Desarrollar una Aplicacion Web y Una de Escritorio que utilice Azure Document Intelligence (Azure Form Recognizer) para reconocer y procesar formatos de facturas

1. Integración de Azure Document Intelligence con la Applicacion


    1. Configurar Azure Document Intelligence:


    Crea un recurso de Azure Form Recognizer en el portal de Azure.

    Utiliza su funcionalidad de "Custom Model" para entrenar la IA con ejemplos específicos de facturas (al menos 5 por cada formato).

    Exporta el modelo y obtén las credenciales de API (Endpoint y Key).


    2. Desarrollo de la Aplicacion:


    Crea un módulo que permita cargar facturas (PDF, imágenes) desde el backend , portal, directorio, email, etc .

    Utiliza las credenciales de Azure para enviar documentos a la API y recibir las respuestas procesadas.



    3. Procesar la información recibida:



    Mapea los campos extraídos (número de factura, fecha, total, impuestos, proveedor, etc.) Con los modelos de campos prefijados en la aplicacion

    Añade lógica para validar y guardar estos datos en los registros correspondientes.
2. Funcionalidades de la Aplicacion



    Cargar facturas: Permitir a los usuarios cargar documentos manualmente o procesarlos automáticamente desde correos electrónicos o carpetas compartidas.



    Integración con Azure API: Enviar los documentos cargados a la API de Azure y recibir los datos extraídos.



    Visualización y edición: Mostrar los datos extraídos en un formulario editable antes de confirmar el registro en la aplicaicon.


    Entrenamiento adicional: Un sistema sencillo dentro de la aplicacion para añadir nuevos ejemplos de facturas que la IA no reconozca bien y reentrenar el modelo en Azure.



3. Flujo de la  Aplicacion

    1. Usuario carga o selecciona una factura.

    2. La Aplicacion envía la factura a Azure Document Intelligence.

    3. Azure devuelve los datos extraídos.

    4. Los datos son mapeados automáticamente en un formulario de factura en la Aplicacion

    5. El usuario revisa y confirma el registro.

    6. Opcional: Si el modelo no reconoce ciertos campos, el usuario puede etiquetarlos manualmente y enviarlos como datos de entrenamiento a Azure.