AI ของเอกสาร: มนุษย์ในวงการ

1. บทนำ

Document AI API เป็นโซลูชันการทำความเข้าใจเอกสารที่ใช้ Unstructured Data เช่น เอกสาร อีเมล และอื่นๆ เพื่อให้ข้อมูลเข้าใจ วิเคราะห์ และนำไปใช้ได้ง่ายขึ้น

การตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่ช่วยให้คุณประมวลผลเอกสารได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นพร้อมการรับประกันการตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่ การตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่จะช่วยเพิ่มความแม่นยำและช่วยให้ธุรกิจประเมินการคาดการณ์ได้โดยใช้เครื่องมือที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์นี้เพื่อเปิดใช้รีวิวเหล่านั้น ในแล็บนี้ คุณจะได้กำหนดค่าและทดสอบโปรแกรมประมวลผลค่าใช้จ่ายโดยใช้การตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์จากโปรแกรมประมวลผลโดยใช้เครื่องมือการกำหนดค่าและการจัดการแบบ Human-in-the-Loop

หมายเหตุ: UI ของ Console อาจเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา ดังนั้นสภาพแวดล้อมของคุณอาจดูแตกต่างออกไปเล็กน้อย หากพบปัญหาเกี่ยวกับฟีเจอร์ทดลองนี้ โปรดรายงานปัญหา

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Codelab นี้สร้างขึ้นจากเนื้อหาที่นำเสนอใน Codelab อื่นๆ ของ Document AI

ขอแนะนำให้คุณทำ Codelab ต่อไปนี้ให้เสร็จก่อนดำเนินการต่อ

• การรู้จำอักขระด้วยภาพ (OCR) ด้วย Document AI (Python)
• การแยกวิเคราะห์แบบฟอร์มด้วย Document AI (Python)
• โปรเซสเซอร์เฉพาะทางด้วย Document AI (Python)

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

• กำหนดค่าการตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่สำหรับผู้ประมวลผล
• สร้างกลุ่มทรัพยากรผู้ใช้สำหรับการตรวจสอบโดยมนุษย์
• สร้างงานตรวจสอบโดยมนุษย์เพื่อทดสอบ
• มอบหมายงานตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่ให้ผู้ใช้
• ดำเนินการตรวจสอบเอกสารโดยเจ้าหน้าที่ให้เสร็จสมบูรณ์

สิ่งที่คุณต้องมี

• โปรเจ็กต์ Google Cloud
• เบราว์เซอร์ เช่น Chrome หรือ Firefox
• ความรู้เกี่ยวกับ Python 3

2. การเริ่มตั้งค่า

Codelab นี้ถือว่าคุณได้ทำตามขั้นตอนการตั้งค่า Document AI ที่ระบุไว้ใน Codelab เบื้องต้นแล้ว

โปรดทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ก่อนดำเนินการต่อ

• เริ่มต้น Cloud Shell
• เปิดใช้ Document AI และ Cloud Storage API
• ติดตั้งไลบรารีของไคลเอ็นต์ Python

นอกจากนี้ คุณยังต้องเปิดใช้ Vertex AI API ด้วย

1. ใช้แถบค้นหาที่ด้านบนของคอนโซลเพื่อค้นหา "Vertex AI API" จากนั้นคลิกเปิดใช้เพื่อใช้ API ในโปรเจ็กต์ Google Cloud
2. หรือจะเปิดใช้ API โดยใช้gcloudคำสั่งต่อไปนี้ก็ได้

gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

3. สร้างโปรเซสเซอร์

คุณต้องสร้างอินสแตนซ์ของเครื่องมือประมวลผลค่าใช้จ่ายก่อนจึงจะใช้ในแล็บนี้ได้

1. ในคอนโซล ให้ไปที่ภาพรวมแพลตฟอร์ม Document AI
2. คลิกสร้างโปรเซสเซอร์ เลื่อนลงไปที่เฉพาะทาง แล้วเลือกเครื่องมือแยกวิเคราะห์ค่าใช้จ่าย
3. ตั้งชื่อว่า codelab-expense-parser (หรือชื่ออื่นที่คุณจำได้) แล้วเลือกภูมิภาคที่ใกล้ที่สุดในรายการ
4. คลิกสร้างเพื่อสร้างโปรเซสเซอร์
5. คัดลอกรหัสโปรเซสเซอร์ คุณต้องใช้รหัสนี้ในโค้ดในภายหลัง
6. ใน Cloud Shell ให้สร้างที่เก็บข้อมูลโดยใช้ PROJECT_ID-hitl-results เป็นชื่อ

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)
gsutil mb gs://$PROJECT_ID-hitl-results

7. เชื่อมโยงบัญชีผู้ใช้กับบทบาท IAM ผู้ดูแลระบบ Vertex AI ในโปรเจ็กต์ Lab

export USER_ACCOUNT=$(gcloud config get-value core/account)
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member=user:$USER_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin

4. กำหนดค่าการตรวจสอบโดยมนุษย์

ในงานนี้ คุณจะได้กำหนดค่าการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่สำหรับโปรแกรมประมวลผลค่าใช้จ่ายที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้

1. ในคอนโซล ให้เปิดเมนูการนำทาง แล้วเลือก Document AI
2. คลิก AI ที่มีมนุษย์เป็นผู้ควบคุม
3. คลิก codelab-expense-parser เพื่อเปิดหน้าการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่สำหรับโปรเซสเซอร์
4. คลิกกำหนดค่าการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่

5. เลือกตัวกรองระดับเอกสาร
6. ตั้งค่าแถบเลื่อนเกณฑ์ความเชื่อมั่น % เป็น 50%
7. ตั้งค่าตัวเลือกผู้เชี่ยวชาญเป็นใช้ผู้เชี่ยวชาญของฉันเอง

8. คลิกในช่องเมนูแบบเลื่อนลงพูลผู้เชี่ยวชาญ แล้วคลิกพูลผู้เชี่ยวชาญใหม่
9. สำหรับชื่อพูล ให้ป้อน Codelab HITL Pool ในกล่องโต้ตอบพูลผู้เชี่ยวชาญใหม่
10. ป้อนอีเมลส่วนตัวสำหรับผู้จัดการพูลและผู้เชี่ยวชาญ
11. คลิกสร้างพูล

ซึ่งอาจใช้เวลาดำเนินการสักครู่ คุณควรได้รับอีเมลจาก Vertex AI [e-mail]

หมายเหตุ: คลิกลองอีกครั้งหากพบปัญหาเกี่ยวกับสิทธิ์ คุณต้องมีaiplatform.specialistPools.createสิทธิ์ของ Cloud IAM ซึ่งต้องมีroles/aiplatform.adminบทบาทที่กำหนดให้กับบัญชีผู้ใช้ของคุณที่ระดับโปรเจ็กต์

roles/project.owner ไม่เพียงพอในตัวของมันเอง

12. ปล่อยช่องทำเครื่องหมายการกำหนดอัตโนมัติไว้โดยไม่ต้องเลือก
13. คลิกช่องทําเครื่องหมายในส่วนยืนยันค่าใช้จ่าย
14. คลิกตำแหน่งของคำสั่ง แล้วคัดลอกตำแหน่งจัดเก็บนี้ - ห้ามใส่คำนำหน้า gs:// ในเส้นทาง

cloud-samples-data/documentai/codelabs/hitl/hitl-instructions.pdf

หมายเหตุ: เอกสารนี้เป็นสำเนาของหลักเกณฑ์ในการสร้างชุดวิธีการสำหรับผู้ตรวจสอบ ไม่ใช่ตัวอย่างที่ใช้งานได้

15. ในตำแหน่งผลลัพธ์ ให้คลิกเรียกดู แล้วเลือก Bucket ของ Cloud Storage ที่คุณสร้างไว้ก่อนหน้านี้
16. คลิกเลือก
17. คลิก Save Configuration

