Lançamento do IQ Bot e Automação de documento v.27

Reveja as novidades, alterações, correções e limitações em IQ Bot e Automação de documento para a versão 27.

Automação de documento

Novidades
Integração de formulários padrão com Automação de documento

Você pode criar e gerenciar instâncias de aprendizagem inteiramente dentro de Automação de documento. Anteriormente, era necessário criar instâncias de aprendizagem de formulário padrão em IQ Bot e depois processá-las com a função Conectar instância de aprendizado em Automação de documento. Com formulários padrão integrados com Automação de documento, você se beneficia ao ter todo um fluxo de trabalho consolidado em um único sistema.

Criação de modelos personalizados no Automação de documento usando Formulários padrão.

Suporte para modelos Microsoft Form Recognizer v3.0 em Automação de documento

O Microsoft Form Recognizer v3.0 fornece capacidades adicionais à criação do modelo existente, incluindo opções para selecionar Modelo e Neural. Ao treinar um modelo, selecione a versão 2.1 ou a versão 3.0.

Novas licenças de produto de Automação de documento
O Automação de documento oferece agora as seguintes licenças para permitir aos usuários processar documentos e rastrear métricas para aprender instâncias em produção:
  • Formulários padrão Automação de documento (Número de páginas): Necessário para criar um modelo e processar documentos em um formulário padrão em Automação de documento.
  • Extração 360 Automação de documento (Número de páginas): Necessário para processar documentos em um modelo Automation Anywhere (pré-formado), incluindo o tipo de documento definido pelo usuário.

Além disso, existem atualizações para o rastreamento do consumo de licenças.

Nota de lançamento de rastreamento de licença

Extrair dados com Google Vision OCR

Se você for um usuário com uma Control Room da nuvem, pode processar documentos usando a tecnologia Google Vision OCR, criando ou atualizando uma instância de aprendizagem.

Extração de tabela aprimorada nos modelos Automation Anywhere

Você pode usar o feedback de validação para treinar uma instância de aprendizagem para extrair dados de uma célula que contenha mais do que um campo.

Por exemplo, se uma coluna de descrição do produto também incluir o número do item, você pode delinear o número do item na interface de Validação. Quando a instância de aprendizagem processa documentos subsequentes, ela extrai o número do item e ignora a descrição do produto.

Melhore a precisão da extração por meio da validação

Visualize métricas de desempenho com um novo widget Automação de documento

É possível visualizar visualizações de dados sobre o desempenho do usuário do Validator. Um novo widget é um gráfico de barras horizontais que mostra o tempo médio ponderado que cada usuário do Validador passou a efetuar a validação manual por dia.

Painel do Espaço de trabalho de documentos

Automação de documento suporta a extração baseada em padrões de expressão regulares

Ao configurar os campos que a instância de aprendizado irá extrair, especifique um padrão de expressão regular (regex) para ajudar o motor de extração a encontrar o campo. Depois de entrar no padrão regex, teste a expressão usando o conteúdo da amostra na janela Criar instância de aprendizado. É possível utilizar a extração de padrão regex para valores que seguem um padrão específico, como um número de IVA ou um número de pedido.

Suporte de interface de validação para teclas de atalho

Aumente ou diminua o zoom nos documentos na interface de validação segurando a tecla Alt e rolando a tela com o mouse.

O que foi alterado
As seguintes atualizações têm impacto na forma como a Control Room rastreia o consumo de licenças:
  • A Control Room verifica licenças de produto suficientes antes de implementar o bot.
  • A licença das Páginas do IQ Bot e a licença Páginas de formulários padrão rastreiam documentos que são processados pelas instâncias de aprendizado criadas no IQ Bot do Automation 360. Isso inclui documentos processados na instância de aprendizado no IQ Bot do Automation 360 e instâncias de aprendizado ligadas ao Automação de documento.
  • Na página Licenças, a licença do Document AI é chamada de IA de documentos do Google (número de documentos)
  • A Control Room também rastreia documentos processados em IA de documentos do Google para usuários que trouxeram a sua própria licença. Anteriormente, a Control Room apenas seguia esses documentos para os usuários que compraram as licenças pelo Automation Anywhere.
Agora você pode configurar o Banco de dados Oracle com instalações locais e Linux de Automação de documento.
Quando você importa uma instância de aprendizado criada em versões anteriores do Automação de documento, a caixa de seleção para enviar feedback de validação ao sistema fica desmarcada por padrão. Você deve editar a instância de aprendizado para marcar a caixa de seleção.
Correções
Versão 16694: Esta compilação inclui as seguintes correções (com as correções das compilações anteriores):
Agora os usuários com as licenças Formulários padrão para Automação de documento ou as licenças Formulários padrão (para IQ Bot) podem criar um modelo Formulários padrão em Automação de documento.
Versão 16685: A versão inclui as seguintes correções:
O Agente de bot agora limpa a pasta de recursos após a execução de ações do pacote Extração de documentos.
Quando uma instância de aprendizado criada em uma versão anterior do Automação de documento é importada, a caixa de seleção Melhorar a precisão usando validação fica desmarcada por padrão.
O Automação de documento agora regista corretamente o consumo de licenças em todas as instalações No local, independentemente do número da porta.
Adicione agora a validação da fórmula às instâncias de aprendizagem com o tipo de documento definido pelo usuário.
Os formulários padrão em Automação de documento são agora compatíveis com uma nova instalação ou multilocatário atualizado da Control Room. Anteriormente, os formulários padrão em Automação de documento só eram suportados em uma nova instalação uma Control Room multilocatário.
Quando a página do validador for atualizada, o validador exibirá o último documento trabalhado. Antes, depois de uma atualização de página, o validador às vezes exibia o primeiro documento validado.
Dispositivos Bot Runner configurados com um proxy podem executar ações com êxito a partir do pacote Extração de documentos.

