১. ভূমিকা
ডকুমেন্ট এআই হলো একটি ডকুমেন্ট বোঝার সমাধান, যা ডকুমেন্ট, ইমেল ইত্যাদির মতো অসংগঠিত ডেটাকে আরও সহজে বোঝা, বিশ্লেষণ করা এবং ব্যবহার করার উপযোগী করে তোলে।
ডকুমেন্ট এআই ওয়ার্কবেঞ্চের মাধ্যমে আপট্রেনিং ব্যবহার করে, আপনি বিশেষায়িত ডকুমেন্ট টাইপগুলোর জন্য অতিরিক্ত লেবেলযুক্ত উদাহরণ প্রদান করে এবং একটি নতুন মডেল সংস্করণ তৈরি করার মাধ্যমে ডকুমেন্ট প্রক্রিয়াকরণের উচ্চতর নির্ভুলতা অর্জন করতে পারেন।
এই ল্যাবে, আপনি একটি ইনভয়েস পার্সার প্রসেসর তৈরি করবেন, আপট্রেনিংয়ের জন্য প্রসেসরটি কনফিগার করবেন, উদাহরণ ডকুমেন্টগুলোতে লেবেল যুক্ত করবেন এবং প্রসেসরটিকে আপট্রেইন করবেন।
এই ল্যাবে ব্যবহৃত ডকুমেন্ট ডেটাসেটটি একটি কাল্পনিক পাইপিং কোম্পানির জন্য দৈবচয়ন পদ্ধতিতে তৈরি করা ইনভয়েস নিয়ে গঠিত।
পূর্বশর্ত
এই কোডল্যাবটি ডকুমেন্ট এআই-এর অন্যান্য কোডল্যাবে উপস্থাপিত বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে।
এগিয়ে যাওয়ার আগে নিম্নলিখিত কোডল্যাবগুলো সম্পন্ন করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।
- ডকুমেন্ট এআই (পাইথন) ব্যবহার করে অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR)
- ডকুমেন্ট এআই (পাইথন) ব্যবহার করে ফর্ম পার্সিং
- ডকুমেন্ট এআই (পাইথন) সহ বিশেষায়িত প্রসেসর
- পাইথন ব্যবহার করে ডকুমেন্ট এআই প্রসেসর পরিচালনা করা
- ডকুমেন্ট এআই: হিউম্যান ইন লুপ
আপনি যা শিখবেন
- ইনভয়েস পার্সার প্রসেসরের জন্য আপট্রেনিং কনফিগার করুন।
- অ্যানোটেশন টুল ব্যবহার করে ডকুমেন্ট এআই প্রশিক্ষণ ডেটা লেবেল করুন।
- একটি নতুন মডেল সংস্করণকে প্রশিক্ষণ দিন।
- নতুন মডেল সংস্করণটির নির্ভুলতা মূল্যায়ন করুন।
আপনার যা যা লাগবে
- একটি গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট
- একটি ব্রাউজার, যেমন ক্রোম বা ফায়ারফক্স
২. প্রস্তুতি গ্রহণ
এই কোডল্যাবটি ধরে নেয় যে আপনি প্রারম্ভিক কোডল্যাবে তালিকাভুক্ত ডকুমেন্ট এআই সেটআপ ধাপগুলো সম্পন্ন করেছেন।
এগিয়ে যাওয়ার আগে অনুগ্রহ করে নিম্নলিখিত ধাপগুলো সম্পন্ন করুন:
৩. একটি প্রসেসর তৈরি করুন
এই ল্যাবটি ব্যবহারের জন্য আপনাকে প্রথমে একটি ইনভয়েস পার্সার প্রসেসর তৈরি করতে হবে।
- কনসোলে, ডকুমেন্ট এআই ওভারভিউ পৃষ্ঠায় যান।
- Create Processor-এ ক্লিক করুন, নিচে স্ক্রল করে Specialized পর্যন্ত যান (অথবা সার্চ বারে "Invoice Parser" টাইপ করুন) এবং Invoice Parser নির্বাচন করুন।
- এটির নাম দিন
codelab-invoice-uptraining(অথবা এমন কিছু যা আপনার মনে থাকবে) এবং তালিকা থেকে সবচেয়ে কাছের অঞ্চলটি নির্বাচন করুন।
- আপনার প্রসেসর তৈরি করতে Create-এ ক্লিক করুন। এরপর আপনি Processor Overview পৃষ্ঠাটি দেখতে পাবেন।
৪. একটি ডেটাসেট তৈরি করুন
আমাদের প্রসেসরকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য, আমাদেরকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা সহ একটি ডেটাসেট তৈরি করতে হবে, যা প্রসেসরকে আমাদের নিষ্কাশন করতে চাওয়া সত্তাগুলো শনাক্ত করতে সাহায্য করবে।
