Flujo de datos de alto nivel en Document Automation

Document Automation utiliza diferentes flujos de datos para diferentes funciones disponibles en la Control Room. Revise el flujo de datos de alto nivel para entender cómo los datos atraviesan cada función a través de los diferentes componentes.

Extracción de datos mediante proveedores de IA generativa

La siguiente imagen muestra el flujo de datos integral a través de diferentes componentes para proveedores de IA generativa:
Local
Diagrama de flujo de datos para proveedores de IA generativa en Document Automation Local
Nube
Diagrama de flujo de datos para proveedores de IA generativa en Document Automation Nube

Las siguientes secciones representan diferentes etapas del flujo de datos a través de los distintos componentes al usar proveedores de IA generativa:

Etapa 1: Carga de archivos en la Control Room
Local
Diagrama de flujo de datos que muestra la carga de archivos a la Control Room en la implementación en Local
Nube
Diagrama de flujo de datos que muestra la carga de archivos a la Control Room en la implementación en Nube

El usuario carga archivos en la Control Room o un programador de bot carga el archivo desde una ubicación compartida. Los archivos se cargan temporalmente en los servicios de almacenamiento de la Control Room.

Etapa 2: Proceso de extracción de documentos usando
Local
Diagrama de flujo de datos del procesamiento de documentos usando OCR en la implementación en Local
Nube
Diagrama de flujo de datos del procesamiento de documentos usando OCR en la implementación en Nube

El primer paso involucrado en la extracción de documentos es procesar los documentos para OCR. Los documentos se procesan con ABBYY OCR en el dispositivo Bot Runner o con OCR de Google Vision a través de la puerta de enlace proxy Automation Anywhere.

Local
Diagrama de flujo de datos del proceso de extracción de documentos con proveedores de IA generativa en la implementación en Local
Nube
Diagrama de flujo de datos del proceso de extracción de documentos con proveedores de IA generativa en la implementación en Nube

El dispositivo Bot Runner inicia el proceso de extracción de datos con los modelos entrenados previamente Automation Anywhere o los servicios de extracción de terceros en Nube.

  • Modelos entrenados previamente de Automation Anywhere: La extracción de datos se procesa en el dispositivo Bot Runner.
  • Extracción en Nube de terceros:
    • Suscripciones de Document Automation: Las solicitudes de extracción de datos se envían y reciben desde los servicios de extracción de terceros en Nube a través de la puerta de enlace proxy de Automation Anywhere.
    • Traiga su propia clave (BYOK): Las solicitudes de extracción de datos se envían y reciben directamente desde los servicios de extracción de terceros en Nube sin usar la puerta de enlace proxy de Automation Anywhere.
Etapa 3: Descarga de salida
Local
Diagrama de flujo de datos de la descarga de salida en la implementación en Local
Nube
Diagrama de flujo de datos de la descarga de salida en la implementación en Nube

Los resultados de la extracción de datos se descargan en la ruta de red definida por el usuario como CSV o JSON. Los clientes suelen crear bots para cargar esta información en aplicaciones posteriores o sistemas de registro.

Extracción de datos mediante Microsoft Azure AI Document Intelligence

La siguiente imagen muestra el flujo de datos integral a través de diferentes componentes para Microsoft Azure AI Document Intelligence:
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Diagrama de flujo de datos para Microsoft Azure AI Document Intelligence en la implementación en Local
Nube
Diagrama de flujo de datos para Microsoft Azure AI Document Intelligence en la implementación en Nube
Etapa 1: Carga de archivos y obtención de detalles de configuración
Local
Diagrama de flujo de datos que muestra la carga de archivos a la Control Room Local
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Diagrama de flujo de datos que muestra la carga de archivos a la Control Room Nube

El usuario carga archivos en la Control Room o un programador de bot carga el archivo desde una ubicación compartida. Los archivos se cargan temporalmente en los servicios de almacenamiento de la Control Room.

Etapa 2: Proceso de extracción de datos
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Diagrama de flujo de datos del proceso de extracción de documentos con los servicios de Microsoft Azure AI Document Intelligence en la implementación en Local
Nube
Diagrama de flujo de datos del proceso de extracción de documentos con los servicios de Microsoft Azure AI Document Intelligence en la implementación en Nube

El dispositivo Bot Runner inicia el proceso de OCR y de extracción de datos con los servicios de Microsoft Azure AI Document Intelligence. Las solicitudes de extracción de datos se envían y reciben directamente desde los servicios de Microsoft Azure AI Document Intelligence, tanto para las suscripciones de Document Automation como para BYOK.

Etapa 3: Descarga de salida
Local
Diagrama de flujo de datos de la descarga de salida en la implementación en Local
Nube
Diagrama de flujo de datos de la descarga de salida en la implementación en Nube

Los resultados de la extracción de datos se descargan en la ruta de red definida por el usuario como CSV o JSON. Los clientes suelen crear bots para cargar esta información en aplicaciones posteriores o sistemas de registro.

Videos: Arquitectura de Document Automation

Implementaciones en Local usando proveedores de IA generativa

El siguiente video muestra cómo fluyen los datos en la implementación en Local cuando se usan proveedores de IA generativa:

Implementaciones en Nube usando proveedores de IA generativa

El siguiente video muestra cómo fluyen los datos en la implementación en Nube cuando se usan proveedores de IA generativa:

Implementaciones en Local usando Microsoft Azure AI Document Intelligence

El siguiente video muestra cómo fluyen los datos en la implementación en Local cuando se usan proveedores de Microsoft Azure AI Document Intelligence:

Implementaciones en Nube usando Microsoft Azure AI Document Intelligence

El siguiente video muestra cómo fluyen los datos en la implementación en Nube cuando se usan proveedores de Microsoft Azure AI Document Intelligence: