Document Automation v.32 릴리스

Document Automation v.32 릴리스에서 나온 새로운 기능과 변경된 부분, 버그 패치 및 제한 사항을 확인해보십시오.

Document Automation

새로운 기능
잠금 - 잠금 해제 피드백 기능을 사용하여 유효성 검사 피드백 관리하기

이제 잠금 - 피드백 잠금 해제 기능을 사용하여 학습 인스턴스에 대한 유효성 검사 피드백을 잠글 수 있습니다. 이 기능을 활성화하면 각 학습 인스턴스에 더 이상의 유효성 검사 피드백을 제공할 수 없습니다.

주: 이 기능은 유효성 검사를 사용하여 정확도 향상 옵션이 활성화되어 있을 때만 사용할 수 있습니다.

유효성 검사 피드백 잠금

Document Automation 배포를 위한 클라우드 온프레미스 기능
이제 클라우드 Automation 360 배포에 대해 온프레미스 기능을 활용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 온프레미스 배포에 다음 기능을 사용할 수 있습니다:
  • 생성형 AI를 사용한 검색 쿼리
  • Google Document AI
  • Google Vision OCR
  • 선하증권, 운송장, 도착 통지서, 포장 명세서 문서 유형

생성형 AI 및 기타 Document Automation에 대한 외부 연결 활성화

학습 인스턴스에서 다중 테이블 지원을 통한 사용자 경험 개선

이제 Document Automation 사용자는 학습 인스턴스에서 여러 개의 사용자 정의 테이블을 만들 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 모든 문서 유형에 대한 학습 인스턴스를 생성하고 편집하면서 사용자 정의 테이블을 추가할 수 있습니다.

Document Automation에서 학습 인스턴스 생성 | 생성형 AI로 비정형 문서에 대한 학습 인스턴스 생성

테이블 필드용 GenAI를 통한 데이터 추출 기능 향상
테이블 필드에 대해서도 GenAI를 지원하여 데이터 추출 기능을 확장했습니다. 이 기능은 이번 릴리스부터 비정형 및 반정형 문서에 대해 사용할 수 있습니다. 이제 간단한 자연어 쿼리를 통해 테이블 데이터를 효율적으로 추출하여 더욱 빠르고 정확하게 문서를 처리할 수 있습니다.
주: 이 기능은 클라우드와 온프레미스에서 사용할 수 있습니다.

Document Automation - 생성형 AI를 사용한 데이터 추출

MS OpenAI에 대한 BYOL(Bring Your Own License) 지원

저희는 BYOL 옵션을 제공하여 사용자가 Document Automation의 기능을 계속 사용하면서도 자체 계정을 활용해 자신의 데이터에 대한 액세스 및 제어 권한을 유지할 수 있게 합니다.

문서 추출 > 추출 데이터 작업을 Task Bot에서 사용할 때 Google Document AI 또는 MS OpenAI 서비스를 사용해서 문서의 데이터를 추출할 수 있습니다.

현재도 Google Document AI 서비스를 사용할 때 본인의 라이선스 키를 사용할 수 있습니다. 이번 릴리스부터는 MS OpenAI 서비스를 사용할 때 자체 라이선스 및 자격증명을 사용할 수 있는 옵션이 제공됩니다.

MS OpenAI 서비스의 경우, Document Automation에 연결하려면 엔드포인트 URL과 GPT 및 임베딩 모델에 대한 서비스 계정을 제공해야 합니다.

데이터 추출 작업 | Document Automation - 생성형 AI를 사용한 데이터 추출

변경된 부분
표준 양식에 대한 한국어 지원

이제 표준 양식에 대한 관련 로케일과 함께 한국어를 지원합니다. 이를 통해 문서 처리 및 데이터 추출 시 한국어를 사용할 수 있습니다.

Document Automation에서 지원되는 언어

버그 패치
이제 여러 필드 규칙을 사용하여 문자열에 두 번 이상 나타나는 문자를 바꿀 수 있습니다.

이전에는 마지막 필드 규칙만 적용되었습니다.

서비스 클라우드 케이스 ID: 02124562
이제 인스턴스가 프록시로 설정된 경우 표준 양식 모델을 생성하고 동일한 모델을 사용하여 학습 인스턴스를 만들 수 있습니다.
학습 인스턴스 페이지에서 Google CDE 학습 인스턴스에 대해서는 Google Document AI 제공자 아이콘이 표시되지 않습니다.
사용자가 테이블의 여러 열에 대해 수식 유효성 검사를 적용하여 양식 필드 수준에서 값의 유효성을 검사하며(예: 소계), 사용자가 하나 이상의 행을 삭제하고 양식 필드의 값을 현재 행과 일치하도록 재설정하면 유효성 검사 오류가 더 이상 존재하지 않게 됩니다. 또한 오류 메시지도 표시되지 않습니다.
Google OCR의 테이블 추출 기능이 개선되어 추출 후 사용자에게 추가 기호가 표시되지 않으며 문서가 올바르게 추출됩니다.
테이블 데이터를 포함하는 문서를 추출할 때 향상된 테이블 추출 기능을 사용하면 데이터가 올바르게 추출됩니다.

이전에는 해당 상황에서 테이블 데이터 추출 문제가 발생했습니다.
사용자가 영어가 아닌 문자의 문서 유형(예: 아랍어, 중국어 문자)을 포함하고 IQ Bot에 연결된 Document Automation 학습 인스턴스로 문서를 연결하고 처리하는 경우, 이제 연결된 학습 인스턴스에 대한 Control Room > IQBot 페이지에서 라이선스 사용이 추적됩니다.
사용자가 파서 구성 페이지에서 파서를 삭제하고 나중에 학습 인스턴스를 만드는 경우, 문서 유형 드롭다운에 삭제된 파서와 연결된 도메인이 더 이상 표시되지 않습니다.
파서를 구성하고 일본어를 언어로 선택하면, 로케일 필드에 관련된 로케일 (일본어(일본)) 값이 올바르게 표시됩니다.

