Diff Insight Report - misc

最終更新日: 2024-12-13

利用上の注意

このポストは Microsoft 社の Azure 公式ドキュメント(CC BY 4.0 または MIT ライセンス) をもとに生成AIを用いて翻案・要約した派生作品です。 元の文書は MicrosoftDocs/azure-ai-docs にホストされています。

生成AIの性能には限界があり、誤訳や誤解釈が含まれる可能性があります。 本ポストはあくまで参考情報として用い、正確な情報は必ず元の文書を参照してください。

このポストで使用されている商標はそれぞれの所有者に帰属します。これらの商標は技術的な説明のために使用されており、商標権者からの公式な承認や推奨を示すものではありません。

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# Highlights
この差分は、Azure Document Intelligenceと関連サービスのドキュメント全体にわたる日付更新や内容の細かな修正、新機能の追加が含まれます。特に注目すべき変更は以下の通りです。

## New features
- 銀行小切手、銀行口座明細、給与明細に関する新しい画像の追加は、ドキュメントの視覚的サポートを強化します。
- 新機能として「Document Intelligence v4.0」バージョンの一般提供(GA)開始が強調されており、バッチAPIやカスタム分類モデルの機能が強化されています。

## Breaking changes
- カスタム生成抽出に関するドキュメントの削除は、ユーザーがこの特定の機能に関する情報を失うことを示しています。
- 一般文書モデルが非推奨として明確に記載され、新しいモデルへの移行が推奨されています。

## Other updates
- ドキュメント全体にわたる日付の更新は、情報の信頼性を高めるための重要な更新です。
- APIバージョンの更新やリンクの修正により、最新の情報提供が強化されています。

# Insights
この差分は、Azure Document Intelligenceおよび関連サービスのドキュメントにおける信頼性、透明性、最新情報の提供を目指した大規模な一連の更新を示しています。これらの変更は、ユーザーがドキュメントやサービスを使用する際により正確で最新の情報を得られるように設計されています。

新しいビジュアル情報の追加は、ユーザーが技術的な内容を視覚的に理解しやすくするためのものであり、新機能の紹介は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために不可欠です。また、プレビューバージョンから一般提供版への移行は、今後の安定したサービス利用を支える重要な要素です。

ブレイキングチェンジを伴う削除や非推奨のアナウンスに関連して、ユーザーは今後の利用において適切な移行とその準備を行う必要があることが強調されています。このような変更がもたらす影響を理解し、必要な対応をすることで、ユーザーは引き続きAzure Document Intelligenceの機能を最大限に活用できるでしょう。

Summary Table

Filename Type Title Status A D M
create-sas-tokens.md minor update SASトークン作成に関するドキュメントの更新 modified 9 6 15
encrypt-data-at-rest.md minor update データの暗号化に関するドキュメントの日付更新 modified 1 1 2
managed-identities-secured-access.md minor update 管理されたアイデンティティを使用したセキュアアクセスに関するドキュメントの更新 modified 3 3 6
managed-identities.md minor update 管理されたアイデンティティに関するドキュメントの日付更新 modified 1 1 2
accuracy-confidence.md minor update 精度と信頼度に関するドキュメントの更新 modified 4 4 8
add-on-capabilities.md minor update アドオン機能に関するドキュメントの更新 modified 16 28 44
analyze-document-response.md minor update ドキュメント解析レスポンスに関する内容の更新 modified 2 2 4
choose-model-feature.md minor update モデル選択に関するドキュメントの更新 modified 4 7 11
incremental-classifier.md minor update インクリメンタル分類器に関する情報の更新 modified 2 2 4
query-fields.md minor update クエリフィールドに関する情報の更新 modified 3 3 6
retrieval-augmented-generation.md minor update 情報検索拡張生成に関する内容の更新 modified 7 7 14
configuration.md minor update ドキュメントインテリジェンスのコンテナ設定に関する更新 modified 3 3 6
disconnected.md minor update 切断された環境におけるドキュメントインテリジェンスのコンテナ設定の更新 modified 3 3 6
image-tags.md minor update ドキュメントインテリジェンスのコンテナイメージタグの更新 modified 5 5 10
install-run.md minor update ドキュメントインテリジェンスのコンテナのインストールと実行に関する更新 modified 11 8 19
faq.yml minor update ドキュメントインテリジェンスのFAQの更新 modified 5 10 15
build-a-custom-classifier.md minor update カスタム分類器構築ガイドの更新 modified 2 7 9
build-a-custom-model.md minor update カスタムモデル構築ガイドの更新 modified 4 7 11
build-train-custom-generative-model.md breaking change カスタム生成モデル構築ガイドの削除 removed 0 137 137
compose-custom-models.md minor update カスタムモデル構成ガイドの更新 modified 3 3 6
create-document-intelligence-resource.md minor update ドキュメントインテリジェンスリソース作成ガイドの更新 modified 1 1 2
disaster-recovery.md minor update 災害復旧ガイドの更新 modified 2 2 4
estimate-cost.md minor update コスト推定ガイドの更新 modified 1 1 2
set-environment-variables.md minor update 環境変数設定ガイドの更新 modified 1 1 2
csharp-sdk.md minor update C# SDK ガイドの更新 modified 9 9 18
java-sdk.md minor update Java SDK ガイドの更新 modified 1 1 2
javascript-sdk.md minor update JavaScript SDK ガイドの更新 modified 1 1 2
python-sdk.md minor update Python SDK ガイドの更新 modified 1 1 2
rest-api.md minor update REST API ガイドの更新 modified 1 1 2
csharp-sdk.md minor update C# SDK ガイドの更新 modified 1 1 2
java-sdk.md minor update Java SDK ガイドの更新 modified 1 1 2
javascript-sdk.md minor update JavaScript SDK ガイドの更新 modified 1 1 2
python-sdk.md minor update Python SDK ガイドの更新 modified 1 1 2
rest-api.md minor update REST API ガイドの更新 modified 1 1 2
csharp-sdk.md minor update C# SDK ガイドの更新 modified 2 2 4
java-sdk.md minor update Java SDK ガイドの更新 modified 2 2 4
javascript-sdk.md minor update JavaScript SDK ガイドの更新 modified 2 2 4
python-sdk.md minor update Python SDK ガイドの更新 modified 2 2 4
rest-api.md minor update REST API ガイドの更新 modified 2 2 4
project-share-custom-models.md minor update カスタムモデルの共有ガイドの更新 modified 1 1 2
resolve-errors.md minor update エラー解決ガイドの更新 modified 1 1 2
use-sdk-rest-api.md minor update SDK REST API の使用に関するガイドの更新 modified 2 2 4
applies-to-v21.md minor update 適用対象に関する情報の更新 modified 2 2 4
applies-to-v30-v21.md minor update 適用対象の情報更新 modified 1 1 2
applies-to-v30.md minor update 最新バージョンのステータス更新 modified 2 2 4
applies-to-v31-v30-v21.md minor update 適用対象の日付更新 modified 1 1 2
applies-to-v31-v30.md minor update ドキュメントの日付と適用バージョンの更新 modified 1 1 2
applies-to-v31.md minor update 最新バージョンの更新と日付の修正 modified 2 2 4
applies-to-v40-v31-v30-v21.md minor update ドキュメントの適用バージョンと日付の更新 modified 2 2 4
applies-to-v40-v31-v30.md minor update ドキュメントのバージョン情報と日付の更新 modified 2 2 4
applies-to-v40-v31.md minor update ドキュメントのバージョン情報と日付の修正 modified 2 2 4
applies-to-v40.md minor update ドキュメントの日付とバージョン情報の更新 modified 2 2 4
create-resource.md minor update ドキュメントの日付の更新 modified 1 1 2
document-intelligence-rebrand.md minor update ドキュメントの日付の更新 modified 1 1 2
improve-results-unlabeled.md minor update ドキュメントの日付の更新 modified 1 1 2
input-requirements.md minor update 入力要件ドキュメントの更新 modified 4 4 8
onedrive.md minor update OneDrive チュートリアルの更新 modified 1 1 2
sharepoint.md minor update SharePoint チュートリアルの更新 modified 1 1 2
model-analysis-features.md minor update モデル分析機能に関するドキュメントの更新 modified 16 14 30
model-type-name.md minor update モデルタイプ名に関するドキュメントの更新 modified 1 1 2
preview-notice.md minor update プレビュー通知に関するドキュメントの更新 modified 2 2 4
sas-instructions.md minor update SAS指示に関するドキュメントの更新 modified 1 1 2
index.yml minor update ドキュメントインテリジェンスのインデックスファイルの更新 modified 1 3 4
custom.md minor update カスタムモデルの言語サポートに関するドキュメントの更新 modified 3 3 6
ocr.md minor update OCRモデルの言語サポートに関するドキュメントの更新 modified 14 13 27
prebuilt.md minor update プレビルトモデルの言語サポートに関するドキュメントの更新 modified 24 2 26
analyze-bank-check.png new feature 銀行小切手分析の画像を追加 added 0 0 0
analyze-bank-statement.png new feature 銀行口座明細分析の画像を追加 added 0 0 0
analyze-pay-stub.png new feature 給与明細分析の画像を追加 added 0 0 0
model-overview.md minor update ドキュメントインテリジェンスモデルの概要を更新 modified 69 23 92
overview.md minor update Azure AI Document Intelligence 概要の修正 modified 10 39 49
bank-check.md minor update 銀行チェックモデルの更新 modified 6 6 12
bank-statement.md minor update 銀行取引明細モデルの更新 modified 5 5 10
batch-analysis.md minor update バッチ分析APIのドキュメント更新 modified 50 38 88
business-card.md minor update 名刺モデルのドキュメント更新 modified 6 6 12
contract.md minor update 契約モデルのドキュメント更新 modified 8 8 16
credit-card.md minor update クレジットカードモデルのドキュメント更新 modified 9 9 18
general-document.md breaking change 一般文書モデルの非推奨に関する更新 modified 9 8 17
health-insurance-card.md minor update 健康保険カードモデルのドキュメント更新 modified 8 10 18
id-document.md minor update IDドキュメントモデルに関するドキュメントの更新 modified 15 28 43
invoice.md minor update 請求書データ抽出に関するドキュメントの更新 modified 6 82 88
layout.md minor update レイアウトモデルに関するドキュメントの更新 modified 14 15 29
marriage-certificate.md minor update 婚姻証明書モデルに関するドキュメントの更新 modified 5 5 10
mortgage-documents.md minor update 住宅ローン書類モデルに関するドキュメントの更新 modified 7 262 269
pay-stub.md minor update 給与明細モデルに関するドキュメントの更新 modified 4 4 8
read.md minor update Document Intelligence Readモデルに関するドキュメントの更新 modified 14 15 29
receipt.md minor update 領収書モデルに関するドキュメントの更新 modified 14 18 32
tax-document.md breaking change 税務文書モデルに関するドキュメントの大幅な更新 modified 16 350 366
get-started-sdks-rest-api.md minor update Azure AI Document Intelligenceのクイックスタートガイドの更新 modified 3 3 6
csharp-sdk.md minor update C# SDKに関する情報の更新 modified 2 2 4
java-sdk.md minor update Java SDKに関する情報の更新 modified 2 2 4
javascript-sdk.md minor update JavaScript SDKに関する情報の更新 modified 2 2 4
python-sdk.md minor update Python SDKに関する情報の更新 modified 2 2 4
rest-api.md minor update REST APIに関する情報の更新 modified 6 6 12
csharp.md minor update C#に関する情報の日付更新 modified 1 1 2
java.md minor update Javaに関する情報の更新 modified 3 3 6
javascript.md minor update JavaScriptに関する情報の更新 modified 3 3 6
python.md minor update Pythonに関する情報の更新 modified 3 3 6
rest-api.md minor update REST APIに関する情報の更新 modified 4 4 8
studio-custom-project.md minor update カスタムプロジェクトに関するクイックスタートの更新 renamed 6 62 68
service-limits.md minor update サービス制限に関する情報の更新 modified 3 4 7
studio-overview.md minor update Document Intelligence Studioの概要の更新 modified 53 62 115
toc.yml minor update Document Intelligenceに関する目次の更新 modified 71 65 136
composed-models.md minor update Composed Modelsに関するドキュメントの更新 modified 11 15 26
custom-classifier.md minor update カスタム分類器に関するドキュメントの更新 modified 20 20 40
custom-generative-extraction.md breaking change カスタム生成抽出に関するドキュメントの削除 removed 0 131 131
custom-label-tips.md minor update カスタムラベルに関するヒントの更新 modified 4 7 11
custom-labels.md minor update カスタムラベルに関するドキュメントの更新 modified 4 6 10
custom-lifecycle.md minor update カスタムライフサイクルに関するドキュメントの更新 modified 2 4 6
custom-model.md minor update カスタムモデルに関するドキュメントの更新 modified 5 8 13
custom-neural.md minor update カスタムニューラルモデルに関するドキュメントの更新 modified 20 25 45
custom-template.md minor update カスタムテンプレートモデルに関するドキュメントの更新 modified 3 5 8
azure-function.md minor update Azure Functionチュートリアルの更新 modified 1 1 2
logic-apps.md minor update Logic Appsチュートリアルの更新 modified 1 1 2
deploy-label-tool.md minor update ラベルツールデプロイの更新 modified 1 1 2
label-tool.md minor update ラベルツールに関するドキュメントの更新 modified 1 1 2
sdk-overview-v2-1.md minor update SDK概要の更新 modified 1 1 2
supervised-table-tags.md minor update 監視されたテーブルタグに関するドキュメントの更新 modified 1 1 2
try-sample-label-tool.md minor update サンプルラベルツールのドキュメント更新 modified 1 1 2
changelog-release-history.md minor update 変更履歴ドキュメントの更新 modified 1 3 4
sdk-overview-v3-0.md minor update SDKオーバービューv3.0のドキュメント更新 modified 1 2 3
sdk-overview-v3-1.md minor update SDKオーバービューv3.1のドキュメント更新 modified 1 1 2
sdk-overview-v4-0.md breaking change SDKオーバービューv4.0の内容更新 modified 10 12 22
v3-1-migration-guide.md minor update v3.1マイグレーションガイドの更新 modified 3 12 15
whats-new.md new feature Document Intelligenceの新機能と更新情報 modified 45 7 52
identification-entities.md minor update 個人情報識別エンティティの更新 modified 2 2 4
retrieval-augmented-generation.md minor update RAGに関するドキュメントの更新 modified 4 4 8
deploy-models-llama.md minor update Llamaモデルのデプロイ方法に関する更新 modified 1 1 2
ai-template-get-started.md minor update AIテンプレートのスタートガイドにおける機能呼び出しの更新 modified 2 2 4
sdk-overview.md minor update SDK概要に関するトレーシングの説明の修正 modified 1 1 2
fine-tune-models-tsuzumi.md minor update 日付の更新:Tsuzumiモデルのファインチューニングガイド modified 1 1 2
model-catalog-overview.md minor update 日付の更新:モデルカタログ概要 modified 1 1 2
code-create-chat-client.md minor update リンクの更新:チャットクライアントコード作成 modified 1 1 2
index.yml minor update 日付とリンクの更新:AIスタジオインデックス modified 2 2 4
toc.yml minor update AIスタジオの目次の整理とリンクの更新 modified 14 14 28
copilot-sdk-build-rag.md minor update タイトルの修正:コパイロットSDKを使用したRAGアプリの構築 modified 1 1 2
copilot-sdk-create-resources.md minor update プロジェクト作成手順の表現の修正 modified 1 1 2
what-is-ai-studio.md minor update AI Foundryの料金モデルに関する情報の更新 modified 1 1 2

Modified Contents

articles/ai-services/document-intelligence/authentication/create-sas-tokens.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ ms.topic: how-to
 author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.date: 07/11/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -16,7 +16,7 @@ ms.author: lajanuar
  [!INCLUDE [applies to v4.0 v3.1 v3.0 v2.1](../includes/applies-to-v40-v31-v30-v21.md)]
 ::: moniker-end
 
-In this article, learn how to create user delegation, shared access signature (SAS) tokens, using the Azure portal or Azure Storage Explorer. User delegation SAS tokens are secured with Microsoft Entra credentials. SAS tokens provide secure, delegated access to resources in your Azure storage account.
+In this article, learn how to create user delegation, shared access signature (SAS) tokens, using either the Azure portal or Azure Storage Explorer. User delegation SAS tokens are secured with Microsoft Entra credentials. SAS tokens provide secure, delegated access to resources in your Azure storage account.
 
   :::image type="content" source="../media/sas-tokens/sas-url-token.png" alt-text="Screenshot of storage URI with SAS token appended.":::
 
@@ -81,7 +81,10 @@ To get started, you need:
    > [!NOTE]
    > By default, the REST API uses documents located at the root of your container. You can also use data organized in subfolders if specified in the API call. For more information, see [Organize your data in subfolders](../how-to-guides/build-a-custom-model.md?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=true#organize-your-data-in-subfolders-optional).
 
-## Use the Azure portal
+## Generating SAS tokens
+Once the prerequisites are met and you upload your documents, you can now generate SAS tokens. There are two paths you can take from here; one using the Azure portal and the other using the Azure storage explorer. Select between the two following tabs for more information.
+
+### [**Azure Portal**](#tab/azure-portal)
 
 The Azure portal is a web-based console that enables you to manage your Azure subscription and resources using a graphical user interface (GUI).
 
@@ -128,17 +131,17 @@ The Azure portal is a web-based console that enables you to manage your Azure su
 
 1. To [construct a SAS URL](#use-your-sas-url-to-grant-access), append the SAS token (URI) to the URL for a storage service.
 
-## Use Azure Storage Explorer
+### [**Azure Storage Explorer**](#tab/azure-storage-explorer)
 
 Azure Storage Explorer is a free standalone app that enables you to easily manage your Azure cloud storage resources from your desktop.
 
-### Get started
+#### Get started
 
 * You need the [**Azure Storage Explorer**](/azure/vs-azure-tools-storage-manage-with-storage-explorer) app installed in your Windows, macOS, or Linux development environment.
 
 * After the Azure Storage Explorer app is installed, [connect it the storage account](/azure/vs-azure-tools-storage-manage-with-storage-explorer?tabs=windows#connect-to-a-storage-account-or-service) you're using for Document Intelligence.
 
-### Create your SAS tokens
+#### Create your SAS tokens
 
 1. Open the Azure Storage Explorer app on your local machine and navigate to your connected **Storage Accounts**.
 1. Expand the Storage Accounts node and select **Blob Containers**.

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "SASトークン作成に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

このコードの変更は、Azure Document Intelligenceにおけるユーザー委任型の共有アクセス署名(SAS)トークンの作成に関するドキュメントを更新するもので、主に以下の内容が含まれています:

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年7月11日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、読者は最新の情報に基づいてトピックが更新されていることがわかります。

  2. セクション名の変更: 「Use the Azure portal」というセクションタイトルが「Generating SAS tokens」に変更され、さらにその下に「Azure Portal」と「Azure Storage Explorer」の2つのタブがあることを示すセクションが追加されました。この変更は、情報をより整理された形で提示することを意図しています。

  3. 内容の修正: 一部の文言がわかりやすくなるように修正され、特にトークンの生成に関する手続きやツールの説明が明確化されました。これにより、読者がAzureポータルやAzure Storage Explorerを使ってSASトークンを作成する際の手引きとしてより効果的なドキュメントとなっています。

全体的に、変更はページのナビゲーションの改善とユーザビリティ向上を意図しており、最新の情報を反映した内容になっています。

articles/ai-services/document-intelligence/authentication/encrypt-data-at-rest.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: erindormier
 manager: venkyv
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "データの暗号化に関するドキュメントの日付更新"
}

Explanation

このコードの変更は、「データの暗号化」に関するドキュメントの最終更新日を変更するもので、具体的には以下の点が修正されています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新により、読者は最新の情報に基づいていることがわかります。

この修正は、ドキュメントの内容自体には影響を与えないが、読者に対して情報が新しいものであることを示すために重要です。データの暗号化に関連する内容が適切に更新されていることを反映しており、文書の信頼性を高める役割を果たしています。

articles/ai-services/document-intelligence/authentication/managed-identities-secured-access.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: vikurpad
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -183,7 +183,7 @@ Next, configure the virtual network to ensure only resources within the virtual
 
     * Select **Next: Resource**.
 
-    :::image type="content" source="../media/managed-identities/v2-fr-private-end-basics.png" alt-text="Screenshot showing how to set-up a private endpoint.":::
+    :::image type="content" source="../media/managed-identities/v2-fr-private-end-basics.png" alt-text="Screenshot showing how to set up a private endpoint.":::
 
 ### Configure your virtual network
 
@@ -263,7 +263,7 @@ That's it! You can now configure secure access for your Document Intelligence re
    :::image type="content" source="../media/managed-identities/cors-error.png" alt-text="Screenshot of error message when CORS config is required.":::
 
   **Resolution**:
-    1. [Configure CORS](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md#configure-cors).
+    1. [Configure CORS](../quickstarts/studio-custom-project.md#configure-cors).
  
     1. Make sure the client computer can access Document Intelligence resource and storage account, either they are in the same `VNET`, or client IP address is allowed in **Networking > Firewalls and virtual networks** setting page of both Document Intelligence resource and storage account.
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "管理されたアイデンティティを使用したセキュアアクセスに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

このコードの変更は、管理されたアイデンティティを使用したセキュアアクセスに関するドキュメントを更新するもので、以下のポイントに修正が加えられています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されており、最新の情報が反映されています。

  2. テキスト修正:

    • 特定の文言における表記が微修正されています。例えば、“set-up”から”set up”への変更が行われ、文書の明確性が向上しています。
    • CORSに関するリンクも更新されており、適切な参照が提供されることで、読者が必要な情報にアクセスしやすくなっています。具体的には、CORS設定のリンクが「try-document-intelligence-studio.md」から「studio-custom-project.md」に変更されています。

これらの変更は、ドキュメントのユーザビリティや情報の正確性を維持するために重要であり、読者にとって役立つ最新の指針を提供しています。全体として、情報の整理と正確性が強調された更新となっています。

articles/ai-services/document-intelligence/authentication/managed-identities.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "管理されたアイデンティティに関するドキュメントの日付更新"
}

Explanation

このコードの変更は、管理されたアイデンティティに関するドキュメントの最終更新日を変更するもので、具体的には以下の点が修正されています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この変更により、読者はドキュメントが最新の情報に基づいていることを知ることができます。

この修正は、ドキュメント自体の内容には影響を与えませんが、情報の正確性と信頼性を高めるために重要な要素です。読者が常に更新された情報にアクセスできるようにすることは、ドキュメントの価値を維持する上で不可欠です。

articles/ai-services/document-intelligence/concept/accuracy-confidence.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -20,8 +20,8 @@ A confidence score indicates probability by measuring the degree of statistical
 
 > [!NOTE]
 >
-> * Field level confidence is getting update to take into account word confidence score starting with **2024-07-31-preview** API version for **custom models**.
-> * Confidence scores for tables, table rows and table cells are available starting with the **2024-07-31-preview** API version for **custom models**.
+> * Field level confidence includes word confidence scores with **2024-11-30 (GA)** API version for **custom models**.
+> * Confidence scores for tables, table rows, and table cells are available starting with the **2024-11-30 (GA)** API version for **custom models**.
 
 Document Intelligence analysis results return an estimated confidence for predicted words, key-value pairs, selection marks, regions, and signatures. Currently, not all document fields return a confidence score.
 
@@ -95,7 +95,7 @@ Variances in the visual structure of your documents affect the accuracy of your
 
 ## Table, row, and cell confidence
 
-With the addition of table, row and cell confidence with the ```2024-02-29-preview``` API and onward, here are some common questions that should help with interpreting the table, row, and cell scores:
+Here are some common questions that should help with interpreting the table, row, and cell scores:
 
 **Q:** Is it possible to see a high confidence score for cells, but a low confidence score for the row?<br>
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "精度と信頼度に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

このコードの変更は、精度と信頼度に関するドキュメントの内容を最新の情報に基づいて更新するもので、主に以下のポイントに修正が加えられています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年10月3日」から「2024年11月19日」に変更されています。これにより、読者は情報が最新であることを認識できます。

  2. 信頼度スコアに関する情報の更新:

    • フィールドレベルの信頼度が、2024年11月30日 (GA) APIバージョンから単語の信頼度スコアを含むように更新されたことが明記されています。
    • テーブル、テーブル行、テーブルセルに対する信頼度スコアが、2024年11月30日 (GA) APIバージョンから利用可能であることにも触れられています。これにより、ユーザーは新しいバージョンに対応した機能を理解しやすくなります。
  3. 文章の修正: テーブル、行、セルの信頼度に関するセクションで、過去のAPIバージョンに関する記述が削除され、より直近の情報に焦点が当てられています。

これらの変更により、ドキュメントは最新の技術情報とともに、利用者にとって有用で正確な内容を提供することを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/concept/add-on-capabilities.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: jaep3347
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'
 ---
@@ -17,14 +17,13 @@ monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'
 
 # Document Intelligence add-on capabilities
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru)
+
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -48,35 +47,22 @@ Document Intelligence supports more sophisticated and modular analysis capabilit
 
 * [`languages`](#language-detection)
 
-For `2024-07-31-preview` release and later, the Read model supports searchable PDF output:
-
-* [`Searchable PDF](#searchable-pdf)
+* [`Searchable PDF` support](#searchable-pdf)
 
-:::moniker-end
+* [`queryFields`](#query-fields)
 
-:::moniker range="doc-intel-4.0.0"
+* [`keyValuePairs`](#key-value-pairs)
 
 > [!NOTE]
 >
 > * Not all add-on capabilities are supported by all models. For more information, *see* [model data extraction](../model-overview.md#model-analysis-features).
 >
 > * Add-on capabilities are currently not supported for Microsoft Office file types.
-
-Document Intelligence supports optional features that can be enabled and disabled depending on the document extraction scenario. The following add-on capabilities are available for `2023-10-31-preview`, and later releases:
-
-* [`keyValuePairs`](#key-value-pairs)
-
-* [`queryFields`](#query-fields)
-
-> [!NOTE]
->
-> The query fields implementation in the 2023-10-30-preview API is different from the last preview release. The new implementation is less expensive and works well with structured documents.
-
-::: moniker-end
+:::moniker-end
 
 ## Version availability
 
-|Add-on Capability| Add-On/Free|[2024-02-29-preview](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)|[`2023-07-31` (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[`2022-08-31` (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[v2.1 (GA)](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)|
+|Add-on Capability| Add-On/Free|**2024-11-30 (GA)**|[`2023-07-31` (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[`2022-08-31` (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[v2.1 (GA)](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)|
 |----------------|-----------|---|--|---|---|
 |Font property extraction|Add-On| ✔️| ✔️| n/a| n/a|
 |Formula extraction|Add-On| ✔️| ✔️| n/a| n/a|
@@ -85,8 +71,10 @@ Document Intelligence supports optional features that can be enabled and disable
 |Language detection|Free| ✔️| ✔️| n/a| n/a|
 |Key value pairs|Free| ✔️|n/a|n/a| n/a|
 |Query fields|Add-On*| ✔️|n/a|n/a| n/a|
+|Searhable pdf|Add-On**| ✔️|n/a|n/a| n/a|
 
-✱ Add-On - Query fields are priced differently than the other add-on features. See [pricing](https://azure.microsoft.com/pricing/details/ai-document-intelligence/) for details.
+✱ Add-On - Query fields are priced differently than the other add-on features. See [pricing](https://azure.microsoft.com/pricing/details/ai-document-intelligence/) for details. </br>
+** Add-On - Searchable pdf is available only with Read model as an add-on feature. 
 
 ## Supported file formats
 
@@ -995,8 +983,8 @@ The searchable PDF capability enables you to convert an analog PDF, such as scan
 
   > [!IMPORTANT]
   >
-  > * Currently, the searchable PDF capability is only supported by Read OCR model `prebuilt-read`. When using this feature, please specify the `modelId` as `prebuilt-read`, as other model types will return error for this preview version.
-  > * Searchable PDF is included with the 2024-07-31-preview `prebuilt-read` model with no usage cost for general PDF consumption.
+  > * Currently, the searchable PDF capability is only supported by Read OCR model `prebuilt-read`. When using this feature, please specify the `modelId` as `prebuilt-read`.
+  > * Searchable PDF is included with the 2024-11-30 (GA) `prebuilt-read` model with no usage cost for general PDF consumption.
 
 ### Use searchable PDF
 
@@ -1056,13 +1044,13 @@ Query fields are an add-on capability to extend the schema extracted from any pr
 
 > [!NOTE]
 >
-> Document Intelligence Studio query field extraction is currently available with the Layout and Prebuilt models `2024-02-29-preview` `2023-10-31-preview` API and later releases except for the `US tax` models (W2, 1098s, and 1099s models).
+> Document Intelligence Studio query field extraction is currently available with the Layout and Prebuilt models `2024-11-30 (GA) API with the exception of the `US tax` models (W2, 1098s, and 1099s models).
 
 ### Query field extraction
 
 For query field extraction, specify the fields you want to extract and Document Intelligence analyzes the document accordingly. Here's an example:
 
-* If you're processing a contract in the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/document), use the `2024-02-29-preview` or `2023-10-31-preview` versions:
+* If you're processing a contract in the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/document), use the **2024-11-30 (GA)** version:
 
     :::image type="content" source="../media/studio/query-fields.png" alt-text="Screenshot of the query fields button in Document Intelligence Studio.":::
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "アドオン機能に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

このコードの変更は、アドオン機能に関するドキュメントを最新の情報に基づいて更新するものであり、主に以下の変更点が含まれています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に更新されています。この変更により、読者は最近の情報が反映されていることを確認できます。

  2. バージョン情報の更新:

    • 内容が「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に変更され、以前のバージョンとして「v3.1 (GA)」が引き続き掲載されています。
    • 各アドオン機能に関するバージョンの説明も更新され、特定の機能が新しいAPIバージョンで利用できることが強調されています。
  3. 内容の精査: アドオン機能(検索可能なPDF、クエリフィールドなど)の説明が整理され、必要な情報が明確に示されています。特に、検索可能なPDF機能は、最新の「2024-11-30 (GA)」バージョンに含まれることがを強調されています。

  4. 重要な注意事項の追加: リードOCRモデルに対する検索可能なPDFの制限に関する注意事項が追加され、ユーザーが適切に機能を使用できるようにされています。

これらの変更によって、ドキュメントはユーザーがアドオン機能を理解し、適切に活用するための最新のガイダンスを提供することを目指しています。

articles/ai-services/document-intelligence/concept/analyze-document-response.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: vikurpad
 ms.custom:
   - references_regions
@@ -130,7 +130,7 @@ Based on its position and styling, a cell can be classified as general content,
 **Layout tables differ from document fields extracted from tabular data**. Layout tables are extracted from tabular visual content in the document without considering the semantics of the content. In fact, some layout tables are designed purely for visual layout and don't always contain structured data. The method to extract structured data from documents with diverse visual layout, like itemized details of a receipt, generally requires significant post processing. It's essential to map the row or column headers to structured fields with normalized field names. Depending on the document type, use prebuilt models or train a custom model to extract such structured content. The resulting information is exposed as document fields. Such trained models can also handle tabular data without headers and structured data in nontabular forms, for example the work experience section of a resume.
 
 > [!NOTE]
-> Starting with *2024-07-31-preview*, the bounding regions for figures and tables cover only the core content and exclude associated caption and footnotes.
+> The bounding regions for figures and tables cover only the core content and exclude associated caption and footnotes.
 
