Versión v.27 de IQ Bot y Document Automation
- Última actualización2024/05/17
Versión v.27 de IQ Bot y Document Automation
Revise las novedades y cambios, así como las correcciones y limitaciones de la versión v.27 de IQ Bot y Document Automation.
Document Automation
| Novedades |
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Formularios estándar integrados en Document Automation
Puede crear y administrar las instancias de aprendizaje por completo en Document Automation. Antes, tenía que crear instancias de aprendizaje de formularios estándar en IQ Bot y, luego, procesarlas a través de la función Conectar instancia de aprendizaje en Document Automation. Con los formularios estándar integrados con Document Automation, se beneficia de tener todo un flujo de trabajo consolidado en un solo sistema. Crear modelos personalizados en Document Automation mediante Formularios estándares. |
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Compatibilidad con modelos de Azure AI Document Intelligence v3.0 en Document Automation
Azure AI Document Intelligence v3.0 ofrece capacidades adicionales a la creación de modelos existente, incluidas las opciones para seleccionar Plantilla y Neuronal. Al entrenar un modelo, puede seleccionar la versión 2.1 o 3.0. |
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Nuevas licencias de productos de Document Automation
Document Automation ahora ofrece las siguientes licencias para que los usuarios puedan procesar documentos y hacer un seguimiento de las métricas de instancias de aprendizaje en producción:
También existen actualizaciones para el seguimiento del uso de licencias. Nota de la versión del seguimiento de licencias |
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Extraer datos con OCR de Google Vision
Si usted es un usuario con Cloud Control Room, puede procesar documentos con la tecnología OCR de Google Vision creando o actualizando una instancia de aprendizaje. |
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Mejora en la extracción de tablas en los modelos Automation Anywhere Puede utilizar los comentarios de validación para entrenar una instancia de aprendizaje a fin de extraer datos de una celda que contiene más de un campo. Por ejemplo, si una columna de descripción de un producto incluye también el número de artículo, puede perfilar el número de artículo en la interfaz de validación. Cuando la instancia de aprendizaje procese documentos posteriores, extraerá el número de artículo e ignorará la descripción del producto.
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Visualizar las métricas de rendimiento con un widget de Document Automation nuevo
Puede ver visualizaciones de datos sobre el rendimiento del usuario validador. Este widget nuevo es un gráfico de barras horizontales en el que se muestra el tiempo promedio que cada usuario validador dedicó a la validación manual por documento. |
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Document Automation admite la extracción basada en patrones de expresiones regulares
Al configurar los campos que extraerá la instancia de aprendizaje, puede especificar un patrón de expresión regular (expresión común) para ayudar al motor de extracción a encontrar el campo. Después de ingresar el patrón de expresión común, puede probar la expresión con contenido de muestra en la ventana Crear instancia de aprendizaje. Puede utilizar la extracción del patrón de expresión común para valores que sigan un patrón específico, como un número de IVA o un número de órdenes de compra. |
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Soporte de la interfaz de validación para los atajos del teclado
Para acercar y alejar los documentos en la interfaz de validación, mantenga pulsada la tecla Alt y desplácese con la rueda del mouse. |
| Cambios |
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Las siguientes actualizaciones afectan la forma en que la Control Room realiza el seguimiento del uso de licencias:
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| Ahora puede configurar Base de datos de Oracle con instalaciones locales y de Linux de Document Automation. |
| Cuando se importa una instancia de aprendizaje creada en versiones anteriores de Document Automation, la casilla de verificación para enviar comentarios de validación al sistema no está seleccionada de forma predeterminada. Debe editar la instancia de aprendizaje para seleccionar la casilla de verificación. |
| Correcciones |
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| Compilación 16694: Esta versión incluye las siguientes correcciones (junto con las correcciones de las versiones anteriores): |
| Ahora los usuarios con las licencias Formularios estándares para Document Automation o Formularios estándares (para IQ Bot) pueden crear un modelo Formularios estándares en Document Automation. |
| Compilación 16685: Esta compilación incluye las siguientes correcciones: |
| Agente de bot ahora limpia la carpeta de recursos después de ejecutar acciones del paquete de Extracción de documentos. |
| Cuando se importa una instancia de aprendizaje creada en una versión anterior de Document Automation, la casilla de verificación Mejorar precisión mediante validación estará deseleccionada de forma predeterminada. |
| Document Automation ahora rastrea correctamente el consumo de licencias en todas las instalaciones de Local, independientemente del número de puerto. |
| Ahora puede agregar la validación de fórmulas a las instancias de aprendizaje con el tipo de documento definido por el usuario. |
