8장에서는 AI 빌더의 모델과 사용할 수 있는 다양한 종류의 모델에 대해 알아보았습니다. 또한 송장에서 주요 정보를 추출하는 자체 양식 처리 모델을 만들었습니다. 이 장에서는 이 모델을 활용하여 Power Apps 및 Power Automate에서 솔루션을 만들어 이 모델을 기반으로 구축해 보겠습니다. 먼저 Power Apps를 사용하여 양식 프로세서를 사용하여 PDF를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다. 그런 다음 Cloud 흐름에서 이 모델을 사용하여 파일에서 텍스트를 추출하고 파일 이름과 명명 규칙에 의존하지 않고 필터를 사용하여 원하는 파일을 찾을 수 있도록 SharePoint 메타데이터를 업데이트하는 방법을 살펴봅니다.
AI 빌더와 Power Apps 통합
이제 8장에서 AI 빌더로 수행한 작업을 활용하는 캔버스 앱을 구축할 차례입니다. 이전 장에서 수행한 작업의 후속 작업이므로 캔버스 앱 설정의 기본 사항은 설명하지 않겠습니다. 대신 캔버스 앱을 만드는 데 익숙하다고 가정하되, 다시 한 번 복습이 필요한 경우 3장을 참조하세요.
본격적으로 시작하기 전에 우리가 만들려는 앱이 무엇인지 설명해 보겠습니다. 우리는 디바이스에서 파일을 분석할 수 있는 앱을 만들려고 합니다. 파일을 선택하고 양식 프로세서가 파일을 분석하면 양식 프로세서가 추출한 일부 데이터로 양식을 채울 것입니다. 또한 각 값의 신뢰도 점수를 값 바로 옆에 표시할 것입니다. 이 아이디어는 어떤 정보가 추출되었는지, 그리고 그 정보가 정확한지 확인하기 위한 것입니다. 데이터가 정확하지 않거나 신뢰도 점수가 낮으면 이 양식을 통해 추출되거나 수정된 메타데이터와 함께 파일을 SharePoint 문서 라이브러리에 업로드하기 전에 업데이트할 수 있습니다.
양식 프로세서 솔루션 정보
값 수정에 사용되는 프로세스는 SharePoint로 전달되기 전에 데이터를 정리하기 위한 것이며, 실제로 양식 프로세서 자체에서 데이터를 수정하지는 않습니다. 즉, 동일한 파일을 사용하여 앱을 다시 실행하면 데이터가 다시 올바르지 않게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 모델에 더 많은 문서를 입력하여 학습시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 학습하여 향후 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.
새 캔버스 앱을 만든 후 그림 11-1과 같이 Power Apps 삽입 메뉴에서 AI 빌더 메뉴 항목을 찾습니다. 메뉴 항목을 클릭하면 캔버스에 놓을 수 있는 여러 AI 구성 요소가 표시됩니다. 이러한 구성 요소는 각 항목에 표시되는 다이아몬드 아이콘( )으로 표시되는 프리미엄 구성 요소입니다.
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