通过

使用 Power Automate 中的收据处理预生成模型

  1. 登录到 Power Automate。

  2. 在左窗格中选择我的流，然后选择新建流>即时云端流。

  3. 为流命名，在选择如何触发此流下选择手动触发流，然后选择创建。

  4. 展开手动触发流，然后选择 +添加输入>文件作为输入类型。

  5. 将文件内容替换为我的收据（也称为标题）。

  6. 选择 +新建步骤>AI Builder，然后在操作列表中选择从收据中提取信息。

  7. 选择收据文件输入，然后从动态内容列表中选择我的收据：

    触发文件流。

  8. 在后续操作中，可以使用下面的模型输出部分中的任何收据值。

    流示例。

备注

收据值返回为字符串： 若要将其作为数字处理，可以使用 float 或 int 转换函数。

恭喜！ 您已经创建了一个使用 AI Builder 收据处理模型的流。 选择右上角的保存，然后选择测试以试用您的流。

页面范围

对于大型文档，可以指定要处理的页面范围。

页面范围。

您可以在页面参数中输入页面值或页面范围。 示例：1 或 3-5。

备注

如果您有一个只包含一个收据的大型文档，强烈建议使用页面参数以收据为目标，从而降低模型预测的成本、提高性能。 但是，请注意，将只返回在页面范围内的第一个收据的数据，并且不支持多页收据。

示例：文档包含第 2 页中的第一个收据和跨越第 3 页和第 4 页的第二个收据：

  • 如果您输入值 2，它将返回第一张收据的数据
  • 如果您输入值 3-4，它将仅返回第二张收据的第一页数据
  • 如果您输入值 2-4，它将仅返回第一张收据的数据，而不是第二张收据的数据

参数

输入

客户 需要 Type 描述
收据文件 是 字符串 要处理的收据文件
页 否 字符串 要处理的页面范围

输出

客户 Type 描述
商家名称 字符串 商家名称
商家地址 string 商家地址
商家电话号码 string 商家电话号码
交易日期 string 交易日期
交易时间 string 交易时间
已购商品名称 string 已购商品名称。 作为项目列表的一部分返回。
已购商品数量 string 已购商品数量。 作为项目列表的一部分返回。
已购商品价格 string 已购商品价格。 作为项目列表的一部分返回。
已购商品总价 string 已购商品总价。 作为项目列表的一部分返回。
小计 string 小计
税款 string 税款
提示 string 小费
总数 string 总数
商家名称置信度 float 模型在其检测中的置信度
商家地址置信度 float 模型在其检测中的置信度
商家电话号码置信度 float 模型在其检测中的置信度
交易日期置信度 float 模型在其检测中的置信度
交易时间置信度 float 模型在其检测中的置信度
已购商品名称置信度 float 模型在其检测中的置信度。 作为项目列表的一部分返回。
已购商品数量置信度 float 模型在其检测中的置信度。 作为项目列表的一部分返回。
已购商品价格置信度 float 模型在其检测中的置信度。 作为项目列表的一部分返回。
已购商品总价置信度 float 模型在其检测中的置信度。 作为项目列表的一部分返回。
小计置信度 float 模型在其检测中的置信度
税款置信度 float 模型在其检测中的置信度
小费置信度 float 模型在其检测中的置信度
总计置信度 float 模型在其检测中的置信度
检测到的文本 string 识别的文本行。 作为文本列表的一部分返回。
检测到的文本的页码 integer 在其中发现识别的文本行的页面。 作为文本列表的一部分返回。
检测到的文本的高度 float 文本行的高度。 作为文本列表的一部分返回。
检测到的文本的左侧位置 float 文本行的左位置。 作为文本列表的一部分返回。
检测到的文本的顶部位置 float 文本行的上位置。 作为文本列表的一部分返回。
检测到的文本的宽度 float 文本行的宽度。 作为文本列表的一部分返回。