Document Automation 高レベル データフロー

Document Automation は Control Room で利用可能な異なる機能のために異なるデータフローを使用します。 各機能ごとにデータが異なるコンポーネントを通じてどのように流れるかを理解するために、高レベルのデータフローをレビューしてください。

generative AI プロバイダーを使用したデータ抽出

次の画像は、generative AI プロバイダーのさまざまなコンポーネントを通るエンドツーエンドのデータフローを示しています:
On-Premises
Document Automation On-Premises の generative AI プロバイダーのデータフロー ダイアグラム
Cloud
Document Automation Cloud の generative AI プロバイダーのデータ フローダイアグラム

次のセクションは、generative AI プロバイダーを使用する際に異なるコンポーネントを通じてデータフローの異なる段階を表します:

ステージ1: Control Room へのファイルのアップロード
On-Premises
データフロー ダイアグラム（On-Premises デプロイメントでのファイルアップロードを Control Room に示す）
Cloud
データフロー ダイアグラム（Cloud デプロイメントでのファイルアップロードを Control Room に示す）

ユーザーはファイルをControl Roomにアップロードするか、スケジューラーbotが共有場所からファイルをアップロードします。 ファイルは一時的にControl Roomストレージサービスにアップロードされます。

ステージ 2: OCR を使用したドキュメント抽出プロセス
On-Premises
On-Premises デプロイメントにおける OCR を使用した文書処理のデータフローダイアグラム
Cloud
Cloudデプロイメントにおける OCR を使用した文書処理のデータフロー ダイアグラム

ドキュメント抽出の最初のステップは、OCRのためにドキュメントを処理することです。 ドキュメントは、Bot Runnerデバイス上の ABBYYOCR またはAutomation Anywhere プロキシ ゲートウェイ経由の Google Vision OCR を使用して処理されます。

On-Premises
On-Premises デプロイメントで generative AI プロバイダーを使用したドキュメント抽出プロセスのデータフロー ダイアグラム
Cloud
Cloud デプロイメントで generative AI プロバイダーを使用したドキュメント抽出プロセスのデータフロー ダイアグラム

Bot Runner デバイスは、Automation Anywhere 事前トレーニング済みモデルまたはサードパーティの Cloud 抽出サービスを使用してデータ抽出プロセスを開始します。

  • Automation Anywhere の事前トレーニング済みモデル: Bot Runner デバイスでデータ抽出が処理されています。
  • サードパーティのCloud抽出:
    • Document Automation のサブスクリプション: サードパーティのCloud抽出サービスとのデータ抽出リクエストは、Automation Anywhere プロキシ ゲートウェイを介して送受信されます。
    • 自分の鍵を持参する (BYOK): サードパーティのCloud抽出サービスから、Automation Anywhereプロキシゲートウェイを使用せずに、データ抽出リクエストが直接送受信されます。
ステージ3: 出力 をダウンロード中
On-Premises
On-Premises デプロイメントにおける出力ダウンロードのデータフロー ダイアグラム
Cloud
Cloud デプロイメントにおける出力ダウンロードのデータフロー ダイアグラム

データ抽出結果は、ユーザーが定義したネットワークパスに CSV または JSON としてダウンロードされます。 顧客は通常、botsを作成して、この情報を下流のアプリケーションや記録システムにアップロードします。

Microsoft Azure AI Document Intelligence を使用したデータの抽出

次の画像は、Microsoft Azure AI Document Intelligence のさまざまなコンポーネントを通るエンドツーエンドのデータフローを示しています:
On-Premises
On-Premises デプロイメントのMicrosoft Azure AI Document Intelligenceデータフロー ダイアグラム
Cloud
Cloud デプロイメントのマイクロソフト Azure AI Document Intelligence データフロー ダイアグラム
ステージ1: ファイルをアップロードして構成の詳細を取得しています
On-Premises
On-Premises Control Roomへのファイルアップロードを示すデータフロー ダイアグラム
Cloud
Cloud Control Roomへのファイルアップロードを示すデータフロー ダイアグラム

ユーザーはファイルをControl Roomにアップロードするか、スケジューラーbotが共有場所からファイルをアップロードします。 ファイルは一時的にControl Roomストレージサービスにアップロードされます。

ステージ 2: データ抽出プロセス
On-Premises
Microsoft Azure AI Document Intelligence サービスを使用したドキュメント抽出プロセスのデータフロー ダイアグラム（On-Premises デプロイメント）
Cloud
Microsoft Azure AI Document Intelligence サービスを使用したドキュメント抽出プロセスのデータフロー ダイアグラム（Cloud デプロイメント）

Bot Runnerデバイスは、Microsoft OCRサービスを使用してAzure AI Document Intelligenceおよびデータ抽出プロセスを開始します。 データ抽出リクエストは、Microsoft Azure AI Document Intelligence サービスから Document Automation サブスクリプションと BYOK の両方に対して直接送信および受信されます。

ステージ 3: 出力 をダウンロード中
On-Premises
On-Premises デプロイメントにおける出力ダウンロードのデータフロー ダイアグラム
Cloud
Cloud デプロイメントにおける出力ダウンロードのデータフロー ダイアグラム

データ抽出結果は、ユーザーが定義したネットワークパスに CSV または JSON としてダウンロードされます。 顧客は通常、botsを作成して、この情報を下流のアプリケーションや記録システムにアップロードします。

ビデオ: Document Automation アーキテクチャ

On-Premises のデプロイメントが generative AI プロバイダーを使用しています

次のビデオでは、generative AI プロバイダーを使用した場合の On-Premises デプロイメントにおけるデータフローを示しています。

Cloud のデプロイメントが generative AI プロバイダーを使用しています

次のビデオでは、generative AI プロバイダーを使用した場合の Cloud デプロイメントにおけるデータフローを示しています。

On-Premises のデプロイメントが Microsoft Azure AI Document Intelligence を使用しています

次のビデオでは、Microsoft Azure AI Document Intelligence を使用した場合の On-Premises デプロイメントにおけるデータフローを示しています。

Cloud のデプロイメントが Microsoft Azure AI Document Intelligence を使用しています

次のビデオでは、Microsoft Azure AI Document Intelligence を使用した場合の Cloud デプロイメントにおけるデータフローを示しています。