 :::image type="content" source="../media/table.png" alt-text="Layout table":::
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメント解析レスポンスに関する内容の更新"
}

Explanation

このコードの変更は、ドキュメント解析レスポンスに関連する内容を更新するものであり、主に以下の変更点があります。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年10月3日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報を反映しています。

  2. 注意書きの更新: レイアウトテーブルと関連するデータの取り扱いに関する注意書きが更新されています。

    • 以前の内容では「2024-07-31-preview」以降のバージョンでの情報が含まれていましたが、現在はそのバージョンに関する言及が削除されています。この変更により、情報がシンプルになり、読み手に対して冗長な情報を排除しています。

この変更により、ドキュメントはユーザーにとって明確で、的確な情報を提供することを目的としています。また、ドキュメント解析における重要なポイントがより簡潔に伝わるようになっています。

articles/ai-services/document-intelligence/concept/choose-model-feature.md

Diff
@@ -6,17 +6,13 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: overview
-ms.date: 09/26/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
 
 # Which model should I choose?
 
- ::: moniker range="<=doc-intel-3.1.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-::: moniker-end
-
 Azure AI Document Intelligence supports a wide variety of models that enable you to add intelligent document processing to your applications and optimize your workflows. Selecting the right model is essential to ensure the success of your enterprise. In this article, we explore the available Document Intelligence models and provide guidance for how to choose the best solution for your projects.
 
 > [!VIDEO https://www.microsoft.com/en-us/videoplayer/embed/RE5fX1b]
@@ -40,6 +36,8 @@ The following decision charts highlight the features of each supported model to
 | -----------------|--------------|-------------------|
 |**US Unified Tax**|You want to extract key information across all tax forms of W2, 1040, 1090, 1098 from a single file without running any custom classification of your own.|[**US Unified tax model**](../prebuilt/tax-document.md)|
 |**US Tax W-2 tax**|You want to extract key information such as salary, wages, and taxes withheld.|[**US tax W-2 model**](../prebuilt/tax-document.md)|
+|**US Tax W-4 tax**|You want to extract key information such as claim adjustments, personal information.|[**US tax W-4 model**](../prebuilt/tax-document.md)|
+|**US Tax 1095(A,C)**|You want to extract premium tax credit, advance credit payment details.|[**US tax 1095 model**](../prebuilt/tax-document.md)|
 |**US Tax 1098**|You want to extract mortgage interest details such as principal, points, and tax.|[**US tax 1098 model**](../prebuilt/tax-document.md)|
 |**US Tax 1098-E**|You want to extract student loan interest details such as lender and interest amount.|[**US tax 1098-E model**](../prebuilt/tax-document.md)|
 |**US Tax 1098T**|You want to extract qualified tuition details such as scholarship adjustments, student status, and lender information.|[**US tax 1098-T model**](../prebuilt/tax-document.md)|
@@ -73,7 +71,6 @@ The following decision charts highlight the features of each supported model to
 | -----------------|--------------|-------------------|
 |**Structured, consistent, documents with a static layout**. |Structured forms such as questionnaires or applications. | [**Custom template model**](./../train/custom-template.md)|
 |**Structured and semi-structured**.|&#9679; Structured &rightarrow; surveys</br>&#9679; Semi-structured &rightarrow; invoices | [**Custom neural model**](../train/custom-neural.md)|
-|**Unstructured documents, documents with varying templates**.|&#9679; Unstructured documents like contracts or letters</br> &#9679; Varying document templates like loan statements from different mortgage companies| [**Custom generative model**](../train/custom-generative-extraction.md)|
 |**A collection of several models each trained on similar-type documents.** |&#9679; Supply purchase orders</br>&#9679; Equipment purchase orders</br>&#9679; Furniture purchase orders</br> **All composed into a single model**.| [**Composed custom model**](../train/composed-models.md)|
 
 ## Custom classification model
@@ -84,4 +81,4 @@ The following decision charts highlight the features of each supported model to
 
 ## Next steps
 
-* [Learn how to process your own forms and documents](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md) with the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio)
+* [Learn how to process your own forms and documents](../studio-overview.md) with the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "モデル選択に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

このコードの変更は、ドキュメントにおけるモデル選択に関する内容を更新するもので、主に以下の点が改善されています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年9月26日」から「2024年11月19日」に変更され、情報が最新のものになっています。

  2. モデル情報の追加:

    • 新たに「US Tax W-4 tax」と「US Tax 1095(A,C)」モデルに関する記述が追加され、これらのモデルがどのような情報を抽出できるかが明確に示されています。これにより、ユーザーが特定のニーズに応じたモデルを選択するための情報が増えました。
  3. 文書構成の整理:

    • 不要な情報やコードが削除され、全体の文章が整理されています。例えば、元々の「非構造化文書、さまざまなテンプレートの文書」という項目が削除され、より焦点を絞った内容になっています。
  4. リンクの明確化:

    • 文末のリンクが現代的な形式に更新されとともに、関連するリソースへのアクセスが容易になっています。

これらの変更により、ドキュメントはユーザーにとってより有用な情報を提供し、特定の要件に適したモデルを選ぶ際の助けとなることを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/concept/incremental-classifier.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: vikurpad
 ms.custom:
 monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
@@ -16,7 +16,7 @@ monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 
 # Use Document Intelligence incremental classifiers
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** ![checkmark](../media/yes-icon.png)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png)
 
 Azure AI Document Intelligence is a cloud-based Azure AI service that enables you to build intelligent document processing solutions. Document Intelligence APIs analyze images, PDFs, and other document files to extract and detect various content, layout, style, and semantic elements.
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "インクリメンタル分類器に関する情報の更新"
}

Explanation

このコードの変更は、インクリメンタル分類器に関するドキュメントを更新するもので、主に以下のポイントが修正されています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年10月3日」から「2024年11月19日」に変更され、情報が最新のものになっています。

  2. バージョンの変更: コンテンツが適用されるバージョンに関する情報が「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に更新されました。これにより、この機能がプレビュー版ではなく、一般提供(GA)版として利用可能であることが示されています。

これらの変更により、ドキュメントは現在のバージョンの状況を正確に反映することを目的としており、ユーザーが利用できる機能についての最新の理解を提供します。この更新は、利用者がより正確な情報を基にインクリメンタル分類器を採用する際の助けとなります。

articles/ai-services/document-intelligence/concept/query-fields.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 01/19/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: nitinme
 monikerRange: 'doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -34,7 +34,7 @@ Query fields and key value pairs perform similar functions, there are a few dist
 
 For query field extraction, specify the fields you want to extract and Document Intelligence analyzes the document accordingly. Here's an example:
 
-* If you're processing a contract in the [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/layout), use the `2024-02-29-preview`, `2023-10-31-preview`, or later API version:
+* If you're processing a contract in the [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/layout), use the **2024-11-30 (GA)**, API version:
 
     :::image type="content" source="../media/studio/query-fields.png" alt-text="Screenshot of the query fields button in Document Intelligence Studio.":::
 
@@ -63,7 +63,7 @@ Ocp-Apim-Subscription-Key:
 ## Next steps
 
 > [!div class="nextstepaction"]
-> [Try the Document Intelligence Studio quickstart](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md)
+> [Try the Document Intelligence Studio quickstart](../studio-overview.md)
 
 > [!div class="nextstepaction"]
 > [Learn about other add-on capabilities](../concept/add-on-capabilities.md)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "クエリフィールドに関する情報の更新"
}

Explanation

このコードの変更は、クエリフィールドに関するドキュメントを更新するもので、主に以下のポイントが修正されています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年1月19日」から「2024年11月19日」に変更され、情報が最新のものになっています。

  2. APIバージョンの変更: 契約を処理する際に推奨されるAPIバージョンが「2024-02-29-preview」および「2023-10-31-preview」から「2024-11-30 (GA)」に更新されました。これにより、ユーザーは最新で一般提供されているバージョンを使用することが推奨されています。

  3. リンクの修正: 次のステップのリンクが「Document Intelligence Studioのクイックスタート」から「スタジオ概要」ページに変更され、より適切なリソースへの導線が提供されています。

これらの変更により、ドキュメントは現在のAPI使用状況をより正確に反映し、ユーザーにとって便利で最新の情報を提供することを目的としています。特にAPIの使用を検討しているユーザーにとって、具体的な推奨バージョンが明記されていることは重要です。

articles/ai-services/document-intelligence/concept/retrieval-augmented-generation.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/13/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'
 ---
@@ -15,7 +15,7 @@ monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'
 
 <!-- markdownlint-disable MD036 -->
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)**
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)**
 
 ## Introduction
 
@@ -57,19 +57,19 @@ Markdown is a structured and formatted markup language and a popular input for e
 
 ## Get started
 
-The Document Intelligence Layout model **2024-07-31-preview** and **2023-10-31-preview** supports the following development options:
+The Document Intelligence Layout model **2024-11-30 (GA)** supports the following development options:
 
 * [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio).
 
 * [REST API](/rest/api/aiservices/document-models/build-model?view=rest-aiservices-2024-02-29-preview&preserve-view=true&branch=docintelligence&tabs=HTTP).
 
-* [.NET &bull; Java &bull; JavaScript &bull; Python programming language client libraries (SDKs).](../sdk-overview-v4-0.md#supported-programming-languages)
+* [.NET &bull; Java &bull; JavaScript &bull; Python programming language client libraries (`SDK`s).](../sdk-overview-v4-0.md#supported-programming-languages)
 
 **Ready to begin?**
 
 ### Document Intelligence Studio
 
-You can follow the [Document Intelligence Studio quickstart](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md) to get started. Next, you can integrate Document Intelligence features with your own application using the sample code provided.
+You can follow the [Document Intelligence Studio quickstart](../studio-overview.md) to get started. Next, you can integrate Document Intelligence features with your own application using the sample code provided.
 
 * Start with the [Layout model](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/layout). You need to select the following **Analyze options** to use RAG in the studio:
 
@@ -119,7 +119,7 @@ If you're looking for a specific section in a document, you can use semantic chu
 
 ```python
 
-# Using SDK targeting 2024-02-29-preview or 2023-10-31-preview, make sure your resource is in one of these regions: East US, West US2, West Europe
+# Using SDK targeting 2024-11-30 (GA), make sure your resource is in one of these regions: East US, West US2, West Europe
 # pip install azure-ai-documentintelligence==1.0.0b1
 # pip install langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence
 
@@ -155,6 +155,6 @@ splits
 
 * Learn more about [Azure AI Document Intelligence](../overview.md).
 
-* [Learn how to process your own forms and documents](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md) with the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio).
+* [Learn how to process your own forms and documents](../studio-overview.md) with the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio).
 
 * Complete a [Document Intelligence quickstart](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) and get started creating a document processing app in the development language of your choice.

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "情報検索拡張生成に関する内容の更新"
}

Explanation

このコードの変更は、情報検索拡張生成に関するドキュメントを更新するもので、以下の主なポイントが修正されています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年8月13日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. バージョンの変更: 適用されるコンテンツのバージョンが「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に更新され、予備的な機能ではなく、一般提供されている機能であることが強調されています。

  3. APIバージョンの変更: Document Intelligence Layoutモデルにおいて、サポートされる最新のAPIバージョンが「2024-07-31-preview」および「2023-10-31-preview」から「2024-11-30 (GA)」に更新されています。

  4. リンクの修正: 次のステップでのリンクが「Document Intelligence Studioのクイックスタート」から「スタジオ概要」ページに変更され、より適切な情報への導線が提供されています。

  5. 文言の微調整: SDKに関する表現が微妙に変更され、クライアントライブラリの表記が「SDKs」から「SDKs」に変更されるなど、内容が整備されています。

これらの変更により、ドキュメントは最新のAPI使用に関する正確な情報を提供し、ユーザーが最新の機能をスムーズに利用できるようにしています。特に、サポートされるバージョンや関連リンクの更新は、実装を考慮しているユーザーにとって重要なポイントです。

articles/ai-services/document-intelligence/containers/configuration.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -16,14 +16,14 @@ ms.author: lajanuar
 
 :::moniker range="doc-intel-2.1.0 || doc-intel-4.0.0"
 
-Support for containers is currently available with Document Intelligence version `2022-08-31 (GA)` for all models and `2023-07-31 (GA)` for Read, Layout, Invoice, Receipt, and ID Document models:
+Document Intelligence doesn't support containers for v4.0. Support for containers is currently available with Document Intelligence version `2022-08-31 (GA)` for all models and `2023-07-31 (GA)` for Read, Layout, Invoice, Receipt, and ID Document models:
 
 * [REST API `2022-08-31 (GA)`](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)
 * [REST API `2023-07-31 (GA)`](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.1%20(2023-07-31)&tabs=HTTP&preserve-view=true)
 * [Client libraries targeting `REST API 2022-08-31 (GA)`](../sdk-overview-v3-0.md)
 * [Client libraries targeting `REST API 2023-07-31 (GA)`](../sdk-overview-v3-1.md)
 
-✔️ See [**Configure Document Intelligence v3.0 containers**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) for supported container documentation.
+✔️ See [**Configure Document Intelligence v3.0 containers**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) or [**Configure Document Intelligence v3.1 containers**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) for supported versions of container documentation.
 
 :::moniker-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントインテリジェンスのコンテナ設定に関する更新"
}

Explanation

この変更は、Document Intelligenceのコンテナ設定に関する情報を更新するもので、以下の主要なポイントが含まれています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. コンテナのサポートに関する明確化: バージョン4.0ではコンテナがサポートされないことが明示されました。この情報は、ユーザーが使用可能なモデルやバージョンについて理解を深めるために重要です。

  3. サポートするバージョンの更新: サポートされるコンテナバージョンの情報が明確に記載されています。具体的には、Document Intelligenceが提供する具体的なバージョン(2022-08-31 (GA)2023-07-31 (GA))に関連する情報が引き続き提供されます。

  4. リンクの修正: コンテナの設定に関するドキュメントへのリンクが更新され、v3.0およびv3.1の両方のバージョンについてのサポート情報が提供されるようになりました。

これらの変更により、ユーザーはDocument Intelligenceのコンテナオプションについて最新の情報を得ることができ、使用可能なモデルやエンドポイントへの理解を深めることができます。特に、コンテナのサポートに関しての明確なガイダンスは、関連する機能を適切に利用するために非常に役立ちます。

articles/ai-services/document-intelligence/containers/disconnected.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.service: azure-ai-document-intelligence
 author: laujan
 manager: nitinme
 ms.topic: reference
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -15,14 +15,14 @@ ms.author: lajanuar
 
 :::moniker range="doc-intel-2.1.0 || doc-intel-4.0.0"
 
-Support for containers is currently available with Document Intelligence version `2022-08-31 (GA)` for all models and `2023-07-31 (GA)` for Read, Layout, Invoice, Receipt, and ID Document models:
+Document Intelligence doesn't support containers for v4.0. Support for containers is currently available with Document Intelligence version `2022-08-31 (GA)` for all models and `2023-07-31 (GA)` for Read, Layout, Invoice, Receipt, and ID Document models:
 
 * [REST API `2022-08-31 (GA)`](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)
 * [REST API `2023-07-31 (GA)`](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.1%20(2023-07-31)&tabs=HTTP&preserve-view=true)
 * [Client libraries targeting `REST API 2022-08-31 (GA)`](../sdk-overview-v3-0.md)
 * [Client libraries targeting `REST API 2023-07-31 (GA)`](../sdk-overview-v3-1.md)
 
-✔️ See [**Document Intelligence v3.0 containers in disconnected environments**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) for supported container documentation.
+✔️ See [**Document Intelligence v3.0 containers in disconnected environments**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) or [**Document Intelligence v3.1 containers in disconnected environments**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) for supported versions of container documentation.
 
 :::moniker-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "切断された環境におけるドキュメントインテリジェンスのコンテナ設定の更新"
}

Explanation

この変更は、切断された環境におけるDocument Intelligenceのコンテナ設定に関する情報を更新するもので、以下の主要なポイントが反映されています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. コンテナのサポートに関する明確化: バージョン4.0ではコンテナがサポートされないことが明示され、ユーザーが現在の機能を理解するのに役立つ情報が提供されています。

  3. サポートされるバージョンの情報追加: コンテナのサポートが2022-08-31 (GA)および2023-07-31 (GA)の各バージョンで利用可能であることが明記されています。この情報は、ユーザーが使用可能なモデルに基づいて正しい選択をするために重要です。

  4. リンクの修正: 切断された環境におけるコンテナ設定に関するサポート文書へのリンクが更新され、v3.0およびv3.1の両方に関連する資料が提供されることで、ユーザーに明確な指針を提供します。

このように、これらの変更により、ユーザーはDocument Intelligenceのコンテナに関する最新の情報を得ることができ、特に切断された環境での利用に関して必要なサポート情報を容易に見つけることができるようになります。これによって、実装時の混乱を避け、適切な選択肢を選ぶ手助けになります。

articles/ai-services/document-intelligence/containers/image-tags.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: reference
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -16,14 +16,14 @@ ms.author: lajanuar
 
 :::moniker range="doc-intel-2.1.0 || doc-intel-4.0.0"
 
-Support for containers is currently available with Document Intelligence version `2022-08-31 (GA)` for all models and `2023-07-31 (GA)` for Read, Layout, Invoice, Receipt, and ID Document models:
+Document Intelligence doesn't support containers for v4.0. Support for containers is currently available with Document Intelligence version `2022-08-31 (GA)` for all models and `2023-07-31 (GA)` for Read, Layout, Invoice, Receipt, and ID Document models:
 
 * [REST API `2022-08-31 (GA)`](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)
 * [REST API `2023-07-31 (GA)`](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.1%20(2023-07-31)&tabs=HTTP&preserve-view=true)
 * [Client libraries targeting `REST API 2022-08-31 (GA)`](../sdk-overview-v3-0.md)
 * [Client libraries targeting `REST API 2023-07-31 (GA)`](../sdk-overview-v3-1.md)
 
-✔️ See [**Document Intelligence container image tags**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) for supported container documentation.
+✔️ See [**Document Intelligence v3.0 container image tags**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) or [**Document Intelligence v3.1 container image tags**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) for supported versions of container documentation.
 
 :::moniker-end
 
@@ -68,6 +68,7 @@ The following containers support DocumentIntelligence v3.1 models and features:
 | [**Invoice 3.1**](https://mcr.microsoft.com/product/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice-3.1/tags) |`mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice-3.1:latest`|
 | [**ID Document 3.1**](https://mcr.microsoft.com/product/azure-cognitive-services/form-recognizer/id-document-3.1/tags) |  `mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/id-document-3.1:latest` |
 | [**Receipt 3.1**](https://mcr.microsoft.com/product/azure-cognitive-services/form-recognizer/receipt-3.1/tags) |`mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/receipt-3.1:latest`|
+| [**Custom Template 3.1**](https://mcr.microsoft.com/en-us/artifact/mar/azure-cognitive-services/form-recognizer/custom-template-3.1/tags) |`mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/custom-template-3.1:latest`|
 
 ::: moniker-end
 
@@ -95,9 +96,8 @@ Document Intelligence containers support the following features:
 > [!IMPORTANT]
 > The Document Intelligence v1.0 container is retired.
 
-
 ## Next steps
 
 > [!div class="nextstepaction"]
 > [Install and run Document Intelligence containers](install-run.md)
-:::moniker-end
+:::moniker-end
\ No newline at end of file

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントインテリジェンスのコンテナイメージタグの更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントインテリジェンスのコンテナイメージタグに関する情報を更新するもので、以下の主なポイントが含まれています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. コンテナのサポートに関する明確化: Document Intelligenceのバージョン4.0ではコンテナがサポートされないことが強調されており、これによりユーザーがこのバージョンでの利用の可否を明確に理解できるようになっています。

  3. サポートしているイメージタグの情報追加: 新たに「Custom Template 3.1」コンテナが追加され、ユーザーはこのタグも利用できることが示されています。これにより、より幅広い利用が可能になります。

  4. リンクの修正: ドキュメント内のリンクが更新され、v3.0とv3.1のコンテナイメージタグに関連する文書へのアクセスが提供されています。これにより、ユーザーは各バージョンのサポート情報を容易に見つけられるようになります。

  5. 次のステップセクションの整理: 「ドキュメントインテリジェンスコンテナのインストールと実行」に関する情報が整頓され、ユーザーが次に取るべき行動が明確にガイドされています。

このように、変更により、ユーザーはDocument Intelligenceのコンテナイメージに関する最新の情報を得やすくなっており、特に新たに追加されたコンテナタグの情報は、実装の選択肢を広げる上で有用です。全体として、これによりユーザーの理解が深まり、適切な選択肢を選ぶ手助けとなることが期待されます。

articles/ai-services/document-intelligence/containers/install-run.md

Diff
@@ -6,21 +6,21 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 10/01/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
 
 # Install and run containers
 
-<!-- markdownlint-disable MD024 -->
-<!-- markdownlint-disable MD051 -->
+<!-- markdownlint-disable MD024 -->
+<!-- markdownlint-disable MD051 -->
 
 :::moniker range=">=doc-intel-2.1.0"
 
 **This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)**
 
-Azure AI Document Intelligence is an Azure AI service that lets you build automated data processing software using machine-learning technology. Document Intelligence enables you to identify and extract text, key/value pairs, selection marks, table data, and more from your documents. The results are delivered as structured data that ../includes the relationships in the original file. Containers process only the data provided to them and solely utilize the resources they are permitted to access. Containers cannot process data from other regions.
+Azure AI Document Intelligence is an Azure AI service that lets you build automated data processing software using machine-learning technology. Document Intelligence enables you to identify and extract text, key/value pairs, selection marks, table data, and more from your documents. The results are delivered as structured data that ../includes the relationships in the original file. Containers process only the data provided to them and solely utilize the resources they're permitted to access. Containers can't process data from other regions.
 
 In this article you can learn how to download, install, and run Document Intelligence containers. Containers enable you to run the Document Intelligence service in your own environment. Containers are great for specific security and data governance requirements.
 
@@ -371,7 +371,7 @@ In addition to the [prerequisites](#prerequisites), you need to do the following
 
 * Name this folder **shared**.
 * We reference the file path for this folder as  **{SHARED_MOUNT_PATH}**.
-* Copy the file path in a convenient location, you need to add it to your **.env** file. As an example if the folder is called shared, located in the same folder as the `docker-compose` file, the .env file entry is `SHARED_MOUNT_PATH="./shared"`
+* Copy the file path in a convenient location, you need to add it to your **.env** file. As an example if the folder is called shared, located in the same folder as the `docker-compose` file, the .env file entry is `SHARED_MOUNT_PATH="./share"`
 
 #### Create a folder for the Studio to store project related information
 
@@ -386,7 +386,7 @@ In addition to the [prerequisites](#prerequisites), you need to do the following
   1. Declare the following environment variables:
 
   ```text
-SHARED_MOUNT_PATH="./shared"
+SHARED_MOUNT_PATH="./share"
 OUTPUT_MOUNT_PATH="./output"
 FILE_MOUNT_PATH="./files"
 DB_MOUNT_PATH="./db"
@@ -504,13 +504,16 @@ services:
   nginx:
     image: nginx:alpine
     container_name: reverseproxy
+    depends_on:
+      - layout
+      - custom-template  
     volumes:
       - ${NGINX_CONF_FILE}:/etc/nginx/nginx.conf
     ports:
       - "5000:5000"
   layout:
     container_name: azure-cognitive-service-layout
-    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.0:latest
+    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.1:latest
     environment:
       eula: accept
       apikey: ${FORM_RECOGNIZER_KEY}
@@ -531,7 +534,7 @@ services:
 
   custom-template:
     container_name: azure-cognitive-service-custom-template
-    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/custom-template-3.0:latest
+    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/custom-template-3.1:latest
     restart: always
     depends_on:
       - layout

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントインテリジェンスのコンテナのインストールと実行に関する更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントインテリジェンスのコンテナのインストールと実行に関するガイドラインを更新するもので、以下の主要なポイントが反映されています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年10月1日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の内容が記載されています。

  2. マークダウンの書式修正: コメント部分におけるマークダウン書式が一部更新されて、より標準に則った形になっています。

  3. コンテナに関する情報の確認: Azure AI Document Intelligenceについての説明が細かく記述されており、コンテナがどのように動作するかが明確にされています。特に、境界制約として、コンテナは他の地域のデータを処理できないことが明記されています。

  4. 環境変数のコピーパスの修正: SHARED_MOUNT_PATHのパスが"./shared"から"./share"に変更され、正しいフォルダ名が記載されています。この修正により、ユーザーがこれに従って設定を行う際に混乱が生じないよう配慮されています。

  5. Dockerイメージのバージョン更新: layoutおよびcustom-templateのDockerイメージがそれぞれ3.0から3.1に更新されています。これにより、ユーザーは最新の機能やパッチの適用されたイメージを利用できるようになります。

  6. サービス依存関係の追加: nginxサービスに対してlayoutおよびcustom-templateの依存関係が追加され、これにより起動順序が管理されています。

これらの変更により、ユーザーは文書に記載された手順に従って、より正確かつ最新の情報をもとにドキュメントインテリジェンスのコンテナを実装・運用することができ、全体的なプロセスの一貫性を高めることが期待されます。

articles/ai-services/document-intelligence/faq.yml

Diff
@@ -7,7 +7,7 @@ metadata:
   ms.service: azure-ai-document-intelligence
   ms.custom: references_regions
   ms.topic: faq
-  ms.date: 08/08/2024
+  ms.date: 11/19/2024
   ms.author: lajanuar
 title: Frequently asked questions
 summary: |
@@ -28,7 +28,7 @@ sections:
 
           -  **Pricing changes**: There are no changes to pricing. The names Cognitive Services and Applied AI Services continue to be used in Azure billing, cost analysis, price lists, and price APIs.
 
-          -  **Breaking changes**: There are no breaking changes to APIs or client libraries. REST APIs and SDK versions 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview, and later are renamed `document intelligence`.
+          -  **Breaking changes**: There are no breaking changes to APIs or client libraries.
 
       - question: |
          Does Document Intelligence integrate with other Microsoft services?
@@ -52,8 +52,7 @@ sections:
         answer: |
           **Yes.**
 
-          Document Intelligence now includes [custom generative](train/custom-generative-extraction.md) a new type of extraction model that uses Generative AI and large language models (LLMs) to extract fields from documents. In the past, you used a RAG (retrieval augmented generation) pattern to extract fields. The new model provides high quality results with a single API call.
-          You can also use a document generative AI solution to chat with your documents (RAG), generate captivating content from those documents, and access Azure OpenAI Service models on your data.
+           You can also use a document generative AI solution to chat with your documents (RAG), generate captivating content from those documents, and access Azure OpenAI Service models on your data.
 
           - With Azure AI Document Intelligence and Azure OpenAI combined, you can build an enterprise application to seamlessly interact with your documents using natural language. You can easily find answers, gain valuable insights, and generate new and engaging content from existing documents.
 
@@ -105,7 +104,7 @@ sections:
 
             - **Contributor**: You need this role to create a resource group and resources. **Contributor** or **Storage Account Contributor** role doesn't give you access to use your Document Intelligence resource or storage account if local (key-based) authentication is disabled. You still need the basic roles (**Cognitive Services User** and **Storage Data Blob Contributor**) to use the functions on Document Intelligence Studio.
 
-          For more information, see [Microsoft Entra built-in roles](/azure/role-based-access-control/built-in-roles) and the sections about Azure role assignments in the [Document Intelligence Studio quickstart](quickstarts/try-document-intelligence-studio.md).
+          For more information, see [Microsoft Entra built-in roles](/azure/role-based-access-control/built-in-roles) and the sections about Azure role assignments in the [Document Intelligence Studio quickstart](studio-overview.md).
 
       - question: |
           Can I process documents with more than two pages in Document Intelligence Studio?
@@ -301,11 +300,7 @@ sections:
       answer: |
         **Yes.**
 
-        Training is free for all custom generative and custom template models. However, creating the training dataset for all models requires running the Layout model on the training documents. Customers are responsible for this cost. 
-        
-        Custom generative models also rely on the auto label feature to speed up the generation of the labeled dataset. There's a cost associated with this action. While the build operation for template and generative models is free, creating the labeled dataset can result in some minimal costs.
-
-        For `v4.0 2024-07-31-preview`, custom neural models can be trained for free for a **maximum of 10 hours**. Whether you're training a single model for the 10 hours, or training multiple models for the total of 10 hours, you aren't charged for the first 10 hours. After using up the free 10 hours, you're **automatically charged by the extra training hour**. For details on the prices, refer to the [pricing page](https://azure.microsoft.com/pricing/details/ai-document-intelligence/). This new paid training feature enables training models for an extended duration to process larger documents. For more information on this paid training feature, check [custom neural model billing section](train/custom-neural.md#billing).
+        For `v4.0 11-30-2024 (GA)` custom neural models can be trained for free for a **maximum of 10 hours**. Whether you're training a single model for the 10 hours, or training multiple models for the total of 10 hours, you aren't charged for the first 10 hours. After using up the free 10 hours, you're **automatically charged by the extra training hour**. For details on the prices, refer to the [pricing page](https://azure.microsoft.com/pricing/details/ai-document-intelligence/). This new paid training feature enables training models for an extended duration to process larger documents. For more information on this paid training feature, check [custom neural model billing section](train/custom-neural.md#billing).
         
         For `v3.0 2022-08-31` or `v3.1 2023-07-31`, custom neural models can be trained for free for a maximum of 20 training sessions, with each session capped at 30 minutes of training duration. Once you use up all of the 20 training sessions, you can submit Azure support ticket to increase the training session limit. To increase the limit, two training sessions are considered as one training hour, and you're charged per two sessions / one training hour. For details on the prices, refer to the [pricing page]. For more information on ways to increase the limit, check [custom neural model billing section](train/custom-neural.md#billing). **For `v3.0` and `v3.1`, paid training feature is unavailable. Paid training feature for custom neural model is only available on `v4.0`.**
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントインテリジェンスのFAQの更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントインテリジェンスに関するFAQセクションを更新するもので、以下の重要なポイントが含まれています。

  1. 日付の更新: FAQの更新日が「2024年8月8日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. ブレイキングチェンジに関する削除: APIやクライアントライブラリのブレイキングチェンジに関する詳細が削除されました。「document intelligence」への名称変更に関する情報が削除され、ユーザーは変化を気にせず利用できる旨を明記しています。

  3. Generative AIソリューションの説明の改訂: カスタムジェネレーティブモデルに関する説明が改訂され、過去に使用していたRAG(Retrieval Augmented Generation)パターンの言及がなくなりました。これにより、ユーザーに新しいモデルの利点が強調されて、具体的な利点が一層明確になっています。

  4. リンクの修正: ドキュメントスタジオのクイックスタートに関するリンクが「quickstarts/try-document-intelligence-studio.md」から「studio-overview.md」に変更され、正確なリソースへのアクセスが促進されています。

  5. トレーニングに関する詳細の更新: カスタムニューラルモデルのトレーニングに関する情報が更新され、「v4.0 11-30-2024 (GA)」に関する言及が加わっています。このことで、ユーザーは新しいトレーニング機能の詳細や、特定の料金体系について最新の情報を得ることができます。

これらの変更により、ユーザーはFAQセクションからの情報を通じてドキュメントインテリジェンスの機能をより深く理解し、最新のガイドラインや機能を活用できるようになります。全体的に、文書が最新の状態に維持され、ユーザーの利用体験を向上させることを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/build-a-custom-classifier.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 ---
@@ -16,11 +16,6 @@ monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 
 [!INCLUDE [applies to v4.0 v3.1 v3.0](../includes/applies-to-v40-v31-v30.md)]
 
-> [!IMPORTANT]
->
-> Custom classification model is currently in public preview. Features, approaches, and processes may change, prior to General Availability (GA), based on user feedback.
->
-
 Custom classification models can classify each page in an input file to identify one or more documents within. Classifier models can also identify multiple documents or multiple instances of a single document in the input file. Document Intelligence custom models require as few as five training documents per document class to get started. To get started training a custom classification model, you need at least **five documents** for each class and **two classes** of documents.
 
