データ抽出プロセスの高度なカスタマイズ

抽出プロセスの高度なカスタマイズにより、プロセスをあなたの事例や要件に合わせてカスタマイズする必要がある場合に、デフォルトの抽出プロセスを変更することができます。 特定の文書タイプと抽出要件に合わせて抽出プロセスを調整することで、データの正確性と効率を向上させることができます。

デフォルトの抽出プロセスを変更する必要があるかもしれないいくつかの例は次のとおりです:

  • この事例では、文書を処理する前にデータ抽出に使用される画像の品質を向上させる必要があります。
  • この事例では、データをさらに処理したり、記録システムやユーザーによるレビューに送信する前に、抽出されたデータを修正する必要があります。

学習インスタンスを作成すると、システムはドキュメントを処理するために Control Room に次のコンポーネントを含むデフォルトのワークフローを作成します: Automation Co-Pilot プロセス、抽出 Bot、ダウンロード Bot、および Automation Co-Pilot フォーム。 フォーム、テーブルフィールドオプション、および学習インスタンスのコンポーネントを構成して、ビジネスニーズに合わせて学習インスタンスのワークフローを調整できます。

データ抽出プロセスの高度なカスタマイズを次のプロセスを使用して行うことができます。

  • ドキュメントの前処理: ドキュメント処理ワークフローに前処理を統合して、画像品質を向上させ、データ抽出のためにドキュメントが処理される前にページとドキュメントを分類します。 「データ抽出ワークフローにおける前処理の使用」および「データ抽出ワークフローでの分類の使用」を参照してください。
  • データ抽出ルール: データ検証ルールを追加または変更し、データ要素のための正規表現（regex）やパターンを定義し、データ抽出精度を向上させるためにフィールドの信頼レベルを調整します。 「Document Automationの検証ルール」を参照してください。
  • デフォルトの Automation Co-Pilot プロセスを変更する: このプロセスを変更してカスタムルールやロジックを含め、エンタープライズシステムと統合し、カスタム承認ワークフローを追加します。 「デフォルトのプロセスの変更」を参照してください。
  • カスタム パーサー: ドキュメント処理ワークフローに、事前トレーニングされたドメイン特化型モデルを統合して、より迅速なデプロイメントを実現します。 「ラーニングインスタンスにおけるサードパーティ パーサーの統合」を参照してください。