ตอนนี้คอนโซลจะแสดงข้อความกำหนดค่าการตรวจสอบโดยมนุษย์ และจะใช้เวลาสักครู่จึงจะเสร็จสมบูรณ์

18. เมื่อกำหนดค่าเสร็จแล้ว คอนโซลจะแจ้งให้คุณเปิดใช้การตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่

• คลิกปุ่มสวิตช์เพื่อเปิดใช้
• จากนั้นคลิกเปิดใช้ในกล่องโต้ตอบป๊อปอัป

อัปโหลดแบบฟอร์มค่าใช้จ่ายตัวอย่าง

1. เรามีแบบฟอร์มตัวอย่างให้ใช้ซึ่งจัดเก็บไว้ใน Google Cloud Storage คุณดาวน์โหลดได้โดยใช้ปุ่มหรือคำสั่งด้านล่าง

ดาวน์โหลด expense-claim.pdf

gsutil cp gs://cloud-samples-data/documentai/codelabs/hitl/expense-claim.pdf .

2. หลังจากเปิดใช้การตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่แล้ว ให้คลิกปุ่มอัปโหลดเอกสาร แล้วค้นหาเอกสารตัวอย่างที่คุณเพิ่งดาวน์โหลด
3. คลิกอัปโหลด แล้วรอให้เสร็จสมบูรณ์

5. มอบหมายรายการให้เจ้าหน้าที่ตรวจสอบ

1. ในหน้านี้ คุณควรเห็นลิงก์สำหรับคอนโซลผู้จัดการพูลและคอนโซลผู้เชี่ยวชาญ ลิงก์เหล่านี้จะปรากฏในอีเมลจาก Vertex AI [e-mail] ด้วย
   • โดยควรมีลักษณะดังนี้ https://datacompute.google.com/cm/cloudml_data_specialists_us_central1_xxxxxxx/tasks
   • คลิกลิงก์สำหรับคอนโซลผู้จัดการ

2. เมื่ออยู่ในคอนโซลการติดป้ายกำกับข้อมูลแล้ว ให้คลิกชื่อแท็บงานเพื่อเปิดหน้าการมอบหมายงาน
3. คลิกช่องทำเครื่องหมายไม่ได้กำหนด คุณควรเห็นว่ามีการแสดงรายการใหม่ในคิวงาน codelab-expense-parser-P1

4. เลือก codelab-expense-parser-P1
5. คลิกจัดการการมอบหมาย
6. ป้อนอีเมลส่วนตัวของคุณในกล่องข้อความรวมผู้เชี่ยวชาญทางอีเมล แล้วเลือกจากรายการแบบเลื่อนลง
7. คลิกใช้

ตอนนี้จอแสดงผลจะแสดงว่ามีการมอบหมายงานให้คุณแล้ว คุณอาจพบว่าการดำเนินการนี้อาจใช้เวลา 2-3 นาทีจึงจะมีผลและปรากฏให้เห็น

8. เลือกผู้ใช้ใหม่ แล้วคลิกไอคอนเมนู
9. คลิกมอบหมายให้งานทั้งหมดจากเมนูป๊อปอัปที่ปรากฏขึ้น

10. คลิกยืนยันการเปลี่ยนแปลง
11. คลิกคอมมิต

6. ทำงานตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่

1. กลับไปที่หน้าการกำหนดค่า Human-in-the-Loop ใน Cloud Console

คลิกลิงก์เพื่อไปที่คอนโซลผู้เชี่ยวชาญ (ผู้ปฏิบัติงาน) ซึ่งจะมีลักษณะดังนี้ https://datacompute.google.com/w/cloudml_data_specialists_us_central1_xxxxxxxxxxx

