데이터 추출 프로세스의 고급 사용자 정의

추출 프로세스의 고급 사용자 정의를 사용하면 프로세스를 유스케이스 또는 요구 사항에 맞게 사용자 정의해야 할 때 기본 추출 프로세스를 수정할 수 있습니다. 문서 유형과 추출 요구 사항에 맞게 추출 프로세스를 조정하면 데이터의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

다음은 추출 프로세스를 수정해야 할 수 있는 몇 가지 예입니다.

  • 유스케이스에서 문서를 처리하기 전에 데이터 추출에 사용되는 이미지의 품질을 향상시켜야 한다고 가정해 봅시다.
  • 귀하의 유스케이스에서 데이터를 추가로 처리하거나 기록 시스템 또는 사용자 검토로 데이터를 보내기 전에 추출된 데이터를 수정해야 합니다.

학습 인스턴스를 생성하면 시스템은 문서를 처리하기 위해 Control Room에 Automation Co-Pilot 프로세스, 추출 봇, 다운로드 봇, Automation Co-Pilot 양식 구성 요소를 포함하는 기본 워크플로를 생성합니다. 양식, 테이블 필드 옵션 및 학습 인스턴스의 구성 요소를 구성하여 비즈니스 요구에 맞게 학습 인스턴스 워크플로를 조정할 수 있습니다.

다음 과정을 통해 데이터 추출 프로세스를 고급 사용자 정의할 수 있습니다.

  • 문서 전처리: 문서 처리 워크플로에 전처리를 통합하여 이미지 품질을 향상시키고, 데이터 추출을 위해 문서를 처리하기 전에 페이지와 문서를 분류합니다. 데이터 추출 워크플로에서 사전 처리 사용 및 데이터 추출 워크플로에서 분류 사용의 내용을 참조하십시오.
  • 데이터 추출 규칙: 데이터 유효성 검사 규칙을 추가하거나 수정하고, 데이터 요소에 대한 정규 표현식(정규식) 또는 패턴을 정의하며, 필드의 신뢰 수준을 조정하여 데이터 추출 정확성을 향상시킵니다. Document Automation의 유효성 검사 규칙 항목을 참조하십시오.
  • 기본 Automation Co-Pilot 프로세스 수정: 이 프로세스를 수정하여 사용자 정의 규칙이나 로직을 포함하고, 엔터프라이즈 시스템과 통합하며, 사용자 정의 승인 워크플로를 추가합니다. 기본 프로세스 수정 항목을 참조하십시오.
  • 사용자 정의 파서: 사전 훈련된 도메인 특화 모델을 문서 처리 워크플로에 통합하여 더 빠르게 배포합니다. 학습 인스턴스에 타사 파서 통합 항목을 참조하십시오.