 ## Custom classification model input requirements
@@ -45,7 +40,7 @@ Once you put together the set of forms or documents for training, you need to up
 
 The Document Intelligence Studio provides and orchestrates all the API calls required to complete your dataset and train your model.
 
-1. Start by navigating to the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio). The first time you use the Studio, you need to [initialize your subscription, resource group, and resource](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md). Then, follow the [prerequisites for custom projects](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md#added-prerequisites-for-custom-projects) to configure the Studio to access your training dataset.
+1. Start by navigating to the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio). The first time you use the Studio, you need to [initialize your subscription, resource group, and resource](../studio-overview.md). Then, follow the [prerequisites for custom projects](../quickstarts/studio-custom-project.md#prerequisites-for-new-users) to configure the Studio to access your training dataset.
 
 1. In the Studio, select the **Custom classification model** tile, on the custom models section of the page and select the **Create a project** button.
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタム分類器構築ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントインテリジェンスにおけるカスタム分類器を構築する手順を示すガイドに関するもので、以下の重要なポイントが含まれています。

  1. 日付の更新: ガイドの更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の日付が反映されています。

  2. プレビュー情報の削除: カスタム分類モデルが現在パブリックプレビューであることに関する情報が削除されました。この変更により、ユーザーに対する説明が簡潔になり、混乱を避けることが期待されます。

  3. カスタムプロジェクトの前提条件リンクの修正: カスタムプロジェクトの前提条件に関するリンクが「try-document-intelligence-studio.md」から「studio-custom-project.md」に変更され、ユーザーが最新の設定情報にアクセスできるようになっています。

  4. 文書のクオリティ向上: 不要なスペースや行の削除が行われており、文書が整理されています。これにより、読者は重要な情報にすばやくアクセスできるようになります。

これらの変更により、ユーザーはカスタム分類器をより簡潔かつ正確に構築するための最新の情報を得ることができ、全体的なユーザー体験が向上すると考えられます。また、最新のリンクにより、必要な情報を効率よく取得できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/build-a-custom-model.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -18,10 +18,7 @@ monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 
 [!INCLUDE [applies to v4.0 v3.1 v3.0](../includes/applies-to-v40-v31-v30.md)]   ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [v2.1](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=true)
 
-> [!IMPORTANT]
-> Custom generative model training behavior is different from custom template and neural model training. The following document covers training only for custom template and neural models. For guidance on custom generative, refer to [custom generative model](../train/custom-generative-extraction.md)
-
-Document Intelligence custom models require a handful of training documents to get started. If you have at least five documents, you can get started training a custom model. You can train either a [custom template model (custom form)](../train/custom-template.md) or a [custom neural model (custom document)](../train/custom-neural.md) or [custom template model (custom form)](../train/custom-generative-extraction.md). This document walks you through the process of training the custom models.
+Document Intelligence custom models require a handful of training documents to get started. If you have at least five documents, you can get started training a custom model. You can train either a [custom template model (custom form)](../train/custom-template.md) or a [custom neural model (custom document)](../train/custom-neural.md). This document walks you through the process of training the custom models.
 
 ## Custom model input requirements
 
@@ -52,7 +49,7 @@ Once you gather a set of forms or documents for training, you need to upload it
 
 The Document Intelligence Studio provides and orchestrates all the API calls required to complete your dataset and train your model.
 
-1. Start by navigating to the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio). The first time you use the Studio, you need to [initialize your subscription, resource group, and resource](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md). Then, follow the [prerequisites for custom projects](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md#added-prerequisites-for-custom-projects) to configure the Studio to access your training dataset.
+1. Start by navigating to the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio). The first time you use the Studio, you need to [initialize your subscription, resource group, and resource](../studio-overview.md). Then, follow the [prerequisites for custom projects](../quickstarts/studio-custom-project.md#additional-prerequisites-for-custom-projects) to configure the Studio to access your training dataset.
 
 1. In the Studio, select the **Custom extraction model** tile and select the **Create a project** button.
 
@@ -207,5 +204,5 @@ Now that you learned how to build a training data set, follow a quickstart to tr
 ### See also
 
 * [Train a model and extract document data using the client library or REST API](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md)
-* [Custom generative model](../train/custom-generative-extraction.md)
+
 * [What is Document Intelligence?](../overview.md)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムモデル構築ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントインテリジェンスにおけるカスタムモデル構築ガイドの内容を更新するもので、以下の重要なポイントが含まれています。

  1. 日付の更新: ガイドの更新日が「2024年8月7日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の日付が反映されています。

  2. プレビュー情報の削除: カスタム生成モデルについての特定のトレーニングに関する注意事項が削除され、ユーザーにとっての情報が簡潔になっています。

  3. クイックスタートのリンク修正: ドキュメントインテリジェンススタジオの初期設定に関するリンクが「try-document-intelligence-studio.md」から「studio-overview.md」に変更され、関連情報へのアクセスが改善されています。また、カスタムプロジェクトの前提条件に関するリンクも修正されています。

  4. 文書の整頓: 余分な行やスペースが削除され、より読みやすくなっています。これにより、情報が整理されて、ユーザーが必要な情報を迅速に見つけやすくなっています。

  5. 参照項目の更新: 「カスタムジェネレーティブモデル」へのリンクが削除され、代わりに「ドキュメントインテリジェンスとは?」へのリンクが追加されています。これにより、ユーザーはより関連性の高い情報を得ることができます。

これらの変更によって、カスタムモデルを構築するための手順がより明確になり、最新の情報に基づくサポートが提供されています。ユーザーが必要な情報を効率的に取得し、カスタムモデルのトレーニングをスムーズに進めることが期待されます。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/build-train-custom-generative-model.md

Diff
@@ -1,137 +0,0 @@
----
-title: Use AI Foundry to build and train an Azure AI Document Intelligence custom generative model
-titleSuffix: Azure AI services
-description: How to build and train a custom generative AI model with AI Foundry to extract user-specified fields from documents across a wide variety of visual templates.
-author: laujan
-manager: nitinme
-ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: overview
-ms.date: 08/07/2024
-ms.author: lajanuar
-monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
----
-
-# Build and train a custom generative model with AI Foundry
-
-In this article, learn to build and train a custom generative model with Azure AI Foundry. Document Intelligence custom models require as few as five training documents to get started. Do you have at least five documents? If so,  let's get started training and testing the custom generative model.
-
-## Prerequisites
-
-* You need an active Azure subscription. If you don't have an Azure subscription, you can [create one for free](https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services/).
-
-* Once you have your Azure subscription A [Document Intelligence](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesFormRecognizer) instance in the Azure portal. You can use the free pricing tier (`F0`) to try the service.
-
-* After your resource deploys, select **Go to resource** and retrieve your key and endpoint.
-
-  * You need the key and endpoint from the resource to connect your application to the Document Intelligence service. You paste your key and endpoint into the code later in the quickstart. You can find these values on the Azure portal **Keys and Endpoint** page.
-
-### Storage container authorization
-
-You can choose one of the following options to authorize access to your Document resource.
-
-**✔️ Managed Identity**. A managed identity is a service principal that creates a Microsoft Entra identity and specific permissions for an Azure managed resource. Managed identities enable you to run your Document Intelligence application without having to embed credentials in your code. Managed identities are a safer way to grant access to storage data and replace the requirement for you to include shared access signature tokens (SAS) with your source and result URLs.
-
-To learn more, *see* [Managed identities for Document Intelligence](../authentication/managed-identities.md).
-
-  :::image type="content" source="../media/managed-identities/rbac-flow.png" alt-text="Screenshot of managed identity flow (role-based access control).":::
-
-> [!IMPORTANT]
->
-> * When using managed identities, don't include a SAS token URL with your HTTP requests—your requests will fail. Using managed identities replaces the requirement for you to include shared access signature tokens (SAS).
-**✔️ Shared Access Signature (SAS)**. A shared access signature is a URL that grants restricted access for a specified period of time to your Document Intelligence service. To use this method, you need to create Shared Access Signature (SAS) tokens for your source and result containers. The source and result containers must include a Shared Access Signature (SAS) token, appended as a query string. The token can be assigned to your container or specific blobs.
-
-:::image type="content" source="../media/sas-tokens/sas-url-token.png" alt-text="Screenshot of storage URI with SAS token appended.":::
-
-* Your **source** container or blob must designate **read**, **write**, **list**, and **delete** access.
-* Your **result** container or blob must designate **write**, **list**, **delete** access.
-
-To learn more, *see* [**Create SAS tokens**](../authentication/create-sas-tokens.md).
-
-### Training data
-
-Follow these tips to optimize your data set for training:
-
-* Use text-based PDF documents instead of image-based documents. Scanned PDFs are handled as images.
-
-* Use examples that have all of the fields completed for forms with input fields.
-
-* Use forms with different values in each field.
-
-* use a larger data set (10-15 images) if your form images are of lower quality.
-
-Once you have your Azure blob storage containers, upload your training data to your source containers. Now you're ready to train your custom generative model.
-
-## Azure AI Foundry
-
-1. Navigate to the [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/?tid=72f988bf-86f1-41af-91ab-2d7cd011db47). The first time you use the Studio, you need to [initialize your subscription and create a hub](../../../ai-studio/how-to/create-azure-ai-resource.md) before creating a project. Custom generative models are only available in East US and North Central US in preview. Ensure your resource group is set to East US or North Central US during hub creation.
-
-1. Select the Vision + Document tile.
-
-    :::image type="content" source="../media/custom-generative-model/document-intelligence-vision-tile.png" alt-text="Screenshot of the document intelligence / vision tile.":::
-
-1. Then, select the Document field extraction tile, and select the Create document field extraction project button to create a project.
-
-    :::image type="content" source="../media/custom-generative-model/start-document-field-extraction.png" alt-text="Screenshot of the create document field extraction project page.":::
-
-1. Create your project. For more information, *see* [Create a project in Azure AI Foundry portal](../../../ai-studio/how-to/create-projects.md).
-
-1. Create an Azure AI services connection to access Azure Document Intelligence service:
-
-    :::image type="content" source="../media/custom-generative-model/create-document-extraction-project.png" alt-text="Screenshot of the create document extraction project overview page.":::
-
-1. Next, select the storage account you used to upload your custom model training dataset.
-
-    :::image type="content" source="../media/custom-generative-model/create-document-extraction-data-settings.png" alt-text="Screenshot of the document extraction project data settings page.":::
-
-1. Review your project settings and select **`Create a Project`** to create a new project. Once you select on the project, you should now be in the **`Define schema`** window and see the files in your dataset listed.
-
-### Define the schema
-
-* For your project, the first task is to add the fields to extract and define a schema.
-
-* The files you uploaded are listed and you can use the drop-down option to select files. You can start adding fields by clicking on the **`➕ Add new field`** button.
-
-* Enter a name, description, and type for the field to be extracted. Once all the fields are added, select the **`Save`** button at the bottom of the screen.
-
-### Label data
-
-* Once the schema is saved, all the uploaded training documents are analyzed and field values are automatically extracted. Field values are listed on the screen for review. The autoextracted fields are tagged as **Predicted**.
-
-* Review the predicted values. If the field value is incorrect or isn't extracted, you can hover over the predicted field. Select the edit button to make the changes:
-
-   :::image type="content" source="../media/custom-generative-model/extraction-project-edit-button.png" alt-text="Screenshot of the extraction project edit button.":::
-
-* Once change are made, the predicted tag displays **`Corrected`**:
-
-   :::image type="content" source="../media/custom-generative-model/extraction-project-corrected-indicator.png" alt-text="Screenshot of the extraction project corrected indicator.":::
-
-* Continue reviewing the predicted fields. After the labels are reviewed and corrected for all the training documents, proceed to build your model.
-
-  > [!NOTE]
-  > You can always go back and update the schema during model training but, to use the auto label capability, you need to delete and reload the files using **`Upload files`** option.
-
-### Build your model
-
-With your dataset labeled, you're ready to train your model. Select the **`Build model`**. On the Build model dialog page, provide a unique model name and, optionally, a description. The modelID accepts a string data type.
-
-   :::image type="content" source="../media/custom-generative-model/build-extraction-model.png" alt-text="Screenshot of the build an extraction model page.":::
-
-Select **`Build`** to initiate the training process. Generative models train instantly! Refresh the page to select the model once status is changed to **succeeded**.
-
-### Test your model
-
-* Once the model training is complete, you can test your model by selecting **`Test`** button on the CustomGenerative page.
-
-   :::image type="content" source="../media/custom-generative-model/custom-generative-page.png" alt-text="Screenshot of the custom generative page.":::
-
-* Upload your test files and select **`Run Analysis`** to extract field values from the documents. With the **`Analyze`** option, you can choose to run and analysis on the current document or all documents.
-
-* Validate your model accuracy by evaluating the results for each field.
-
-That's it! You learned to train a custom generative model in the Azure AI Foundry portal. Your model is ready for use with the REST API or the SDK to analyze documents.
-
-## Next steps
-
-[Learn more about the custom generative model](../train/custom-generative-extraction.md)
-
-[Learn more about custom model accuracy and confidence](../concept/accuracy-confidence.md)

Summary

{
    "modification_type": "breaking change",
    "modification_title": "カスタム生成モデル構築ガイドの削除"
}

Explanation

この変更は、「AI Foundryを使用してAzure AIドキュメントインテリジェンスのカスタム生成モデルを構築およびトレーニングする方法」に関するガイドが完全に削除されたもので、以下の点が関連しています。

  1. 完全削除: 記事全体が削除され、その内容は137行分にわたって記載されていました。このガイドは、Azure AI Foundryを使ってカスタム生成モデルを構築し、トレーニングする方法を詳細に説明していました。

  2. 内容の重要性: 以前は、カスタムモデルを構築するための手順(前提条件、トレーニングデータの最適化、モデルの構築とテスト)などが含まれており、特にAzureの利用を想定したユーザーにとって重要な情報が提供されていました。この情報の削除は、今後のユーザーにとって有益なリソースを失うことを意味します。

  3. 代替リソースの必要性: この削除に伴い、ユーザーが他のリソースやドキュメントを参照してカスタム生成モデルに関する情報を得る必要があります。新しいガイドラインやリファレンスが提供されているかどうかが、ユーザーのモデル構築プロセスに直接影響を与えるでしょう。

  4. UIやサービスの変更の可能性: この変更は、多くの場合、Azureプラットフォーム自体のアップデートやリソースの再編成に伴って行われるため、ユーザーインターフェースやサービスの利用方法が変更された可能性も考えられます。このような背景を理解し、適切に対応することが求められます。

このように、このガイドの削除は、Azure AI Foundryやドキュメントインテリジェンスに関心のあるユーザーにとって重大な影響を与える可能性があるため、注意深くフォローする必要があります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/compose-custom-models.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -36,7 +36,7 @@ ms.author: lajanuar
 ::: moniker range=">=doc-intel-3.0.0"
 
 > [!IMPORTANT]
-> Model compose behavior is changing for api-version=2024-07-31-preview and later, for more info refer to [composed custom models](../train/composed-models.md). The following behavior only applies to v3.1 and previous versions
+> Model compose behavior is changed for api-version=2024-11-30 (GA). For more information refer to [composed custom models](../train/composed-models.md). The following behavior **only applies to v3.1 and previous versions**.
 
 A composed model is created by taking a collection of custom models and assigning them to a single model ID. You can assign up to 200 trained custom models to a single composed model ID. When a document is submitted to a composed model, the service performs a classification step to decide which custom model accurately represents the form presented for analysis. Composed models are useful when you train several models and want to group them to analyze similar form types. For example, your composed model might include custom models trained to analyze your supply, equipment, and furniture purchase orders. Instead of manually trying to select the appropriate model, you can use a composed model to determine the appropriate custom model for each analysis and extraction.
 
@@ -272,7 +272,7 @@ Great! You learned the steps to create custom and composed models and use them i
 Try one of our Document Intelligence quickstarts:
 
 > [!div class="nextstepaction"]
-> [Document Intelligence Studio](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md)
+> [Document Intelligence Studio](../studio-overview.md)
 
 > [!div class="nextstepaction"]
 > [REST API](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムモデル構成ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「カスタムモデルの構成に関するガイド」の内容を若干の修正を加えて更新したもので、主に以下のポイントが変更されています。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年8月7日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されました。

  2. 重要なお知らせのテキスト修正: モデル構成機能に関する重要なお知らせが修正されました。具体的には、APIバージョンが「2024-07-31-preview」から「2024-11-30 (GA)」に変更され、それに伴い適用されるバージョンが明記されています。「この動作はv3.1および以前のバージョンにのみ適用される」という注意文が強調される形で記述されています。これにより、ユーザーは新しいAPIバージョンに対する理解を深めることができます。

  3. リンクの修正: 「Document Intelligence Studio」へのリンクが、以前の「try-document-intelligence-studio.md」から新しい「studio-overview.md」に変更され、より関連性の高い情報へと導く形になっています。

このように、変更は主に日付や重要なお知らせ、リンクの修正に関わるもので、ガイドの内容が最新の状況に合致するように更新されています。これにより、ユーザーにとってRelevantな情報をより分かりやすく提供できるようになっています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/create-document-intelligence-resource.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 10/08/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントインテリジェンスリソース作成ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「ドキュメントインテリジェンスリソースの作成」に関するガイドの修正で、主に以下の点が更新されています。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年10月8日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、最新の情報が反映されたことが示されています。

  2. 内容の僅かな修正: ガイド自体の内容としては、追加や削除はありませんが、全体のタイムスタンプ管理がなされ、ユーザーにとっては新しい情報に基づいた参考文献としての信頼性が向上しています。

このように、見た目には小さな変更ですが、最新の更新日を反映させることで、ガイドが常に最新の情報を提供していることを強調しています。これにより、ユーザーは正確な最新情報を得ることができるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/disaster-recovery.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 10/15/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -38,7 +38,7 @@ When you create a Document Intelligence resource in the Azure portal, you specif
 The Copy API enables this scenario by allowing you to copy custom models and classifiers from one Document Intelligence account or into others, which can exist in any supported geographical region. This guide shows you how to use the Copy REST API with cURL for custom models. You can also use an HTTP request service to issue the requests.
 
 > [!NOTE]
-> Starting with the `2024-07-31-preview` API, custom clasification models also support the Copy API. This guide specifically uses custom models to copy models. For classifier model copy, follow this [guide](../train/custom-classifier.md#copy-a-model).
+> The 2024-11-30 (GA) API custom classification model supports the Copy API. This guide specifically uses custom models to copy models. For classifier model copy, follow the [train a custom classifier guide](../train/custom-classifier.md#copy-a-model).
 
 ## Business scenarios
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "災害復旧ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「災害復旧」に関するガイドに対する修正で、主な更新ポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年10月15日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されました。

  2. APIバージョンの更新: コピーAPIに関する重要なメモが修正されました。以前は「2024-07-31-preview」APIに基づいていましたが、最新の「2024-11-30 (GA)」APIに変更されました。これにより、最新のAPIを使用したカスタム分類モデルがコピーAPIをサポートすることが明確に示されています。

  3. 参照ガイドの名称変更: コピーAPIの使い方に関する案内として「train a custom classifier guide」という表現が採用されており、以前の表現よりも正確で具体的な指示を提供しています。

この変更により、ユーザーは最新のAPI情報を元にした正確な手順を得ることができ、より信頼性の高いガイドを使用して災害復旧のためのリソースを効果的に管理できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/estimate-cost.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: luzhan
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "コスト推定ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「コスト推定」に関するガイドの軽微な更新を反映しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新により、ユーザーは最新の情報を参照できるようになっています。

  2. 内容の変更はなし: 他には具体的な内容の追加や削除はなく、日付の更新のみが行われています。これは、ガイドの信頼性を維持し、最新情報が提供されていることを強調します。

このような更新により、ユーザーは常に正確で最新の参考資料を参照でき、コスト推定に関する情報が有効に活用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/set-environment-variables.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.custom: linux-related-content
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "環境変数設定ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「環境変数の設定」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この修正により、最新情報をユーザーに提供し、ガイドの正当性を保つことができます。

  2. 内容の変更はなし: その他の内容には変更がなく、日付の更新のみが行われています。これにより、ユーザーは常に最新の参考資料を基にして作業することが可能です。

このような更新は、ドキュメント利用者に最新の情報を提供し、環境変数設定に関する手順をより確実にするために役立ちます。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v2-1/csharp-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp
 ---
@@ -91,12 +91,12 @@ With Document Intelligence, you can create two different client types. The first
 `FormRecognizerClient` provides the following operations:
 
 - Recognize form fields and content by using custom models trained to analyze your custom forms. These values are returned in a collection of `RecognizedForm` objects. See [Analyze forms with a custom model](#analyze-forms-with-a-custom-model).
-- Recognize form content, including tables, lines, and words, without the need to train a model.  Form content is returned in a collection of `FormPage` objects. See [Analyze layout](#analyze-layout).
+- Recognize form content, including tables, lines, and words, without the need to train a model. Form content is returned in a collection of `FormPage` objects. See [Analyze layout](#analyze-layout).
 - Recognize common fields from US receipts, business cards, invoices, and ID documents using a pretrained model on the Document Intelligence service.
 
 `FormTrainingClient` provides operations to:
 
-- Train custom models to analyze all fields and values found in your custom forms.  A `CustomFormModel` is returned that indicates the form types the model analyzes and the fields it extracts for each form type.
+- Train custom models to analyze all fields and values found in your custom forms. A `CustomFormModel` is returned that indicates the form types the model analyzes and the fields it extracts for each form type.
 - Train custom models to analyze specific fields and values you specify by labeling your custom forms. A `CustomFormModel` is returned that indicates the fields that the model extracts and the estimated accuracy for each field.
 - Manage models created in your account.
 - Copy a custom model from one Document Intelligence resource to another.
@@ -309,7 +309,7 @@ Finally, return the trained model ID for use in later steps.
 
 [!code-csharp[](~/cognitive-services-quickstart-code/dotnet/FormRecognizer/FormRecognizerQuickstart.cs?name=snippet_train_return)]
 
-This output has been truncated for readability.
+This output is truncated for readability.
 
 ```output
 Merchant Name: 'Contoso Contoso', with confidence 0.516
@@ -373,7 +373,7 @@ The returned `CustomFormModel` indicates the fields that the model can extract,
 
 [!code-csharp[](~/cognitive-services-quickstart-code/dotnet/FormRecognizer/FormRecognizerQuickstart.cs?name=snippet_trainlabels_response)]
 
-This output has been truncated for readability.
+This output is truncated for readability.
 
 ```output
 Form Page 1 has 18 lines.
@@ -431,7 +431,7 @@ The returned value is a collection of `RecognizedForm` objects. There's one obje
 
 [!code-csharp[](~/cognitive-services-quickstart-code/dotnet/FormRecognizer/FormRecognizerQuickstart.cs?name=snippet_analyze_response)]
 
-This output response has been truncated for readability.
+This output response is truncated for readability.
 
 ```output
 Custom Model Info:
@@ -498,7 +498,7 @@ This section demonstrates how to manage the custom models stored in your account
 
 ### Check the number of models in the FormRecognizer resource account
 
-The following code block checks how many models you've saved in your Document Intelligence account and compares it to the account limit.
+The following code block checks how many models you saved in your Document Intelligence account and compares it to the account limit.
 
 [!code-csharp[](~/cognitive-services-quickstart-code/dotnet/FormRecognizer/FormRecognizerQuickstart.cs?name=snippet_manage_model_count)]
 
@@ -515,7 +515,7 @@ The following code blocklists the current models in your account and prints thei
 
 [!code-csharp[](~/cognitive-services-quickstart-code/dotnet/FormRecognizer/FormRecognizerQuickstart.cs?name=snippet_manage_model_list)]
 
-This output has been truncated for readability.
+This output is truncated for readability.
 
 ```output
 Custom Model Info:
@@ -541,7 +541,7 @@ The following code block trains a new model, just like in [Train a model without
 
 [!code-csharp[](~/cognitive-services-quickstart-code/dotnet/FormRecognizer/FormRecognizerQuickstart.cs?name=snippet_manage_model_get)]
 