ID de caso do Service Cloud: 01856276, 01862174, 01911425

Limitações

Os formulários padrão suportam apenas a extração de campo única para qualquer documento. Se houver campos com o mesmo nome em várias páginas, então o documento deve ser treinado com diferentes nomes de etiquetas na ferramenta de criação de modelos.

Por exemplo, se houver um campo chamado date em duas páginas diferentes, você deve usar date1 e date2 para tornar os nomes das etiquetas únicos na ferramenta de criação de modelos para treinamento.

Não é possível utilizar espaços nos nomes dos modelos ao criar modelos para os formulários Standard v3.0. Se o nome do modelo contiver algum espaço, uma mensagem de erro InvalidParameter é gerada.

Não há precisão média para formulários padrão v.3.0 do serviço de reconhecimento de formulários do Microsoft Azure. Como resultado, a formação dos formulários padrão mostra a precisão média como 0,00% para o serviço v.3.0.

Ao buscar um modelo de Formulários Padrão, é exibida uma mensagem de erro incorreta quando nenhuma configuração estiver disponível em Automação de documento.

A funcionalidade de redimensionamento não está funcionando corretamente para a tabela da lista de modelos. Como resultado, não se pode redimensionar o cabeçalho ou a coluna da tabela em Formulários Padrão.

O resultado da análise da execução não é apresentado em formulários padrão ao criar um modelo v.3.0 com várias páginas.

Há um limite padrão de 100 caracteres para o nome da tabela e de 155 caracteres para o nome do campo da tabela. No entanto, ao reconfigurar a tabela, é possível adicionar mais caracteres do que o limite padrão.

As regiões identificadas pelo sistema (SIRs) para as caixas de verificação ou botões de rádio não são geradas para o modelo de formulários padrão v.3.0.

Os formulários padrão não são compatíveis com o Linux.

Qualquer remapeamento ou redesenho no regiões identificadas pelo sistema (SIRs) no Validador resulta na detecção de uma caixa de seleção incorreta. No entanto, é possível introduzir o valor da caixa de seleção como marcado ou desmarcado depois de uma alteração do mapeamento gerado automaticamente.

Ao migrar uma instância de aprendizado de uma Control Room para outra, o mesmo usuário deve exportar e importar o arquivo .dw.
Se a instância de aprendizado extrair dados de um campo de várias linhas e exportá-los em um arquivo CSV, um espaço extra será adicionado ao final de cada linha.
Ao passar o mouse sobre os pontos de dados nos widgets "Tempo médio de validação" e "Desempenho do validador por número de documentos", os valores corretos não aparecem imediatamente na janela pop-up.
O Automação de documento não permite criar uma instância de aprendizado se for criado um campo de tabela personalizado sem nome e etiqueta de campo, mesmo que esse campo não tenha sido selecionado.
Ao clicar em Testar expressão regular e substituir o valor no campo Expressão regular, o campo tem agora um limite de 50 caracteres.

Alternativa: Clique em Cancelar para deixar a janela de expressão regular do Teste e fazer as revisões no campo Expressão regular.

O ícone Tabela não é gerado na FOTT (Form OCR Testing Tool, ferramenta de teste de OCR de formulários) para o modelo de formulário padrão v3.0.

Se um nome de campo tiver mais de 100 caracteres, a barra de deslocamento não aparece e não se consegue ver o valor do campo do formulário.

Se o nome da tabela tiver mais de 50 caracteres, não é possível expandir o tamanho da tabela. Além disso, o nome do campo na tabela não é exibido ao passar o mouse sobre ele.

Se você testar um script Python inválido ao configurar a lógica personalizada, o sistema devolverá uma mensagem de erro que contém o caminho de execução do Python.
Ocasionalmente a extração de documentos falha e uma das seguintes mensagens de erro aparece no status da solicitação Automation Co-Pilot: Extraction bot failed. Please check activity/audit logs for more detail ou Download bot failed. Please check activity/audit logs for more detail com esta mensagem no log de auditoria: Existing deployment in progress for this user session.

Se isso acontecer, reinicie o Agente de bot no dispositivo impactado.

