Document Automation を使用してAzure AI Document Intelligenceを構成する

Document Automationと抽出サービスを接続するための API リクエストを送信します。

注: 以下の情報が必要です。
  • 認証トークン。 Control Room API での認証 APIをご覧ください。
  • Azure AI Document Intelligence エンドポイント。 [Use Document Intelligence models]を参照してください。
  • Azure AI Document Intelligence API キー。 [Use Document Intelligence models]を参照してください。
  • Microsoft Azure Blob ストレージ URI. 「Blob Snapshots」を参照してください。
    注: BYOL（自身のライセンスを使用する場合）を利用する場合、モデルのトレーニングを許可するために、Blob ストレージ URI に対して読み取り、作成、書き込み、削除、およびリストの権限を付与することを確認してください。
Standard Formsの API URL 信頼済みリストを取り扱う場合:
  • Azure AI Document Intelligence サービスの API URL のみを Bot Runner 末尾の信頼済みリストに追加します。
  • Control Room 側で以下の URL を信頼済みリストに追加してください。
    • SAS (blob) URL
    • Azure AI Document Intelligence サービス API URL
    • https://fotts.azureedge.net/ (特定の文書タイプのレンダリングに必要)
注:
  • Microsoft Azure API キーを取得するには、[Apeople] ページを通して、アカウント名またはテナント名、有効期間 (通常はライセンスの有効期限)、および標準フォームの説明の地域 ([地域別 Azure 製品]を参照) をサポート事例として提起してください。 問題がある場合は、CSM または AE に連絡してください。
  • 自分のライセンスを使用しているとき、モデルを作成するための モデル作成 オプションはラーニングインスタンスページに表示されません。

Document Automation クラウドの場合

リクエスト 

PUT <Cloud Host Url>/cognitive/v3/formrecognizer/config
Headers: X-Authorization - <IQBot Admin User Auth token >
リクエスト本文:

{    
"formRecognizerApi": "https://<Form Recognizer Endpoint (for example: https://test.api.cognitive.microsoft.com/)>",    
"formRecognizerKey": "<Form Recognizer API key1 or key2 (for example: 7d3614e94...)>",    
"blobStorageSas": "https://<storage account sas_url (for example: https://aa.blob.core.windows.net/.....)>" 
}

Document Automation On-Premises 用

リクエスト 

PUT <On-Premises Machine ip_address or localhost:port>/cognitive/v3/formrecognizer/config
Headers: X-Authorization - <IQBot Admin User Auth token >
リクエスト本文:

{    
"formRecognizerApi": "https://<Form Recognizer Endpoint (for example: https://test.api.cognitive.microsoft.com/)>",    
"formRecognizerKey": "<Form Recognizer API key1 or key2 (for example: 7d3614e94...)>",    
"blobStorageSas": "https://<storage account sas_url (for example: https://aa.blob.core.windows.net/.....)>" 
}

次のステップ

Learning instance creator ユーザーとして Standard Formsでカスタム抽出モデルを作成 にログインします。