-This output has been truncated for readability.
+This output is truncated for readability.
 
 ```output
 Custom Model Info:

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "C# SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「C# SDK」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、ユーザーは情報が最新であることを認識できます。

  2. 表現の改善: 一部の文言が見直され、より簡潔で明確な表現に変更されました。特に、「この出力は読みやすさのために切り捨てられました」という表現が「この出力は読みやすさのために切り捨てられています」という形に修正されるなど、文の流れが改善されています。

  3. 内容の詳細化: ガイド内での特定の記述がわかりやすく改訂され、具体的な機能や操作についての説明がより明確になっています。これにより、ユーザーはC# SDKを利用する際の理解が深まります。

この更新により、ドキュメントの品質が向上し、ユーザーはよりスムーズにSDKを使用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v2-1/java-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.custom: devx-track-java
 ms.author: lajanuar
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Java SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「Java SDK」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新により、利用者はドキュメントが最新であることを確認できます。

  2. 内容の変更はなし: その他の内容には大きな変更はなく、日付更新のみが行われています。このような日付の更新は、ドキュメントが現行の情報を反映しており、信頼性を保つために重要です。

以上の変更により、Java SDKに関する情報が最新の状態であることが強調され、ユーザーが安心してガイドを利用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v2-1/javascript-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-js
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "JavaScript SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「JavaScript SDK」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、ユーザーは情報が最新であることを確認でき、信頼性が向上します。

  2. 変更内容の限定: この更新では、日付以外の内容には変更がなく、主に最新の状態を反映することに重点が置かれています。これにより、ドキュメントが常に現在の情報を提供していることが強調されています。

この軽微な更新は、ユーザーに最新の情報を提供し、JavaScript SDKに関するガイドを安心して利用できるようにします。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v2-1/python-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-python
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Python SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「Python SDK」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新は、ドキュメントが最新の情報を反映していることを示しています。

  2. 変更内容の限定: 日付の変更以外には特に変更はなく、コンテンツはそのまま保たれています。このような日付の更新は、ユーザーが常に最新の情報にアクセスできるようにするために重要です。

この軽微な更新により、Python SDKに関する情報が最新であることが確認でき、ユーザーが安心してガイドを利用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v2-1/rest-api.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD001 -->

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "REST API ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「REST API」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、ユーザーはドキュメントが最新の情報を反映していることを確認できます。

  2. マークダウンの警告無効化: 更新内容には、<!-- markdownlint-disable MD001 -->というマークアップが追加されています。これはマークダウンのリンターによる特定の警告を無効にするもので、ドキュメントの整合性を保つための措置です。

この軽微な更新により、REST APIに関する情報が最新であり、ドキュメントが正確に表示されるようになっています。これにより、ユーザーは安心してこのガイドを利用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v3-0/csharp-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 monikerRange: 'doc-intel-3.1.0 || doc-intel-3.0.0'

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "C# SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「C# SDK」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新は、ドキュメントが最新の情報を反映していることを示しています。

  2. モニカレンジの指定: monikerRange プロパティが追加されました。これは、「doc-intel-3.1.0 または doc-intel-3.0.0」というバージョン範囲に関連するドキュメントであることを示しており、ユーザーはどのバージョンのSDKにどの情報が関連しているかを理解しやすくなります。

この軽微な更新により、C# SDKに関する情報が最新となり、さらに関連するバージョンについての明確な指示が提供されることで、ユーザーがより効果的にガイドを利用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v3-0/java-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 monikerRange: 'doc-intel-3.1.0 || doc-intel-3.0.0'

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Java SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「Java SDK」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新は、ドキュメントの最新性を確保し、ユーザーが正確な情報にアクセスできることを保証します。

  2. モニカレンジの指定: monikerRange プロパティが含まれており、「doc-intel-3.1.0 または doc-intel-3.0.0」というバージョン範囲に関連することを示しています。これにより、ユーザーは特定のSDKバージョンに関連する情報を理解しやすくなります。

この軽微な更新により、Java SDKに関する情報が最新の状態になり、関連するバージョンに対する指示が明確化されることで、ユーザー体験が向上します。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v3-0/javascript-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 monikerRange: 'doc-intel-3.1.0 || doc-intel-3.0.0'

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "JavaScript SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「JavaScript SDK」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新によって、ドキュメントの情報がより新しくなり、ユーザーが最新の内容を確認できるようになります。

  2. モニカレンジの指定: monikerRange プロパティが含まれており、「doc-intel-3.1.0 または doc-intel-3.0.0」に関連することを示しています。これにより、ユーザーは対象とするSDKバージョンに対する情報を明確に理解することができます。

この軽微な更新により、JavaScript SDKに関連する情報が最新のものとなり、ユーザーが各SDKバージョンに対して適切なガイドを利用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v3-0/python-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 monikerRange: 'doc-intel-3.1.0 || doc-intel-3.0.0'

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Python SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「Python SDK」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新は、情報の新鮮さを保ち、ユーザーに最新の内容を提供することを目的としています。

  2. モニカレンジの指定: monikerRange プロパティが含まれており、「doc-intel-3.1.0 または doc-intel-3.0.0」のいずれかに関連することを示しています。これにより、ユーザーは特定のSDKバージョンに基づいた情報を得ることが容易になります。

この軽微な変更により、Python SDKに関するガイドが最新の情報に更新され、ユーザーが必要なリソースにアクセスしやすくなります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v3-0/rest-api.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.custom: linux-related-content
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-3.1.0 || doc-intel-3.0.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "REST API ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「REST API」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年5月23日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、ドキュメントが最新の情報を反映するようになります。

  2. 関連情報の明確化: ms.customプロパティには「linux-related-content」が含まれており、特にLinuxに関連するコンテンツであることが示されています。また、monikerRangeプロパティが含まれ、「doc-intel-3.1.0 または doc-intel-3.0.0」に関連していることが示されています。これにより、ユーザーは対象となるバージョンに関する情報をより明確に理解することができます。

この軽微な変更によって、REST APIに関するガイドが最新のものとなり、ユーザーは関連する情報をより効果的に活用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v4-0/csharp-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 monikerRange: 'doc-intel-4.0.0'
@@ -16,7 +16,7 @@ monikerRange: 'doc-intel-4.0.0'
 <!-- markdownlint-disable MD033 -->
 <!-- markdownlint-disable MD034 -->
 
-[Client library](/dotnet/api/overview/azure/ai.documentintelligence-readme?view=azure-dotnet-preview&preserve-view=true) | [SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/dotnet/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Package](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3)| [Samples]( https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/documentintelligence/Azure.AI.DocumentIntelligence/samples/README.md)|[Supported REST API version](../../../sdk-overview-v4-0.md)
+[Client library](/dotnet/api/overview/azure/ai.documentintelligence-readme?view=azure-dotnet-preview&preserve-view=true) | [SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/dotnet/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Package](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3)| [Samples]( https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/documentintelligence/Azure.AI.DocumentIntelligence/samples/README.md)|[Supported REST API version](../../../sdk-overview-v4-0.md)
 
 ## Prerequisites
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "C# SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「C# SDK」に関連するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年9月9日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、情報が最新のものとして保存されています。

  2. REST API バージョンの更新: REST API referenceへのリンク内で指定されているREST APIのバージョンが「2024年7月31日プレビュー」から「2024年11月30日」に更新されました。この変更は、ユーザーに最新のAPI機能を利用するための情報を提供します。

  3. 文書内リンクの交換: その他の外部リンクは変更されず、引き続きユーザーにSDKやサンプルに対するアクセスを提供しています。

この軽微な変更によって、C# SDKに関するガイドが最新の情報を反映し、ユーザーがリソースにアクセスできるようにサポートされています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v4-0/java-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 ---
@@ -15,7 +15,7 @@ ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 <!-- markdownlint-disable MD033 -->
 <!-- markdownlint-disable MD034 -->
 
-[Client library](/java/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-java-preview&preserve-view=true) | [SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/java/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Package (Maven)](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/azure-ai-documentintelligence_1.0.0-beta.4/sdk/documentintelligence/azure-ai-documentintelligence/src/samples) |[Supported REST API version](../../../sdk-overview-v4-0.md)
+[Client library](/java/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-java-preview&preserve-view=true) | [SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/java/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Package (Maven)](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/azure-ai-documentintelligence_1.0.0-beta.4/sdk/documentintelligence/azure-ai-documentintelligence/src/samples) |[Supported REST API version](../../../sdk-overview-v4-0.md)
 
 ## Prerequisites
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Java SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「Java SDK」に関連するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年9月9日」から「2024年11月19日」に変更され、ドキュメントが最新の情報を反映するようになることを目的としています。

  2. REST API バージョンの更新: REST API referenceへのリンクに記載されているREST APIのバージョンが「2024年7月31日プレビュー」から「2024年11月30日」に更新され、最新のAPI機能をユーザーに提供します。

  3. コンテンツの一貫性: Client librarySDK referencePackage (Maven)Samplesなどのリンクはそのまま残されており、引き続きユーザーがリソースにアクセスしやすくなっています。

この軽微な変更により、Java SDKに関するガイドが最新の情報を反映するとともに、ユーザーが必要なリソースに簡単にアクセスできるようサポートされています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v4-0/javascript-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 ---
@@ -15,7 +15,7 @@ ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 <!-- markdownlint-disable MD033 -->
 <!-- markdownlint-disable MD034 -->
 
-[Client library](/javascript/api/overview/azure/ai-document-intelligence-rest-readme?view=azure-node-preview&preserve-view=true) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Package (npm)](https://www.npmjs.com/package/@azure-rest/ai-document-intelligence/v/1.0.0-beta.3) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/documentintelligence/ai-document-intelligence-rest/samples/v1-beta) |[Supported REST API version](../../../sdk-overview-v4-0.md)
+[Client library](/javascript/api/overview/azure/ai-document-intelligence-rest-readme?view=azure-node-preview&preserve-view=true) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Package (npm)](https://www.npmjs.com/package/@azure-rest/ai-document-intelligence/v/1.0.0-beta.3) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/documentintelligence/ai-document-intelligence-rest/samples/v1-beta) |[Supported REST API version](../../../sdk-overview-v4-0.md)
 
 ## Prerequisites
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "JavaScript SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「JavaScript SDK」に関連するガイドの軽微な更新を示しています。主なポイントは以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年9月9日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されるようにしています。

  2. REST API バージョンの更新: REST API referenceのリンクで指定されているREST APIのバージョンが「2024年7月31日プレビュー」から「2024年11月30日」に更新され、最新のAPI機能をユーザーに提供します。

  3. リンクの一貫性: Client libraryPackage (npm)、および Samplesへのリンクは変更されておらず、ユーザーは引き続き必要なリソースにアクセスできます。

この軽微な変更によって、JavaScript SDKに関連するガイドが最新の情報を保持し、ユーザーが必要な情報に簡単にアクセスできるようサポートされています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v4-0/python-sdk.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 ---
@@ -15,7 +15,7 @@ ms.custom: devx-track-csharp, linux-related-content
 <!-- markdownlint-disable MD033 -->
 <!-- markdownlint-disable MD034 -->
 
-[Client library](/python/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-python-preview&preserve-view=true) |[SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/python/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Package (PyPi)](https://pypi.org/project/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/documentintelligence/azure-ai-documentintelligence/samples) | [Supported REST API version](../../../sdk-overview-v4-0.md#supported-programming-languages)
+[Client library](/python/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-python-preview&preserve-view=true) |[SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/python/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Package (PyPi)](https://pypi.org/project/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/documentintelligence/azure-ai-documentintelligence/samples) | [Supported REST API version](../../../sdk-overview-v4-0.md#supported-programming-languages)
 
 ## Prerequisites
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Python SDK ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「Python SDK」に関連するガイドの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年9月9日」から「2024年11月19日」に変更され、文書が最新の情報を反映しています。

  2. REST API バージョンの更新: REST API referenceへのリンクにおいて、指定されているREST APIのバージョンが「2024年7月31日プレビュー」から「2024年11月30日」に更新され、ユーザーに最新のAPI機能を提供します。

  3. 一貫したリンク: Client librarySDK referencePackage (PyPi)、および Samplesへのリンクはそのまま維持されており、引き続きユーザーが必要な情報にアクセスしやすくなっています。

この軽微な変更によって、Python SDKに関するガイドが最新の情報を保持し、ユーザーが必要なリソースに簡単にアクセスできるようサポートされています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/includes/v4-0/rest-api.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.custom: linux-related-content
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD033 -->
@@ -16,7 +16,7 @@ ms.author: lajanuar
 >
 > This project uses cURL command-line tool to execute REST API calls.
 
-| [Document Intelligence REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Supported Azure SDKS](../../../sdk-overview-v4-0.md)
+| [Document Intelligence REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Supported Azure SDKS](../../../sdk-overview-v4-0.md)
 
 ## Prerequisites
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "REST API ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「REST API」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年9月9日」から「2024年11月19日」に変更され、情報が最新の状態に保たれています。

  2. REST API バージョンの更新: Document Intelligence REST APIへのリンクにおいて、指定されているREST APIのバージョンが「2024年7月31日プレビュー」から「2024年11月30日」に更新され、最新のAPI機能を反映させています。

  3. 情報の一貫性: 変更された内容により、ユーザーは最新のREST APIバージョンを基にした情報を得ることができ、正確なリファレンスにアクセスできるようになります。

この軽微な変更によって、REST APIに関するガイドが最新の情報を反映し、ユーザーが必要なリソースを効率的に利用できるようサポートされています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/project-share-custom-models.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: jppark
 monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムモデルの共有ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「カスタムモデルの共有」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年8月7日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の日付が記載されています。これにより、利用者は情報が新しいものであることを知ることができます。

  2. 文書の整合性の向上: 更新日により、文書全体の整合性が保たれ、ユーザーにとって有用な情報が提供されるようになっています。

この軽微な変更によって、カスタムモデルの共有に関するガイドが最新の情報を反映し、ユーザーが効率的に利用できるリソースを確保しています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/resolve-errors.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 07/11/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: paulhsu
 monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "エラー解決ガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「エラー解決」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ガイドの最終更新日が「2024年7月11日」から「2024年11月19日」に変更され、情報の新しさが確保されています。これにより、読者は最新の内容に基づいて問題解決に取り組むことができます。

  2. 文書の整合性: 更新された日付により、ガイド全体の整合性が向上し、利用者に最新の情報を提供することができます。

この軽微な変更は、エラー解決に関する情報が古くならないよう更新されたことを反映しており、ユーザーにとってより信頼性の高いリソースとなっています。

articles/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/use-sdk-rest-api.md

Diff
@@ -7,7 +7,7 @@ manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.custom: devx-track-dotnet, devx-track-extended-java, devx-track-js, devx-track-python, linux-related-content
 ms.topic: how-to
-ms.date: 07/18/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 zone_pivot_groups: programming-languages-set-formre
 ---
@@ -17,7 +17,7 @@ zone_pivot_groups: programming-languages-set-formre
 # Use Document Intelligence models
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [applies to v4.0 (preview)](../includes/applies-to-v40.md)]
+[!INCLUDE [applies to v4.0 (GA)](../includes/applies-to-v40.md)]
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "SDK REST API の使用に関するガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「SDK REST APIの使用」に関するガイドの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 最終更新日が「2024年7月18日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の日付が記載されています。これにより、ドキュメントの信頼性が高まります。

  2. モニカーのステータス変更: モニカーのセクションにおいて、以前は「v4.0(プレビュー)」と表記されていた部分が「v4.0(GA)」に変更されています。これにより、バージョン4.0が一般利用可能(GA)であることが明確になり、ユーザーにとっての重要な情報が提供されています。

この更新により、ユーザーはSDK REST APIを利用する際の最新情報を得ることができ、よりスムーズな体験ができるようになっています。また、ドキュメントの内容が一貫性を持つよう整備されています。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v21.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v2.1** | **Latest version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=tru)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v2.1** | **Latest version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=tru)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "適用対象に関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、適用対象に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の日付が記載されています。これにより、情報が新しいことが確認できます。

  2. バージョンステータスの変更: 「最新バージョン」の表記が「v4.0(プレビュー)」から「v4.0(GA)」に更新されました。これにより、v4.0が一般利用可能(GA)であることが明確になります。この変更は、ユーザーが最新の安定バージョンの利用を追跡しやすくすることを目的としています。

この軽微な更新により、ユーザーは適用対象や最新バージョンに関する正確で最新の情報を得ることができるようになり、ドキュメント全体の信頼性と利便性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v30-v21.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
 **This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v2.1 (GA)**

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "適用対象の情報更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントの適用対象に関する情報を軽微に更新したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の日付が記載されています。これにより、情報が新しいことが保証されます。

  2. 適用対象の明確化: 適用対象として「v3.0 (GA)」および「v2.1 (GA)」が確認できるよう整理されており、これによりユーザーがどのバージョンに関連する情報であるかを理解しやすくなっています。

この軽微な更新により、ユーザーは最新情報に基づいて適切なバージョンを選択できるようになり、ドキュメントの信頼性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v30.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) | **Previous version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [v2.1](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) | **Previous version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [v2.1](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=true)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "最新バージョンのステータス更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントにおける最新バージョンのステータスを軽微に更新したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更されており、これにより情報が最新であることが保証されています。

  2. 最新バージョンの更新: 「最新バージョン」の表記が「v4.0(プレビュー)」から「v4.0(GA)」に変更されました。これにより、v4.0が一般利用可能(GA)であることが明確になり、ユーザーがより安定したバージョンにアクセスできるようになります。

この軽微な更新により、ユーザーは適切なバージョンを確認しやすくなり、ドキュメントの信頼性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v31-v30-v21.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
 **This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v2.1 (GA)**

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "適用対象の日付更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメント内の適用対象に関する日付を軽微に更新したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更され、これによりドキュメントが最新の情報を反映していることが確認できます。

  2. 適用対象の確認: 説明には、現在の適用対象として「v3.1 (GA)」、「v3.0 (GA)」、「v2.1 (GA)」が含まれており、ユーザーはこれらのバージョンに関連する内容であることを明示的に理解できます。

この軽微な更新により、ユーザーは常に最新の情報を参照できるようになります。ドキュメントの信頼性と有用性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v31-v30.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
 **This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) ![checkmark](../media/yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) **Earlier version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [v2.1](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=true)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントの日付と適用バージョンの更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメント内の日付と適用されるバージョンに関する情報を軽微に更新したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が提供されていることが反映されています。

  2. 適用バージョンの明記: 文書の適用内容は、「v3.1 (GA)」、「v3.0 (GA)」、そして「v2.1」について言及されており、これらのバージョンの利用可能性が明示されています。これにより、ユーザーはどのバージョンに関連する内容であるかを把握しやすくなります。

この軽微な更新によって、ユーザーは信頼できる最新の情報を容易に参照でき、ドキュメントの全体的な信頼性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v31.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v2.1**](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v2.1**](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=true)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "最新バージョンの更新と日付の修正"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントの現在の適用対象に関する情報を軽微に更新したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更され、最新の状態が反映されました。

  2. 最新バージョンの変更: 最新バージョンの記載が更新され、以前の「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に変更されました。これにより、ユーザーは最新の安定版情報を確認できるようになりました。

  3. 適用対象の明示: 更新された情報には、適用対象として「v3.1 (GA)」、「v4.0 (GA)」、および過去のバージョン「v3.0」と「v2.1」が明記されており、ユーザーはこれらのバージョンに関連する内容であることを把握しやすくなっています。

これらの更新により、ユーザーはより正確で最新の情報を参照できるようになり、ドキュメントの信頼性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v40-v31-v30-v21.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v2.1 (GA)**
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v2.1 (GA)**

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントの適用バージョンと日付の更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントの適用バージョンと最終更新日を軽微に修正したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、最新の情報が反映されています。

  2. 適用バージョンの変更: 適用対象としてのバージョンが「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に変更されました。これにより、ユーザーは正式版の情報を確認できるようになり、信頼性が向上しています。

  3. 明確なバージョン表記: 更新された内容には、「v4.0 (GA)」、「v3.1 (GA)」、「v3.0 (GA)」、「v2.1 (GA)」の各バージョンが記載されており、これらのバージョンの利用可能性についての明確な情報が提供されています。

これらの変更を通じて、ユーザーはより正確で最新の情報にアクセスできるようになり、ドキュメントの全体的な信頼性が向上します。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v40-v31-v30.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
-**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru) 
+**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru) 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントのバージョン情報と日付の更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントに含まれるバージョン情報と最終更新日を軽微に修正したことを示しています。以下が主な内容です。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新により、最新の情報が提供されています。

  2. バージョンの変更: 適用内容の表記が変更され、「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に更新されました。これにより、ユーザーは正式リリースバージョンの情報を確認できるようになっています。

  3. 過去バージョンに関する明確化: 「Previous versions」としてv3.1 (GA)およびv3.0 (GA)のリンクが提供されており、これらのバージョンへの参照も引き続き利用可能です。

これにより、ユーザーは最新のドキュメントを通じて正確なバージョン情報にアクセスでき、全体としての信頼性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v40-v31.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)**
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)**

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントのバージョン情報と日付の修正"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントのバージョン情報と最終更新日を軽微に修正したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、新しい情報が反映されています。

  2. バージョンの修正: 適用されるバージョンが「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に変更されました。この更新により、ユーザーは正式リリース版の情報を確認できるようになっています。

  3. 信頼性の向上: ドキュメント内のバージョン情報が明確化され、v3.1 (GA)も適用対象として示されています。これにより、ユーザーは利用可能なバージョンについての理解を深めることができます。

この変更により、最新のドキュメントが提供され、ユーザーに対してより正確で信頼性の高い情報が保証されます。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/applies-to-v40.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v2.1 (GA)**](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=tru)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v2.1 (GA)**](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=tru)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントの日付とバージョン情報の更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントの最終更新日とバージョン情報を更新するための軽微な修正を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、ドキュメントの最新の状態が反映されます。

  2. バージョンの変更: 適用されるバージョン表記が「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に更新されました。この変更により、ユーザーは正式リリース版の情報を得ることができます。

  3. 過去のバージョンに関する情報: 「Previous versions」セクションには、v3.1 (GA)、v3.0 (GA)、およびv2.1 (GA)という過去のバージョンへのリンクが保持されています。これにより、利用者は必要に応じて以前のドキュメントにアクセスできます。

この修正により、ユーザーは最新の情報に基づいた正確なバージョン情報を確認でき、全体的なドキュメントの品質と信頼性が向上します。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/create-resource.md

Diff
@@ -2,7 +2,7 @@
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 11/15/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントの日付の更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントの最終更新日を更新するための軽微な修正を示しています。具体的には以下の点が変更されました。

  1. 日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2023年11月15日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、ユーザーはドキュメントがいつ最新の情報に基づいて更新されたかを知ることができます。

この修正により、ドキュメントは最新の状態を反映し、利用者に対して正確な情報を提供できるようになります。全体として、信頼性の向上に寄与する変更です。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/document-intelligence-rebrand.md

Diff
@@ -3,7 +3,7 @@ author: laujan
 ms.service: ai-services
 ms.subservice: forms-recognizer
 ms.topic: include
-ms.date: 07/18/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 > [!IMPORTANT]

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントの日付の更新"
}

Explanation

このコードの変更は、ドキュメントの最終更新日を反映させるための軽微な修正を示しています。具体的な変更内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2023年7月18日」から「2024年11月19日」に変更されました。この日付変更により、ドキュメントの最新の状態を示す情報が提供されます。

この修正は、文書がどれだけ最近更新されたかをユーザーに伝える意味でも重要であり、全体的な情報の正確性と信頼性の向上に寄与します。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/improve-results-unlabeled.md

Diff
@@ -2,7 +2,7 @@
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 08/21/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントの日付の更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントの最終更新日を更新するための軽微な修正を示しています。具体的な変更内容は次の通りです。

  1. 日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2023年8月21日」から「2024年11月19日」に変更されました。この更新により、ユーザーはドキュメントが最新の情報に基づいていることを確認できます。

この修正は、ユーザーに対し常に最新かつ正確な情報を提供することにつながり、ドキュメントの信頼性を向上させる役割を果たします。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/input-requirements.md

Diff
@@ -2,7 +2,7 @@
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 08/13/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD041 -->
@@ -12,11 +12,11 @@ ms.author: lajanuar
     |Model | PDF |Image: </br>`JPEG/JPG`, `PNG`, `BMP`, `TIFF`, `HEIF` | Microsoft Office: </br> Word (`DOCX`), Excel (`XLSX`), PowerPoint (`PPTX`), HTML|
     |--------|:----:|:-----:|:---------------:|
     |Read            | ✔    | ✔    | ✔  |
-    |Layout          | ✔  | ✔ | ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)  |
+    |Layout          | ✔  | ✔ | ✔  |
     |General&nbsp;Document| ✔  | ✔ |   |
     |Prebuilt        |  ✔  | ✔ |   |
     |Custom extraction |  ✔  | ✔ |   |
-    |Custom classification  |  ✔  | ✔ | ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)  |
+    |Custom classification  |  ✔  | ✔ | ✔  |
 
 * For best results, provide one clear photo or high-quality scan per document.
 
@@ -34,4 +34,4 @@ ms.author: lajanuar
 
   * For custom extraction model training, the total size of training data is 50 MB for template model and `1` GB for the neural model.
 
-  * For custom classification model training, the total size of training data is `1` GB  with a maximum of 10,000 pages. For 2024-07-31-preview and later, the total size of training data is `2` GB with a maximum of 10,000 pages.
+  * For custom classification model training, the total size of training data is `1` GB  with a maximum of 10,000 pages. For 2024-11-30 (GA), the total size of training data is `2` GB with a maximum of 10,000 pages.

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "入力要件ドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、Azure AI ドキュメントインテリジェンスに関する「入力要件」ドキュメントの軽微な更新を示しています。具体的な変更内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 最終更新日が「2024年8月13日」から「2024年11月19日」に変更されました。これはドキュメントの最新性を反映させるための重要な更新です。

  2. レイアウト情報の修正: レイアウトに関する情報が簡略化され、2024年のさまざまなプレビュー日が削除されました。これにより、レイアウト機能がサポートされるモデルの情報が明確になりました。

  3. カスタム分類モデルのトレーニングデータについての更新: カスタム分類モデルのトレーニングデータの要件が更新され、2024年11月30日以降のGAリリースに関する新しい情報が追加されました。具体的には、トレーニングデータのサイズ要件が「1GBから2GB」に変更されています。

これらの変更は、ドキュメントの正確性を高め、最新の情報をユーザーに提供するものです。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/logic-app-tutorial/onedrive.md

Diff
@@ -2,7 +2,7 @@
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 07/24/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "OneDrive チュートリアルの更新"
}

Explanation

この変更は、OneDrive に関するロジックアプリチュートリアルのドキュメントに対する軽微な更新を示しています。具体的には、以下の内容が変更されました。

  1. 日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2023年7月24日」から「2024年11月19日」に更新されました。この更新は、チュートリアルの情報が最新であることを示し、ユーザーが信頼できる情報にアクセスできるようにします。

この修正により、ドキュメントの最新性が確保され、ユーザーへの情報提供がより効果的になります。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/logic-app-tutorial/sharepoint.md

Diff
@@ -2,7 +2,7 @@
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 07/24/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '<=doc-intel-3.0.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "SharePoint チュートリアルの更新"
}

Explanation

この変更は、SharePoint に関連するロジックアプリチュートリアルのドキュメントに対する軽微な更新を示しています。以下の点が変更されました。

  1. 日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2023年7月24日」から「2024年11月19日」に更新されました。この更新は、ユーザーに最新の情報を提供し、ドキュメントの信頼性を高める役割を果たします。

この修正により、情報が最新であることが担保され、SharePoint に関するチュートリアルが引き続き有用であることが確認されます。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/model-analysis-features.md

Diff
@@ -2,39 +2,41 @@
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 08/08/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD041 -->
 
 |Model ID|Content Extraction|Query fields|Paragraphs|Paragraph Roles|Selection Marks|Tables|Key-Value Pairs|Languages|Barcodes|Document Analysis|Formulas*|Style Font*|High Resolution*|Searchable PDF
