Dokumente mit Windows OS-Benutzernamen, die mehr als 17 Zeichen enthalten, können jetzt mit dem neuesten Paket von Document Automation erfolgreich verarbeitet werden. Bisher wurde bei dem Versuch, solche Dokumente zu verarbeiten, folgende Fehlermeldung angezeigt: Datei kann nicht verarbeitet werden, eventuell ist sie beschädigt. Bitte wenden Sie sich an den technischen Support, wenn die Datei gültig ist. Service Cloud-Fall-ID: 01951382, 01950245 |
| Das Dokumentenextraktion-Paket extrahiert jetzt erfolgreich Dokumente, wenn die Option zum Speichern der Ausgabedateien auf dem Server in einer eigenständigen Installation gewählt wird. Bislang führte die Auswahl der Option zum Hochladen der Ausgabe auf den Server dazu, dass die Aktion Extraktion fehlschlug, begleitet von der Fehlermeldung DW_EXTRACT_FAILURE 500. Service Cloud-Fall-ID: 01943058, 01972932 |
| Einschränkungen |
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| Die Kontrollkästchenfunktion (im Vorschaumodus) kann zu einer inkonsistenten Extraktion für das Kontrollkästchenfeld und damit eventuell zu inkonsistenten Ergebnissen führen. In solchen Fällen, wenn das System nicht in der Lage ist, den Wert des Kontrollkästchens exakt zu extrahieren, wird es als Nicht gefunden gekennzeichnet. |
| Wenn der Name einer Lerninstanz ein Leerzeichen enthält, wird das Leerzeichen im heruntergeladenen Dateinamen durch den kodierten Wert %20 ersetzt. Wenn der Name der exportierten Lerninstanz beispielsweise Test 123 lautet, wird der Dateiname als Test%20123 angezeigt. |
| Wenn die Bedingung auf einem Formularfeld basiert und die daraus resultierende Aktion ein Tabellenfeld betreffen soll, wird das erwartete Ergebnis nicht in Validator wiedergegeben, da neue Regeln auf Dokumentenebene eingeführt wurden. |
| Sie können die Option Feld mithilfe von Mustern extrahieren nicht für ein Tabellenfeld mit einem benutzerdefinierten Alias verwenden. Problemumgehung: Nach dem Entfernen der regulären Ausdrücke (Regex) funktioniert die Extraktion mit dem benutzerdefinierten Alias wie erwartet. |
| Wenn der Tabellenname in der Azure AI Document Intelligence Studio-Nutzeroberfläche länger als 99 Zeichen ist, wird er von der Nutzeroberfläche nicht richtig verarbeitet. |
| Beim Erstellen einer Validierungsregel mit der Bedingung Stimmt mit Regex überein und der Aktion Fehler anzeigen wird ein benutzerdefinierter Fehler für ein Feld ohne Extraktion angezeigt. Problemumgehung: Wenn die Bedingung Stimmt mit Regex überein lautet, fügen Sie ein weiteres UND zusammen mit der Bedingung Ist nicht leer hinzu, um die Aktion Fehler anzeigen zu verwenden. Für Felder, die nicht extrahiert werden, wird kein Fehler angezeigt. |
| Wenn Sie beim Erstellen oder Bearbeiten einer Lerninstanz das Kontrollkästchen Feld nach Muster extrahieren aktivieren und anschließend deaktivieren, ohne einen Wert in das Feld für den regulären Ausdruck einzugeben, bleibt die Schaltfläche Erstellen deaktiviert, auch wenn alle anderen Pflichtfelder eingegeben wurden. Problemumgehung: Geben Sie einen Wert in das Feld für den regulären Ausdruck ein und deaktivieren Sie dann das Kontrollkästchen Feld nach Muster extrahieren. |
| Wenn Sie in Process Composer die Sprache Chinesisch auswählen, wird die Beschriftung der Schaltfläche zum automatischen Ausfüllen nicht aktualisiert, um die ausgewählte Sprache während der Validierung wiederzugeben. |
Wenn Sie ein Dokument mit Google Custom Document Extractor verarbeiten, schlägt die Extraktion für die unten aufgeführten Sprachen fehl:
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| (Service Cloud-Fall-ID: 01981332, 01981088) Während der Extraktion liefert das heuristische Feedback keine Werte für bestimmte Felder, wenn die vorherigen Zuordnungen nicht-englische Zeichen enthalten, wie z. B. arabische Zeichen oder Text mit einfachen Anführungszeichen ('). |
