Uso de etiquetas de indicador en indicadores de IA generativa
- Última actualización2025/04/08
Uso de etiquetas de indicador en indicadores de IA generativa
Las etiquetas de indicadores en los indicadores de IA generativa son utilizadas por el motor Extracción de documentos para habilitar una lógica de extracción específica que ayuda a extraer datos con precisión de diseños complejos.
El uso de etiquetas de indicador puede resultar útil en situaciones específicas en las que no es necesario experimentar con indicadores complejos para extraer información específica. Las etiquetas de indicador se utilizan en el formato @Tagname y se agregan al final de los indicadores IA generativa.
Ventajas
El uso de etiquetas de indicador en los indicadores de IA generativa para la extracción de datos brinda los siguientes beneficios:
- Eficiencia mejorada: Puede usar las etiquetas de indicadores para extraer información con facilidad de tablas detectables separadas y de tablas especificadas.
- Etiquetas de indicador predefinidas: Estas etiquetas se introducen específicamente para gestionar la extracción de datos en escenarios complejos, como tablas vinculadas, firmas y relaciones de campos.
Etiquetas de indicador: matriz de compatibilidad
La siguiente tabla proporciona la lista de etiquetas de indicador admitidas en Document Automation:
| Etiqueta de indicador | Descripción | Etiqueta de indicador utilizada en | Ejemplo de indicador | Versión de paquete compatible |
|---|---|---|---|---|
| @AdvancedExtraction | Utilice esta etiqueta para indicarle al motor del Extracción de documentos que use modelos de visión avanzados de IA generativa para una mejor extracción de datos en escenarios como tablas que abarcan varias páginas con encabezados solo en la primera página, tablas dentro de una tabla y tablas sin una estructura adecuada. Nota: El uso de esta etiqueta de indicador podría tener un impacto en el tiempo de procesamiento.
Debe agregar esta etiqueta al final de un solo campo de tabla por tabla o en un indicador de tabla para utilizar modelos de visión de IA generativa para la extracción de datos. |
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El siguiente indicador utiliza modelos de visión avanzados de IA generativa para extraer información de productos de documentos que contienen tablas que abarcan varias páginas con encabezados solo en la primera página. ¿Cuál es la información del producto? @GenAIVision @AdvancedExtraction |
3.36.10 |
| @GenAIVision | Utilice esta etiqueta para indicar al motor Extracción de documentos que utilice modelos de IA generativa impulsados por visión para la extracción de datos. Esta etiqueta es particularmente útil para extraer datos en escenarios complejos como tablas vinculadas, tablas que abarcan varias páginas, tablas anidadas y celdas fusionadas. Utilice las siguientes pautas para agregar esta etiqueta a los campos de formulario y tabla que requieren el modelo de IA generativa impulsado por visión:
Nota: Los modelos de IA generativa impulsados por visión no son compatibles con los campos de formulario en el tipo de documento no estructurado.
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3.35.14 |
| @LinkingField | Utilice esta etiqueta para indicar al motor Extracción de documentos que un campo de tabla se puede usar para vincular tablas detectables independientes. Al agregar esta etiqueta se garantiza que se cree una nueva columna en el archivo de salida para el campo de vinculación. |
Campo de tabla |
El siguiente indicador utiliza modelos de IA generativa impulsados por visión para extraer nombres de pacientes de documentos que contienen tablas separadas para cada paciente con información del paciente. En este caso, los nombres de los pacientes se extraen en una columna separada del archivo de salida. ¿Cuál es el nombre del paciente? @GenAIVision @LinkingField |
3.35.14 |
| @TableIdentifier *Título de la tabla* | Utilice esta etiqueta para indicar al motor Extracción de documentos que debe diferenciar tablas específicas. El título de la tabla es el definido en el documento por extraer y no el nombre de la tabla definido en la instancia de aprendizaje. Debe agregar esta etiqueta al final de un solo campo de tabla por tabla para utilizar modelos de IA generativa impulsados por visión para la extracción de datos. |
Indicador de tabla |
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3.35.14 |
Más recursos
Para obtener más información y ejemplos, busque el curso Vision Powered IA generativa Data Extraction (Extracción de datos de IA generativa basada en visión) en Automation Anywhere University: RPA Training and Certification (A-People login required).