 |:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
-|prebuilt-read|✓| |✓ | | | | |O|O| |O|O|O|✓|
-|prebuilt-layout|✓|✓|✓|✓|✓|✓| |O|O| |O|O|O|
-|prebuilt-document|✓|✓|✓|✓|✓|✓|✓|O|O| |O|O|O|
-|prebuilt-businessCard|✓|✓| | | | | | | |✓| | | |
-|prebuilt-contract|✓|✓|✓|✓| | |O|O|✓|✓|O|O||
+|prebuilt-read|✓| |✓| | | | |O|O| |O|O|O|O|
+|prebuilt-layout|✓|✓|✓|✓|✓|✓|O|O|O| |O|O|O|
+|prebuilt-contract|✓|✓|✓|✓|✓ | | |O|O|✓|O|O|
 |prebuilt-healthInsuranceCard.us|✓|✓| | | | | |O|O|✓|O|O|O|
 |prebuilt-idDocument|✓|✓|| | | | |O|O|✓|O|O|O|
 |prebuilt-invoice|✓|✓| | |✓|✓|O|O|O|✓|O|O|O|
 |prebuilt-receipt|✓|✓| | | | | |O|O|✓|O|O|O|
-|prebuilt-marriageCertificate.us | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
+|prebuilt-marriageCertificate.us | ✓|✓ | | |✓| | | O | O |✓ | O | O | O |
 |prebuilt-creditCard | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
 |prebuilt-check.us | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
 |prebuilt-payStub.us | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
 |prebuilt-bankStatement | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
-|prebuilt-mortgage.us.1003 | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
-|prebuilt-mortgage.us.1004 | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
-|prebuilt-mortgage.us.1005 | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
-|prebuilt-mortgage.us.1008 | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
-|prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
+|prebuilt-mortgage.us.1003 | ✓|✓ | | |✓| | | O | O |✓ | O | O | O |
+|prebuilt-mortgage.us.1004 | ✓|✓ | | |✓| | | O | O |✓ | O | O | O |
+|prebuilt-mortgage.us.1005 | ✓|✓ | | |✓| | | O | O |✓ | O | O | O |
+|prebuilt-mortgage.us.1008 | ✓|✓ | | |✓| | | O | O |✓ | O | O | O |
+|prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure | ✓|✓ | | |✓| | | O | O |✓ | O | O | O |
 |prebuilt-tax.us|✓|✓| | |✓| | |O|O|✓|O|O|O|
 |prebuilt-tax.us.w2|✓|✓| | |✓| | |O|O|✓|O|O|O|
+|prebuilt-tax.us.w4|✓|✓| | | | | |O|O|✓|O|O|O|
+|prebuilt-tax.us.1040 (various) | ✓|✓ | | |✓| | | O | O |✓ | O | O | O |
+|prebuilt-tax.us.1095A|✓|✓| | | | | |O|O|✓|O|O|O|
+|prebuilt-tax.us.1095C|✓|✓| | | | | |O|O|✓|O|O|O|
 |prebuilt-tax.us.1098|✓|✓| | |✓| | |O|O|✓|O|O|O|
 |prebuilt-tax.us.1098E|✓|✓| | |✓| | |O|O|✓|O|O|O|
 |prebuilt-tax.us.1098T|✓|✓| | |✓| | |O|O|✓|O|O|O|
-|prebuilt-tax.us.1099(variations)|✓|✓| | |✓| | |O|O|✓|O|O|O|
-|prebuilt-tax.us.1040(variations) | ✓|✓ | | | | | | O | O |✓ | O | O | O |
+|prebuilt-tax.us.1099 (various)|✓|✓| | |✓| | |O|O|✓|O|O|O|
+|prebuilt-tax.us.1099SSA|✓|✓| | | | | |O|O|✓|O|O|O|
 |{ customModelName }|✓|✓|✓|✓|✓|✓| |O|O|✓|O|O|O|
 
 ✓ - Enabled</br>

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "モデル分析機能に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、モデル分析機能に関するドキュメントの内容を更新したもので、主要な3つの点が修正されています。

  1. 日付の更新: 最終更新日が「2024年8月8日」から「2024年11月19日」に変更され、情報が最新であることが反映されています。

  2. 機能項目の更新: ドキュメント内の機能に関するテーブルの内容が変更されました。具体的には、一部の機能が追加または修正され、対応するモデルやサービスに対して提供される機能の状態が更新されました。これにより、ユーザーが利用できる機能に関する理解が深まります。

  3. 項目の整備: テーブル内のデータに追加された項目として、いくつかのモデルに新しい機能が表示されています。例えば、いくつかの新しい税務関連モデルが追加され、機能の可用性が向上しています。

この修正により、モデル分析機能に関する情報がより包括的かつ正確になり、ユーザーが必要とする情報をより良く提供することができるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/model-type-name.md

Diff
@@ -2,7 +2,7 @@
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 07/18/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "モデルタイプ名に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、モデルタイプ名に関するドキュメントの最終更新日を修正した軽微な更新です。具体的には、最終更新日が「2023年7月18日」から「2024年11月19日」へと変更されました。この修正により、ドキュメントが最新の情報を反映することになり、ユーザーが信頼性の高い情報を参照できるようになります。このような更新は、特に技術文書においては重要であり、情報の正確性と関連性を維持するために必要です。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/preview-notice.md

Diff
@@ -6,14 +6,14 @@ ms.author: lajanuar
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 07/31/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
 > [!IMPORTANT]
 >
 > * Document Intelligence public preview releases provide early access to features that are in active development. Features, approaches, and processes may change, prior to General Availability (GA), based on user feedback.
 > * The public preview version of Document Intelligence client libraries default to REST API version [**2024-07-31-preview**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true).
-> * Public preview version [**2024-07-31-preview**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true) is currently only available in the following Azure regions. Note that the custom generative (document field extraction) model in AI Foundry portal is only available in North Central US region:
+> * Public preview version [**2024-07-31-preview**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true) is currently only available in the following Azure regions. Note that the custom generative (document field extraction) model in Azure AI Foundry portal is only available in North Central US region:
 >   * **East US**
 >   * **West US2**
 >   * **West Europe**

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "プレビュー通知に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、プレビュー通知に関するドキュメントの更新を含んでおり、以下のポイントが修正されています。

  1. 日付の更新: 最終更新日が「2024年7月31日」から「2024年11月19日」に変更され、情報が最新であることが確認されています。

  2. 表現の修正: 「AI Foundryポータル」という表記が「Azure AI Foundryポータル」に修正され、正式な名称に統一されました。これにより、情報の正確性が向上し、ユーザーへの混乱を避けることができます。

この更新により、ドキュメントは最新の情報と明確な表現を反映し、ユーザーに対して信頼性の高い情報を提供することができます。特に、プレビュー版の利用可能地域に関する情報は、ユーザーがサービスの利用可能性を理解するために重要です。

articles/ai-services/document-intelligence/includes/sas-instructions.md

Diff
@@ -2,7 +2,7 @@
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 07/18/2023
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "SAS指示に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、SAS(Shared Access Signature)に関する指示を記載したドキュメントの軽微な更新です。具体的には、最終更新日が「2023年7月18日」から「2024年11月19日」へと更新されました。この変更により、ドキュメントは最新の情報を反映し、利用者が正確で信頼性の高い情報を参照できるようになります。技術文書においては、日付の更新は特に重要であり、利用者が最新の機能や手順にアクセスできることを保証するために必要です。

articles/ai-services/document-intelligence/index.yml

Diff
@@ -10,7 +10,7 @@ metadata:
   ms.topic: landing-page
   author: laujan
   ms.author: lajanuar
-  ms.date: 08/21/2024
+  ms.date: 11/19/2024
   monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 # linkListType: architecture | concept | deploy | download | get-started | how-to-guide | learn | overview | quickstart | reference | tutorial | video | whats-new
 # Limits: https://learn.learn.microsoft.com/help/contribute/contribute-how-to-write-landing-page?branch=main#limits
@@ -70,8 +70,6 @@ landingContent:
      linkLists:
          - linkListType: concept
            links:
-             - text: 🆕 Custom generative model
-               url:  train/custom-generative-extraction.md
              - text: 🆕 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
                url:  concept/retrieval-augmented-generation.md
              - text: 🆕 Batch document analysis

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントインテリジェンスのインデックスファイルの更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントインテリジェンスに関するインデックスファイル(index.yml)の軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 最終更新日が「2024年8月21日」から「2024年11月19日」に変更され、情報が最新になりました。この更新は、ユーザーが確認する情報の信頼性を高めます。

  2. リンクの調整: 一部のリンクが削除され、具体的には「Custom generative model」に関するリンクが削除されています。これにより、リンクリストが簡素化され、関連情報が整理されました。

この更新は、ドキュメントの整合性を維持し、ユーザーが参照する際に必要な情報のみを提供するための重要な手段です。最終的に、こうした変更は、ユーザーエクスペリエンスの向上に貢献します。

articles/ai-services/document-intelligence/language-support/custom.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
 # Language support: custom models
@@ -98,8 +98,8 @@ Azure AI Document Intelligence models provide multilingual document processing s
 
 :::moniker-end
 
-## Custom generative 
-Custom generative only supports English `en`
+
+
 
 ## Custom neural
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムモデルの言語サポートに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、カスタムモデルに関する言語サポートのドキュメント(custom.md)の軽微な更新を示しています。主な変更内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 最終更新日が「2024年8月3日」から「2024年11月19日」に変更され、情報が最新のものになりました。ドキュメントの正確性と信頼性を保つために重要です。

  2. コンテンツの修正: 「Custom generative」のセクションが削除され、その代わりに空行が追加されています。本来の文脈では「Custom generative」モデルが英語のみをサポートすることについての記述が確認できますが、詳細が自動的に削除されたため、このセクションは不完全な状態となっています。

  3. 新しいセクションの追加: 「Custom neural」というタイトルの新しいセクションが追加されていますが、具体的な内容は現時点では示されていません。これにより、より明確にカスタムモデルの異なる種類について説明することが可能になります。

この更新は、ユーザーがカスタムモデルの言語サポートに関する情報を簡単に理解し、選択肢を明確に把握できるようにすることを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/language-support/ocr.md

Diff
@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
-title: Language and locale support for Read and Layout document analysis - Document Intelligence 
+title: Language and locale support for Read and Layout document analysis - Document Intelligence
 titleSuffix: Azure AI services
 description: Document Intelligence Read and Layout OCR document analysis model language extraction and detection support
 author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 01/19/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD055 -->
 <!-- markdownlint-disable MD056 -->
@@ -595,8 +595,8 @@ The following table lists read model language support for extracting and analyzi
 |Chinese Simplified   |`zh-Hans`|Korean |`ko`|
 |French  |`fr`|Portuguese |`pt`|
 |German  |`de`|Spanish  |`es`|
-|Italian  |`it`| Russian (preview) | `ru` |
-|Thai (preview) | `th` | Arabic (preview) | `ar` |
+|Italian  |`it`| Russian  | `ru` |
+|Thai  | `th` | Arabic  | `ar` |
 
 :::moniker-end
 
@@ -1393,8 +1393,8 @@ The following table lists layout model language support for extracting and analy
 |Chinese Simplified   |`zh-Hans`|Korean |`ko`|
 |French  |`fr`|Portuguese |`pt`|
 |German  |`de`|Spanish  |`es`|
-|Italian  |`it`| Russian (preview) | `ru` |
-|Thai (preview) | `th` | Arabic (preview) | `ar` |
+|Italian  |`it`| Russian  | `ru` |
+|Thai  | `th` | Arabic  | `ar` |
 
 :::moniker-end
 
@@ -1430,8 +1430,8 @@ The following table lists layout model language support for extracting and analy
 |Chinese Simplified   |`zh-Hans`|Korean |`ko`|
 |French  |`fr`|Portuguese |`pt`|
 |German  |`de`|Spanish  |`es`|
-|Italian  |`it`| Russian (preview) | `ru` |
-|Thai (preview) | `th` | Arabic (preview) | `ar` |
+|Italian  |`it`| Russian  | `ru` |
+|Thai  | `th` | Arabic  | `ar` |
 
 :::moniker-end
 
@@ -1442,12 +1442,13 @@ The following table lists layout model language support for extracting and analy
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
 > [!IMPORTANT]
-> With Document Intelligence **v4.0:2024-07-31-preview, 2023-10-31-preview** and going forward, the general document model (prebuilt-document) is being added to layout (prebuilt-layout). To extract key-value pairs, selection marks, text, tables, and structure from documents, use the following models:
+> With Document Intelligence **v4.0:2024-11-30 (GA)**, the general document model (prebuilt-document) is being added to layout (prebuilt-layout). To extract key-value pairs, selection marks, text, tables, and structure from documents, use the following models:
+>
+> | Key value pairs   | version| Model ID |
+> |----------  |---------|--------|
+> |**Layout model** with query string **`features=keyValuePairs`** specified.|&bullet; v4:2024-11-30 (GA)</br>&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA) |**`prebuilt-layout`**|
+> |General document model|&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA)</br>&bullet; v3.0:2022-08-31 (GA)|**`prebuilt-document`**|
 
-| Key value pairs   | version| Model ID |
-|----------  |---------|--------|
-|**Layout model** with query string **`features=keyValuePairs`** specified.|&bullet; v4:2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview</br>&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA) |**`prebuilt-layout`**|
-|General document model|&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA)</br>&bullet; v3.0:2022-08-31 (GA)|**`prebuilt-document`**|
 
 :::moniker-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "OCRモデルの言語サポートに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、OCR(光学文字認識)モデルに関する言語サポートのドキュメント(ocr.md)の軽微な更新を示しています。主な変更内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 最終更新日が「2024年1月19日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、ドキュメントが最新の状態であることが保証されます。

  2. タイトルの微調整: ドキュメントタイトルから不要なスペースが削除され、表記がより整然としました。

  3. 言語サポート表の修正: 言語サポートの表において、ロシア語とアラビア語のプレビュー表記が削除され、通常の言語リストに変更されました。これにより、ユーザーはどの言語が正式にサポートされているかを一目で確認できるようになりました。

  4. バージョンに関する情報の更新: 「ドキュメントインテリジェンスのバージョン」情報が更新され、重要なモデルバージョンに関連する日付が修正されました。これにより、ユーザーは利用可能な最新の機能について正確な情報を得ることが可能となります。

この更新は、ユーザーが最新の情報をもとにOCRモデルの言語サポートを理解し、使用する際に有用なリソースを提供することを目的としています。全体として、これによりドキュメントの信頼性と明確性が向上しました。

articles/ai-services/document-intelligence/language-support/prebuilt.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 02/29/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ---
 
 # Language support: prebuilt models
@@ -38,7 +38,7 @@ Azure AI Document Intelligence models provide multilingual document processing s
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
  > [!IMPORTANT]
-> Starting with Document Intelligence **v4.0 (preview)**, and going forward, the business card model (prebuilt-businessCard) is deprecated. To extract data from business cards, use earlier models.
+> Starting with Document Intelligence **v4.0 preview versions**, and going forward, the business card model (prebuilt-businessCard) is deprecated. To extract data from business cards, use earlier models.
 
 | Feature   | version| Model ID |
 |----------  |---------|--------|
@@ -114,6 +114,26 @@ Azure AI Document Intelligence models provide multilingual document processing s
 
 ## ID document
 
+:::moniker range=">=doc-intel-4.0.0"
+
+***Model ID: prebuilt-idDocument***
+
+#### Supported document types
+
+| Region | Document Types |
+|--------|----------------|
+|Worldwide|Passport Book, Passport Card|
+|United States|Driver License, Identification Card, Residency Permit (Green card), Social Security Card, Military ID|
+|North America|Driver License, Identification Card, Residency Permit|
+|South America|Driver License, Identification Card, Residency Permit|
+|Europe|Driver License, Identification Card, Residency Permit|
+|Southeast Asia|Driver License, Identification Card, Residency Permit|
+|India|Driver License, PAN Card, Aadhaar Card|
+|Australia|Driver License, Photo Card, Key-pass ID (including digital version)|
+|New Zealand|Driver License, Identification Card, Residency Permit|
+
+::: moniker-end
+
 :::moniker range=">=doc-intel-3.0.0"
 
 ***Model ID: prebuilt-idDocument***
@@ -392,9 +412,11 @@ Azure AI Document Intelligence models provide multilingual document processing s
   | Model ID | Language  Locale code | Default |
   |--------|:----------------------|:---------|
   |**prebuilt-tax.us.w2**|English (United States)|English (United States) `en-US`|
+  |**prebuilt-tax.us.w4**|English (United States)|English (United States) `en-US`|
   |**prebuilt-tax.us**|English (United States)|English (United States) `en-US`|
   |**prebuilt-tax.us.1099Combo**|English (United States)|English (United States) `en-US`|
   |**prebuilt-tax.us.1098**|English (United States)|English (United States) `en-US`|
+  |**prebuilt-tax.us.1095**|English (United States)|English (United States) `en-US`|
   |**prebuilt-tax.us.1098E**|English (United States)|English (United States) `en-US`|
   |**prebuilt-tax.us.1098T**|English (United States)|English (United States) `en-US`|
   |**prebuilt-tax.us.1099**|English (United States)|English (United States) `en-US`|

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "プレビルトモデルの言語サポートに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、プレビルトモデルに関する言語サポートのドキュメント(prebuilt.md)の軽微な更新を示しています。主な変更内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 最終更新日が「2024年2月29日」から「2024年11月19日」に変更されました。これにより、ドキュメントが最新情報を反映した状態になります。

  2. ビジネスカードモデルの廃止に関する情報の明確化: 「Document Intelligence v4.0 (preview)」の開始に伴い、ビジネスカードモデル(prebuilt-businessCard)が廃止されることが説明されています。従来のモデルを使用するように指示が明記されました。

  3. 新しいIDドキュメントモデルの追加: 新しい「ID document」セクションが追加され、モデルID「prebuilt-idDocument」について詳しく説明されています。具体的には、対応している文書タイプが国別にリストされ、どの地域でどの文書がサポートされているかが確認できるようになっています。

  4. 税関連モデルの更新: 税関連モデルのリストに、追加のモデルID(prebuilt-tax.us.w4およびprebuilt-tax.us.1095)が追加されています。これにより、ユーザーは利用可能な税関連モデルの選択肢を確認できるようになり、特定のニーズに合ったモデルを選びやすくなります。

この更新は、ユーザーがプレビルトモデルの言語サポートをよりよく理解し、最新の機能を活用するための有益な情報を提供することを目的としています。全体として、これによりドキュメントが明確になり、ユーザーの利便性が向上しました。

articles/ai-services/document-intelligence/media/studio/analyze-bank-check.png

Summary

{
    "modification_type": "new feature",
    "modification_title": "銀行小切手分析の画像を追加"
}

Explanation

この変更は、銀行小切手の分析に関連する画像ファイル(analyze-bank-check.png)が新たに追加されたことを示しています。この画像は、ドキュメントインテリジェンスの機能を解説するために使用される可能性があります。

  1. 新しいメディアファイルの追加: 文書の内容を補完するためのビジュアルリソースとして、銀行小切手の画像が追加されました。これにより、ユーザーは実際の処理内容を視覚的に理解する手助けが得られます。

  2. 視覚的なサポート: 画像は、銀行小切手の分析プロセスの具体例を示すものであり、ユーザーが機能をより理解しやすくする役割を果たします。このような視覚的情報は、特に技術的なコンテンツにおいて重要です。

  3. ドキュメントの充実: 新たに追加されたこの画像は、ドキュメント全体の情報の幅を広げ、より包括的な理解を促進します。これにより、特定の機能やプロセスを説明する際の効率が向上します。

全体として、この変更は学習資源としての価値を高め、ユーザー経験を向上させるものです。新しいビジュアル素材の追加により、重要な情報がより直感的に伝わることが期待されます。

articles/ai-services/document-intelligence/media/studio/analyze-bank-statement.png

Summary

{
    "modification_type": "new feature",
    "modification_title": "銀行口座明細分析の画像を追加"
}

Explanation

この変更は、銀行口座明細の分析に関連する画像ファイル(analyze-bank-statement.png)が新たに追加されたことを示しています。この画像は、ドキュメントインテリジェンスの機能を説明するための視覚的なリソースとして使用されることが期待されています。

  1. 新しいメディアファイルの追加: 銀行口座明細の分析に関する具体的なビジュアルが提供されることで、ユーザーは関連する機能をよりよく理解できるようになります。

  2. 視覚的サポートの強化: この画像は、銀行口座明細の処理を実際に示すものであり、技術的な文書における概念を視覚的に表現することが可能です。ユーザーは、プロセスの流れを視覚的に追うことで、理解を深めることができます。

  3. 情報の充実: 新たに追加された画像は、ドキュメント全体の情報の質を向上させ、ユーザーに対する教育的価値を高める役割を果たします。特に技術的な内容においては、視覚的要素が理解を助ける重要なツールとなります。

この変更は、銀行口座明細の分析機能を強調し、ユーザーがその機能を効果的に利用できるようにすることを目的としています。新しいビジュアル素材によって、これまで以上に直感的に情報を受け取ることが期待されます。

articles/ai-services/document-intelligence/media/studio/analyze-pay-stub.png

Summary

{
    "modification_type": "new feature",
    "modification_title": "給与明細分析の画像を追加"
}

Explanation

この変更は、給与明細の分析に関連する画像ファイル(analyze-pay-stub.png)が新たに追加されたことを示しています。これは、ドキュメントインテリジェンス機能の理解を深めるための視覚的な資源として機能することを目的としています。

  1. 新しいメディアコンテンツの追加: 銀行小切手や口座明細と同様に、給与明細に関する具体的なビジュアル内容が提供されることで、ユーザーはこのドキュメントの機能についてより具体的に理解できるようになります。

  2. ユーザー体験の向上: この画像は、給与明細の詳細な分析結果を視覚的に示すため、ユーザーがコンテンツをよりインタラクティブに体験できる助けとなります。視覚的要素は、特にテクニカルな分野において情報を明確にする重要な役割を果たします。

  3. 情報の充実: 新たに追加されたこの画像により、ドキュメント全体の情報品質が向上し、利用者が給与明細の分析に関して直感的に理解できる材料が提供されます。これは、ユーザーの教育や情報提供において重要な要素です。

この変更は、給与明細の分析機能を視覚的に強調し、ユーザーがその機能を効果的に活用できるようにすることを意図しています。新しいビジュアルが追加されたことで、内容の理解がさらに深まることが期待されます。

articles/ai-services/document-intelligence/model-overview.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -18,7 +18,7 @@ ms.author: lajanuar
 # Document processing models
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](includes/preview-notice.md)]
+
 
 [!INCLUDE [applies to v4.0](includes/applies-to-v40.md)]
 ::: moniker-end
@@ -46,9 +46,9 @@ ms.author: lajanuar
 
 ## Model overview
 
-The following table shows the available models for each current preview and stable API:
+The following table shows the available models for each stable API:
 
-|**Model Type**| **Model**|&bullet; [2024-02-29-preview](/rest/api/aiservices/document-models/build-model?view=rest-aiservices-2024-02-29-preview&preserve-view=true&branch=docintelligence&tabs=HTTP) <br> &bullet; [2023-10-31-preview](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)|[2023-07-31 (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[2022-08-31 (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[v2.1 (GA)](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)|
+|**Model Type**| **Model**|&bullet; [2024-11-30 (GA)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)|[2023-07-31 (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[2022-08-31 (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[v2.1 (GA)](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)|
 |----------------|-----------|---|--|---|---|
 |Document analysis models|[Read](prebuilt/read.md)                                  | ✔️| ✔️| ✔️| n/a|
 |Document analysis models|[Layout](prebuilt/layout.md)                              | ✔️| ✔️| ✔️| ✔️|
@@ -63,9 +63,11 @@ The following table shows the available models for each current preview and stab
 |Prebuilt models|[Receipt](prebuilt/receipt.md)                            | ✔️| ✔️| ✔️| ✔️|
 |Prebuilt models|[US Unified Tax*](prebuilt/tax-document.md)                   | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Prebuilt models|[US 1040 Tax*](prebuilt/tax-document.md)                   | ✔️| ✔️| n/a| n/a|
+|Prebuilt models|[US 1095 Tax*](prebuilt/tax-document.md)                    | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Prebuilt models|[US 1098 Tax*](prebuilt/tax-document.md)                   | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Prebuilt models|[US 1099 Tax*](prebuilt/tax-document.md)                 | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Prebuilt models|[US W2 Tax](prebuilt/tax-document.md)                     | ✔️| ✔️| ✔️| n/a|
+|Prebuilt models|[US W4 Tax](prebuilt/tax-document.md)                      | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Prebuilt models|[US Mortgage 1003 URLA](concept-mortgage-documents.md)    | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Prebuilt models|[US Mortgage 1004 URAR](concept-mortgage-documents.md)    | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Prebuilt models|[US Mortgage 1005](concept-mortgage-documents.md)    | ✔️| n/a| n/a| n/a|
@@ -75,19 +77,32 @@ The following table shows the available models for each current preview and stab
 |Prebuilt models|[Credit card](concept-credit-card.md)   | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Prebuilt models|[Business card](concept-business-card.md)                | deprecated|✔️|✔️|✔️ |
 |Custom classification model|[Custom classifier](train/custom-classifier.md)        | ✔️| ✔️| n/a| n/a|
-|Custom Generative Model|[Custom Generative Model](train/custom-generative-extraction.md)   | ✔️| n/a| n/a| n/a|
 |Custom extraction model|[Custom neural](train/custom-neural.md)                | ✔️| ✔️| ✔️| n/a|
-|Customextraction model|[Custom template](train/custom-template.md)            | ✔️| ✔️| ✔️| ✔️|
+|Custom extraction model|[Custom template](train/custom-template.md)            | ✔️| ✔️| ✔️| ✔️|
 |Custom extraction model|[Custom composed](train/composed-models.md)            | ✔️| ✔️| ✔️| ✔️|
 |All models|[Add-on capabilities](concept-add-on-capabilities.md)    | ✔️| ✔️| n/a| n/a|
 
-\* - Contains submodels. See the model specific information for supported variations and subtypes.
+\* - Contains submodels. See the model specific information for supported variations and subtypes. </br>
+\**- All the capabilites of General Document model are available in layout model. General model is no longer supported. 
 
 ### Latency
 
 Latency is the amount of time it takes for an API server to handle and process an incoming request and deliver the outgoing response to the client. The time to analyze a document depends on the size (for example, number of pages) and associated content on each page. Document Intelligence is a multitenant service where latency for similar documents is comparable but not always identical. Occasional variability in latency and performance is inherent in any microservice-based, stateless, asynchronous service that processes images and large documents at scale. Although we're continuously scaling up the hardware and capacity and scaling capabilities, you might still have latency issues at runtime.
 
-|**Add-on Capability**| **Add-On/Free**|&bullet; [2024-02-29-preview](/rest/api/aiservices/document-models/build-model?view=rest-aiservices-2024-02-29-preview&preserve-view=true&branch=docintelligence&tabs=HTTP) <br>&bullet [2023-10-31-preview](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true|[`2023-07-31` (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[`2022-08-31` (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[v2.1 (GA)](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)|
+### Add-on Capability
+
+Following are the add-on capability available in document intelligence. For all models, except Business card model, Document Intelligence now supports add-on capabilities to allow for more sophisticated analysis. These optional capabilities can be enabled and disabled depending on the scenario of the document extraction. There are seven add-on capabilities available for the `2023-07-31` (GA) and later API version:
+
+* [`ocrHighResolution`](concept-add-on-capabilities.md#high-resolution-extraction)
+* [`formulas`](concept-add-on-capabilities.md#formula-extraction)
+* [`styleFont`](concept-add-on-capabilities.md#font-property-extraction)
+* [`barcodes`](concept-add-on-capabilities.md#barcode-property-extraction)
+* [`languages`](concept-add-on-capabilities.md#language-detection)
+* [`keyValuePairs`](concept-add-on-capabilities.md#key-value-pairs)
+* [`queryFields`](concept-add-on-capabilities.md#query-fields)  `Not available with the US.Tax models`
+* [`searchablePDF`](prebuilt/read.md#searchable-pdf)  `Only available for Read Model`
+
+|**Add-on Capability**| **Add-On/Free**|&bullet; **2024-11-30 (GA)**|[`2023-07-31` (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[`2022-08-31` (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP)|[v2.1 (GA)](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)|
 |----------------|-----------|---|--|---|---|
 |Font property extraction|Add-On| ✔️| ✔️| n/a| n/a|
 |Formula extraction|Add-On| ✔️| ✔️| n/a| n/a|
@@ -114,17 +129,6 @@ A bounding box (`polygon` in v3.0 and later versions) is an abstract rectangle t
 
 * Image coordinates are presented in pixels. For a PDF, coordinates are presented in inches.
 
-For all models, except Business card model, Document Intelligence now supports add-on capabilities to allow for more sophisticated analysis. These optional capabilities can be enabled and disabled depending on the scenario of the document extraction. There are seven add-on capabilities available for the `2023-07-31` (GA) and later API version:
-
-* [`ocrHighResolution`](concept-add-on-capabilities.md#high-resolution-extraction)
-* [`formulas`](concept-add-on-capabilities.md#formula-extraction)
-* [`styleFont`](concept-add-on-capabilities.md#font-property-extraction)
-* [`barcodes`](concept-add-on-capabilities.md#barcode-property-extraction)
-* [`languages`](concept-add-on-capabilities.md#language-detection)
-* [`keyValuePairs`](concept-add-on-capabilities.md#key-value-pairs) (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
-* [`queryFields`](concept-add-on-capabilities.md#query-fields) (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview) `Not available with the US.Tax models`
-* [`searchablePDF`](prebuilt/read.md#searchable-pdf) (2024-07-31-preview) `Only available for Read Model`
-
 ## Language support
 
 The deep-learning-based universal models in Document Intelligence support many languages that can extract multilingual text from your images and documents, including text lines with mixed languages.
@@ -193,7 +197,9 @@ The US tax document models analyze and extract key fields and line items from a
   |Model|Description|ModelID|
   |---|---|---|
   |US Tax W-2|Extract taxable compensation details.|**prebuilt-tax.us.w2**|
+  |US Tax W-4|Extract taxable compensation details.|**prebuilt-tax.us.w4**|
   |US Tax 1040|Extract mortgage interest details.|**prebuilt-tax.us.1040(variations)**|
+  |US Tax 1095|Extract health insurance details.|**prebuilt-tax.us.1095(variations)**|
   |US Tax 1098|Extract mortgage interest details.|**prebuilt-tax.us.1098(variations)**|
   |US Tax 1099|Extract income received from sources other than employer.|**prebuilt-tax.us.1099(variations)**|
 
@@ -214,10 +220,11 @@ The US mortgage document models analyze and extract key fields including borrowe
   |Model|Description|ModelID|
   |---|---|---|
   |1003 End-User License Agreement (EULA)|Extract loan, borrower, property details.|**prebuilt-mortgage.us.1003**|
+  |1004 Uniform Residential Appraisal Report (URAR))|Extract loan, borrower, property details.|**prebuilt-mortgage.us.1004**|
+  |1005 Verification of Employment|Extract loan, borrower, property details.|**prebuilt-mortgage.us.1005**|
   |1008 Summary document|Extract borrower, seller, property, mortgage, and underwriting details.|**prebuilt-mortgage.us.1008**|
   |Closing disclosure|Extract closing, transaction costs, and loan details.|**prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure**|
-  |Marriage certificate|Extract marriage information details for joint loan applicants.|**prebuilt-marriageCertificate**|
-  |US Tax W-2|Extract taxable compensation details for income verification.|**prebuilt-tax.us.w2**|
+ 
 
 ***Sample Closing disclosure document processed using [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/prebuilt?formType=mortgage.us.closingDisclosure)***:
 
@@ -239,11 +246,50 @@ The US mortgage document models analyze and extract key fields including borrowe
 > [!div class="nextstepaction"]
 > [Learn more: contract model](prebuilt/contract.md)
 
+### US Bank Check
+
+:::image type="icon" source="media/overview/icon-contract.png":::
+
+ The contract model analyzes and extracts key fields from check including check details, account details, amount, memo, is extracted from US bank checks.
+ 
