除了使用 自訂模型外，文件處理還提供預先建置的模型，幫助自動化從文件中擷取資訊——無需訓練。 這些模型已準備好使用，並設計用來辨識常見的文件類型與資料模式，讓您能快速開始並有效擴展規模。
注意事項
Microsoft 尊重你用來訓練和處理模型的資料的隱私與所有權。 Microsoft不會使用或轉移貴組織的資料來訓練人工智慧模型、大型語言模型或其他任何模型。 您的資料安全地保存在您的組織租戶中。 欲了解更多資訊，請參閱 Microsoft 資料保護與隱私。
預製車型介紹
預建文件處理使用已設定的預訓練模型，能辨識常見文件類型並擷取結構化資訊。 你不必從零開始建立自訂模型，而是可以從預先建構的模型開始，並透過加入符合組織需求的欄位來調整。
這些模型結合了光學字元辨識 (OCR) 與深度學習，以識別並提取預設的文字與資料欄位。 開始時，先用預建模型分析一個範例檔案。 接著，選擇與你情境相關的欄位。 如果模型偵測不到你需要的欄位，試著分析另一個檔案。
和其他模型一樣，預建模型會在 內容中心建立和管理。 當你將模型套用到 SharePoint 文件函式庫時，它會連結到內容類型，並包含欄位來儲存擷取的資訊。
發佈模型後，使用內容中心將其套用到你能存取的任何 SharePoint 文件庫。
可選的預組裝車型
目前有五種預建處理模型可用： 合約、 發票、 收據、 敏感資訊及 簡單文件。
合約。 預建 合約處理模型 會分析並提取合約文件中的關鍵資訊。 API 分析各種格式的合約，並擷取關鍵合約資訊，如客戶姓名與地址、合約期限及續約日期。
發票。 發 票處理模型 分析並提取銷售發票中的關鍵資訊。 API 會以各種格式分析發票，並擷取重要的發票資訊，例如客戶名稱、帳單位址、到期日和到期金額。
收據。 收據處理模型分析並提取銷售收據的關鍵資訊。 API 會分析列印和手寫收據，並解壓縮重要收據資訊，例如商家名稱、商家電話號碼、交易日期、稅金和交易總額。
敏感性資訊。 敏感資訊模型分析、偵測並擷取文件中的關鍵資訊。 API 分析各種格式的文件，並 偵測及提取關鍵敏感資訊，例如個人及財務識別碼、實體及電子郵件地址，以及電話號碼。
簡單的文件。 簡單的文件處理模型提供一個靈活且預先訓練的解決方案，用於從基本結構化文件中提取鍵值對、選取標記及命名實體。 此模型亦支援條碼與語言偵測。
未來版本將會提供其他預建模型。
需求與限制
關於選擇此模型時應考慮的需求資訊，請參閱 預建文件處理的需求與限制。