UiPath でドキュメント タイプの分類を設計する場合、効率性と再利用性を最大限に高める方法で分類を構造化することが重要な考慮事項です。関連するドキュメント タイプを同じ分類にグループ化すると、処理が簡素化され、冗長性が軽減されます。このアプローチにより、類似のドキュメント タイプが一貫して処理されるようになり、異なるが関連するドキュメント タイプに抽出方法と後処理ルールを適用しやすくなります。ドキュメント タイプごとに個別の分類に過度に分割すると、不要な複雑さと混乱が生じ、自動化ワークフローの管理と拡張が困難になります。目標は、さまざまなドキュメント タイプを効果的に処理できるまとまりのある構造を作成することです。
(出典: UiPath ドキュメント理解およびコミュニケーションマイニングのドキュメント)

UiPath AI Center は、事前トレーニング済みモデル、カスタム トレーニング モデル、微調整可能なモデルという 3 つの主要なパッケージ タイプを提供します。
これらは、既存のモデルを活用することから、特定のデータに基づいてカスタムモデルをトレーニングすることまで、さまざまなユースケースに不可欠です。