Document AI Konfuzio

Use el documento AI Konfuzio Connector para OCR, extraer y recuperar información estructurada de archivos PDF, imágenes, escritura a mano y exámenes. Regístrese de forma gratuita en https://app.konfuzio.com archivos PDF e imágenes de OCR desde varios tipos de archivo, consulte https://dev.konfuzio.com/web/api.html#supported-file-types. Además, puede entrenar la ia de documento personalizada siguiendo el Tutorial sobre https://help.konfuzio.com/tutorials/quickstart/ cómo extraer información estructurada de los documentos.

Este conector está disponible en los siguientes productos y regiones:

OCR, extraiga, valide, procese y comprenda la información de los documentos mediante la conexión a Konfuzio mediante este conector. Entrene a Konfuzio para comprender cualquier operador basado en archivos de información para automatizar procesos complejos de back-office y usar más datos para generar información. Konfuzio permite a los usuarios empresariales que usan este conector clasificar documentos y extraer información. Opcionalmente, los científicos de datos pueden usar Konfuzio como una herramienta automatizada de etiquetado de texto e imágenes con una interfaz web fácil de usar para mantener conjuntos de datos de alta calidad para crear inteligencia artificial de primera clase, integrar su INTELIGENCIA artificial y mejorar la inteligencia artificial con humanos en el bucle.

Prerrequisitos

1. Regístrese gratis en app.konfuzio.com. El plan gratuito le proporciona un número limitado de características. Echa un vistazo a las características de nuestro servicio basado en tarifas aquí. Si desea actualizar a un servicio basado en tarifas, por favor póngase en contacto con nosotros a través info@konfuzio.comde .

2. Configure un proyecto como se describe en nuestro tutorial de inicio rápido sobre help.konfuzio.com.

Obtención de credenciales

Use el nombre de usuario y la contraseña que usó para crear una cuenta de usuario en app.konfuzio.com como credenciales para usar el conector.

Introducción al conector

Busque el proceso paso a paso más reciente para empezar a trabajar con el conector en help.konfuzio.com.

Problemas y limitaciones conocidos

• El conector admite ca. 70 idiomas, consulte dev.konfuzio.com
• El conector admite varios tipos de archivo. Consulte dev.konfuzio.com para obtener una lista detallada de los tipos de archivo admitidos.
• El conector admite la normalización de datos para cadenas que hacen referencia a números, porcentajes, valores de fecha y valores booleanos, consulte dev.konfuzio.com

Errores y soluciones comunes

Póngase en contacto con nosotros en support@konfuzio.com caso de errores.

Preguntas más frecuentes

Publicamos preguntas más frecuentes sobre el conector de Power Automate en help.konfuzio.com.

Creación de una conexión

El conector admite los siguientes tipos de autenticación:

Predeterminado

Aplicable: Todas las regiones

Parámetros para crear una conexión.

Esta conexión no se puede compartir. Si la aplicación de energía se comparte con otro usuario, se pedirá a otro usuario que cree explícitamente una nueva conexión.

Limitaciones

Acciones

import requests
import json
from requests.auth import HTTPBasicAuth

url = f"https://app.konfuzio.com/api/v2/docs/{DOC_ID}/"
auth = HTTPBasicAuth(KONFUZIO_USER, KONFUZIO_PASSWORD)
data = requests.get(url=url, auth=auth).json()

# Mark Extraction as correct.
data['labels']['Bruttozahlweise']['extractions'][0]['correct'] = True

# Add new Extraction which has not been in result list.
data['labels']['Bruttozahlweise']['extractions'].append({'value': '123,45'})

r = requests.patch(url = url, data=json.dumps(data), auth=auth, headers={'Content-Type': 'application/json'},)

Carga de un nuevo documento

Eliminar un documento

Enviar comentarios a los resultados de extracción de un documento

import requests
import json
from requests.auth import HTTPBasicAuth

url = f"https://app.konfuzio.com/api/v2/docs/{DOC_ID}/"
auth = HTTPBasicAuth(KONFUZIO_USER, KONFUZIO_PASSWORD)
data = requests.get(url=url, auth=auth).json()

# Mark Extraction as correct.
data['labels']['Bruttozahlweise']['extractions'][0]['correct'] = True

# Add new Extraction which has not been in result list.
data['labels']['Bruttozahlweise']['extractions'].append({'value': '123,45'})

r = requests.patch(url = url, data=json.dumps(data), auth=auth, headers={'Content-Type': 'application/json'},)

Recuperación de los resultados de extracción de un documento