Personalizzazione degli output

Con l'analisi dei documenti di Amazon Textract, puoi personalizzare l'output del modello tramite adattatori addestrati sui tuoi documenti. Gli adattatori sono componenti che si collegano al modello di deep learning pre-addestrato di Amazon Textract, personalizzandone l'output per i documenti specifici della tua azienda. Crei un adattatore per il tuo caso d'uso specifico utilizzando annotating/labeling i tuoi documenti di esempio e addestrando l'adattatore sugli esempi annotati. Quando si utilizza questo processo, l'adattatore utilizzato è simile all'uso delle query e, come tale, questa funzionalità viene definita interrogazioni personalizzate

Dopo aver creato un adattatore, Amazon Textract ti fornisce un. AdapterId Puoi avere più versioni di adattatori all'interno di un unico adattatore. È possibile fornire AdapterId, insieme a un'operazione AdapterVersion, a un'operazione per specificare che si desidera utilizzare l'adattatore creato. Ad esempio, fornite i due parametri all'AnalyzeDocumentAPI per l'analisi sincrona dei documenti o l'StartDocumentAnalysisoperazione per l'analisi asincrona. Fornendoli AdapterId come parte della richiesta, l'adattatore verrà integrato automaticamente nel processo di analisi e lo utilizzerà per migliorare le previsioni per i documenti. In questo modo, è possibile sfruttare le funzionalità offerte dalla personalizzazione AnalyzeDocument del modello per adattarlo al proprio caso d'uso.

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dell'adattatore, consulta Personalizzazione delle risposte alle domande. Per un tutorial su come creare, addestrare e utilizzare adattatori con, consulta Console di gestione AWS. Tutorial sulle interrogazioni personalizzate