O painel do espaço de trabalho de documentos às vezes mostra métricas incorretas de consumo de páginas se a Control Room estiver instalada no No local.
Os documentos não poderão ser processados com Google Vision OCR se o seu proxy estiver configurado com um arquivo de autoconfiguração de proxy (PAC).
Quando você cria ou edita uma instância de aprendizagem, se um nome de campo começar com um valor numérico, a validação da fórmula para esse campo irá falhar. Essa questão aplica-se a campos de formulário e campos de tabela.
Se você importar uma instância de aprendizado com a opção de feedback de validação desabilitada, a opção de feedback de validação será habilitada e você deverá editar manualmente a instância de aprendizado para desabilitar a opção.
Para Formulários padrão, quando um documento com múltiplas páginas é processado e entra em validação, uma página é duplicada no Validador, mesmo quando as Regiões Identificadas pelo Sistema (SIRs) no Validador estão corretas.

IQ Bot

O que foi alterado
Se você estiver usando uma versão mais antiga do Microsoft SQL Server que não oferece suporte ao TLS 1.2, então você deve manter um backup da base de dados do IQ Bot e atualizar para uma versão do Microsoft SQL Server que oferece suporte ao TLS 1.2.
IQ Bot agora utiliza a última versão do Python (3.11.0) para validação lógica personalizada. Para usar a última versão, é necessário atualizar de cx_Oracle 8.3 para python-oracledb. Consulte Atualizar de cx_Oracle 8.3 para python-oracledb
Correções
O IQ Bot agora realiza o pós-processamento nos campos de lógica personalizada Python que contém marcações de citações simples, como print('Test').

No IQ Bot, quando um documento é corrompido, apagado ou não é carregado no Validador ou Designer, é exibida uma imagem de suporte de lugar. As candidaturas não serão consistentes até que sejam carregados novos documentos.

ID de caso do Service Cloud: 00792976, 00835371

Durante o processo de produção, não é necessário deslocar as instâncias de aprendizado ou os bots da preparação para a produção, ou vice-versa.

ID de caso do Service Cloud: 01808931, 00821541, 01253373, 00836954, 01271722

Ao carregar qualquer documento inválido em grupos manuais ou personalizados, o documento é processado. Contudo, o Sistema de Região Identificada (SIR) não será gerado para as páginas não suportadas.

Além disso, quando um documento inválido é carregado junto com um documento válido e processado para extração, a página Ver extração continua sendo carregada.

ID de caso do Service Cloud: 01786098

Na API Healthcheck, a saída mostra a convenção de nomenclatura da ramificação adequada, por exemplo: RC-A360.27. Anteriormente, a informação de saúde imprópria era apresentada quando a convenção de nome da ramificação era heads/RC-A360.27.

Se for encontrado um erro ou exceção durante a validação do documento, o erro ou exceção será processado, e os arquivos são exibidos de forma consistente na exibição.

ID de caso do Service Cloud: 00827940

No IQ Bot, se RabbitMQ v3.8.17 e v3.8.18 não estiverem funcionando, o local do diretório de registro pode agora ser alterado atualizando-se a variável de ambiente do sistema como RABBITMQ_LOG_BASE. Se esta variável for fornecida manualmente com o local do diretório necessário, então os registros são criados e atualizados em um novo local. Anteriormente, a configuração dada para a variável log.dir em rabbitmq.conf não suportava o arquivo RabbitMQ v3.8.17 e v3.8.18.

ID de caso do Service Cloud: 01844995

As regiões identificadas pelo sistema (SIR) são agora geradas para grupos manuais quando o PDFBox é ativado. Anteriormente, quando o PDFBox era ativado, durante a criação da instância de aprendizado, as SIRs para alguns PDFs vetoriais não eram geradas para grupos manuais.

ID de caso do Service Cloud: 01844223, 01849638

Não é possível importar um arquivo IQ Bot (IQBA) quando o designer para a mesma Instância de aprendizado está aberto em outra janela. Anteriormente, a importação falhava com um erro, pois o campo LockedTimestamp na tabela visiobotDetails tinha um valor de exportação de IQBA. Isto causou um erro porque o campo LockedTimestamp estava à espera de um valor nulo.

ID de caso do Service Cloud: 01818474

Limitações
Durante a atualização da instalação expressa do IQ Bot, uma mensagem de erro é mostrada nas etapas de instalação. Clique em Ok para continuar.
O limite máximo de tamanho de arquivo para upload é de 5 GB para importação e exportação de arquivos no arquivo IQ Bot (IQBA). Se o tamanho do arquivo exceder 5 GB, então é preciso excluir grupos indesejados para diminuir o tamanho do arquivo e fazer a migração com sucesso.

Se o tamanho do arquivo IQ Bot (IQBA) for superior a 2.147.483.647 bits, então o armazenamento de arquivos não carrega o arquivo exportado da pasta de saída para o local desejado.

Às vezes, o PDFBox não consegue detectar documentos PDF (Portable Document Format) com precisão. Recomendamos que utilize o Adobe Acrobat para converter os documentos para PDF antes de carregá-lo no IQ Bot.

Atualizações na interface

IQ Bot e Automação de documento
A janela Criar instância de aprendizado contém agora um menu pendente para selecionar um fornecedor de OCR.
Menu suspenso para selecionar a OCR
Extrair dados com Google Vision OCR