ডেটা সেটটি সংরক্ষণ করার জন্য আপনাকে ক্লাউড স্টোরেজে একটি নতুন বাকেট তৈরি করতে হবে। দ্রষ্টব্য: এটি সেই বাকেট হওয়া উচিত নয় যেখানে আপনার ডকুমেন্টগুলো বর্তমানে সংরক্ষিত আছে।
- ক্লাউড শেল খুলুন এবং একটি বাকেট তৈরি করতে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি চালান। বিকল্পভাবে, ক্লাউড কনসোলে একটি নতুন বাকেট তৈরি করুন । এই বাকেটের নামটি সংরক্ষণ করুন, পরে আপনার এটি প্রয়োজন হবে।
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
gsutil mb -p $PROJECT_ID "gs://${PROJECT_ID}-uptraining-codelab"
- ডেটাসেট ট্যাবে যান এবং ক্রিয়েট ডেটাসেট- এ ক্লিক করুন।
- প্রথম ধাপে তৈরি করা বাকেটটির নামটি 'Destination Path' ফিল্ডে পেস্ট করুন। (
gs://অন্তর্ভুক্ত করবেন না)
- ডেটা সেট তৈরি হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করুন, তারপর এটি আপনাকে ডেটা সেট ব্যবস্থাপনা পৃষ্ঠায় নিয়ে যাবে।
৫. একটি পরীক্ষার নথি আমদানি করুন
এখন, আমাদের ডেটাসেটে একটি নমুনা ইনভয়েস পিডিএফ ইম্পোর্ট করা যাক।
- ডকুমেন্ট ইম্পোর্ট করতে ক্লিক করুন
- এই ল্যাবে ব্যবহারের জন্য আমাদের কাছে একটি নমুনা পিডিএফ আছে। নিচের লিঙ্কটি কপি করে সোর্স পাথ বক্সে পেস্ট করুন। আপাতত 'ডেটা স্প্লিট' 'আনঅ্যাসাইনড' রাখুন। ইমপোর্ট-এ ক্লিক করুন।
cloud-samples-data/documentai/codelabs/uptraining/pdfs
- ডকুমেন্টটি ইম্পোর্ট হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন। আমার পরীক্ষায় এতে ১ মিনিটেরও কম সময় লেগেছে।
- ইম্পোর্ট সম্পন্ন হলে, আপনি ডেটাসেট ম্যানেজমেন্ট UI-তে ডকুমেন্টটি দেখতে পাবেন। লেবেলিং কনসোলে প্রবেশ করতে সেটির উপর ক্লিক করুন।
৬. পরীক্ষার নথিটি চিহ্নিত করুন।
এরপরে, আমরা যে সত্তাগুলো নিষ্কাশন করতে চাই, সেগুলোর জন্য পাঠ্য উপাদান এবং লেবেল শনাক্ত করব। এই লেবেলগুলো আমাদের মডেলকে এই নির্দিষ্ট নথির কাঠামো বিশ্লেষণ করতে এবং সঠিক প্রকারগুলো শনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হবে।
- আপনি এখন লেবেলিং কনসোলে থাকবেন, যা দেখতে অনেকটা এইরকম হবে।
- ‘সিলেক্ট টেক্সট’ টুলে ক্লিক করুন, তারপর ‘McWilliam Piping International Piping Company’ লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
supplier_nameলেবেলটি নির্ধারণ করুন। আপনি লেবেলের নাম খোঁজার জন্য টেক্সট ফিল্টার ব্যবহার করতে পারেন।
- "14368 Pipeline Ave Chino, CA 91710" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
supplier_addressলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- "10001" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
invoice_idলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- "2020-01-02" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