คอนโซลผู้ปฏิบัติงานควรเปิดขึ้นและแสดงรายการงานใหม่

2. วางเมาส์เหนือรายการโฆษณาที่มี Meeting with 4m แล้วคลิกไอคอนแก้ไข (ดินสอ)
3. แก้ไขค่าเพื่อเปลี่ยนข้อความเป็นการประชุมกับอดัม คุณอาจต้องเลื่อนลงในกล่องข้อความเพื่อดูข้อความ
4. คลิกใช้
5. คลิกไอคอนยืนยัน (เครื่องหมายถูกสีเขียว) สำหรับรายการด้านล่าง
6. คลิกไอคอนยืนยันสำหรับเอนทิตีอื่นๆ ที่ไฮไลต์
7. คลิกส่ง ตอนนี้เราได้นำงานตรวจสอบออกจากคิวของผู้ติดป้ายกำกับแล้ว

7. ดูงานที่เสร็จแล้ว

1. กลับไปที่คอนโซลผู้ดูแลจัดการ
2. คลิก Tasks แล้วเลือกกำลังดำเนินการ
3. คลิกผู้เชี่ยวชาญ
4. เลือกอีเมลของคุณ
5. คลิกจัดการการมอบหมาย
6. เลือก expense-processor-P1 จากเมนูแบบเลื่อนลง Select specialists working on specific tasks และ Select tasks คลิกใช้สำหรับการเลือกแต่ละรายการ ในเมนูตามบริบทสำหรับ expense-processor-P1 ที่ได้รับมอบหมายให้คุณ ให้เลือกดูผู้เชี่ยวชาญ

เมื่อผู้ติดป้ายกำกับส่งงานติดป้ายกำกับแล้ว ระบบจะอัปเดตจำนวนงานที่ตอบและเวลาทั้งหมดที่ใช้ แต่ข้อมูลในมุมมองนี้อาจใช้เวลาสักครู่จึงจะปรากฏ

7. ปิดป๊อปอัปผู้เชี่ยวชาญ แล้วดูแท็บผู้เชี่ยวชาญ
8. คลิกเมนูตามบริบทสำหรับชื่อผู้ใช้ แล้วเลือกดูงาน

มุมมองนี้จะแสดงรายการงานของผู้ใช้ จำนวนงานที่ทำเสร็จ และระยะเวลาที่ใช้ ดังที่แสดงด้านล่าง

8. ขอแสดงความยินดี

ขอแสดงความยินดี คุณใช้การกำกับดูแลโดยมนุษย์ของ Document AI เพื่อกำหนดค่าการตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่สำหรับเอกสารที่ประมวลผลโดยใช้โปรเซสเซอร์ค่าใช้จ่ายของ Document AI ได้สำเร็จ

การล้างข้อมูล

โปรดดำเนินการดังนี้เพื่อเลี่ยงไม่ให้เกิดการเรียกเก็บเงินกับบัญชี Google Cloud สำหรับทรัพยากรที่ใช้ในบทแนะนำนี้

• ใน Cloud Console ให้ไปที่หน้าจัดการทรัพยากร
• เลือกโปรเจ็กต์ในรายการโปรเจ็กต์ แล้วคลิกลบ
• ในกล่องโต้ตอบ ให้พิมพ์รหัสโปรเจ็กต์ แล้วคลิกปิดเพื่อลบโปรเจ็กต์

ดูข้อมูลเพิ่มเติม

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Document AI ด้วย Codelab ที่เกี่ยวข้องต่อไปนี้

• การจัดการโปรเซสเซอร์ของ Document AI ด้วย Python

แหล่งข้อมูล

• อนาคตของเอกสาร - เพลย์ลิสต์ YouTube
• เอกสารประกอบเกี่ยวกับ Document AI
• ไลบรารีของไคลเอ็นต์ Python สำหรับ Document AI
• ตัวอย่าง Document AI

ใบอนุญาต

ผลงานนี้ได้รับอนุญาตภายใต้สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์สำหรับยอมรับสิทธิของผู้สร้าง (Creative Commons Attribution License) 2.0 แบบทั่วไป