+***Sample bank check processed using [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=check.us)***:
+
+:::image type="content" source="media/studio/analyze-bank-check.png" alt-text="Screenshot of bank check model extraction using Document Intelligence Studio.":::
+
+> [!div class="nextstepaction"]
+> [Learn more: contract model](prebuilt/bank-check.md)
+
+### US Bank Statement
+
+:::image type="icon" source="media/overview/icon-contract.png":::
+
+ The bank statement model analyzes and extracts key fields and line items from US bank statements account number, bank details, statement details and transaction details.
+
+***Sample bank statement processed using [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=bankStatement.us)***:
+
+:::image type="content" source="media/studio/analyze-bank-statement.png" alt-text="Screenshot of bank statement model extraction using Document Intelligence Studio.":::
+
+> [!div class="nextstepaction"]
+> [Learn more: contract model](prebuilt/bank-statement.md)
+
+### PayStub
+
+:::image type="icon" source="media/overview/icon-contract.png":::
+
+ The paystub model analyzes and extracts key fields and line items from documents and files with payroll related information.
+
+***Sample paystub processed using [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=payStub.us)***:
+
+:::image type="content" source="media/studio/analyze-pay-stub.png" alt-text="Screenshot of pay stub model extraction using Document Intelligence Studio.":::
+
+> [!div class="nextstepaction"]
+> [Learn more: contract model](prebuilt/pay-stub.md)
+
 ### Invoice
 
 :::image type="icon" source="media/studio/invoice.png":::
 
-The invoice model automates processing of invoices to extracts customer name, billing address, due date, and amount due, line items, and other key data. Currently, the model supports English, Spanish, German, French, Italian, Portuguese, and Dutch invoices.
+The invoice model automates processing of invoices to extracts customer name, billing address, due date, and amount due, line items, and other key data. 
 
 ***Sample invoice processed using [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/prebuilt?formType=invoice)***:
 
@@ -327,7 +373,7 @@ Version v3.0 and later custom models support signature detection in custom templ
 
 :::image type="icon" source="media/studio/custom-extraction.png":::
 
-Custom extraction model can be one of two types, **custom template** or **custom neural**. To create a custom extraction model, label a dataset of documents with the values you want extracted and train the model on the labeled dataset. You only need five examples of the same form or document type to get started.
+Custom extraction model can be one of three types, **custom template**, **custom neural**. To create a custom extraction model, label a dataset of documents with the values you want extracted and train the model on the labeled dataset. You only need five examples of the same form or document type to get started.
 
 ***Sample custom extraction processed using [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/customform/projects)***:
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ドキュメントインテリジェンスモデルの概要を更新"
}

Explanation

この変更は、ドキュメントインテリジェンスの「モデル概要」ドキュメントが複数の重要なポイントに関して更新されたことを示しています。具体的には、以下の変更が行われました。

  1. 追加情報の提供: 新しいモデルの情報がテーブルに追加され、各安定版APIに対応するモデルの詳細が整理されています。特に、APIバージョン2024-11-30の新機能に関する情報が追加され、ユーザーは最新の利用可能なモデルを確認できるようになっています。

  2. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年11月19日に更新され、最新の情報を反映するようになりました。これにより、ユーザーは常に関連性のある情報にアクセスできます。

  3. 説明の明確化: 「ドキュメント分析モデル」のセクション内で、複数のモデルの説明が簡素化され、どのモデルがどの機能を持っているかがより分かりやすく表示されています。

  4. 新しい画像の追加: 支払明細や銀行口座明細など、特定の文書モデルに関して新しい画像が追加されました。この追加により、ユーザーはモデルの具体的な利用方法を視覚的に理解しやすくなります。

  5. 機能的な詳細の追加: オプション機能の部分で、新しいAdd-on機能に関する情報が強調され、ユーザーはどのような追加機能が利用可能であるかを把握できるようになっています。

これらの変更は、資料の全体的な品質を向上させ、特に新しいモデルや機能に関する情報をユーザーに提供することを目的としています。全体として、この更新はドキュメントインテリジェンスサービスの理解を深め、より効果的に利用できるようにするために重要です。

articles/ai-services/document-intelligence/overview.md

Diff
@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
-title: What is Azure AI Document Intelligence ?
+title: What is Azure AI Document Intelligence?
 titleSuffix: Azure AI services
 description: Azure AI Document Intelligence is a machine-learning based OCR and intelligent document processing service to automate extraction of key data from forms and documents.
 author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: overview
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -20,7 +20,7 @@ monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 # What is Azure AI Document Intelligence?
 
  :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](includes/preview-notice.md)]
+
 
 [!INCLUDE [applies to v4.0](includes/applies-to-v40.md)]
 
@@ -41,15 +41,6 @@ monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 
 :::moniker-end
 
-> [!NOTE]
-> Form Recognizer is now **Azure AI Document Intelligence**!
->
-> * As of July 2023, Azure AI services encompass all of what were previously known as Cognitive Services and Azure Applied AI Services.
-> * There are no changes to pricing.
-> * The names *Cognitive Services* and *Azure Applied AI* continue to be used in Azure billing, cost analysis, price list, and price APIs.
-> * There are no breaking changes to application programming interfaces (APIs) or SDKs prior to and including v3.1. Starting from v4.0, APIs and SDKs are updated to Document Intelligence.
-> * Some platforms are still awaiting the renaming update. All mention of Form Recognizer or Document Intelligence in our documentation refers to the same Azure service.
-
 Azure AI Document Intelligence is a cloud-based [Azure AI service](../../ai-services/index.yml) that enables you to build intelligent document processing solutions. Massive amounts of data, spanning a wide variety of data types, are stored in forms and documents. Document Intelligence enables you to effectively manage the velocity at which data is collected and processed and is key to improved operations, informed data-driven decisions, and enlightened innovation. </br></br>
 
 | ✔️ [**Document analysis models**](#general-extraction-models) | ✔️ [**Prebuilt models**](#prebuilt-models) | ✔️ [**Custom models**](#custom-model-overview) |
@@ -222,7 +213,6 @@ Custom models are trained using your labeled datasets to extract distinct data f
 
 :::row:::
    :::column:::
-    [**Custom generative**](#custom-generative-document-field-extraction) | Build a custom extraction model using generative AI for documents with unstructured format and varying templates.
    :::column-end:::
    :::column span="":::
     [**Custom neural**](#custom-neural) | Extract data from mixed-type documents.
@@ -247,7 +237,7 @@ Custom models are trained using your labeled datasets to extract distinct data f
 
 ## Add-on capabilities
 
-Document Intelligence supports optional features that can be enabled and disabled depending on the document extraction scenario. The following add-on capabilities are available for `2023-07-31 (GA)` and later releases:
+Document Intelligence supports optional features that can be enabled and disabled depending on the document extraction scenario:
 
 * [`ocr.highResolution`](concept-add-on-capabilities.md#high-resolution-extraction)
 
@@ -257,11 +247,9 @@ Document Intelligence supports optional features that can be enabled and disable
 
 * [`ocr.barcode`](concept-add-on-capabilities.md#barcode-property-extraction)
 
- The`2024-07-31-preview` release introduces `read` model support for [searchable PDF](prebuilt/read.md#searchable-pdf) output:
-
-* [`Searchable PDF](concept-add-on-capabilities.md#searchable-pdf)
+* [`Read model support for searchable PDF`](prebuilt/read.md#searchable-pdf)
 
-Document Intelligence supports optional features that can be enabled and disabled depending on the document extraction scenario. The following add-on capabilities are available for `2023-10-31-preview`, and later releases:
+* [`Searchable PDF`](concept-add-on-capabilities.md#searchable-pdf)
 
 * [`queryFields`](concept-add-on-capabilities.md#query-fields)
 
@@ -483,7 +471,7 @@ You can use Document Intelligence to automate document processing in application
 
 | Model ID| Description |Automation use cases | Development options |
 |----------|--------------|-------------------------|-----------|
-|[**prebuilt-tax.us.W-2**](prebuilt/tax-document.md) |&#9679; Extract key information from IRS US W2 tax forms (year 2018-2021).</br>&#9679; [Data and field extraction](prebuilt/tax-document.md#field-extraction-w-2)|&#9679; Automated tax document management.</br>&#9679; Mortgage loan application processing. |&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=tax.us.w2&formType=tax.us.w2)</br>&#9679; [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true&pivots=programming-language-rest-api#analyze-document-post-request)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model) |
+|[**prebuilt-tax.us.W-2**](prebuilt/tax-document.md) |&#9679; Extract key information from IRS US W2 tax forms (year 2018-2021).</br>&#9679;|&#9679; Automated tax document management.</br>&#9679; Mortgage loan application processing. |&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=tax.us.w2&formType=tax.us.w2)</br>&#9679; [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true&pivots=programming-language-rest-api#analyze-document-post-request)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model) |
 
 > [!div class="nextstepaction"]
 > [Return to model types](#prebuilt-models)
@@ -494,7 +482,7 @@ You can use Document Intelligence to automate document processing in application
 
 | Model ID | Description| Development options |
 |----------|--------------|-------------------|
-|[**prebuilt-tax.us.1098{`variation`}**](prebuilt/tax-document.md)|&#9679; Extract key information from 1098-form variations.</br>&#9679; [Data and field extraction](prebuilt/tax-document.md#field-extraction-1098)|&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/prebuilt?formType=tax.us.1098)</br>&#9679; [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true&pivots=programming-language-rest-api#analyze-document-post-request)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)|
+|[**prebuilt-tax.us.1098{`variation`}**](prebuilt/tax-document.md)|&#9679; Extract key information from 1098-form variations.</br>&#9679;|&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/prebuilt?formType=tax.us.1098)</br>&#9679; [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true&pivots=programming-language-rest-api#analyze-document-post-request)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)|
 
 > [!div class="nextstepaction"]
 > [Return to model types](#prebuilt-models)
@@ -505,7 +493,7 @@ You can use Document Intelligence to automate document processing in application
 
 | Model ID |Description|Development options |
 |----------|--------------|-----------------|
-|[**prebuilt-tax.us.1099{`variation`}**](prebuilt/tax-document.md)|&#9679; Extract information from 1099-form variations.</br>&#9679; [Data and field extraction](prebuilt/tax-document.md#field-extraction-1099-nec)|&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=tax.us.1099)</br>&#9679; [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true&pivots=programming-language-rest-api#analyze-document-post-request)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)|
+|[**prebuilt-tax.us.1099{`variation`}**](prebuilt/tax-document.md)|&#9679; Extract information from 1099-form variations.</br>&#9679;|&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=tax.us.1099)</br>&#9679; [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true&pivots=programming-language-rest-api#analyze-document-post-request)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)|
 
 > [!div class="nextstepaction"]
 > [Return to model types](#prebuilt-models)
@@ -516,7 +504,7 @@ You can use Document Intelligence to automate document processing in application
 
 | Model ID |Description|Development options |
 |----------|--------------|-----------------|
-|[**prebuilt-tax.us.1040{`variation`}**](prebuilt/tax-document.md)|&#9679; Extract information from 1040-form variations.</br>&#9679; [Data and field extraction](prebuilt/tax-document.md#field-extraction-1040-tax-form)|&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=tax.us.1040)</br>&#9679; [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true&pivots=programming-language-rest-api#analyze-document-post-request)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)|
+|[**prebuilt-tax.us.1040{`variation`}**](prebuilt/tax-document.md)|&#9679; Extract information from 1040-form variations.</br>&#9679;|&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=tax.us.1040)</br>&#9679; [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true&pivots=programming-language-rest-api#analyze-document-post-request)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)</br>&#9679; [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true#prebuilt-model)|
 
 :::moniker range=">=doc-intel-4.0.0"
 
@@ -554,21 +542,6 @@ You can use Document Intelligence to automate document processing in application
 > [!div class="nextstepaction"]
 > [Return to custom model types](#custom-models)
 
-#### Custom generative (document field extraction)
-
-:::image type="content" source="media/overview/analyze-custom-generative.png" alt-text="Screenshot of Custom generative model analysis using Azure AI Foundry.":::
-
-  > [!NOTE]
-  > Custom generative model is only available in Azure AI Foundry portal.
-  > To try out custom generative model in AI Foundry portal, *visit* [Document field extraction (custom generative)](https://aka.ms/custom-generative)
-
-| About | Description |Automation use cases | Development options |
-|----------|--------------|-------------------------|-----------|
-|[**Custom generative model**](train/custom-generative-extraction.md)| The custom generative model is used to extract fields from unstructured documents or structured forms with a wide variety of visual templates.|The model uses Generative AI to extract fields, improve quality with only a few labeled samples and can be integrated into your processes with grounding and confidence scores.​|[**Azure AI Foundry**](https://aka.ms/custom-generative)</br>&#9679; [**REST API**](/rest/api/aiservices/document-models/build-model?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)</br>&#9679; [**C# SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&#9679; [**Java SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&#9679; [**JavaScript SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|
-
-> [!div class="nextstepaction"]
-> [Return to custom model types](#custom-models)
-
 #### Custom neural
 
 :::image type="content" source="media/overview/analyze-custom-neural.png" alt-text="Screenshot of Custom Neural model analysis using Document Intelligence Studio.":::
@@ -601,8 +574,6 @@ You can use Document Intelligence to automate document processing in application
 
 #### Custom composed
 
-:::image type="content" source="media/overview/composed-custom-models.png" alt-text="Screenshot of Composed Custom model list in Document Intelligence Studio.":::
-
 | About | Description |Automation use cases | Development options |
 |----------|--------------|-------------------------|-----------|
 |[**Composed custom models**](train/composed-models.md)| A composed model is created by taking a collection of custom models and assigning them to a single model built from your form types.| Useful when you train several models and want to group them to analyze similar form types like purchase orders.|&#9679; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/custommodel/projects)</br>&#9679; [**REST API**](/rest/api/aiservices/document-models/compose-model?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)</br>&#9679; [**C# SDK**](/dotnet/api/azure.ai.formrecognizer.training.formtrainingclient.startcreatecomposedmodel)</br>&#9679; [**Java SDK**](/java/api/com.azure.ai.formrecognizer.training.formtrainingclient.begincreatecomposedmodel)</br>&#9679; [**JavaScript SDK**](/javascript/api/@azure/ai-form-recognizer/documentmodeladministrationclient?view=azure-node-latest#@azure-ai-form-recognizer-documentmodeladministrationclient-begincomposemodel&preserve-view=true)</br>&#9679; [**Python SDK**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)|

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Azure AI Document Intelligence 概要の修正"
}

Explanation

この変更は、Azure AI Document Intelligenceの「概要」ドキュメントに対する修正を示しています。具体的には、以下のような更新が行われました。

  1. タイトルの修正: タイトルから不要なスペースが削除され、より整然とした形式になりました。

  2. 日付の更新: ドキュメントの日付が更新され、2024年11月19日が最新の日付として表示されています。これにより、ユーザーは最新のドキュメントであることを確認できます。

  3. 不必要な情報の削除: 複数行の注記と情報が削除され、内容が簡潔になりました。特に、Azureサービス名称の変更に関する詳細が削除され、全体的な文書の流れがスムーズになっています。

  4. 内容の整理: Document Intelligenceが機能する意義や目的を明確化するために、文章の構造が整えられています。これにより、ユーザーはドキュメントの主旨をより理解しやすくなりました。

  5. 新しい機能の強調: オプション機能や新機能に関する情報が、よりクリアに示され、その重要性が強調されています。これにより、ユーザーはどの機能が利用可能で、どの状況でそれを利用するべきかが理解しやすくなっています。

  6. セクションの文言の改善: いくつかのセクションで文言が改善されており、特に「Add-on capabilities」セクションの内容が具体的かつシンプルに表現されています。

これらの修正を通じて、ドキュメントはより読みやすく、ユーザーにとって有用な情報を効果的に提供するものとなっています。全体として、この更新はAzure AI Document Intelligenceに関する理解を深めるための重要なステップです。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/bank-check.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -15,15 +15,15 @@ monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 
 # Document Intelligence bank check model
 
-The Document Intelligence bank check model combines powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities with deep learning models to analyze and extract data from US bank statements. The API analyzes printed checks; extracts key information, and returns a structured JSON data representation.
+The Document Intelligence bank check model combines powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities with deep learning models to analyze and extract data from US bank checks. The API analyzes printed checks; extracts key information, and returns a structured JSON data representation. The latest version 4.0 for bank check supports signature detection on bank checks.
 
 | Feature   | version| Model ID |
 |----------  |---------|--------|
-| Check model|&bullet; v4.0:2024-07-31 (preview)|**`prebuilt-check.us`**|
+| Check model|v4.0: [**2024-11-30**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) (GA)|**`prebuilt-check.us`**|
 
 ## Check data extraction
 
-A check is a secure way to transfer amount from payee's account to receiver's account. Businesses use check to pay their vendors as a signed document to instruct the bank for payment. See how data, including check details, account details, amount, memo, is extracted from bank statement US. You need the following resources:
+A check is a secure way to transfer amount from payee's account to receiver's account. Businesses use check to pay their vendors as a signed document to instruct the bank for payment. See how data, including check details, account details, amount, memo, is extracted from bank check US. You need the following resources:
 
 * An Azure subscription—you can [create one for free](https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services/)
 
@@ -57,11 +57,11 @@ A check is a secure way to transfer amount from payee's account to receiver's ac
 
 ## Field extractions
 
-For supported document extraction fields, refer to the [bank check model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/bank-check.md) page in our GitHub sample repository.
+For supported document extraction fields, *see* the [**bank check model schema**](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/bank-check.md) page in our GitHub sample repository.
 
 ## Supported locales
 
-The **`prebuilt-check.us`** version 2024-07-31-preview supports the **en-us** locale.
+The **`prebuilt-check.us`** version 2024-11-30 (GA) supports the **en-us** locale.
 
 ## Next steps
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "銀行チェックモデルの更新"
}

Explanation

この変更は、Azure AI Document Intelligenceの「銀行チェックモデル」に関するドキュメントを更新したもので、以下の主要な修正が含まれています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年11月19日に更新され、最新の情報が反映されています。

  2. モデルの説明の修正: 銀行チェックモデルに関する説明が若干修正され、最終的なバージョン4.0が銀行チェックに対して署名検出をサポートしていることが明記されました。これにより、ユーザーはこのモデルの新機能について理解を深めることができます。

  3. バージョン情報の更新: 銀行チェックモデルのバージョン情報が2024年7月31日(プレビュー)から2024年11月30日(一般提供)に更新されました。この修正により、リリースされた最新のバージョンが反映されています。

  4. テキストの調整: 「銀行明細」から「銀行チェック」に用語の変更があり、より適切な文脈での使用が促されています。また、チェックがどのようにデータを処理するかに関する内容が明確に整理されました。

  5. リンクの修正: 銀行チェックモデルのスキーマに関するリンク先が新しいバージョンに変更され、ユーザーが最新の情報にアクセスできるようにされています。

これらの更新により、ユーザーは銀行チェックモデルの機能や仕様に関する最新の理解を得られるようになり、文書全体の信頼性と正確性が向上します。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/bank-statement.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: references_regions
 monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
@@ -16,11 +16,11 @@ monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 
 # Document Intelligence bank statement model
 
-The Document Intelligence bank statement model combines powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities with deep learning models to analyze and extract data from US bank statements. The API analyzes printed bank statements; extracts key information such as account number, bank details, statement details, transaction details, and fees;  and returns a structured JSON data representation.
+The Document Intelligence bank statement model combines powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities with deep learning models to analyze and extract data from US bank statements. The API analyzes printed bank statements; extracts key information such as account number, bank details, statement details, transaction details, and fees;  and returns a structured JSON data representation. With V4.0 GA, you can now extract check tables in the US bank statements.
 
 | Feature   | version| Model ID |
 |----------  |---------|--------|
-| Bank statement model|&bullet; v4.0:2024-07-31 (preview)|**`prebuilt-bankStatement.us`**|
+| Bank statement model|v4.0: [**2024-11-30**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) (GA)|**`prebuilt-bankStatement.us`**|
 
 ## Bank statement data extraction
 
@@ -55,11 +55,11 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [prebuilt model language s
 
 ## Field extractions
 
-For supported document extraction fields, refer to the [bank check model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/bank-statement.md) page in our GitHub sample repository.
+For supported document extraction fields, *see* the [**bank statement model schema**](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/bank-statement.md) page in our GitHub sample repository.
 
 ## Supported locales
 
-The **prebuilt-bankStatement.us** version 2027-07-31-preview supports the **en-us** locale.
+The **prebuilt-bankStatement.us** version 2027-11-30 supports the **en-us** locale.
 
 ## Next steps
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "銀行取引明細モデルの更新"
}

Explanation

この変更は、Azure AI Document Intelligenceの「銀行取引明細モデル」に関するドキュメントのアップデートです。以下の主要な修正が含まれています。

  1. 日付の更新: 文書の日付が2024年11月19日に更新され、最新の情報が反映されています。

  2. モデルの説明の修正: 銀行取引明細モデルの説明が一部改訂され、バージョン4.0の一般提供(GA)において、米国の銀行明細からチェックテーブルを抽出できる新機能が追加されたことが明確に記されています。これにより、ユーザーは新しい機能の重要性を理解できます。

  3. バージョン情報の更新: 銀行取引明細モデルのバージョン情報が更新され、2024年7月31日(プレビュー)から2024年11月30日(一般提供)に修正され、最新のリリースが反映されています。

  4. リンクの修正: 銀行取引明細モデルのスキーマに関するリンクが新しいバージョンに更新されることで、ユーザーが最新の情報にアクセスしやすくなっています。

  5. ロケール情報の更新: 銀行取引明細モデルのサポートロケールの記述が修正され、2024年11月30日版がen-usロケールに対応していることが正確に表記されています。

これらの更新により、ユーザーは銀行取引明細モデルに関する最新で正確な情報を得ることができ、全体的な文書の信頼性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/batch-analysis.md

Diff
@@ -1,43 +1,27 @@
 ---
-title: "Batch analysis and processing (preview)"
+title: "Batch analysis and processing"
 titleSuffix: Azure AI services
-description: Learn about the Document Intelligence Batch analysis API preview
+description: Learn about the Document Intelligence Batch analysis API 
 author: laujan
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/03/2024
-ms.author: ginle
+ms.date: 11/19/2024
+ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 ---
 
-# Document Intelligence batch analysis (preview)
+# Document Intelligence batch analysis 
 
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
-The batch analysis API allows you to bulk process multiple documents using one asynchronous request. Rather than having to submit documents individually and track multiple request IDs, you can analyze a collection of invoices, a series of loan documents, or a group of custom model training documents simultaneously.
+The batch analysis API allows you to bulk process multiple documents using one asynchronous request. Rather than having to submit documents individually and track multiple request IDs, you can analyze a collection of documents like invoices, a series of loan documents, or a group of custom documents simultaneously. The batch API supports reading the documents from Azure blob storage and writing the results to blob storage.
 
 * To utilize batch analysis, you need an Azure Blob storage account with specific containers for both your source documents and the processed outputs.
 * Upon completion, the batch operation result lists all of the individual documents processed with their status, such as `succeeded`, `skipped`, or `failed`.
 * The Batch API preview version is available via pay-as-you-go pricing.
 
-The following models support batch analysis:
-
-* [**Read**](../prebuilt/read.md). Extract text lines, words, detected languages, and handwritten style from forms and document.
-
-* [**Layout**](../prebuilt/layout.md). Extract text, tables, selection marks, and structure information from forms and documents.
-
-* [**Custom Template**](../train/custom-template.md). Train models to extract key-value pairs, selection marks, tables, signature fields, and regions from structured forms.
-
-* [**Custom Neural**](../train/custom-neural.md). Train models to extract specified data fields from structured, semi-structured, and unstructured documents.
-
-* **Custom Generative**. Train models to extract specified data from complex objects such as nested tables, abstractive/generative fields, and truly unstructured formats.
-
 ## Batch analysis guidance
 
 * The maximum number of documents processed per single batch analyze request (including skipped documents) is 10,000.
 
-* The `azureBlobFileListSource` parameter can be used to break larger requests into smaller ones.
-
 * Operation results are retained for 24 hours after completion. The documents and results are in the storage account provided, but operation status is no longer available 24 hours after completion.
 
 Ready to get started?
@@ -86,35 +70,63 @@ To learn more, *see* [**Create SAS tokens**](../authentication/create-sas-tokens
 
 * Specify the Azure Blob Storage container URL for your source document set within the `azureBlobSource` or `azureBlobFileListSource` objects.
 
-* Specify the Azure Blob Storage container URL for your batch analysis results using `resultContainerUrl`. To avoid accidental overwriting, we recommend using separate containers for source and processed documents.
+### Specify the input files
+
+The batch API supports two options for specifying the files to be processed. If you need all files in a container or folder processed, and the number of files is less than the 10000 limit for a single batch request, use the ```azureBlobSource``` container. 
+
+If you have specific files in the container or folder to process or the number of files to be processed is over the max limit for a single batch, use the ```azureBlobFileListSource```. Split the dataset into multiple batches and add a file with the list of files to be processed in a JSONL format in the root folder of the container. An example of the file list format is.
+
+```JSON
+{"file": "Adatum Corporation.pdf"}
+{"file": "Best For You Organics Company.pdf"}
+```
+### Specify the results location
+
+Specify the Azure Blob Storage container URL for your batch analysis results using `resultContainerUrl`. To avoid accidental overwriting, we recommend using separate containers for source and processed documents.
+
+Set the ```overwriteExisting``` boolean property to false if you don't want any existing results with the same file names overwritten. This setting doesn't affect the billing and only prevents results from being overwritten after the input file is processed.
+
+Set the ```resultPrefix``` to namespace the results from this run of the batch API. 
 
-  * If you use the same container, set `resultContainerUrl` and `resultPrefix` to match your input `azureBlobSource`.
+  * If you plan to use the same container for both input and output, set `resultContainerUrl` and `resultPrefix` to match your input `azureBlobSource`.
   * When using the same container, you can include the `overwriteExisting` field to decide whether to overwrite any files with the analysis result files.
 
 ## Build and run the POST request
 
 Before you run the POST request, replace {your-source-container-SAS-URL} and {your-result-container-SAS-URL} with the values from your Azure Blob storage container instances.
 
+The following sample shows how to add the ```azureBlobSource``` property to the request:
+
 **Allow only one either `azureBlobSource` or `azureBlobFileListSource`.**
 
