Document Automation에서 학습 인스턴스를 생성하기 위한 레퍼런스

이 주제에서는 양식 및 테이블 필드, 검색 필드에 대한 고려 사항, 학습 인스턴스 생성 후 출력 폴더에 대한 추가 정보 등 학습 인스턴스를 생성하는 동안 사용할 수 있는 추가 레퍼런스를 제공합니다.

필드 보기 및 검색

Document Automation은 표준 양식 및 테이블 필드 세트를 제공하며 이들 대부분은 처음에는 보이지 않습니다. 필드 이름, 필드 라벨 또는 데이터 유형으로 필드를 검색할 수 있습니다.

전체 필드 목록을 보려면 미사용 필드 표시를 클릭합니다. 데모는 다음 비디오를 참조하십시오.

필드 편집 및 사용자 정의 별칭 생성 가이드라인

  • 필드의 속성은 대부분 편집할 수 있습니다.
  • 이름 및 기본 별칭은 편집할 수 없습니다. Document Automation은 하드 코딩된 키워드인 기본 별칭을 표준 필드에 할당하여 추출을 지원합니다.
  • 기본 별칭을 수정하거나 삭제할 수 없지만 사용자 정의 별칭 필드에서 별칭을 추가할 수 있습니다.

    사용자 정의 별칭을 만드는 방법에 대한 데모는 다음 비디오를 참조하십시오.

양식 및 테이블 필드에 대한 고려 사항

다음 테이블에는 설명에 지정할 모든 필드 이름과 필수 값이 나열되어 있습니다.
표 1.
옵션 설명
필드 이름 알파벳 문자(A~Z 또는 a~z)로 시작하는 필드 이름을 입력합니다.

표준 필드에서 필드 이름은 하드 코딩되어 있으며 변경할 수 없습니다.
필드 라벨 유효성 검사기를 돕기 위해 사용자에게 친숙한 이름을 입력합니다.

예를 들어 조직 세금 번호를 VAT 번호와 같은 지역화된 이름으로 바꿀 수 있습니다.

필드 라벨은 추출에 영향을 미치지 않습니다.
신뢰도 잠재적인 오탐률을 줄이기 위해 임계값을 설정합니다.

처리 시 Document Automation 엔진은 데이터가 올바르게 추출되었다는 확실성을 나타내기 위해 문서의 각 필드에 점수를 부여합니다. 문서에 신뢰 임계값보다 낮은 점수가 있는 필드가 있는 경우 해당 문서는 유효성 검사 대기열로 전송됩니다.

높은 신뢰 임계값을 입력하면 더 많은 문서가 유효성 검사 대기열로 보내집니다. 낮은 신뢰도 임계값을 입력하면 유효성 검사 대기열로 전송되는 문서가 줄어듭니다.

0에서 100까지의 값을 지원합니다.
데이터 유형 주소*, 텍스트, 숫자 및 날짜 중에서 선택합니다.

필드의 데이터가 데이터 유형과 일치하지 않으면 문서가 유효성 검사 대기열로 보내집니다.

Document Automation은 날짜 및 숫자 형식 변형을 지원합니다.

* 사용자 정의 문서 유형으로 학습 인스턴스를 구성하는 경우, 양식 필드에는 주소의 전체 구조를 추출하는 주소 데이터 유형이 포함됩니다.
날짜/숫자 형식 지정 추출된 날짜와 숫자를 특정 형식으로 변환하도록 표준 모양을 설정합니다. 이렇게 하면 데이터베이스 및 기타 기록 시스템에서 일관성과 정확성이 보장됩니다.

예를 들어, 날짜를 MM/DD/YYYY로 표준화하도록 선택하고 처리된 문서에 12 Feb 2023으로 표시되는 날짜가 포함된 경우 학습 인스턴스는 날짜를 02/12/2023으로 다시 형식을 지정합니다.

