봇을 구축하여 처리 및 추출을 위해 문서를 특정 학습 인스턴스에 업로드합니다.

Number of Documents to Process per day * Average Number of Pages per document / 1440 = Number of Bot Runners

10,000 documents * 1 page per document / 1440 = 7 Bot Runners

봇을 구축하려면 다음 단계를 수행합니다.

1. 자동화 > 개인 탭으로 이동하여 봇 생성을 클릭합니다.
   문서 워크스페이스 폴더에는 봇을 배치하지 마십시오.
2. 봇에 이름을 지정합니다(예: Extraction-Scheduler).
3. 다음 변수를 생성합니다. 변수 만들기

   변수 이름	설명	데이터 유형	값
   File_Count	루프 반복마다 증가하여 처리를 위해 업로드된 파일 수를 계산합니다.	숫자	0
   Extraction_DeviceCount	Control Room에 연결된 Bot Runner 기기의 수	숫자	연결된 Bot Runner 기기의 수를 입력합니다.
   Scheduler_Interval	예약 간격(분)	숫자	이 봇을 배포할 때 실행 예약 간격을 입력합니다(최소 2분, 최대 30분).
   Average_Pages	문서당 평균 페이지 수		문서의 대략적인 평균 페이지 수를 입력합니다.
   FilesInFolder	파일 이름 및 확장명을 보관합니다.	사전	--
   SourcePath	Document Automation으로 업로드를 대기 중인 문서가 포함된 폴더의 파일 경로	문자열	파일 경로를 입력합니다.
   OutputPath	추출된 데이터 및 유효하지 않거나 실패한 문서가 포함된 폴더의 파일 경로	문자열	추출 출력의 원하는 파일 경로를 입력합니다.

4. 루프 작업을 삽입하여 특정 파일 경로의 모든 문서를 반복합니다.
   1. 루프 작업을 더블 클릭하거나 드래그합니다.
   2. 폴더 내 각 파일 대상 반복자를 선택합니다.
   3. SourcePath 변수를 폴더 경로 필드에 삽입합니다.
   4. FilesInFolder 변수를 이 변수에 파일 이름 및 확장명 지정에 삽입합니다.
5. 처리를 위해 업로드된 문서 수와 Bot Runner 기기에 예약 간격을 곱하고 평균 페이지 수로 나눈 값을 비교하는 If 작업을 삽입합니다.
   주: Bot Runners가 문서를 처리할 수 있도록 한 번에 처리를 위해 업로드되는 파일 수를 제한하려면 이 수식을 포함해야 합니다.
   1. If 작업을 루프 컨테이너로 드래그합니다.
   2. 숫자 조건을 선택합니다.
   3. File_Count 변수를 소스 값 필드에 삽입합니다.
   4. 보다 작음 연산자를 선택합니다.
   5. 대상 값 필드에 다음을 입력합니다. $Extraction_DeviceCount$*$Scheduler_Interval$/$Average_Pages$
6. 조건이 충족되지 않으면 루프를 종료하는 If: Else 및 루프: 중단 작업을 삽입합니다.
   1. If: Else 작업을 루프 컨테이너의 If 작업 옆으로 드래그합니다.
   2. 루프: 중단 작업을 If: Else 컨테이너로 드래그합니다.
7. 가능한 오류를 로깅하는 오류 처리 메커니즘을 삽입합니다.
   1. 오류 처리기: Try 작업을 If 컨테이너로 드래그합니다.
   2. 오류 처리기: Catch 작업을 오류 처리기: Try 작업 아래로 드래그합니다.
   3. 지연 작업을 오류 처리기: Catch 작업 앞의 마지막 줄에 추가합니다.
   4. 지연을 10초로 설정합니다.
8. 특정 학습 인스턴스와 연결된 프로세스에 문서를 업로드하도록 작업을 구성합니다.
   1. Process Composer: 요청 생성 작업을 오류 처리기: Try 작업 아래로 드래그합니다.
      주: Document Automation이 자동으로 생성하는 공용 프로세스 경로를 가리키고 있습니다. 예를 들어, 다음 이미지를 참조하십시오.
      
      
   2. 학습 인스턴스 이름 설정 옵션을 선택하고 문서를 보낼 학습 인스턴스의 이름을 제공합니다.
   3. 입력 파일 설정 옵션을 선택하고 $SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$을 입력합니다.
   4. 입력 파일 이름 설정 옵션을 선택하고 $FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$을 입력합니다.
   5. 출력 폴더 설정 옵션을 선택하고 $OutputPath$을 입력합니다.
   6. 숫자: 증분 작업을 Process Composer: 요청 생성 작업 아래로 드래그합니다.
   7. File_Count 변수를 숫자 및 출력을 변수에 지정 필드에 삽입합니다.
      숫자 작업은 파일이 학습 인스턴스에 업로드될 때마다 File_Count 값을 1씩 증가시킵니다. File_Count 값이 5단계에서 입력한 수식의 합계보다 작으면 봇이 다른 루프 반복을 실행하여 학습 인스턴스에 다른 문서를 업로드할 수 있습니다.
9. 업로드된 파일을 데스크톱의 다른 위치에 복사하여 성공적으로 업로드된 문서를 추적합니다.
   1. 파일: 바탕화면 파일 복사 작업을 숫자: 증분 작업 아래로 드래그합니다.
   2. 소스 파일 필드에 $SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$을 입력합니다.
   3. 파일을 복사할 폴더 경로를 제공합니다.
10. 다음 반복에서 다시 업로드되지 않도록 Document Automation에 업로드된 파일을 제거합니다.
    1. 파일: 삭제 작업을 드래그합니다.
    2. 파일 필드에 $SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$을 입력합니다.
11. 저장을 클릭합니다.