| Wenn Sie beim Bearbeiten einer Lerninstanz die Schaltflächen Aufwärts oder Abwärts verwenden, um den Wert der Konfidenzniveau zu ändern, und dann auf die Schaltfläche Aktualisieren klicken, werden die Änderungen nicht übernommen. Problemumgehung: Stellen Sie sicher, dass Sie den Wert eingeben, den Sie für das Konfidenzniveau erhöhen oder verringern möchten. |
Für die Community Edition:
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IQ Bot
| Korrekturen |
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| Wenn Sie zum ersten Mal auf eine Lerninstanz klicken, die über Automation 360 IQ Bot verbunden ist, werden Sie auf die Detailseite dieser Lerninstanz weitergeleitet. Bislang wurden Sie stattdessen auf die IQ Bot-Startseite weitergeleitet. |
| Automation 360 IQ Bot zeigt jetzt die richtige Fehlermeldung an, wenn Sie ein beschädigtes Dokument in eine manuelle Gruppe hochladen. |
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Sie können jetzt mehr als 54 Kategorien für die Aktionen Trainieren und Erneut trainieren verwenden. Dies ermöglicht eine Klassifizierung auf der Grundlage der bereitgestellten Trainingsmodelldateien. Zuvor war der Classifier nicht in der Lage, die Dateien in Kategorien einzuteilen, wenn die Anzahl von 54 Kategorien überschritten wurde. |
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Sie können jetzt das Dokumentenklassifizierer-Paket mit einer Variablen im untergeordneten Task-Bot erstellen und ausführen. Wenn Sie bislang den Task-Bot-Befehl mit einer Variablen zum Aufrufen des untergeordneten Task-Bots ausgeführt haben, wurde ein Fehler angezeigt. |
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Sie können jetzt das vollständige Python-Skript anzeigen, das auf der Registerkarte Python-Logik hinzugefügt wird, wenn Sie nach einem Testlauf vom Vollbildschirm-Modus zum kleinen Bildschirm wechseln. Alle Optionen wie Testlauf, Feld löschen, Vollbildschirm und Speichern sind ebenfalls sichtbar. Wenn Sie bisher vom Vollbildschirm zum kleinen Bildschirm navigierten, konnten Sie das Python-Skript nicht sehen, und die anderen Optionen wurden ausgeblendet. |
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Die Zustandsprüfung für eine IQ Bot-Instanz zeigt den korrekten Status OK an, auch wenn die Instanz im Leerlauf ist oder nach einem Tag darauf zugegriffen wird. Bislang zeigte der Healthcheck den Status NICHT_OK an, wenn die IQ Bot-Instanz im Leerlauf war oder erst nach einem Tag aufgerufen wurde. |
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Sie können jetzt eine IQ Bot-Archivdatei (IQBA) mit einer maximalen Dateigröße von 5 GB exportieren, importieren, hochladen und herunterladen. Bislang lud der Dateispeicher die exportierte Datei nicht aus dem Ausgangsordner an den gewünschten Speicherort hoch, wenn die Dateigröße des IQ Bot-Archivs (IQBA) über 268 MB lag. |
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Sie können jetzt eine IQBA-Datei erfolgreich in die Lerninstanz importieren. Bislang schlug der IQBA-Import fehl, wenn in der exportierten Lerninstanz bestimmte Trainings mit Zeilenumbruchzeichen eingebettet waren. |
Aktualisierungen der Schnittstelle
Prüfen Sie die Aktualisierungen der Schnittstelle in Document Automation für Automation 360 v.29.
| Mit der Datenvalidierung auf Dokumentenebene können Sie Regeln erstellen, um die Genauigkeit der extrahierten Daten über mehrere Felder in Ihren Dokumenten sicherzustellen. |
| Sie können die Export- und Importfunktionalität mit der Möglichkeit nutzen, heuristische Feedback-Daten mit der Konfiguration zu kopieren. Validierungs-Feedback beim Export und Import von Lerninstanzen |
| Erstellen Sie eine vom Nutzer trainierte Lerninstanz in Document Automation und extrahieren Sie sie mit einem Google Custom Document Extractor-Prozessor (CDE). |
| Sie können neue Modelle nur mit Azure AI Document Intelligence v3.0 erstellen und trainieren. |