| Formularios estándar de Document Automation ahora son compatibles con una instalación reciente o una Control Room actualizada con múltiples inquilinos. Anteriormente, Formularios estándar de Document Automation solo era compatible con una instalación reciente de una Control Room con múltiples inquilinos. |
| Cuando actualiza la página Validador, esta ahora muestra el último documento en el que trabajó. Antes, después de actualizar la página, el validador a veces mostraba el primer documento que validó. |
| Los dispositivos de Bot Runner configurados con un proxy pueden ejecutar con éxito acciones del paquete de Extracción de documentos. ID de caso de Servicio de nube: 01856276, 01862174, 01911425 |
| Limitaciones |
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Los formularios estándar solo admiten la extracción de campos únicos para cualquier documento. Si hay campos con el mismo nombre en varias páginas, el documento se debe entrenar con diferentes nombres de etiqueta en la herramienta de creación de modelos. Por ejemplo, si hay un campo llamado date en dos páginas diferentes, debe utilizar date1 y date2 para que los nombres de etiqueta sean únicos en la herramienta de creación de modelos para el entrenamiento. |
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No puede utilizar espacios en los nombres de los modelos al crear modelos para los formularios estándar v3.0. Si el nombre del modelo contiene espacios, se genera un mensaje de error InvalidParameter. |
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No hay precisión media para los formularios estándar v.3.0 del servicio de Azure AI Document Intelligence. Como resultado, el entrenamiento de formularios estándar muestra una precisión media del 0,00 % para el servicio v.3.0. |
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Al obtener un modelo de formularios estándar, aparece un mensaje de error incorrecto cuando no hay configuraciones disponibles en Document Automation. |
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La función de cambio de tamaño no funciona correctamente en la tabla de modelos. Como resultado, no puede cambiar el tamaño del encabezado o de la columna en Formularios estándar. |
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El resultado del análisis de ejecución no se muestra en los formularios estándar al crear un modelo v.3.0 con varias páginas. |
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Existe un límite de caracteres predeterminado de 100 caracteres para el nombre de la tabla y de 155 caracteres para el nombre del campo de la tabla. Sin embargo, si vuelve a configurar la tabla, puede agregar más caracteres que el límite predeterminado. |
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Las Regiones Identificadas por el Sistema (SIR) para casillas de verificación o botones de opción no se generan para el modelo de formularios estándar v.3.0. |
| Los formularios estándar no son compatibles con Linux. |
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Cualquier reasignación o nuevo dibujo en las Regiones Identificadas por el Sistema (SIR) en el Validador da como resultado la detección de una casilla de verificación incorrecta. Sin embargo, puede ingresar el valor de la casilla de verificación como Marcada o Desmarcada después de cambiar la asignación generada automáticamente. |
| Al migrar una instancia de aprendizaje de una Control Room a otra, el mismo usuario debe exportar e importar el archivo .dw. |
| Si la instancia de aprendizaje extrae datos de un campo de varias líneas y los envía a un archivo CSV, se agrega un espacio adicional al final de cada línea. |
| Al desplazar el mouse por encima de los puntos de datos de los widgets “Tiempo promedio de validación” y “Rendimiento del validador por número de documentos”, los valores correctos no aparecerán inmediatamente en la ventana emergente. |
| Document Automation le impide crear una instancia de aprendizaje si crea un campo de tabla personalizado sin proporcionar un nombre de campo y una etiqueta de campo, incluso si dicho campo no está seleccionado. |
| Si hace clic en Probar expresión regular y reemplaza el valor en el campo Expresión regular, ahora el campo tendrá un límite de 50 caracteres. Solución: Haga clic en Cancelar para salir de la ventana Probar expresión regular y haga las revisiones en el campo Expresión regular. |
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El ícono Tabla no se genera en la Form OCR Testing Tool (FOTT, Herramienta de pruebas de OCR de formularios) para el modelo de formularios estándar v3.0. |
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Si el nombre de un campo contiene más de 100 caracteres, la barra de desplazamiento no aparecerá y no se podrá ver el valor del campo del formulario. |
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Si el nombre de una tabla contiene más de 50 caracteres, no podrá ampliar el tamaño de la tabla. Adicionalmente, el nombre del campo de la tabla no se muestra aunque se desplace el mouse por encima. |
| Si prueba una secuencia de comandos Python no válido al configurar la lógica personalizada, el sistema devuelve un mensaje de error que contiene la ruta de ejecución de Python. |
A veces falla la extracción del documento y aparece uno de los siguientes mensajes de error en el estado de la solicitud de Automation Co-Pilot: Extraction bot failed. Please check activity/audit logs for more detail o Download bot failed. Please check activity/audit logs for more detail con este mensaje en el registro de auditoría: Existing deployment in progress for this user session.Si esto ocurre, reinicie el Agente de bot en el dispositivo afectado. |