 ```bash
 POST /documentModels/{modelId}:analyzeBatch
 
-[
-  {
-    "azureBlobSource": {
-      "containerUrl": "{your-source-container-SAS-URL}",
-      "prefix": "trainingDocs/"
-    },
-    "azureBlobFileListSource": {
-      "containerUrl": "{your-source-container-SAS-URL}",
+{
+  "azureBlobSource": {
+    "containerUrl": "https://myStorageAccount.blob.core.windows.net/myContainer?mySasToken",
+    "prefix": "trainingDocs/"
+  },
+  "resultContainerUrl": "https://myStorageAccount.blob.core.windows.net/myOutputContainer?mySasToken",
+  "resultPrefix": "layoutresult/",
+  "overwriteExisting": true
+}
+
+```
+The following sample shows how to add the ```azureBlobFileListSource``` property to the request:
+
+```bash
+POST /documentModels/{modelId}:analyzeBatch
+
+{
+   "azureBlobFileListSource": {
+      "containerUrl": "https://myStorageAccount.blob.core.windows.net/myContainer?mySasToken",
       "fileList": "myFileList.jsonl"
     },
-    "resultContainerUrl": "{your-result-container-SAS-URL}",
-    "resultPrefix": "trainingDocsResult/",
-    "overwriteExisting": false
-  }
-]
+  "resultContainerUrl": "https://myStorageAccount.blob.core.windows.net/myOutputContainer?mySasToken",
+  "resultPrefix": "customresult/",
+  "overwriteExisting": true
+}
 
 ```
 
@@ -238,4 +250,4 @@ The batch analysis results help you identify which files are successfully analyz
 
 ## Next steps
 
-[View code samples on GitHub.](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/tree/main/Python(v4.0)/Prebuilt_model)
+[View code samples on GitHub.](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/tree/main/Python(v4.0)/Prebuilt_model)
\ No newline at end of file

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "バッチ分析APIのドキュメント更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence バッチ分析API」に関するドキュメントのアップデートです。主な内容は以下の通りです。

  1. タイトルと日付の更新: ドキュメントのタイトルが「Batch analysis and processing (preview)」から「Batch analysis and processing」に変更され、プレビューの文言が削除されました。また、日付が2024年11月19日に更新されています。

  2. バッチ分析機能の説明の拡充: バッチ分析APIの機能が強化され、APIがAzure Blobストレージからのドキュメントの読み込みと結果の書き込みをサポートすることが明記されました。これにより、ユーザーはバッチ分析を行うために必要なインフラについての理解を深めることができます。

  3. モデルサポートの記載の簡略化: バッチ分析をサポートするモデルのリストから、具体的なモデル名やリンクが整理され、記述が簡潔になりました。

  4. ファイルの指定方法に関する新しいセクション: 新たに入力ファイルの指定方法に関する情報が追加され、解析するファイルを指定するための2つのオプション(azureBlobSourceazureBlobFileListSource)について詳しく説明されています。このため、ユーザーが特定のファイルを選んで分析を行う方法が明確になります。

  5. 結果の保存方法についての詳細: 結果の保存場所や名前空間の設定方法に関する具体的な説明が追加され、ファイルの上書きを防止するためのオプションが導入されました。

  6. POSTリクエストのサンプルコードの強化: 各種プロパティを含むPOSTリクエストの具体例が示されており、ユーザーが実際の実装方法を理解しやすくなるよう配慮されています。

これらの変更により、バッチ分析APIの利便性が向上し、ユーザーがドキュメントを効率的に利用し、実装を進められるようになります。全体的に、ドキュメントの明瞭性と有用性が高まっています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/business-card.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -15,11 +15,11 @@ ms.author: lajanuar
 # Document Intelligence business card model
 
 > [!IMPORTANT]
-> Starting with Document Intelligence **v4.0 (preview)**, and going forward, the business card model (prebuilt-businessCard) is deprecated. To extract data from business card formats, use the following:
-
-| Feature   | version| Model ID |
-|----------  |---------|--------|
-| Business card model|&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA)</br>&bullet; v3.0:2022-08-31 (GA)</br>&bullet; v2.1 (GA)|**`prebuilt-businessCard`**|
+> Starting with Document Intelligence **v4.0**, and going forward, the business card model (prebuilt-businessCard) is deprecated. To extract data from business card formats, use the following:
+>
+>| Feature   | version| Model ID |
+>|----------  |---------|--------|
+>| Business card model|&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA)</br>&bullet; v3.0:2022-08-31 (GA)</br>&bullet; v2.1 (GA)|**`prebuilt-businessCard`**|
 
 ::: moniker range=">=doc-intel-3.1.0"
 **This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v2.1**](?view=doc-intel-2.1.0&preserve-view=true)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "名刺モデルのドキュメント更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence 名刺モデル」に関するドキュメントのアップデートです。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 文書の日付が2024年10月16日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. モデルの非推奨のお知らせの修正: 名刺モデルの非推奨に関する記述が改善され、文言がより明確になりました。「v4.0 (preview)」という表記が削除され、最新のバージョン4.0から名刺モデルが非推奨であることが強調されています。

  3. テーブル形式の修正: 名刺モデルに関する情報のレイアウトが改善され、マークダウンのテーブル形式として記載されています。これにより、情報が視覚的に整理され、読みやすくなっています。

これらの更新により、ユーザーは名刺モデルに関連する重要な変更についての理解が深まり、今後の使用に際しての指針が提供されています。全体的に、ドキュメントの明瞭性とユーザビリティが向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/contract.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 ---
@@ -15,14 +15,13 @@ monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 
 # Document Intelligence contract model
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
 
-**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
+
+**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)
 :::moniker-end
 
 The Document Intelligence contract model uses powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities to analyze and extract key fields and line items from a select group of important contract entities. Contracts can be of various formats and quality including phone-captured images, scanned documents, and digital PDFs. The API analyzes document text; extracts key information such as Parties, Jurisdictions, Contract ID, and Title; and returns a structured JSON data representation. The model currently supports English-language document formats.
@@ -35,11 +34,12 @@ Automated contract processing is the process of extracting key contract fields f
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**Contract model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-contract**|
+|**Contract model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-contract**|
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -93,7 +93,7 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [Language Support—prebui
 
 ## Field extraction
 
-* For supported document extraction fields, refer to the [contract model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/contract.md) page in our GitHub sample repository.
+* For supported document extraction fields, *see* the [contract model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/contract.md) page in our GitHub sample repository.
 
 * The contract key-value pairs and line items extracted are in the `documentResults` section of the JSON output.
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "契約モデルのドキュメント更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence契約モデル」に関するドキュメントのアップデートです。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 文書の日付が2024年10月16日から2024年11月19日に変更され、最新の日付が反映されています。

  2. バージョン表記の修正: ドキュメント内のバージョン表記が「v4.0 (preview)」から「v4.0 (GA)」に変更され、これによって文書が正式リリースのバージョンであることが明確にされています。

  3. 機能とモデルIDの正確な表記: 付随する情報として、「Document Intelligence v4.0」への言及が新しいリリース日(2024年11月30日)と共に行われています。この更新により、利用可能なツールやライブラリの情報が最新のものに変更されています。

  4. 契約モデルスキーマのリンクの修正: 契約モデルのスキーマに関するリンクが更新されており、最新のGAバージョンのスキーマにアクセスできるようになっています。これにより、ユーザーは現在のサポート情報を正しく参照できるようになります。

これらの変更により、ユーザーは契約モデルに関する正確で最新の情報を得ることができ、実装において必要な指針を提供されています。全体を通じて、ドキュメントの明瞭性と信頼性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/credit-card.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -19,23 +19,23 @@ monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 
 # Document Intelligence credit card model
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** ![checkmark](../media/yes-icon.png)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0** ![checkmark](../media/yes-icon.png)
 
-The Document Intelligence credit/debit card model uses powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities to analyze and extract key fields from credit and debit cards. Credit cards and debit cards can be of various formats and quality including phone-captured images, scanned documents, and digital PDFs. The API analyzes document text; extracts key information such as Card Number, Issuing Bank, and Expiration Date; and returns a structured JSON data representation. The model currently supports English-language document formats.
+The Document Intelligence credit/debit card model uses powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities to analyze and extract key fields from credit and debit cards. Credit cards and debit cards can be of various formats and quality including phone-captured images, scanned documents, and digital PDFs. The API analyzes document text; extracts key information such as card number, issuing bank, and expiration date; and returns a structured JSON data representation. The model currently supports English-language document formats.
 
 ## Automated card processing
 
-Automated Credit/Debit card processing is the process of extracting key  fields from bank cards. Historically, bank card analysis process is achieved manually and, hence, very time consuming. Accurate extraction of key data from bank cards s is typically the first and one of the most critical steps in the contract automation process.
+Automated Credit/Debit card processing is the process of extracting key fields from bank cards. Historically, bank card analysis process is achieved manually and, hence, very time consuming. Accurate extraction of key data from bank cards is typically the first and one of the most critical steps in the contract automation process.
 
 ## Development options
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence C supports the following tools, applications, and libraries:
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**Contract model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-creditCard**|
+|**Contract model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-creditCard**|
 
 ::: moniker-end
 
@@ -45,7 +45,7 @@ Document Intelligence C supports the following tools, applications, and librarie
 
 ## Try credit card data extraction
 
-To see how data extraction works for the Credit/Debit card service, you need the following resources:
+To see how data extraction works for the credit/debit card service, you need the following resources:
 
 * An Azure subscription—you can [create one for free](https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services/).
 
@@ -57,7 +57,7 @@ To see how data extraction works for the Credit/Debit card service, you need the
 
 1. On the [Document Intelligence Studio home page](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio), select **Credit/Debit Card**.
 
-1. You can analyze the sample tax documents or upload your own files.
+1. You can analyze the sample credit/debit documents or upload your own files.
 
 1. Select the **Run analysis** button and, if necessary, configure the **Analyze options** :
 
@@ -72,7 +72,7 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [prebuilt model language s
 
 ## Field extraction
 
-* For supported document extraction fields, refer to the [credit card model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/credit-card.md) page in our GitHub sample repository.
+* For supported document extraction fields, *see* the [credit card model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/credit-card.md) page in our GitHub sample repository.
 
 * The bank cards key-value pairs and line items extracted are in the `documentResults` section of the JSON output.
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "クレジットカードモデルのドキュメント更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligenceクレジットカードモデル」に関するドキュメントのアップデートです。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 文書の日付が2024年10月16日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. バージョン表記の修正: ドキュメント内のバージョン表記が「v4.0 (preview)」から「v4.0」に変更され、正式リリースのバージョンであることが明確に示されています。

  3. 用語の一貫性の確保: 「Card Number」や「Expiration Date」といった用語が一貫して小文字に変更され、用語の整合性が向上しています。

  4. 自動処理に関する説明の明確化: 自動クレジット/デビットカード処理に関する説明文から冗長な箇所が削除され、スムーズに理解できるように改良されています。

  5. 開発オプションのバージョン情報の更新: 「Document Intelligence v4.0」のサポート内容に関する記述が最新のリリース日(2024年11月30日)と共に更新されています。

  6. クレジットカードモデルスキーマのリンクの更新: クレジットカードモデルに関するスキーマのリンクが更新されており、最新のGAバージョンにアクセスできるようになっています。

これらの変更により、ユーザーはクレジットカードモデルに関する正確で最新の情報を得られるようになり、仕様に基づいた適切な実装が可能とされています。全体を通じて、ドキュメントの明瞭性と信頼性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/general-document.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -17,20 +17,21 @@ ms.author: lajanuar
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
 > [!IMPORTANT]
-> Starting with Document Intelligence versions **2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview** and going forward, the general document model (prebuilt-document) is deprecated. To extract key-value pairs, selection marks, text, tables, and structure from documents, use the following models:
+> Starting with Document Intelligence versions **v4.0 preview versions** and going forward, the general document model (prebuilt-document) is deprecated. To extract key-value pairs, selection marks, text, tables, and structure from documents, use the following models:
+>
+>| Feature   | version| Model ID |
+>|----------  |---------|--------|
+>|`Layout` model with the optional query string parameter **`features=keyValuePairs`** enabled.|&bullet; v4:2024-02-29-preview</br>&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA) |**`prebuilt-layout`**|
+>|General document model|&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA)</br>&bullet; v3.0:2022-08-31 (GA)</br>&bullet; v2.1 (GA)|**`prebuilt-document`**|
 
-| Feature   | version| Model ID |
-|----------  |---------|--------|
-|`Layout` model with the optional query string parameter **`features=keyValuePairs`** enabled.|&bullet; v4:2024-02-29-preview</br>&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA) |**`prebuilt-layout`**|
-|General document model|&bullet; v3.1:2023-07-31 (GA)</br>&bullet; v3.0:2022-08-31 (GA)</br>&bullet; v2.1 (GA)|**`prebuilt-document`**|
 :::moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)**  | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)**  | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.0.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
 The General document model combines powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities with deep learning models to extract key-value pairs, tables, and selection marks from documents. General document is available with the v3.1 and v3.0 APIs. For more information, _see_ our [migration guide](../v3-1-migration-guide.md).

Summary

{
    "modification_type": "breaking change",
    "modification_title": "一般文書モデルの非推奨に関する更新"
}

Explanation

この変更は、一般文書モデル(prebuilt-document)が非推奨であることに関する重要な更新です。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 文書の日付が2024年5月23日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. 非推奨モデルの通知: Document Intelligenceの特定バージョン(v4.0プレビュー版)以降、一般文書モデルは非推奨とされていることが明確に記載されています。これにより、ユーザーは新しいアプローチへの移行を促されています。

  3. 代替モデルの提案: 新たに、キー-バリュー ペア、選択マーク、テキスト、テーブル、構造を抽出するための代替モデルが一覧に追加されました。このセクションにより、ユーザーは適切なモデルを選択する手助けを受けられます。

  4. バージョン表記の修正: 最新の情報に基づき、利用可能なバージョンの記載が明確にされ、特定のリリース情報(GAやプレビュー)が正しく示されています。

  5. 文書の一貫性の向上: バージョン情報や利用する機能の記載が整理され、明快さが増しています。また、文書の導入部も更新され、内容がアップデートされています。

これらの変更は、ユーザーに対して最新のモデルとその利用方法についての情報を提供することを目的としており、非推奨となるモデルに依存したままの利用を避けるための重要な警告となっています。全体を通じて、ドキュメントの明瞭性と正確性が向上し、ユーザーの理解を助ける内容となっています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/health-insurance-card.md

Diff
@@ -6,26 +6,23 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-4.0.0 || >=doc-intel-3.0.0'
 ---
 
 
 # Document Intelligence health insurance card model
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
-**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
+**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.0.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
 The Document Intelligence health insurance card model combines powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities with deep learning models to analyze and extract key information from US health insurance cards. A health insurance card is a key document for care processing. It can be digitally analyzed for patient onboarding, financial coverage information, cashless payments, and insurance claim processing. The health insurance card model analyzes health card images; extracts key information such as insurer, member, prescription, and group number; and returns a structured JSON representation. Health insurance cards can be presented in various formats and quality including phone-captured images, scanned documents, and digital PDFs.
@@ -38,11 +35,12 @@ The Document Intelligence health insurance card model combines powerful Optical
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**Health insurance card model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-healthInsuranceCard.us**|
+|**Health insurance card model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-healthInsuranceCard.us**|
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -97,7 +95,7 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [prebuilt model language s
 
 ## Field extraction
 
-For supported document extraction fields, refer to the [health insurance card model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/health-insurance-card.md) page in our GitHub sample repository.
+For supported document extraction fields, *see* the [health insurance card model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/health-insurance-card.md) page in our GitHub sample repository.
 
 ### Migration guide and REST API v3.1
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "健康保険カードモデルのドキュメント更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence健康保険カードモデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年10月16日から2024年11月19日に更新され、最新の情報が反映されています。

  2. バージョン表記の修正: 健康保険カードモデルが含まれるバージョン表示が「v4.0 (preview)」から「v4.0」に修正され、より明確に正規バージョンであることが示されています。

  3. 新しいバージョン情報の追加: Document Intelligence v4.0に関する情報が更新され、最新のGA版(2024年11月30日)の情報が記載されました。

  4. スキーマリンクの更新: 健康保険カードモデルに関するスキーマへのリンクが最新のGAバージョン(2024年11月30日)に更新され、ユーザーがアクセスする際の利便性が向上しています。

  5. 文書内容の明確化: 健康保険カードモデルに関する説明が整理され、OCR機能やその適用例などの情報が一貫して表記されています。

これらの変更により、ユーザーは健康保険カードモデルについてより正確で最新の情報を得られるようになり、仕様に従った適切な実装が可能となっています。全体として、ドキュメントの明瞭性と信頼性が向上し、利用者にとっての価値が高まっています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/id-document.md

Diff
@@ -6,19 +6,15 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
-ms.custom:
-  - references.regions
+ms.custom: references.regions
 ---
 
 <!-- markdownlint-disable MD033 -->
 
 # Document Intelligence ID document model
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
 [!INCLUDE [applies to v4.0](../includes/applies-to-v40.md)]
 ::: moniker-end
 
@@ -36,15 +32,16 @@ ms.custom:
 
 ::: moniker range=">=doc-intel-3.0.0"
 
-Document Intelligence Identity document (ID) model combines Optical Character Recognition (OCR) with deep learning models to analyze and extract key information from identity documents. The API analyzes identity documents (including the following) and returns a structured JSON data representation:
+Document Intelligence Identity document (ID) model combines Optical Character Recognition (OCR) with deep learning models to analyze and extract key information from identity documents. The API analyzes identity documents (including the following) and returns a structured JSON data representation.
 
-* Passport book, passport card worldwide
-* Driver's license from United States, Europe, India, Canada, and Australia
-* United States identification cards, residency permit (green card), social security card, military ID
-* European identification cards, residency permits
-* India PAN card, Aadhaar card
-* Canada identification cards, residency permit (maple card)
-* Australia photo card, key-pass ID (including digital version)
+| Region | Document types |
+|--------|----------------|
+|Worldwide|Passport Book, Passport Card|
+|United States|Driver License, Identification Card, Residency Permit (Green card), Social Security Card, Military ID|
+|Europe|Driver License, Identification Card, Residency Permit|
+|India|Driver License, PAN Card, Aadhaar Card|
+|Canada|Driver License, Identification Card, Residency Permit (Maple Card)|
+|Australia|Driver License, Photo Card, Key-pass ID (including digital version)|
 
 ::: moniker-end
 
@@ -86,11 +83,12 @@ The prebuilt IDs service extracts the key values from worldwide passports and U.
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**ID document model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-idDocument**|
+|**ID document model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-idDocument**|
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -215,20 +213,9 @@ Extract data, including name, birth date, and expiration date, from ID documents
 
 ::: moniker range=">=doc-intel-3.0.0"
 
-## Supported document types
-
-| Region | Document types |
-|--------|----------------|
-|Worldwide|Passport Book, Passport Card|
-|United States|Driver License, Identification Card, Residency Permit (Green card), Social Security Card, Military ID|
-|Europe|Driver License, Identification Card, Residency Permit|
-|India|Driver License, PAN Card, Aadhaar Card|
-|Canada|Driver License, Identification Card, Residency Permit (Maple Card)|
-|Australia|Driver License, Photo Card, Key-pass ID (including digital version)|
-
 ## Field extractions
 
-For supported document extraction fields, refer to the [ID document model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/id-document.md) page in our GitHub sample repository.
+For supported document extraction fields, *see* the [**ID document model schema**](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/id-document.md) page in our GitHub sample repository.
 
 ::: moniker-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "IDドキュメントモデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence IDドキュメントモデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年10月16日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. 可視性向上のための修正: モニカ範囲の表示が整理され、IDドキュメントモデルがサポートする文書のタイプが再整理され、明確な表形式で示されています。これにより、ユーザーにとって理解しやすくなっています。

  3. 新しいバージョン情報の追加: Document Intelligence v4.0に関する情報が更新され、最新のGA版(2024年11月30日)が紹介されています。これにより、ユーザーは今後の利用に備えた正確なバージョン情報を得られます。

  4. スキーマリンクの更新: IDドキュメントモデルに関するスキーマへのリンクが、最新のGAバージョンのURLに修正され、ユーザーがサンプルにアクセスしやすくなっています。

  5. 文面のシンプル化: 特定の文章が簡潔に整理され、冗長な表現が省かれることで、よりスムーズな読みやすさが実現されています。

これらの変更により、ユーザーはIDドキュメントモデルについての最新情報を効率よく取得でき、より良い導入が可能となります。ドキュメントの全体的な明瞭性と有用性が向上しており、情報の信頼性も高まっています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/invoice.md

Diff
@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
-title: Invoice data extraction – Document Intelligence 
+title: Invoice data extraction – Document Intelligence
 titleSuffix: Azure AI services
 description: Automate invoice data extraction with Document Intelligence's invoice model.
 author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: references_regions
 ---
@@ -15,9 +15,6 @@ ms.custom: references_regions
 
 # Document Intelligence invoice model
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
 [!INCLUDE [applies to v4.0](../includes/applies-to-v40.md)]
 ::: moniker-end
 
@@ -66,11 +63,11 @@ Automated invoice processing is the process of extracting key `accounts payable`
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**Invoice model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-invoice**|
+|**Invoice model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-invoice**|
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -190,91 +187,18 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [prebuilt model language s
 
 :::moniker range=">=doc-intel-3.1.0"
 
-* For supported document extraction fields, refer to the [invoice model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/invoice.md) page in our GitHub sample repository.
+* For supported document extraction fields, *see* the [**invoice model schema**](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/invoice.md) page in our GitHub sample repository.
 
 * The invoice key-value pairs and line items extracted are in the `documentResults` section of the JSON output.
 
 
 ### Key-value pairs
 
-The prebuilt invoice **2022-06-30** and later releases support the optional return of key-value pairs. By default, the return of key-value pairs is disabled. Key-value pairs are specific spans within the invoice that identify a label or key and its associated response or value. In an invoice, these pairs could be the label and the value the user entered for that field or telephone number. The AI model is trained to extract identifiable keys and values based on a wide variety of document types, formats, and structures.
+The prebuilt invoice model supports the optional return of key-value pairs. By default, the return of key-value pairs is disabled. Key-value pairs are specific spans within the invoice that identify a label or key and its associated response or value. In an invoice, these pairs could be the label and the value the user entered for that field or telephone number. The AI model is trained to extract identifiable keys and values based on a wide variety of document types, formats, and structures.
 
 Keys can also exist in isolation when the model detects that a key exists, with no associated value or when processing optional fields. For example, a middle name field can be left blank on a form in some instances. Key-value pairs are always spans of text contained in the document. For documents where the same value is described in different ways, for example, customer/user, the associated key is either customer or user (based on context).
 ::: moniker-end
 
-::: moniker range="doc-intel-2.1.0"
-
-## Fields extracted
-
-The Invoice service extracts the text, tables, and 26 invoice fields. Following are the fields extracted from an invoice in the JSON output response (the following output uses this [sample invoice](../media/sample-invoice.jpg)).
-
-|Name| Type | Description | Text | Value (standardized output) |
-|:-----|:----|:----|:----| :----|
-| CustomerName | string | Customer being invoiced | Microsoft Corp |  |
-| CustomerId | string | Reference ID for the customer | CID-12345 |  |
-| PurchaseOrder | string | A purchase order reference number | PO-3333 | |
-| InvoiceId | string | ID for this specific invoice (often "Invoice Number") | INV-100 | |
-| InvoiceDate | date | Date the invoice was issued | 11/15/2019 | 2019-11-15 |
-| DueDate | date | Date payment for this invoice is due | 12/15/2019 | 2019-12-15 |
-| VendorName | string | Vendor that created the invoice | CONTOSO | |
-| VendorAddress | string | Mailing address for the Vendor | 123 456th St New York, NY, 10001 | |
-| VendorAddressRecipient | string | Name associated with the VendorAddress | Contoso Headquarters | |
-| CustomerAddress | string | Mailing address for the Customer | 123 Other Street, Redmond, Washington, 98052 | |
-| CustomerAddressRecipient | string | Name associated with the CustomerAddress | Microsoft Corp | |
-| BillingAddress | string | Explicit billing address for the customer | 123 Bill Street, Redmond, Washington, 98052 | |
-| BillingAddressRecipient | string | Name associated with the BillingAddress | Microsoft Services | |
-| ShippingAddress | string | Explicit shipping address for the customer | 123 Ship Street, Redmond, Washington, 98052 | |
-| ShippingAddressRecipient | string | Name associated with the ShippingAddress | Microsoft Delivery | |
-| Sub&#8203;Total | number | Subtotal field identified on this invoice | $100.00 | 100 |
-| TotalTax | number | Total tax field identified on this invoice | $10.00 | 10 |
-| InvoiceTotal | number | Total new charges associated with this invoice | $110.00 | 110 |
-| AmountDue |  number | Total Amount Due to the vendor | $610.00 | 610 |
-| ServiceAddress | string | Explicit service address or property address for the customer | 123 Service Street, Redmond, Washington, 98052 | |
-| ServiceAddressRecipient | string | Name associated with the ServiceAddress | Microsoft Services | |
-| RemittanceAddress | string | Explicit remittance or payment address for the customer | 123 Remit St New York, NY, 10001 |  |
-| RemittanceAddressRecipient | string | Name associated with the RemittanceAddress | Contoso Billing |  |
-| ServiceStartDate | date | First date for the service period (for example, a utility bill service period) | 10/14/2019 | 2019-10-14 |
-| ServiceEndDate | date | End date for the service period (for example, a utility bill service period) | 11/14/2019 | 2019-11-14 |
-| PreviousUnpaidBalance | number | Explicit previously unpaid balance | $500.00 | 500 |
-
-The following are the line items extracted from an invoice in the JSON output response and uses this [sample invoice](../media/sample-invoice.jpg):
-
-|Name| Type | Description | Text (line item #1) | Value (standardized output) |
-|:-----|:----|:----|:----| :----|
-| Items | string | Full string text line of the line item | 3/4/2021 A123 Consulting Services 2 hours $30.00 10% $60.00 | |
-| Amount | number | The amount of the line item | $60.00 | 100 |
-| Description | string | The text description for the invoice line item | Consulting service | Consulting service |
-| Quantity | number | The quantity for this invoice line item | 2 | 2 |
-| UnitPrice | number | The net or gross price (depending on the gross invoice setting of the invoice) of one unit of this item | $30.00 | 30 |
-| ProductCode | string| Product code, product number, or SKU associated with the specific line item | A123 | |
-| Unit | string| The unit of the line item, e.g,  kg, lb etc. | hours | |
-| Date | date| Date corresponding to each line item. Often it's a date the line item was shipped | 3/4/2021| 2021-03-04 |
-| Tax | number | Tax associated with each line item. Possible values include tax amount, tax %, and tax Y/N | 10% | |
-
-The following are complex fields extracted from an invoice in the JSON output response:
-
-### TaxDetails
-
-Tax details define specific taxes applied to the invoice total.
-
-|Name| Type | Description | Text (line item #1) | Value (standardized output) |
-|:-----|:----|:----|:----| :----|
-| Items | string | Full string text line of the tax item | V.A.T. 15% $60.00 | |
-| Amount | number | The tax amount of the tax item | 60.00 | 60 |
-| Rate | string | The tax rate of the tax item | 15% | |
-
-### PaymentDetails
-
-List all the detected payment options detected on the field. 
-
-|Name| Type | Description | Text (line item #1) | Value (standardized output) |
-|:-----|:----|:----|:----| :----|
-| `IBAN` | string | Internal Bank Account Number | GB33BUKB20201555555555 | |
-| `SWIFT` | string | SWIFT code | BUKBGB22 | |
-| BankAccountNumber | string | Bank account number, a unique identifier for a bank account | 123456 | |
-| BPayBillerCode | string | Australian B-Pay Biller Code | 12345 | |
-| BPayReference | string | Australian B-Pay Reference Code | 98765432100 | |
-
 ### JSON output
 
 The JSON output has three parts:

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "請求書データ抽出に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence 請求書モデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年10月16日から2024年11月19日に修改され、新しい情報が反映されています。

  2. モニカ範囲の整理: モニカ範囲「doc-intel-4.0.0」が削除され、代わりに最新のGA情報(2024年11月30日)の表記が追加されました。これにより、バージョン管理の透明性が向上しています。

  3. 情報構造の改善: 請求書モデルがサポートするツールやアプリケーションのサブセクションが整理され、関連情報が明確に提示されるようになっています。特に、API、SDKのリンクが最新のものに更新され、ユーザーが情報にアクセスしやすくなっています。

  4. スキーマリンクの更新: 請求書モデルに関するスキーマへのリンクが新しいGAバージョンのURLに修正されており、ユーザーは最新のスキーマに容易にアクセスできます。

  5. 冗長な内容の削除: 請求書に関する詳細情報が整理され、特に前のバージョンで使用されていた冗長な説明が削除されることで、文書全体がコンパクトで読みやすく、重要な情報に焦点が当てられるようになっています。

これらの変更により、ユーザーは請求書モデルに関して最新の情報を効率的に取得でき、より良い導入が可能になっています。全体的に、ドキュメントの可読性と有用性が向上し、情報の信頼性が高まっています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/layout.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -19,8 +19,6 @@ ms.author: lajanuar
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
 [!INCLUDE [applies to v4.0](../includes/applies-to-v40.md)]
 
 Document Intelligence layout model is an advanced machine-learning based document analysis API available in the Document Intelligence cloud. It enables you to take documents in various formats and return structured data representations of the documents. It combines an enhanced version of our powerful [Optical Character Recognition (OCR)](../../../ai-services/computer-vision/overview-ocr.md) capabilities with deep learning models to extract text, tables, selection marks, and document structure.
@@ -38,11 +36,12 @@ The following illustration shows the typical components in an image of a sample
 
 ## Development options (v4)
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**Layout model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-layout**|
+|**Layout model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-layout**|
 
 ## Input requirements (v4)
 
@@ -77,7 +76,7 @@ See how data, including text, tables, table headers, selection marks, and struct
      > [Try Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/layout).
      >
 
-## Supported languages and locales (ocr)
+## Supported languages
 
 *See* our [Language Support—document analysis models](../language-support/ocr.md) page for a complete list of supported languages.
 
@@ -86,7 +85,7 @@ See how data, including text, tables, table headers, selection marks, and struct
 The layout model extracts text, selection marks, tables, paragraphs, and paragraph types (`roles`) from your documents.
 
 > [!NOTE]
-> Versions `2024-02-29-preview`, `2023-10-31-preview`, and later support Microsoft office (DOCX, XLSX, PPTX) and HTML files. The following features are not supported:
+> Document Intelligence v4.0 (2024-11-30 (GA)) and later support Microsoft office (DOCX, XLSX, PPTX) and HTML files. The following features are not supported:
 >
 > * There are no angle, width/height and unit with each page object.
 > * For each object detected, there is no bounding polygon or bounding region.
@@ -195,7 +194,7 @@ The new machine-learning based page object detection extracts logical roles like
 
 The document layout model in Document Intelligence extracts print and handwritten style text as `lines` and `words`. The `styles` collection ../includes any handwritten style for lines if detected along with the spans pointing to the associated text. This feature applies to [supported handwritten languages](../language-support/prebuilt.md).
 
-For Microsoft Word, Excel, PowerPoint, and HTML, Document Intelligence versions 2024-02-29-preview and  2023-10-31-preview Layout model extract all embedded text as is. Texts are extracted as words and paragraphs. Embedded images aren't supported.
+For Microsoft Word, Excel, PowerPoint, and HTML, Document Intelligence v4.0 2024-11-30 (GA) Layout model extract all embedded text as is. Texts are extracted as words and paragraphs. Embedded images aren't supported.
 
 #### [Sample code](#tab/sample-code)
 
@@ -317,7 +316,7 @@ Here are a few factors to consider when using the Document Intelligence bale ext
 > [!NOTE]
 >
 > * Table analysis is not supported if the input file is XLSX.
-> * Starting with *2024-07-31-preview*, the bounding regions for figures and tables cover only the core content and exclude associated caption and footnotes.
+> * For *2024-11-30 (GA)*, the bounding regions for figures and tables cover only the core content and exclude associated caption and footnotes.
 
 #### [Sample code](#tab/sample-code)
 
@@ -372,7 +371,7 @@ if result.tables:
 The Layout API can output the extracted text in markdown format. Use the `outputContentFormat=markdown` to specify the output format in markdown. The markdown content is output as part of the `content` section.
 
 > [!NOTE]
-> Starting from *2024-07-31-preview*, the representation of tables is changed to HTML tables to enable rendering of merged cells, multi-row headers, etc. Another related change is to use Unicode checkbox characters ☒ and ☐ for selection marks instead of :selected: and :unselected:.  Note that this means that the content of selection mark fields will contain :selected: even though their spans refer to Unicode characters in the top-level span.
+> For v4.0 *2024-11-30 (GA)*, the representation of tables is changed to HTML tables to enable rendering of merged cells, multi-row headers, etc. Another related change is to use Unicode checkbox characters ☒ and ☐ for selection marks instead of :selected: and :unselected:.  Note that this means that the content of selection mark fields will contain :selected: even though their spans refer to Unicode characters in the top-level span.
 
 #### [Sample code](#tab/sample-code)
 
@@ -445,7 +444,7 @@ When *output=figures* is specified during the initial analyze operation, the ser
 `FigureId` is included in each figure object, following an undocumented convention of `{pageNumber}.{figureIndex}` where `figureIndex` resets to one per page.
 
 > [!NOTE]
-> Starting with *2024-07-31-preview*, the bounding regions for figures and tables cover only the core content and exclude associated caption and footnotes.
+> For v4.0 *2024-11-30 (GA)*, the bounding regions for figures and tables cover only the core content and exclude associated caption and footnotes.
 
 #### [Sample code](#tab/sample-code)
 
@@ -692,7 +691,7 @@ Document Intelligence v2.1 supports the following tools, applications, and libra
 The layout model extracts text, selection marks, tables, paragraphs, and paragraph types (`roles`) from your documents.
 
 > [!NOTE]
-> Versions `2024-02-29-preview`, `2023-10-31-preview`, and later support Microsoft office (DOCX, XLSX, PPTX) and HTML files. The following features are not supported:
+> Document Intelligence v4.0 *2024-11-30 (GA)* supports Microsoft office (DOCX, XLSX, PPTX) and HTML files. The following features are not supported:
 >
 > * There are no angle, width/height and unit with each page object.
 > * For each object detected, there is no bounding polygon or bounding region.
@@ -829,7 +828,7 @@ The new machine-learning based page object detection extracts logical roles like
 
 The document layout model in Document Intelligence extracts print and handwritten style text as `lines` and `words`. The `styles` collection ../includes any handwritten style for lines if detected along with the spans pointing to the associated text. This feature applies to [supported handwritten languages](../language-support/prebuilt.md).
 
-For Microsoft Word, Excel, PowerPoint, and HTML, Document Intelligence versions 2024-02-29-preview and  2023-10-31-preview Layout model extract all embedded text as is. Texts are extracted as words and paragraphs. Embedded images aren't supported.
+For Microsoft Word, Excel, PowerPoint, and HTML, Document Intelligence v4.0 2024-11-30 (GA) Layout model extract all embedded text as is. Texts are extracted as words and paragraphs. Embedded images aren't supported.
 
 :::moniker-end
 
@@ -1007,7 +1006,7 @@ Here are a few factors to consider when using the Document Intelligence bale ext
 > [!NOTE]
 >
 > * Table analysis is not supported if the input file is XLSX.
-> * Starting with *2024-07-31-preview*, the bounding regions for figures and tables cover only the core content and exclude associated caption and footnotes.
+ > * Document Intelligence v4.0 2024-11-30 (GA) supports bounding regions for figures and tables that cover only the core content and exclude associated caption and footnotes.
 
 :::moniker-end
 
@@ -1187,7 +1186,7 @@ Layout API also extracts selection marks from documents. Extracted selection mar
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0 || doc-intel-3.1.0"
 
-* [Learn how to process your own forms and documents](../quickstarts/try-document-intelligence-studio.md) with the [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio).
+* [Learn how to process your own forms and documents](../studio-overview.md) with the [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio).
 
 * Complete a [Document Intelligence quickstart](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) and get started creating a document processing app in the development language of your choice.
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "レイアウトモデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence レイアウトモデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。以下に主な変更点を示します。

  1. 日付の修正: ドキュメントの日付が2024年10月7日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. モニカ範囲の整理: モニカ範囲「doc-intel-4.0.0」に関連するプレビューの通知が削除されています。これにより、ドキュメントが最新のGA版に移行したことが明確に示されています。