due_dateলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- "বাউন্ডিং বক্স" টুলটি খুলুন। "Knuckle Couplers" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
line_item/descriptionলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- "9" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
line_item/quantityলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- "74.43" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
line_item/unit_priceলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- "669.87" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
line_item/amountলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- পরবর্তী দুটি লাইন আইটেমের জন্য পূর্ববর্তী ৪টি ধাপ পুনরাবৃত্তি করুন। সম্পূর্ণ হলে এটি দেখতে এইরকম হবে।
- "সাবটোটাল"-এর পাশে থাকা "1,419.57" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
net_amountলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- Tax-এর পাশে থাকা "113.57" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
total_tax_amountলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- "Total"-এর পাশে থাকা "1,533.14" লেখাটি হাইলাইট করুন এবং
total_amountলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- "$" চিহ্নগুলোর মধ্যে একটিকে হাইলাইট করুন এবং
currencyলেবেলটি নির্ধারণ করুন।
- সম্পূর্ণ হলে লেবেলযুক্ত ডকুমেন্টটি দেখতে এইরকম হবে। মনে রাখবেন, আপনি ডকুমেন্টের বাউন্ডিং বক্সে অথবা বাম পাশের মেনুতে থাকা লেবেলের নাম/মানে ক্লিক করে এই লেবেলগুলো পরিবর্তন করতে পারেন। লেবেল দেওয়া শেষ হলে সেভ-এ ক্লিক করুন।
- এখানে লেবেল এবং মানগুলির সম্পূর্ণ তালিকা দেওয়া হল
লেবেলের নাম | পাঠ্য |
| ম্যাকউইলিয়াম পাইপিং ইন্টারন্যাশনাল পাইপিং কোম্পানি |
| ১৪৩৬৮ পাইপলাইন এভিনিউ, চিনো, সিএ ৯১৭১০ |
| ১০০০১ |
| ২০২০-০১-০২ |
| নাকল কাপলার |
| ৯ |
| ৭৪.৪৩ |
| ৬৬৯.৮৭ |
| পিভিসি পাইপ ১২ ইঞ্চি |
| ৭ |
| ১৫.৯০ |
| ১১১.৩০ |
| তামার পাইপ |
| ৭ |
| ৯১.২০ |
| ৬৩৮.৪০ |
| ১,৪১৯.৫৭ |
| ১১৩.৫৭ |
| ১,৫৩৩.১৪ |
| $ |
৭. প্রশিক্ষণ সেটে নথি বরাদ্দ করুন
আপনি এখন ডেটাসেট ম্যানেজমেন্ট কনসোলে ফিরে এসেছেন। লক্ষ্য করুন যে লেবেলযুক্ত ও লেবেলবিহীন ডকুমেন্টের সংখ্যার পাশাপাশি সক্রিয় লেবেলের সংখ্যাও পরিবর্তিত হয়েছে।
- আমাদের এই ডকুমেন্টটিকে 'প্রশিক্ষণ' অথবা 'পরীক্ষা' সেটের যেকোনো একটিতে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে। ডকুমেন্টটির উপর ক্লিক করুন।
- ‘Assign to Set’-এ ক্লিক করুন, তারপর ‘Training’- এ ক্লিক করুন।
- লক্ষ্য করুন, ডেটা স্প্লিট নম্বরগুলো পরিবর্তিত হয়েছে।
৮. পূর্ব-লেবেলযুক্ত ডেটা আমদানি করুন