영어(미국) 로케일로 숫자를 표준화하도록 선택하고 처리된 문서에 100,00으로 표시되는 숫자가 포함된 경우 학습 인스턴스는 숫자를 100.00으로 다시 형식을 지정합니다.
필수 다음 중 하나를 선택합니다.
  • 필수 사항: 필드는 비워둘 수 없습니다.
  • 선택 사항: 필드가 비어 있거나 문서에 존재하지 않을 수 있습니다.
기본 별칭 이 필드에는 아무 작업도 필요하지 않습니다. Document Automation은 하드 코딩된 키워드인 기본 별칭을 표준 필드에 할당하여 추출을 지원합니다.
사용자 정의 별칭 Document Automation이 필드를 찾는 데 도움이 되는 추가 키워드입니다. 예를 들어 VAT 번호와 같은 필드의 국가 또는 지역별 이름을 조직 세금 번호 사용자 정의 필드에 별칭으로 추가합니다.
주: 사용자 정의 별칭은 고유해야 합니다. 다른 필드의 기본 별칭과 중복될 수 없습니다. 예외: 양식 필드가 테이블 필드로 중복된 사용자 정의 별칭을 가질 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
유효성 검사 규칙 데이터 유형에 따라 패턴, 수식, 목록 및 문(예: 다음으로 시작 또는 다음으로 종료)을 사용하여 규칙을 만듭니다.

수식 유효성 검사 | 패턴 검증

학습 인스턴스에서 사용자 정의 다중 테이블을 생성하거나 수정하기 위한 가이드라인

학습 인스턴스 수준에서 다중 테이블을 생성하거나 수정할 때는 다음 사항을 고려하십시오.
  • 이 기능은 Automation Anywhere(사전 학습), Automation Anywhere(사용자 정의), IQ Bot에서 Document Automation로의 Bridge 패키지, 비정형(생성형 AI) 문서 유형에 적용할 수 있습니다.
  • 한 번에 하나의 테이블 필드에 대한 규칙을 설정할 수 있으며 다른 테이블에 속한 필드에는 규칙을 설정할 수 없습니다.
  • 모든 필드 이름은 고유해야 합니다.
  • 고급 학습 설정을 다중 테이블에 적용할 수 있습니다. 이는 테이블 전체가 아니라 각 테이블 단위로 작동합니다.
  • 다중 테이블을 포함하는 학습 인스턴스를 가져오거나 내보내거나 복사할 수 있습니다.
  • 학습 인스턴스에서 생성된 사용자 정의 테이블은 삭제할 수 있지만 기본 테이블은 삭제할 수 없습니다.
  • 사용자 정의 다중 테이블 이름의 최대 글자 수는 50자, 열 이름의 최대 글자 수는 200자입니다.
  • 테이블 이름 필드에는 영문과 숫자, 밑줄, 공백, 하이픈 문자만 입력할 수 있습니다.
  • 학습 인스턴스를 생성하거나 수정하는 동안에는 테이블 이름을 변경할 수 없습니다.
  • 표준 양식, Google Document AI, 선하증권, 운송장, 도착 통지서, 포장 명세서 문서 유형에는 다중 테이블 지원이 적용되지 않습니다.
  • 출력(CSV) 파일은 모든 테이블 참조(기본 및 사용자 정의 다중 테이블)를 table_name: 필드 이름 형식으로 표시합니다.

Bot 출력 파일 및 폴더 구조

새 학습 인스턴스가 생성되면 Control Room은 자동화 > 문서 워크스페이스 폴더에 학습 인스턴스와 같은 이름의 폴더를 생성합니다. 이 폴더에는 두 개의 Bot(추출 및 다운로드), 프로세스 및 양식이 포함됩니다.
학습 인스턴스 자산의 예시 스크린샷
  • 프로세스: 업로드된 문서에서 Document Automation 데이터를 추출하고, 유효성 검사를 위해 사용자에게 문서를 할당하고, 추출된 데이터를 다운로드하는 IF/Else 시나리오를 사용하여 프로세스를 관리합니다. 자세한 내용은 Document Automation의 Automation Co-Pilot 프로세스 정보 항목을 참조하십시오.
  • Extraction Bot: 업로드된 문서의 정의된 필드에서 데이터를 추출합니다.
  • 다운로드 Bot: 추출된 데이터를 기기 또는 공유 네트워크의 특정 폴더로 다운로드합니다.
  • 양식: 프로세스로 전송되는 입력 매개 변수를 정의합니다. 입력 매개 변수에는 학습 인스턴스 이름, 업로드된 파일 및 출력 파일 경로가 포함됩니다.