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制限
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
このドキュメントでは、Document AI に適用されるシステムの上限について説明します。割り当てとは異なり、システムの上限は変更できません。
コンテンツの上限
次のコンテンツの上限は、すべての Document AI プロセッサに適用されます。
プロセッサの上限
上限は現在のリストで定義されています。
分類プロセッサ
デジタル化プロセッサ
事前トレーニング済みプロセッサ
Document AI の制限事項
Document AI には現在、次の制限があります。
| 条件 |
安定版リリース 2023 年 7 月 |
|---|
| データセット |
- ドキュメントの合計数: 最大 30,000
- ページの合計数: 最大 250,000
|
| 処理時間 |
バッチジョブは非同期で処理され、
リアルタイム アプリケーション向けに設計されていません。ほとんどのジョブは、実行の開始後 12 ～ 24 時間
以内に完了します（キュー時間は含まれません）。24
時間が経過すると、未完了のジョブはキャンセルされます。完了したリクエストに対してのみ課金されます。
|
| ドキュメントのインポート |
- インポートあたりのドキュメント数: 最大 5,000
- ドキュメントあたりのページ数: 最大 200
|
| カスタム ドキュメント エクストラクタ（CDE）をトレーニングする際の上限 |
モデルベースのトレーニング (GA)
- トレーニング データセットの上限: 25,000 ドキュメント、100,000 ページ
- トレーニング データセットの最小値: 10 個のドキュメントごとに少なくとも 1 つのラベルに各ラベルが存在する必要があります
- テスト データセットの上限: 2,000 ドキュメント、8,000 ページ
- テスト データセットの最小値: 少なくとも 10 個のドキュメントにすべてのラベルが存在する必要があります
- ドキュメントあたりのページ数: 最大 200
テンプレートベースのトレーニング（GA）
- トレーニング データセットの上限: 300 ドキュメント、300 ページ
- トレーニング データセットの最小値: 少なくとも 3 個のドキュメントにすべてのラベルが存在する必要があります
- テスト データセットの上限: 2,000 ドキュメント、8,000 ページ
- テスト データセットの最小値: 少なくとも 3 個のドキュメントにすべてのラベルが存在する必要があります
- ドキュメントあたりのページ数: 最大 20
|
| カスタム ドキュメント分類器（CDC）またはカスタム ドキュメント スプリッター（CDS）をトレーニングする際の上限 |
- トレーニング データセットの上限: 30,000 ドキュメント、100,000 ページ
- トレーニング データセットの最小値: 少なくとも 10 個のドキュメントにすべてのラベルが存在する必要があります
- テスト データセットの上限: 2,000 ドキュメント、8,000 ページ
- テスト データセットの最小値: 少なくとも 2 個のドキュメントにすべてのラベルが存在する必要があります
- ドキュメントあたりのページ数: 最大 200
|
| ラベル付け |
- まず、ドキュメント ラベルが定義された最小トレーニングしきい値と評価しきい値を満たしていることを確認します。
- レイアウトが異なるドキュメントのモデルのパフォーマンスの評価を開始するには、少なくとも 100 個のドキュメントにラベルを付けます。具体的には、トレーニングで 50 個のドキュメント、評価で 50 個のドキュメントに各ラベルが存在することを確認します。
- 許容されるラベル（フィールド）の最大数: 150
- ラベルサイズの制限（文字数）: 長いアイテムは十分にサポートされていませんが、明示的な制限はありません。ドキュメントを 800 ～ 1,000 トークンのチャンクに分割し、チャンク間で 100 ～ 200 トークンを重複させます。（重複する領域よりも長いアイテムでは、品質の問題が発生する可能性があります）。
- ドキュメント内のラベルの出現回数: 制限なし
|
| 地理的な対象範囲 |
- 一般的にサポートされているリージョン: 米国、EU（マルチリージョン）
- アクセスが制限されているリージョン: ドイツ、シンガポール、英国、カナダ、インド、オーストラリア
|
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最終更新日 2026-05-02 UTC。
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