ডকুমেন্ট এআই আপট্রেনিংয়ের জন্য ট্রেনিং এবং টেস্ট সেট উভয়টিতেই ন্যূনতম ১০টি ডকুমেন্ট এবং প্রতিটি সেটে প্রতিটি লেবেলের ১০টি করে ইনস্ট্যান্স প্রয়োজন।
সর্বোত্তম পারফরম্যান্সের জন্য প্রতিটি সেটে কমপক্ষে ৫০টি ডকুমেন্ট এবং প্রতিটি লেবেলের ৫০টি করে নমুনা রাখার পরামর্শ দেওয়া হয়। সাধারণত, বেশি ট্রেনিং ডেটা মানেই হলো উচ্চতর নির্ভুলতা।
১০০টি ডকুমেন্ট হাতে লিখে লেবেল করতে অনেক সময় লাগবে, তাই আমাদের কাছে আগে থেকে লেবেল করা কিছু ডকুমেন্ট আছে যা আপনি এই ল্যাবের জন্য ইম্পোর্ট করতে পারেন।
আপনি Document.json ফরম্যাটে আগে থেকে লেবেল করা ডকুমেন্ট ফাইল ইম্পোর্ট করতে পারেন। এগুলো কোনো প্রসেসরকে কল করার এবং Human in the Loop (HITL) ব্যবহার করে নির্ভুলতা যাচাই করার ফলাফল হতে পারে।
- ইমপোর্ট ডকুমেন্টস -এ ক্লিক করুন।
- নিম্নলিখিত ক্লাউড স্টোরেজ পাথটি কপি/পেস্ট করুন এবং ট্রেনিং সেটে এটি বরাদ্দ করুন।
cloud-samples-data/documentai/codelabs/uptraining/training
- ‘Add Another Bucket’- এ ক্লিক করুন। তারপর নিচের ক্লাউড স্টোরেজ পাথটি কপি/পেস্ট করে টেস্ট সেটে অ্যাসাইন করুন।
cloud-samples-data/documentai/codelabs/uptraining/test
- ইমপোর্ট-এ ক্লিক করুন এবং ডকুমেন্টগুলো ইমপোর্ট হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন। এবার প্রসেস করার জন্য ডকুমেন্টের সংখ্যা বেশি হওয়ায়, গতবারের চেয়ে বেশি সময় লাগবে। আমার পরীক্ষায়, এতে প্রায় ৬ মিনিট সময় লেগেছে। আপনি এই পেজটি ছেড়ে পরে আবার ফিরে আসতে পারেন।
- একবার সম্পন্ন হলে, আপনি ডেটাসেট ব্যবস্থাপনা পৃষ্ঠায় নথিগুলো দেখতে পাবেন।
৯. লেবেল সম্পাদনা করুন
এই উদাহরণের জন্য আমরা যে নমুনা ডকুমেন্টগুলো ব্যবহার করছি, সেগুলোতে ইনভয়েস পার্সার দ্বারা সমর্থিত সব লেবেল নেই। প্রশিক্ষণের আগে, আমরা যে লেবেলগুলো ব্যবহার করছি না সেগুলোকে নিষ্ক্রিয় হিসেবে চিহ্নিত করতে হবে। আপট্রেনিং-এর আগে একটি কাস্টম লেবেল যোগ করার জন্যও আপনি একই ধরনের পদক্ষেপ অনুসরণ করতে পারেন।
- নিচের বাম কোণায় থাকা 'ম্যানেজ লেবেল' -এ ক্লিক করুন।
- আপনি এখন লেবেল ম্যানেজমেন্ট কনসোলে থাকবেন।
- শুধুমাত্র নিম্নলিখিত লেবেলগুলিকে সক্রিয় হিসেবে চিহ্নিত করতে চেকবক্স এবং নিষ্ক্রিয় / সক্রিয় বোতামগুলি ব্যবহার করুন।
-
currency -
due_date -
invoice_id -
line_item/amount -
line_item/description -
line_item/quantity -
line_item/unit_price -
net_amount -
supplier_address -
supplier_name -
total_amount -
total_tax_amount
-
- সম্পূর্ণ হলে কনসোলটি দেখতে এইরকম হবে। কাজ শেষ হলে সেভ-এ ক্লিক করুন।
- ডেটা সেট ম্যানেজমেন্ট কনসোলে ফিরে যেতে ব্যাক অ্যারোতে ক্লিক করুন। লক্ষ্য করুন যে, যে লেবেলগুলিতে ০টি ইনস্ট্যান্স রয়েছে, সেগুলিকে ইনঅ্যাক্টিভ হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে।
১০. ঐচ্ছিক: নতুন আমদানি করা নথিগুলিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল যুক্ত করুন