| El panel de control del espacio de trabajo de documentos a veces muestra métricas de consumo de páginas incorrectas si se instala Control Room Local. |
| Los documentos no se pueden procesar con OCR de Google Vision si su proxy está configurado con un archivo de configuración automática de proxy (PAC, del inglés Proxy Auto-Configuration). |
| Cuando se crea o edita una instancia de aprendizaje, si el nombre de un campo comienza con un valor numérico, la validación de la fórmula para ese campo falla. Este problema se aplica a los campos de formulario y a los campos de tabla. |
| Si importa una instancia de aprendizaje con la opción de respuesta de validación desactivada, la opción de respuesta de validación se activa y debe editar manualmente la instancia de aprendizaje para desactivar la opción. |
| Para Formularios estándares, cuando se procesa un documento con varias páginas y entra en validación, se está duplicando una página en el Validador incluso cuando las Regiones Identificadas por el Sistema (SIR) en el Validador son correctas. |
IQ Bot
| Cambios |
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| Si utiliza una versión anterior de Microsoft SQL Server que no es compatible con TLS 1.2, debe conservar una copia de respaldo de la base de datos de IQ Bot y actualizarla a una versión de Microsoft SQL Server que sea compatible con TLS 1.2. |
| IQ Bot ahora utiliza la última versión de Python (3.11.0) para la validación lógica personalizada. Para utilizar la última versión, debe actualizar de cx_Oracle 8.3 a python-oracledb. Consulte Actualización de cx_Oracle 8.3 a python-oracledb |
| Correcciones |
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IQ Bot ahora realiza el posprocesamiento en los campos con lógica personalizada de Python que contienen comillas simples, como print('Test'). |
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En IQ Bot, cuando un documento se corrompe, se elimina o no se carga en Validador o Diseñador, se muestra una imagen de marcador de posición. Las aplicaciones no serán coherentes hasta que no cargue documentos nuevos. ID de caso de Servicio de nube: 00792976, 00835371 |
| Durante el proceso de producción, no debe mover las instancias de aprendizaje ni los bots de Validación a Producción, o viceversa. ID de caso de Servicio de nube: 01808931, 00821541, 01253373, 00836954, 01271722 |
| Al cargar un documento no válido en grupos manuales o personalizados, el documento se procesa. Sin embargo, no se generará la Región Identificada por el Sistema (SIR) para las páginas no compatibles. Antes, cuando se cargaba un documento no válido con un documento válido y se procesaba para su extracción, la página Ver extracción se seguía cargando. ID de caso de Servicio de nube: 01786098 |
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En la API de verificación de estado, la salida muestra la convención del nombre de la rama adecuada, por ejemplo: RC-A360.27. Antes, se mostraba información incorrecta del estado cuando la convención del nombre de la rama era heads/RC-A360.27. |
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Si se encuentra un error o una excepción durante la validación del documento, se procesa el error o la excepción, y los archivos se muestran coherentes en la salida. ID de caso de Servicio de nube: 00827940 |
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En IQ Bot, si el RabbitMQ v3.8.17 y v3.8.18 no está funcionando, entonces la ubicación del directorio de registro ahora se puede cambiar mediante la actualización de la variable de entorno del sistema como ID de caso de Servicio de nube: 01844995 |
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Las regiones identificadas por el sistema (SIR) se generan ahora para los grupos manuales cuando el PDFBox está habilitado. Anteriormente, cuando se habilitaba PDFBox, durante la creación de instancias de aprendizaje no se generaban los SIR de algunos PDF vectoriales para grupos manuales. ID de caso de Servicio de nube: 01844223, 01849638 |
| No se puede importar un archivo IQ Bot (IQBA) cuando el diseñador de la misma instancia de aprendizaje está abierto en otra ventana. Anteriormente, la importación fallaba, ya que el campo LockedTimestamp en la tabla visiobotDetails tenía un valor en el momento de la exportación de IQBA. Esto provocaba un error porque el campo LockedTimestamp esperaba un valor nulo. ID de caso de Servicio de nube: 01818474 |
| Limitaciones |
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| Durante la actualización de instalación rápida de IQ Bot, se muestra un mensaje de error en los pasos de instalación. Debe hacer clic en Aceptar para continuar. |
| El límite máximo del tamaño de archivo de carga es 5 GB al importar y exportar archivos en el archivo IQ Bot (IQBA). Si el tamaño del archivo es superior a 5 GB, deberá eliminar los grupos no deseados para reducir el tamaño del archivo y realizar la migración correctamente. |
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Si el tamaño del archivo del IQ Bot (IQBA) es superior a 2 147 483 647 bits, el almacenamiento de archivos no carga el archivo exportado desde la carpeta de salida hasta la ubicación deseada. |
| A veces, el PDFBox es incapaz de detectar documentos PDF (Portable Document Format) con precisión. Le recomendamos que utilice Adobe Acrobat para convertir los documentos a PDF antes de subirlos al IQ Bot. |
Actualizaciones de la interfaz
| IQ Bot y Document Automation |
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La ventana Crear instancia de aprendizaje ahora contiene un menú desplegable para seleccionar un proveedor de OCR. Extraer datos con OCR de Google Vision |