이전에는 해당 상황에서 로케일 필드에 영어(미국) 값이 표시되었습니다.
이제 필요한 유스케이스에 따라 사용자가 학습 인스턴스를 생성하는 동안 필드 규칙을 위아래로 이동하거나 필드 규칙 순서를 성공적으로 변경할 수 있습니다.

서비스 클라우드 케이스 ID: 01996145
문서 데이터 업데이트 작업의 로직이 개선되어 이제 사용자는 입력 JSON 파일에서 여러 행을 통해 제공되는 모든 테이블 데이터를 볼 수 있습니다. 이것을 DocumentJson 및 DictionaryType 문서 데이터 입력에 적용할 수 있습니다.

이전에는 이러한 경우 첫 번째 행의 데이터만 테이블에 채워졌습니다.
버튼 내의 텍스트가 Community Edition에서 압축되어 더 이상 표시되지 않습니다. 또한 이제 모든 버튼의 텍스트 여백(padding)이 일관되게 적용됩니다.

이전에는 압축된 모양과 일관성 없는 텍스트 여백으로 인해 사용자 환경이 좋지 않았습니다.
이제 피드백을 받을 때마다 SIR 생성이 더 이상 변경되지 않으며, 일관된 추출 결과를 얻을 수 있습니다.

서비스 클라우드 케이스 ID: 02107121
제공자와 문서 유형은 같지만 언어가 다른 두 개의 파서를 만드는 경우 이제 (첫 번째와 두 번째) 파서를 모두 삭제할 수 있습니다.

이전에는 이러한 시나리오에서 파서를 삭제할 수 없었습니다.
제한 사항
유효성 검사 피드백은 IQ Bot에서 Document Automation에 IQ Bot—DA Bridge 패키지를 사용하여 이동된 학습 인스턴스에 적용되지 않습니다.
사용자가 클래식 Document Automation에서 IQ Bot - DA Bridge 패키지를 사용하여 IQ Bot으로 가져온 학습 인스턴스로 문서를 처리할 때, 클래식 학습 인스턴스가 확인란 필드로 생성되고 유효성 검사를 사용하여 정확도 향상 옵션이 활성화된 경우 추출이 실패합니다.
사용자가 사용자 정의 프로세스 학습 인스턴스에서 문서를 처리할 때, 추출 후 유효성 검사 문서 수가 업데이트되지 않습니다. 또한 사용자가 문서를 제출하면 유효성 검사 문서 수가 음수 값으로 업데이트됩니다.
다중 테이블이 포함된 학습 인스턴스로 문서를 처리하는 경우, 유효성 검사 피드백은 다중 테이블 중 어느 하나에 대해서도 작동하지 않습니다.
브리지 학습 인스턴스의 경우, IQ Bot에서 학습이 제공되지 않거나 테이블 열 머리글이 Document Automation의 열 필드에 올바르게 매핑되지 않으면 기본 또는 사용자 정의 테이블 필드에 대한 유효성 검사 피드백이 작동하지 않습니다.
해결 방법: 문제를 해결하려면 다음 단계 중 하나를 수행하십시오.
  • 고급 교육 설정을 사용하여 유효성 검사 피드백을 제공하고 모든 빈 열의 헤더를 매핑합니다. 유효성 검사 피드백은 다음 후속 문서에 적용됩니다.
  • 문서를 두 번째로 처리할 때 유효성 검사 피드백을 제공하고 문서를 제출합니다. 유효성 검사 피드백은 다음 후속 문서에 적용됩니다.
Control Room 버전 .31 이하를 Document Automation 패키지 버전 .32와 함께 사용할 경우 새로 생성된 학습 인스턴스에서 추출이 실패할 수 있습니다.
해결 방법: 오류 없이 문서를 처리하려면 다음 과정을 차례로 수행하십시오.
  1. 해당하는 학습 인스턴스에 대한 리포지토리의 프로세스 폴더로 이동합니다.
  2. extractionbot을 편집합니다.
  3. 데이터 추출 작업의 추가 설정에서 없음 옵션을 선택합니다.
  4. 변경 사항을 저장합니다.
이전 릴리스의 제한 사항

BYOK(Bring Your Own Key) 설정으로 Google CDE를 사용해 문서를 처리하며 해당 프로세서가 기본 모델을 사용하는 경우, 변환 실패로 인해 문서를 처리하지 못합니다.

해결 방법: 이 문제를 해결하려면 Google 콘솔에서 기본 모델 대신 사용자 정의 모델을 사용하십시오.
공개 프로세스의 경우 다음 시나리오에서 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.
  • 유효성 검사 대기열에 있는 모든 문서를 유효성 검사한 후.
  • 동일한 학습 인스턴스로 일부 문서를 처리한 후 첫 번째 문서를 열고 새로 고침을 클릭하는 경우.
주: 비공개 프로세스에 대한 오류 메시지는 표시되지 않습니다.
IQ Bot 학습 인스턴스가 이미 다른 사용자에 의해 브리지된 경우 사용자에게 오류 메시지가 표시되지 않습니다.
문서를 처리하고 유효성 검사기로 전송할 때 숫자 데이터 유형에 10진수(예: .78, .99)가 있는 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

해결 방법: 이 문제를 해결하려면 소수점 숫자를 0.78 또는 0.99로 입력해야 합니다.