ইতিমধ্যে ব্যবহৃত প্রসেসর সংস্করণসহ কোনো প্রসেসরের জন্য লেবেলবিহীন ডকুমেন্ট ইম্পোর্ট করার সময়, আপনি লেবেল করার সময় বাঁচাতে অটো-লেবেলিং ব্যবহার করতে পারেন।
- ট্রেন পেজে, ইমপোর্ট ডকুমেন্টস- এ ক্লিক করুন।
- নিম্নলিখিত পাথটি কপি করে পেস্ট করুন। এই ডিরেক্টরিতে ৫টি লেবেলবিহীন ইনভয়েস পিডিএফ রয়েছে। ডেটা স্প্লিট ড্রপডাউন তালিকা থেকে ট্রেনিং নির্বাচন করুন।
cloud-samples-data/documentai/Custom/Invoices/PDF_Unlabeled - অটো-লেবেলিং বিভাগে, ‘ইম্পোর্ট উইথ অটো-লেবেলিং’ চেকবক্সটি নির্বাচন করুন।
- ডকুমেন্টগুলোতে লেবেল দেওয়ার জন্য একটি বিদ্যমান প্রসেসর সংস্করণ নির্বাচন করুন।
- উদাহরণস্বরূপ:
pretrained-invoice-v1.3-2022-07-15
- ইমপোর্ট-এ ক্লিক করুন এবং ডকুমেন্টগুলো ইমপোর্ট হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করুন। আপনি এই পেজটি ছেড়ে পরে আবার ফিরে আসতে পারেন।
- সম্পূর্ণ হলে, নথিগুলো ট্রেন পৃষ্ঠার স্বয়ংক্রিয়-লেবেলযুক্ত বিভাগে প্রদর্শিত হয়।
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করা নথিগুলিকে লেবেলযুক্ত হিসাবে চিহ্নিত না করে আপনি প্রশিক্ষণ বা পরীক্ষার জন্য সেগুলি ব্যবহার করতে পারবেন না। স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করা নথিগুলি দেখতে ' স্বয়ংক্রিয়-লেবেলযুক্ত' বিভাগে যান।
- লেবেলিং কনসোলে প্রবেশ করতে প্রথম ডকুমেন্টটি নির্বাচন করুন।
- লেবেল, বাউন্ডিং বক্স এবং মানগুলো সঠিক কিনা তা যাচাই করুন। বাদ পড়া মানগুলোকে লেবেল করুন।
- কাজ শেষ হলে 'লেবেলযুক্ত হিসাবে চিহ্নিত করুন ' নির্বাচন করুন।
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করা প্রতিটি ডকুমেন্টের জন্য লেবেল যাচাইকরণ প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করুন, তারপর প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা ব্যবহার করতে 'ট্রেন' পৃষ্ঠায় ফিরে যান।
১১. মডেলটিকে উন্নত প্রশিক্ষণ দিন
এখন, আমরা আমাদের ইনভয়েস পার্সারের প্রশিক্ষণ শুরু করার জন্য প্রস্তুত।
- নতুন সংস্করণে ট্রেন করতে ক্লিক করুন
- আপনার ভার্সনটিকে এমন একটি নাম দিন যা আপনার মনে থাকবে, যেমন
codelab-uptraining-test-1। বেস ভার্সন হলো সেই মডেল ভার্সন, যার উপর ভিত্তি করে এই নতুন ভার্সনটি তৈরি করা হবে। আপনি যদি একটি নতুন প্রসেসর ব্যবহার করেন, তাহলে একমাত্র অপশনটি হওয়া উচিত Google Pretrained Next with Uptraining।
- (ঐচ্ছিক) আপনার ডেটাসেটের লেবেলগুলো সম্পর্কিত মেট্রিক দেখতে আপনি ‘ভিউ লেবেল স্ট্যাটস’ নির্বাচন করতে পারেন।
- আপট্রেনিং প্রক্রিয়া শুরু করতে 'স্টার্ট ট্রেনিং'- এ ক্লিক করুন। আপনাকে ডেটাসেট ম্যানেজমেন্ট পেজে নিয়ে যাওয়া হবে। আপনি ডানদিকে প্রশিক্ষণের অবস্থা দেখতে পারবেন। প্রশিক্ষণটি সম্পূর্ণ হতে কয়েক ঘণ্টা সময় লাগবে। আপনি এই পেজটি ছেড়ে পরে আবার ফিরে আসতে পারেন।
