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Wenn die Leistung Ihres Modells nicht den Erwartungen entspricht, z. B. weil Sie schlechte Resultate oder niedrige Zuverlässigkeitswerte erhalten, können Sie einige Maßnahmen ergreifen.
Interpretieren Sie die Modellgenauigkeitsbewertung
Interpretieren Sie Ihre Genauigkeitsbewertung, um zu ermitteln, womit Ihr Modell Schwierigkeiten beim Extrahieren hat. Modellbewertungen umfassen Empfehlungen zum Erhöhen der Bewertung.
Melden Sie sich bei Power Apps oder Power Automate an.
Wählen Sie im linken Bereich ... Mehr>KI-Hub.
Wählen Sie unter "Eine KI-Fähigkeit entdecken" KI-Modelle aus.
(Optional) Um KI-Modelle dauerhaft im Menü für den einfachen Zugriff zu halten, wählen Sie das Pinsymbol aus.
Öffnen Sie das Dokumentverarbeitungsmodell, das Sie untersuchen möchten. Die Genauigkeitsbewertung sollte angezeigt werden.
Hinweis
In den folgenden Fällen erhalten Sie keine Genauigkeitsbewertungen für Dokumentverarbeitungsmodelle:
- Wenn das Modell trainiert wurde, indem "Allgemeine Dokumente" als Dokumenttyp ausgewählt wurde. Derzeit werden Genauigkeitsbewertungen nur für Modelle vom Typ "Dokumente mit fester Vorlage" zurückgegeben.
- Ihr Modell wurde aus einer anderen Umgebung importiert.
- Wenn Ihr Modell vor dem 1. Januar 2022 trainiert wurde. In diesem Fall können Sie es erneut trainieren.
Auf der Modelldetailseite sollten Sie die allgemeine Genauigkeitsbewertung erhalten.
Um Details zu erhalten, wählen Sie die vollständige Auswertung aus.
In diesem Bereich können Sie zwischen verschiedenen Registerkarten navigieren, um festzustellen, was Ihr Modell nur schwer extrahieren kann. Sie können die Registerkarten "Sammlung", " Feld", " Tabelle" und " Kontrollkästchen " durchsuchen, um zu finden, was nicht ordnungsgemäß verarbeitet wird.
Hier ist ein Beispiel für die Informationen auf der Registerkarte " Feld ".
In diesem Beispiel möchten Sie die Genauigkeit der Lieferanteninformationen verbessern.
Vorschläge, was Sie tun können, um die Modellanzeige zu verbessern, indem Sie mit dem Mauszeiger auf Elemente mit einer schlechten Genauigkeitsbewertung zeigen. Eine Empfehlung zum Bereitstellen weiterer Beispieldokumente für Schulungen kann z. B. angezeigt werden.
Häufig gestellte Fragen
Was kann ich tun, wenn ich für ein Feld, eine Tabelle oder ein Kontrollkästchen eine niedrige Genauigkeitsbewertung habe?
- Überprüfen Sie, ob das Feld, die Tabelle oder das Kontrollkästchen in allen Dokumenten richtig markiert ist.
- Stellen Sie weitere Beispieldokumente für Schulungen bereit, in denen das Feld, die Tabelle oder das Kontrollkästchen vorhanden ist.
- Überprüfen Sie bewährte Methoden.
Was kann ich tun, wenn ich eine niedrige Genauigkeitsbewertung für eine Sammlung habe?
Überprüfen Sie, ob die Dokumente in der Auflistung dasselbe Layout aufweisen. Weitere Informationen zu Sammlungen finden Sie unter "Gruppieren von Dokumenten nach Sammlungen".
Hinzufügen weiterer Dokumente zu den Schulungsdaten
Je mehr Dokumente Sie taggen, desto besser lernt AI Builder, wie er die Felder erkennen kann. Wenn Sie weitere Dokumente hinzufügen möchten, bearbeiten Sie Ihr Dokumentverarbeitungsmodell, und laden Sie weitere Dokumente hoch. Sie finden die Option zum Bearbeiten des Modells auf der Detailseite des Modells.
Weitere Tipps
- Verwenden Sie für ausgefüllte Formulare Beispiele, in denen alle Felder ausgefüllt sind.
- Verwenden Sie Formulare mit unterschiedlichen Werten in jedem Feld.
- Wenn Ihre Formularbilder von geringerer Qualität sind, verwenden Sie ein größeres Dataset (z. B. 10-15 Bilder).
- Verwenden Sie nach Möglichkeit textbasierte PDF-Dokumente anstelle von bildbasierten Dokumenten. Gescannte PDFs werden als Bilder behandelt.
- Wenn Sie ein Dokumentverarbeitungsmodell erstellen, laden Sie Dokumente mit demselben Layout hoch, in dem jedes Dokument eine separate Instanz ist. Beispielsweise sollten Rechnungen aus verschiedenen Monaten in separaten Dokumenten und nicht alle in demselben enthalten sein.
- Dokumente mit unterschiedlichen Layouts sollten in verschiedene Sammlungen verschoben werden, wenn Sie Beispiele für Schulungen hochladen.
- Wenn das Dokumentverarbeitungsmodell Werte aus benachbarten Feldern extrahiert, anstatt aus dem Feld, das Sie vom Modell extrahieren lassen möchten, bearbeiten Sie das Modell und kennzeichnen Sie die fälschlicherweise erfassten Werte als unterschiedliche Felder. Dadurch lernt das Modell besser die Grenzen für jedes Feld.