本文属于【Azure 架构师学习笔记】系列。
本文属于【Azure AI】系列。
接上文 【Azure 架构师学习笔记 】- Azure AI(6)-Azure认知服务-Document Intelligence简单使用
前言
前面演示了Document Intelligence的简单入门，接下来做一些进阶的使用，比如训练模型。首先我们从document intelligence 进去studio， 但是现在已经跟content understanding进行了整合。所以看到的是下面的样子：
配置环境
这里可以看到需要选择一个AI Foundry resource， 如果跟我一样也没有，那么可以跳转到【Azure 架构师学习笔记 】- Azure AI(8)-Azure AI Foundry 先搭建和学习。
在创建好Azure AI Foundry之后，回到这里可以接续创建新项目：
选择数据源，可以看出这里的数据源只支持blob storage account：
配置好数据源之后，需要上传一些训练集，这里随便在网上找了一些例子然后通过修改号码，日期等方式生成了5分PDF 文件并上传。比如下面的Company Phone。
上传文件：
上传文件后点击【run analysis】进行分析，可以看到分析后右边schema会出现一些内容，通过按需调整来训练出符合自己需求的模型：
保存变更：
分别对每个文件都进行分析：
当分析完毕之后，选择【build analyzer】来创建模型：
对模型命名：
然后用上一文的发票文件进行测试，可以看到是不通过的。
然后再上传一个本文使用的测试用例，分析成功。
后续可以使用API 的方式去调用这个analyzer来对文档分析或者按需继续训练。
小结
本文通过 Azure AI Content Understanding 服务，训练一个能够从特定格式的文档（如采购订单）中自动提取关键字段的自定义模型，验证从无到有构建专属文档智能解决方案的完整流程。但是由于还有很多AI 内容值得探索，所以这里就不做深入介绍，等有需要的时候再继续深入。