- ভার্সনের নামে ক্লিক করলে আপনাকে 'ম্যানেজ ভার্সনস' পেজে নিয়ে যাওয়া হবে, যেখানে ভার্সন আইডি এবং ট্রেনিং জবটির বর্তমান স্ট্যাটাস দেখা যায়।
১২. নতুন মডেল সংস্করণটি পরীক্ষা করুন
একবার ট্রেনিং জবটি সম্পূর্ণ হয়ে গেলে (আমার পরীক্ষায় এতে প্রায় ১ ঘন্টা সময় লেগেছিল), আপনি এখন নতুন মডেল সংস্করণটি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন এবং প্রেডিকশনের জন্য এটি ব্যবহার করা শুরু করতে পারেন।
- ম্যানেজ ভার্সন পেজে যান। এখানে আপনি বর্তমান স্ট্যাটাস এবং এফ১ স্কোর দেখতে পাবেন।
- ব্যবহার করার আগে আমাদের এই মডেল সংস্করণটি ডেপ্লয় করতে হবে। ডানদিকের উল্লম্ব ডটগুলোতে ক্লিক করুন এবং ‘Deploy Version’ নির্বাচন করুন।
- পপ-আপ উইন্ডো থেকে 'Deploy' নির্বাচন করুন এবং ভার্সনটি ডেপ্লয় হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন। এটি সম্পন্ন হতে কয়েক মিনিট সময় লাগবে। ডেপ্লয় হয়ে গেলে, আপনি এই ভার্সনটিকে ডিফল্ট ভার্সন হিসেবেও সেট করতে পারেন।
- ডেপ্লয়মেন্ট শেষ হয়ে গেলে, ইভ্যালুয়েট ট্যাবে যান। এরপর ভার্সন ড্রপডাউনে ক্লিক করে আমাদের নতুন তৈরি করা ভার্সনটি সিলেক্ট করুন।
- এই পৃষ্ঠায়, আপনি সম্পূর্ণ ডকুমেন্ট এবং স্বতন্ত্র লেবেলগুলির জন্য F1 স্কোর, প্রিসিশন এবং রিকল সহ মূল্যায়ন মেট্রিকগুলি দেখতে পারেন। আপনি AutoML ডকুমেন্টেশনে এই মেট্রিকগুলি সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন।
- নিচের লিঙ্ক থেকে পিডিএফ ফাইলটি ডাউনলোড করুন। এটি একটি নমুনা ডকুমেন্ট যা ট্রেনিং বা টেস্ট সেটে অন্তর্ভুক্ত ছিল না।
- আপলোড টেস্ট ডকুমেন্ট- এ ক্লিক করুন এবং পিডিএফ ফাইলটি নির্বাচন করুন।
- নিষ্কাশিত সত্তাগুলো দেখতে অনেকটা এইরকম হবে।
১৩. উপসংহার
অভিনন্দন, আপনি সফলভাবে ডকুমেন্ট এআই ব্যবহার করে একটি ইনভয়েস পার্সারকে আপট্রেইন করেছেন। এখন আপনি যেকোনো স্পেশালাইজড প্রসেসরের মতোই এই প্রসেসরটি ব্যবহার করে ইনভয়েস পার্স করতে পারবেন।
প্রসেসিং রেসপন্সটি কীভাবে হ্যান্ডেল করতে হয় তা পর্যালোচনা করার জন্য আপনি স্পেশালাইজড প্রসেসরস কোডল্যাবটি দেখতে পারেন।
পরিষ্কার-পরিচ্ছন্নতা
এই টিউটোরিয়ালে ব্যবহৃত রিসোর্সগুলির জন্য আপনার গুগল ক্লাউড অ্যাকাউন্টে চার্জ হওয়া এড়াতে:
- ক্লাউড কনসোলে, রিসোর্স পরিচালনা (Manage resources) পৃষ্ঠায় যান।
- প্রজেক্ট তালিকা থেকে আপনার প্রজেক্টটি নির্বাচন করে ডিলিট-এ ক্লিক করুন।
- ডায়ালগ বক্সে প্রজেক্ট আইডি টাইপ করুন এবং তারপর প্রজেক্টটি মুছে ফেলার জন্য 'শাট ডাউন'-এ ক্লিক করুন।
সম্পদ
- ডকুমেন্ট এআই ওয়ার্কবেঞ্চ ডকুমেন্টেশন
- নথিপত্রের ভবিষ্যৎ - ইউটিউব প্লেলিস্ট
- ডকুমেন্ট এআই ডকুমেন্টেশন
- ডকুমেন্ট এআই পাইথন ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি
- এআই নমুনা নথিভুক্ত করুন
লাইসেন্স
এই কাজটি ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন ২.০ জেনেরিক লাইসেন্সের অধীনে রয়েছে।