  3. バージョン情報の更新: Document Intelligence v4.0に関する記述が、プレビュー版の日付から一般提供版(GA)の日付に変更され、最新の情報が提供されています。これにより、このバージョンに関連する機能およびリソースが更新されています。

  4. API および SDK リンクの更新: レイアウトモデルがサポートするツール、アプリケーション、ライブラリに関するリンクが最新に修正されています。これにより、ユーザーが関連情報を見つけやすくなっています。

  5. 内容の削除と整理: 不要な情報が削除され、ドキュメント全体の内容が整理され、情報がより明確になっています。特に、特定のバージョンへの依存を排除し、一般的な情報としました。

  6. 言語サポートの対応: ドキュメント内の言語およびロケールに関する説明が簡素化され、必要な情報がよりわかりやすく表示されています。

これらの変更により、ユーザーは最新のレイアウトモデルに関する情報を効率的に取得でき、ドキュメントの有用性が向上しています。全体的に、ドキュメントの構造が整理され、情報の可読性とアクセスibilityが向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/marriage-certificate.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -19,7 +19,7 @@ monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 
 # Document Intelligence marriage certificate model
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** ![checkmark](../media/yes-icon.png)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** 
 
 The Document Intelligence Marriage Certificate model uses powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities to analyze and extract key fields from Marriage Certificates. Marriage certificates  can be of various formats and quality including phone-captured images, scanned documents, and digital PDFs. The API analyzes document text; extracts key information such as Spouse names, Issue date, and marriage place; and returns a structured JSON data representation. The model currently supports English-language document formats.
 
@@ -31,11 +31,11 @@ Automated marriage certificate processing is the process of extracting key  fiel
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**prebuilt-marriageCertificate.us**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=marriageCertificate.us&formType=marriageCertificate.us)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-marriageCertificate.us**|
+|**prebuilt-marriageCertificate.us**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/prebuilt?formCategory=marriageCertificate.us&formType=marriageCertificate.us)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-marriageCertificate.us**|
 
 ::: moniker-end
 
@@ -72,7 +72,7 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [prebuilt model language s
 
 ## Field extraction
 
-* For supported document extraction fields, refer to the [marriage certificate model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/marriage-certificate.md) page in our GitHub sample repository.
+* For supported document extraction fields, *see* the [**marriage certificate model schema**](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/marriage-certificate.md) page in our GitHub sample repository.
 
 * The marriage certificate key-value pairs and line items extracted are in the `documentResults` section of the JSON output.
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "婚姻証明書モデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence 婚姻証明書モデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年10月16日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. バージョン情報の変更: コンテンツの適用バージョンが「v4.0 (プレビュー)」から「v4.0 (GA)」に変更され、一般提供版としてのステータスが強調されています。

  3. APIおよびSDKリンクの更新: Document Intelligence v4.0に関連するリソースのリンクが、最新のGA情報に合わせて更新されました。これにより、関連情報へのアクセスが容易になっています。

  4. スキーマリンクの修正: 婚姻証明書モデルのドキュメント抽出フィールドに関するリンクが、以前のプレビュー版スキーマから新しいGA版スキーマのURLに変更されています。

  5. 冗長な内容の削除: 一部の冗長な内容が削除され、ドキュメントがよりスリムで読みやすくなっています。これにより、必要な情報に対する焦点が強調されています。

これらの変更により、ユーザーは最新の婚姻証明書モデルに関する情報をより効率的に取得でき、文書全体の明確性と有用性が向上しています。全体として、ドキュメントのナビゲーションと情報へのアクセスが改善されています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/mortgage-documents.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -19,9 +19,9 @@ monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 
 # Document Intelligence mortgage document models
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** ![checkmark](../media/yes-icon.png)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** 
 
-The Document Intelligence Mortgage models use powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities and deep learning models to analyze and extract key fields from mortgage documents. Mortgage documents can be of various formats and quality. The API analyzes mortgage documents and returns a structured JSON data representation. The models currently support English-language documents only.
+The Document Intelligence Mortgage models use powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities and deep learning models to analyze and extract key fields from mortgage documents. Mortgage documents can be of various formats and quality. The API analyzes mortgage documents and returns a structured JSON data representation. The models currently support English-language documents only. With the latest V4.0, you can now extract signatures from mortgage applications and forms.
 
 **Supported document types:**
 
@@ -35,11 +35,11 @@ The Document Intelligence Mortgage models use powerful Optical Character Recogni
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+Document Intelligence v4.0 (2024-11-30-GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**Mortgage model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**&bullet; prebuilt-mortgage.us.1003</br>&bullet; prebuilt-mortgage.us.1004</br>&bullet; prebuilt-mortgage.us.1005</br>&bullet; prebuilt-mortgage.us.1008</br>&bullet; prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure**|
+|**Mortgage model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**&bullet; prebuilt-mortgage.us.1003</br>&bullet; prebuilt-mortgage.us.1004</br>&bullet; prebuilt-mortgage.us.1005</br>&bullet; prebuilt-mortgage.us.1008</br>&bullet; prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure**|
 
 ::: moniker-end
 
@@ -74,264 +74,9 @@ To see how data extraction works for the mortgage documents service, you need th
 
 *See* our [Language Support—prebuilt models](../language-support/prebuilt.md) page for a complete list of supported languages.
 
-## Field extraction 1003 Uniform Residential Loan Application (URLA)
+## Field extraction
 
-The following are the fields extracted from a 1003 URLA form in the JSON output response.
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`LenderLoanNumber`|`string`|Lender loan number or universal loan identifier|10Bx939c5543TqA1144M999143X38|
-|`AgencyCaseNumber`|`string`|Agency case number|115894|
-|`Borrowers`|`array`|||
-|`Borrowers.*`|`object`|||
-|`Borrowers.*.Name`|`string`|Borrower's full name as written on the form|Gwen Stacy|
-|`Borrowers.*.CoBorrowerNames`|`string`|Coborrower's full name as written on the form|Glory Grant|
-|`Borrowers.*.SocialSecurityNumber`|`string`|Borrower's social security number|557-99-7283|
-|`Borrowers.*.BirthDate`|`date`|Borrower's date of birth|11/07/1989|
-|`Borrowers.*.CitizenshipType`|`selectionGroup`|Borrower's citizenship|:selected: U.S. Citizen<br>:unselected: Permanent Resident Alien<br>:unselected: Non-Permanent Resident Alien|
-|`Borrowers.*.CreditApplicationType`|`selectionGroup`|Borrower's credit type|:selected: I'm applying for individual credit.<br>:unselected: I'm applying for joint credit.|
-|`Borrowers.*.NumberOfBorrowers`|`integer`|Total number of borrowers|1|
-|`Borrowers.*.MaritalStatus`|`selectionGroup`|Borrower's marital status|:selected: Married<br>:unselected: Separated<br>:unselected: Unmarried|
-|`Borrowers.*.NumberOfDependents`|`integer`|Total number of borrower's dependents|2|
-|`Borrowers.*.DependentsAges`|`string`|Age of borrower's dependents|10, 11|
-|`Borrowers.*.HomePhoneNumber`|`phoneNumber`|Borrower's home phone number|(818) 246-8900|
-|`Borrowers.*.CellPhoneNumber`|`phoneNumber`|Borrower's cell phone number|(831) 728-4766|
-|`Borrowers.*.WorkPhoneNumber`|`phoneNumber`|Borrower's work phone number|(987) 213-5674|
-|`Borrowers.*.CurrentAddress`|`address`|Borrower's current address|1634 W Glenoaks Blvd<br>Glendale CA 91201 United States|
-|`Borrowers.*.YearsInCurrentAddress`|`integer`|Years in current address|1|
-|`Borrowers.*.MonthsInCurrentAddress`|`integer`|Months in current address|1|
-|`Borrowers.*.CurrentHousingExpenseType`|`selectionGroup`|Borrower's housing expense type|:unselected: No primary housing expense:selected: Own:unselected: Rent|
-|`Borrowers.*.CurrentMonthlyRent`|`number`|Borrower's monthly rent|1,600.00|
-|`Borrowers.*.SignedDate`|`date`|Borrower's signature date|03/16/2021|
-|`Borrowers.*.CoBorrowerSignedDate`|`date`|Coborrower's signature date|03/16/2021|
-|`Borrowers.*.CurrentEmployment`|`object`|||
-|`Borrowers.*.CurrentEmployment.DoesNotApply`|`boolean`|Checkbox state of 'Doesn't apply'|:selected:|
-|`Borrowers.*.CurrentEmployment.EmployerName`|`string`|Borrower's employer or business name|Spider Wb Corp.|
-|`Borrowers.*.CurrentEmployment.EmployerPhoneNumber`|`phoneNumber`|Borrower's employer phone number|(390) 353-2474|
-|`Borrowers.*.CurrentEmployment.EmployerAddress`|`address`|Borrower's employer address|3533 Band Ave<br>Glendale CA 92506 United States|
-|`Borrowers.*.CurrentEmployment.PositionOrTitle`|`string`|Borrower's position or title|Language Teacher|
-|`Borrowers.*.CurrentEmployment.StartDate`|`date`|Borrower's employment start date|01/08/2020|
-|`Borrowers.*.CurrentEmployment.GrossMonthlyIncomeTotal`|`number`|Borrower's gross monthly income total|4,254.00|
-|`Loan`|`object`|||
-|`Loan.Amount`|`number`|Loan amount|156,000.00|
-|`Loan.PurposeType`|`selectionGroup`|Loan purpose type|:unselected: Purchase:selected: Refinance:unselected: Other|
-|`Loan.OtherPurpose`|`string`|Other loan purpose type|Construction|
-|`Loan.RefinanceType`|`selectionGroup`|Loan refinance type|:selected: No Cash Out<br>:unselected: Limited Cash Out<br>:unselected: Cash Out|
-|`Loan.RefinanceProgramType`|`selectionGroup`|Loan refinance program type|:unselected: Full Documentation:selected: Interest Rate Reduction<br>:unselected: Streamlined without Appraisal<br>:unselected: Other|
-|`Loan.OtherRefinanceProgram`|`string`|Other loan refinance program type|Cash-out refinance|
-|`Property`|`object`|||
-|`Property.Address`|`address`|Property address|1634 W Glenoaks Blvd<br>Glendale CA 91201 Los Angeles|
-|`Property.NumberOfUnits`|`integer`|Number of units|1|
-|`Property.Value`|`number`|Property value|200,000.00|
-|`Property.OccupancyStatus`|`selectionGroup`|Property occupancy status|:selected: Primary Residence<br>:unselected: Second Home<br>:unselected: Investment Property|
-|`Property.IsFhaSecondaryResidence`|`boolean`|Checkbox state of '`FHA` Secondary Residence'|:unselected:|
-|`Property.MixedUseProperty`|`selectionGroup`|Is the property a mixed-use property?|:selected: NO:unselected: YES|
-|`Property.ManufacturedHome`|`selectionGroup`|Is the property a manufactured home?|:selected: NO:unselected: YES|
-
-## Field extraction 1004 Uniform Residential Appraisal Report (URAR)
-
-The following are the fields extracted from a 1004 URAR form in the JSON output response.
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`Subject`|`object`|||
-|`Subject.PropertyAddress`|`address`|Address of the property being appraised|123 Main St., Redmond, WA 98052|
-|`Subject.BorrowerName`|`string`|Name of the individual or entity that is borrowing funds with the property as collateral|John Doe|
-|`Subject.PublicRecordOwner`|`string`|Name of the legal owner of the property as recorded in public records|Jane Smith|
-|`Subject.LegalDescription`|`string`|Formal description of the property that is recognized by law|Lot 5, Block 10 of Sunnyside Acres|
-|`Subject.AssessorParcelNumber`|`string`|Unique number assigned to the property by the local tax assessor's office|12-34-56-78-90|
-|`Subject.TaxYear`|`integer`|Year for which property taxes are being assessed|2023|
-|`Subject.RealEstateTaxes`|`number`|Amount of property taxes levied on the property for the specified tax year|3500.00|
-|`Subject.OccupantType`|`selectionGroup`|Occupant of the property based on its use (Owner, Tenant, Vacant)|:selected: Owner:unselected: Tenant:unselected: Vacant|
-|`Subject.IsPud`|`boolean`|Indicates whether the property is part of a planned unit development (PUD)|:unselected:|
-|`Subject.HoaAmount`|`number`|Amount of the periodic payment required by the Homeowners Association (HOA), if applicable|150.00|
-|`Subject.HoaPaymentInterval`|`selectionGroup`|Frequency of the Homeowners Association (HOA) payment (per year, per month)|:unselected: per year:selected: per month|
-|`Subject.PropertyRightsAppraisedType`|`selectionGroup`|Type of property rights being appraised (Fee Simple, Leasehold, Other)|:selected: Fee Simple:unselected: Leasehold:unselected: Other|
-|`Subject.OtherPropertyRightsAppraised`|`string`|Description of other property rights being appraised, if not covered by standard types|Life Estate|
-|`Subject.AssignmentType`|`selectionGroup`|Type of appraisal assignment (Purchase Transaction, Refinance Transaction, Other)|:unselected: Purchase Transaction:unselected: Refinance Transaction:selected: Other|
-|`Subject.OtherAssignment`|`string`|Description of other types of appraisal assignments, if not covered by standard types|Market Value|
-|`Subject.LenderOrClientName`|`string`|Name of the lender or client for whom the appraisal is being conducted|A B C Mortgage Company|
-|`Subject.LenderOrClientAddress`|`address`|Address of the lender or client for whom the appraisal is being conducted|456 Finance Ave, Moneytown, MA 67890|
-|`Contract`|`object`|||
-|`Contract.ContractPrice`|`number`|Agreed-upon price of the property as stated in the purchase contract|250000.00|
-|`Contract.ContractDate`|`date`|Date on which the purchase contract was signed|04/15/2023|
-|`Contract.IsPropertySellerOwnerOfPublicRecord`|`selectionGroup`|Indicates whether the seller is the owner of public record|:selected: Yes:unselected: No|
-|`Neighborhood`|`object`|||
-|`Neighborhood.LocationType`|`selectionGroup`|Describes the location of the neighborhood (Urban, Suburban, Rural)|:selected: Urban:unselected: Suburban:unselected: Rural|
-|`Neighborhood.BuiltUpType`|`selectionGroup`|Describes the level of development within the neighborhood (Over 75%, 25%-75%, Under 25%)|:selected: Over 75%:unselected: 25%-75%:unselected: Under 25%|
-|`Neighborhood.GrowthType`|`selectionGroup`|Describes the growth trend of the neighborhood (Rapid, Stable, Slow)|:unselected: Rapid:selected: Stable:unselected: Slow|
-|`Neighborhood.PropertyValuesTrend`|`selectionGroup`|Describes the trend in property values within the neighborhood (Increasing, Stable, Declining)|:unselected: Increasing:selected: Stable:unselected: Declining|
-|`Neighborhood.DemandAndSupplyTrend`|`selectionGroup`|Describes the balance of demand and supply for properties in the neighborhood (Shortage, In Balance, Over Supply)|:unselected: Shortage:selected: In Balance:unselected: Over Supply|
-|`Neighborhood.MarketingTimeTrend`|`selectionGroup`|Describes the trend in the time it takes to market properties in the neighborhood (Under 3 months, 3-6 months, Over 6 months)|:selected: Under three months:unselected: 3-6 months:unselected: Over six months|
-|`Site`|`object`|||
-|`Site.Utilities`|`object`|||
-|`Site.Utilities.ElectricityType`|`selectionGroup`|Describes the type of electricity service available to the property (Public, Other)|:selected: Public:unselected: Other|
-|`Site.Utilities.OtherElectricity`|`string`|Description of other types of electricity service, if it isn't public|Solar Panels|
-|`Site.Utilities.GasType`|`selectionGroup`|Describes the type of gas service available to the property (Public, Other)|:selected: Public:unselected: Other|
-|`Site.Utilities.OtherGas`|`string`|Description of other types of gas service, if it isn't public|Biogas|
-|`Site.Utilities.WaterType`|`selectionGroup`|Describes the type of water service available to the property (Public, Other)|:selected: Public:unselected: Other|
-|`Site.Utilities.OtherWater`|`string`|Description of other types of water service, if it isn't public|Private well|
-|`Site.Utilities.SanitarySewerType`|`selectionGroup`|Describes the type of sanitary sewer service available to the property (Public, Other)|:selected: Public:unselected: Other|
-|`Site.Utilities.OtherSanitarySewer`|`string`|Description of other types of sanitary sewer service, if it isn't public|Composting Toilet|
-|`Site.IsFemaSpecialFloodArea`|`selectionGroup`|Indicates whether the property is located in a `FEMA`-designated special flood hazard area|:unselected: Yes:selected: No|
-|`Site.FemaFloodZone`|`string`|Specific `FEMA` flood zone in which the property is located, if applicable|Zone X|
-|`Site.FemaMapNumber`|`string`|Number of the `FEMA` flood map that includes the property|12345C1234J|
-|`Site.FemaMapDate`|`date`|Date of the `FEMA` flood map that includes the property|08/01/2020|
-|`Improvements`|`object`|||
-|`Improvements.UnitsType`|`selectionGroup`|Describes the type of units present on the property (One, One with Accessory Unit)|:selected: One:unselected: One with Accessory Unit|
-|`Improvements.Type`|`selectionGroup`|Describes the type of unit within the building (Det., Att., S-Det./End Unit)|:selected: Det.:unselected: Att.:unselected: S-Det./End Unit|
-|`Improvements.Status`|`selectionGroup`|Describes the construction status of the property (Existing, Proposed, Under Const.)|:selected: Existing:unselected: Proposed:unselected: Under Const.|
-|`Improvements.DesignStyle`|`string`|Describes the architectural design style of the property|Cape Cod|
-|`Improvements.YearBuilt`|`integer`|Year in which the property was originally constructed|1985|
-|`Improvements.EffectiveAgeInYears`|`number`|Effective age of the improvements.|20|
-|`Improvements.FoundationType`|`selectionGroup`|Describes the type of foundation the property has (Concrete Slab, Crawl Space, Full Basement, Partial Basement)|:unselected: Concrete Slab:unselected: Crawl Space<br>:selected: Full Basement:unselected: Partial Basement|
-|`Improvements.BasementArea`|`number`|Total area of the basement in square feet, if applicable|800|
-|`Improvements.BasementFinish`|`number`|Percentage of the basement area that is finished|75|
-|`Improvements.DamageEvidenceType`|`selectionGroup`|Any evidence of damage, issues, or conditions affecting the property (Infestation, Dampness, Settlement)|:unselected: Infestation<br>:unselected: Dampness:unselected: Settlement|
-|`Improvements.HasDeficiencies`|`selectionGroup`|Indicates whether there are any physical deficiencies or adverse conditions affecting the property's livability, soundness, or structural integrity of the property|:unselected: Yes:selected: No|
-|`Improvements.Deficiencies`|`string`|Description of the physical deficiencies or adverse conditions, if any|Cracked foundation wall|
-|`SalesComparisonApproach`|`object`|||
-|`SalesComparisonApproach.ComparableSalePrice1`|`number`|Sale price of the first comparable property used in the sales comparison approach|240000.00|
-|`SalesComparisonApproach.ComparableSalePrice2`|`number`|Sale price of the second comparable property used in the sales comparison approach|245000.00|
-|`SalesComparisonApproach.ComparableSalePrice3`|`number`|Sale price of the third comparable property used in the sales comparison approach|250000.00|
-|`SalesComparisonApproach.IndicatedValue`|`number`|Value of the subject property as indicated by the sales comparison approach|248000.00|
-|`Reconciliation`|`object`|||
-|`Reconciliation.IndicatedValueBySalesComparisonApproach`|`number`|Value of the subject property as indicated by the sales comparison approach|248000.00|
-|`Reconciliation.IndicatedValueByCostApproach`|`number`|Value of the subject property as indicated by the cost approach|250000.00|
-|`Reconciliation.IndicatedValueByIncomeApproach`|`number`|Value of the subject property as indicated by the income approach, if applicable|245000.00|
-|`Reconciliation.AppraisalType`|`selectionGroup`|Type of appraisal made.|:selected: as is:unselected: subject to completion per plans and specifications based hypothetical condition that the improvements are complete<br>completed:unselected: subject to the following repairs or alterations based on a hypothetical condition that the repairs or alterations are completed, or:unselected: subject to the<br>following required inspection based on the extraordinary assumption that the condition or deficiency doesn't require alteration or repair:|
-|`Reconciliation.AppraisedMarketValue`|`number`|Final appraised market value of the subject property|248000.00|
-|`Reconciliation.AppraisalEffectiveDate`|`date`|Date on which the appraisal value is considered effective|04/20/2023|
-|`PudInfo`|`object`|||
-|`PudInfo.IsBuilderInControlOfHoa`|`selectionGroup`|Indicates whether the developer/builder is in control of the Homeowner's Association (HOA)|:selected: Yes:unselected: No|
-|`PudInfo.UnitType`|`selectionGroup`|Describes the type of unit within the PUD (Detached, Attached)|:selected: Detached:unselected: Attached|
-|`PudInfo.HasMultiDwellingUnits`|`selectionGroup`|Indicates whether the project contains any multi-dwelling units|:unselected: Yes:selected: No|
-|`Appraiser`|`object`|||
-|`Appraiser.AppraiserName`|`string`|Name of the licensed appraiser who conducted the appraisal|Alice Johnson|
-|`Appraiser.CompanyName`|`string`|Name of the appraisal company for which the appraiser works|Valuation Experts LLC|
-|`Appraiser.CompanyAddress`|`address`|Physical address of the appraisal company|789 Valuation Blvd, Valuetown, MA 34567|
-|`Appraiser.TelephoneNumber`|`phoneNumber`|Telephone number where the appraiser or the appraisal company can be reached|(123) 456-7890|
-|`Appraiser.EmailAddress`|`string`|Email address where the appraiser or the appraisal company can be reached|`alice.johnson@valuationexperts.com`|
-|`Appraiser.SignatureAndReportDate`|`date`|Date on which the appraiser signed the appraisal report|04/20/2023|
-|`Appraiser.EffectiveDate`|`date`|Date on which the appraisal is considered effective|04/20/2023|
-|`Appraiser.PropertyAppraisedAddress`|`address`|Address of the property that was appraised|123 Main St., Anytown, MA 12345|
-|`Appraiser.AppraisedValueOfSubjectProperty`|`number`|Final appraised value of the subject property|248000.00|
-|`Appraiser.SubjectPropertyStatus`|`selectionGroup`|Inspection status of the subject property at the time of appraisal|:unselected: Didn't inspect subject property<br>:unselected: Did inspect exterior of subject property from street<br>:unselected: Did inspect interior and exterior of subject property|
-|`Appraiser.ComparableSalesStatus`|`selectionGroup`|Inspection status of the comparable sales used in the appraisal|:unselected: Didn't inspect exterior of comparable sales from street<br>:unselected: Did inspect exterior of comparable sales from street|
-
-## Field extraction 1005 Verification of employment form
-
-The following are the fields extracted from a 1005 form in the JSON output response.
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`EmployerNameAndAddress`|`string`|Contact information of the company or organization where the individual is currently or previously employed, including name and address.|CONTOSO CORPORATION<br>123 BUSINESS ROAD<br>METROPOLIS, NY 10101|
-|`LenderNameAndAddress`|`string`|Contact information of the financial institution or individual providing a loan, including name and address.|CONTOSO BANK<br>456 FINANCE AVE<br>CENTRAL SQUARE, NY 13036|
-|`ApplicantNameAndAddress`|`string`|Contact information of the individual applying for a loan, including name and address.|JOHN DOE<br>789 RESIDENTIAL ST<br>APARTMENT 5<br>SPRINGFIELD, IL 62704|
-|`PresentEmployment`|`object`|||
-|`PresentEmployment.EmploymentDate`|`date`|Date when the individual's current employment began|03/01/2021|
-|`PresentEmployment.PresentPosition`|`string`|Title or role the individual currently holds at their place of employment|ACCOUNT EXECUTIVE|
-|`PresentEmployment.CurrentGrossBasePay`|`number`|Amount of money the individual earns before taxes and other deductions|85000|
-|`PresentEmployment.CurrentGrossBasePayPeriod`|`selectionGroup`|Frequency with which the individual receives their gross base pay (Annual, Monthly, Weekly, Hourly, Other)|:unselected: Annual<br>:selected: Monthly<br>:unselected: Weekly<br>:unselected: Hourly<br>:unselected: Other (Specify)|
-|`PresentEmployment.OtherCurrentGrossBasePayPeriod`|`string`|Description of the other current gross base pay period, if not covered by standard periods|Bi-Weekly|
-|`PreviousEmployment`|`object`|||
-|`PreviousEmployment.DateHired`|`date`|Date when the applicant was hired for their previous job|01/01/2018|
-|`PreviousEmployment.DateTerminated`|`date`|Date when the applicant's employment was terminated or when they left their previous job|10/30/2020|
-|`PreviousEmployment.PositionHeld`|`string`|Title or role the applicant held in their previous job|SUPERVISOR|
-
-## Field extraction 1008 Uniform Underwriting and Transmittal Summary
-
-The following are the fields extracted from a 1008 form in the JSON output response.
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`Borrower`|`object`|||
-|`Borrower.Name`|`string`|Borrower's full name as written on the form|Valentin Grant|
-|`Borrower.NumberOfBorrowers`|`integer`|Total number of borrowers|1|
-|`Property`|`object`|||
-|`Property.Address`|`address`|Property address|339 U.S. 82, Gulfport, MO 395503, United States|
-|`Property.OccupancyStatus`|`selectionGroup`|Property occupancy status|:selected: Primary Residence<br>:unselected: Second Home<br>:unselected: Investment Property|
-|`Property.SalesPrice`|`number`|Property sales price|200,000.00|
-|`Property.AppraisedValue`|`number`|Property appraised value|200,000.00|
-|`Property.PropertyType`|`selectionGroup`|Property type|:selected: one unit<br>:unselected: two units<br>:unselected: three units<br>:unselected: four units<br>:unselected: Condominium<br>:unselected: PUD:unselected: Co-op<br>:unselected: Manufactured Housing<br>:unselected: Single Wide:unselected: Multiwide|
-|`Property.FreddieMacProjectClassificationType`|`selectionGroup`|Freddie Mac project classification|:selected: Streamlined Review<br>:unselected: Established Project<br>:unselected: New Project<br>:unselected: Detached Project<br>:unselected: two- to four-unit Project<br>:unselected: Exempt from Review<br>:unselected: Reciprocal Review|
-|`Property.FannieMaeProjectClassificationType`|`selectionGroup`|Fannie Mae project classification|:unselected: E Established PUD Project<br>:unselected: F New PUD Project<br>:unselected: P Limited Review - New Condo Project<br>:unselected: Q Limited Review - Established Condo Project<br>:unselected: R Full Review - New Condo Project<br>:unselected: S Full Review - Established Condo Project<br>:unselected: T Fannie Mae Review through `PERS` - Condo Project<br>:unselected: U `FHA`-approved Condo Project<br>:unselected: V Condo Project Review Waived<br>:unselected: one Full Review - Co-op Project<br>:unselected: two Fannie Mae Review through `PERS` - Co-op Project|
-|`Property.PropertyRightsType`|`selectionGroup`|Property rights|:selected: Fee Simple<br>:unselected: Leasehold|
-|`Mortgage`|`object`|||
-|`Mortgage.LoanType`|`selectionGroup`|Mortgage loan type|:unselected: Conventional<br>:selected: `FHA`<br>:unselected: VA<br>:unselected: USDA/RD|
-|`Mortgage.AmortizationType`|`selectionGroup`|Mortgage amortizationType type|:selected: Fixed-Rate--Monthly Payments<br>:unselected: Fixed-Rate--Biweekly Payments<br>:unselected: Ballon<br>:unselected: `ARM` (type)<br>:unselected: Other (specify)|
-|`Mortgage.LoanPurposeType`|`selectionGroup`|Mortgage loan purpose type|:selected: Purchase<br>:unselected: Cash-Out Refinance<br>:unselected: Limited Cash-Out Refinance (Fannie)<br>:unselected: No Cash-Out Refinance (Freddie)<br>:unselected: Home Improvement<br>:unselected: Construction Conversion/Construction to Permanent|
-|`Mortgage.LienPositionType`|`selectionGroup`|Mortgage Lien position type|:selected: First Mortgage<br>:unselected: Second Mortgage|
-|`Mortgage.SubordinateFinancingAmount`|`number`|Amount of subordinate financing|50,000|
-|`Mortgage.LoanAmount`|`number`|The loan amount stated on the mortgage note|193,000.00|
-|`Mortgage.NoteRatePercentage`|`number`|The note rate stated on the mortgage note|6.7500|
-|`Mortgage.LoanTermInMonths`|`number`|The loan term in months stated on the mortgage note|360|
-|`Mortgage.MortgageOriginatorType`|`selectionGroup`|Mortgage originator type|:unselected: Seller<br>: selected:Broker:unselected:Correspondent|
-|`Mortgage.BrokerOrCorrespondentNameAndCompanyName`|`string`|Broker/Correspondent name and company name|Reichardt Stewart United Community Bank|
-|`Mortgage.TemporaryBuydownStatus`|`selectionGroup`|Mortgage temporary buydown status|:unselected: Yes<br>:selected: No|
-|`Mortgage.TemporaryBuydownTerms`|`string`|Mortgage temporary buydown terms|36|
-|`Underwriting`|`object`|||
-|`Underwriting.UnderwriterName`|`string`|Underwriter name|Milo Zemlak|
-|`Underwriting.AppraiserNameAndLicenseNumber`|`string`|Appraiser name and license number|Twill Rath V/120100|
-|`Underwriting.AppraisalCompanyName`|`string`|Appraisal company name|Key Property Solutions|
-|`Underwriting.TotalBorrowerIncome`|`number`|Total borrower income|2,000.00|
-|`Underwriting.QualifyingRateType`|`selectionGroup`|Underwriting qualifying rate type|:selected: Rate Used for Qualifying<br>:unselected: Initial Bought-Down Rate<br>:unselected: Other|
-|`Underwriting.RateUsedForQualifying`|`number`|Underwriting qualifying rate percentage|6.75|
-|`Underwriting.InitialBoughtDownRate`|`number`|Underwriting initial bought-down rate|6.75|
-|`Underwriting.OtherQualifyingRate`|`number`|Underwriting other qualifying rate|6.75|
-|`Underwriting.ProposedMonthlyPaymentTotal`|`number`|Proposed monthly payment total|1,251.79|
-|`Underwriting.FundsRequiredToClose`|`number`|Required borrower funds to close|7,000.00|
-|`Underwriting.VerifiedAssetsAmount`|`number`|Verified borrower assets|5,000.00|
-|`Seller`|`object`|||
-|`Seller.Name`|`string`|Seller name|Renner, Hamill, and Harber|
-|`Seller.Address`|`address`|Seller address|9180 Landen Curve Apt. 137<br>Gulfport, MO 39503, United States|
-|`Seller.Number`|`string`|Seller number|1487FHIUJH579836827|
-|`Seller.LoanNumber`|`string`|Seller loan number|84521F5135432x468rd15375fs|
-|`Seller.ContactName`|`string`|Contact name|Francisco Donnelly|
-|`Seller.ContactPhoneNumber`|`phoneNumber`|Contact phone number|407-930-3985|
-|`Seller.InvestorLoanNumber`|`string`|Investor loan number|987654|
-
-The form 1008's key-value pairs and line items extracted are in the `documentResults` section of the JSON output.
-
-## Field extraction mortgage closing disclosure
-
-The following are the fields extracted from a mortgage closing disclosure form in the JSON output response.
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`Closing`|`object`|||
-|`Closing.IssueDate`|`date`|Issue date|4/15/2013|
-|`Closing.ClosingDate`|`date`|Closing date|4/15/2013|
-|`Closing.DisbursementDate`|`date`|Disbursement date|4/15/2013|
-|`Closing.SettlementAgent`|`string`|Settlement agent|Epsilon Title Co.|
-|`Closing.FileNumber`|`string`|File number|12-3456|
-|`Closing.PropertyAddress`|`address`|Property address|123 Main St., Redmond WA 98052|
-|`Closing.SalePrice`|`number`|Sale price|$180,000|
-|`Transaction`|`object`|||
-|`Transaction.BorrowerName`|`string`|Borrower's name|Michael Jones and Mary Stone|
-|`Transaction.BorrowerAddress`|`address`|Borrower's address|123 Microsoft Way, Redmond WA 98052|
-|`Transaction.SellerName`|`string`|Seller's name|Renner, Hamill, and Harber|
-|`Transaction.SellerAddress`|`address`|Seller's address|9180 Landen Curve Apt. 137<br>Gulfport, MO 39503, United States|
-|`Transaction.LenderName`|`string`|Lender's name|Ficus Bank|
-|`Transaction.BorrowerClosingCosts`|`number`|Borrower's closing costs|$9,712.10|
-|`Transaction.BorrowerCashToCloseType`|`selectionGroup`|Borrower's cash to close type|:selected: From:unselected: To|
-|`Transaction.BorrowerCashToCloseAmount`|`number`|Borrower's cash to close amount|$9,712.10|
-|`Transaction.SellerCashToCloseType`|`selectionGroup`|Seller's cash to close type|:unselected: From:selected: To|
-|`Transaction.SellerCashToCloseAmount`|`number`|Seller's cash to close amount|$64,414.96|
-|`Loan`|`object`|||
-|`Loan.Term`|`string`|Loan term|30 years|
-|`Loan.Purpose`|`string`|Loan purpose|Purchase|
-|`Loan.Product`|`string`|Loan product|Fixed Rate|
-|`Loan.Type`|`selectionGroup`|Loan type|:selected: Conventional:unselected: `FHA`:unselected: VA:unselected:|
-|`Loan.OtherType`|`string`|Other loan type|`RHS`|
-|`Loan.IdentificationNumber`|`string`|Loan identification number|123456789|
-|`Loan.MortgageInsuranceCaseNumber`|`string`|Mortgage insurance case number|000654321|
-|`Loan.Amount`|`number`|Loan amount|$162,000|
-|`Loan.InterestRate`|`number`|Interest rate|3.875|
-|`Loan.MonthlyPrincipalAndInterest`|`number`|Monthly principal and interest|$761.78|
-|`Loan.EstimatedTaxInsuranceAndAssessmentsPerMonth`|`number`|Estimated taxes, insurance, and assessments per month|$356.13|
-
-The mortgage closing disclosure key-value pairs and line items extracted are in the `documentResults` section of the JSON output.
+For supported document extraction fields, *see* the [**mortgage document model schema**](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/tree/main/schema/2024-11-30-ga/us-mortgage)  pages in our GitHub sample repository.
 
 ## Next steps
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "住宅ローン書類モデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence 住宅ローン書類モデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年10月3日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. バージョン情報の変更: コンテンツ適用バージョンが「v4.0 (プレビュー)」から「v4.0 (GA)」に変更され、一般提供版としてのステータスが強調されています。

  3. 新機能の追加: 住宅ローン書類モデルが最新のv4.0で借入申請書やフォームから署名を抽出できるようになったことが追加情報として提供され、機能の進化が示されています。

  4. APIおよびSDKリンクの更新: Document Intelligence v4.0に関連するリソースのリンクが、最新のGA情報に合わせて更新され、ユーザーが容易にアクセスできるようになっています。

  5. フィールド抽出情報の改善: 銀行の書類モデルスキーマに関するリンクが更新され、ユーザーがサポートされているドキュメント抽出フィールドの詳細を見つけやすくなります。

  6. 冗長な内容の削除: 不要な内容や過去のプレビュー情報が削除され、情報がより明確で簡潔になっています。

これらの変更により、ユーザーは最新の住宅ローン書類モデルに関する情報を効率的に取得でき、ドキュメント全体の可読性と関連性が向上しています。全体として、ユーザーが必要な情報に素早くアクセスできるように、文書が改善されています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/pay-stub.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: admaheshwari
 monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -19,7 +19,7 @@ The Document Intelligence payStub model combines powerful Optical Character Reco
 
 | Feature   | version| Model ID |
 |----------  |---------|--------|
-|payStub model|&bullet; v4.0:2024-07-31 (preview)|**`prebuilt-payStub.us`**|
+|payStub model|v4.0: [**2024-11-30**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) (GA)|**`prebuilt-payStub.us`**|
 
 ## Try payStub data extraction
 
@@ -49,11 +49,11 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [prebuilt model language s
 
 ## Field extractions
 
-For supported document extraction fields, refer to the [payStub model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/pay-stub.md) page in our GitHub sample repository.
+For supported document extraction fields, *see* the [**payStub model schema**](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/pay-stub.md) page in our GitHub sample repository.
 
 ## Supported locales
 
-The **prebuilt-payStub.us** version 2027-07-31-preview supports the **en-us** locale.
+The **prebuilt-payStub.us** version supports the **en-us** locale.
 
 ## Next steps
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "給与明細モデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence 給与明細モデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年10月3日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. バージョン情報の変更: 給与明細モデルのバージョンが「v4.0:2024年07月31日 (プレビュー)」から「v4.0:2024年11月30日 (GA)」に更新され、一般提供版としてのステータスが強調されています。

  3. スキーマへのリンクの更新: 支援されているドキュメント抽出フィールドに関するスキーマへのリンクが、以前のプレビュー版から最新のGA版に変更され、ユーザーがより正確な情報にアクセスできるようになっています。

  4. ロケール情報の簡略化: 給与明細モデルがサポートするロケールが簡略化され、より明確に「en-us」というロケールがサポートされていることが示されています。

これらの変更により、ユーザーは最新の給与明細モデルに関する情報をより効率的に取得でき、ドキュメント全体の可読性と関連性が向上しています。また、最新の機能や情報に関する正確なリンクを提供することで、ユーザーが必要な情報を簡単に見つけられるようになっています。全体として、文書の更新はユーザーの利便性を高めています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/read.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -20,15 +20,13 @@ ms.author: lajanuar
 
  ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
+**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
 
-**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
-
-**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
+**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
 
 > [!NOTE]
 >
-> For extracting text from external images like labels, street signs, and posters, use the [Azure AI Image Analysis v4.0 Read](../../Computer-vision/concept-ocr.md) feature optimized for general, non-document images with a performance-enhanced synchronous API that makes it easier to embed OCR in your user experience scenarios.
+> For extracting text from external images like labels, street signs, and posters, use the [Azure AI Image Analysis v4.0 Read](../../Computer-vision/concept-ocr.md) feature optimized for general, non-document images with a performance-enhanced synchronous API that makes it easier to embed OCR in real-time user experience scenarios.
 >
 
 Document Intelligence Read Optical Character Recognition (OCR) model runs at a higher resolution than Azure AI Vision Read and extracts print and handwritten text from PDF documents and scanned images. It also includes support for extracting text from Microsoft Word, Excel, PowerPoint, and HTML documents. It detects paragraphs, text lines, words, locations, and languages. The Read model is the underlying OCR engine for other Document Intelligence prebuilt models like Layout, General Document, Invoice, Receipt, Identity (ID) document, Health insurance card, W2 in addition to custom models.
@@ -39,11 +37,12 @@ Optical Character Recognition (OCR) for documents is optimized for large text-he
 
 ## Development options (v4)
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**Read OCR model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-read**|
+|**Read OCR model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-read**|
 
 ## Input requirements (v4)
 
@@ -98,7 +97,7 @@ The searchable PDF capability enables you to convert an analog PDF, such as scan
   > [!IMPORTANT]
   >
   > * Currently, the searchable PDF capability is only supported by Read OCR model `prebuilt-read`. When using this feature, please specify the `modelId` as `prebuilt-read`, as other model types will return error for this preview version.
-  > * Searchable PDF is included with the 2024-07-31-preview `prebuilt-read` model with no additional cost for generating a searchable PDF output.
+  > * Searchable PDF is included with the 2024-11-30 GA `prebuilt-read` model with no additional cost for generating a searchable PDF output.
 
 ### Use searchable PDFs
 
@@ -273,7 +272,7 @@ Complete a Document Intelligence quickstart:
 Explore our REST API:
 
    > [!div class="nextstepaction"]
-   > [Document Intelligence API v4.0](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)
+   > [Document Intelligence API v4.0](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)
 
 Find more samples on GitHub:
    > [!div class="nextstepaction"]
@@ -284,11 +283,11 @@ Find more samples on GitHub:
 <!---------------------- v3.1 v3.0 v2.1 content ---------------------->
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.0.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="<=doc-intel-3.1.0"
@@ -382,8 +381,8 @@ The searchable PDF capability enables you to convert an analog PDF, such as scan
 
   > [!IMPORTANT]
   >
-  > * Currently, the searchable PDF capability is only supported by Read OCR model `prebuilt-read`. When using this feature, please specify the `modelId` as `prebuilt-read`, as other model types will return error for this preview version.
-  > * Searchable PDF is included with the 2024-07-31-preview `prebuilt-read` model with no additional cost for generating a searchable PDF output.
+  > * Currently, the searchable PDF capability is only supported by Read OCR model `prebuilt-read`. When using this feature, please specify the `modelId` as `prebuilt-read`, as other model types will return an error.
+  > * Searchable PDF is included with the 2024-11-30 `prebuilt-read` model with no additional cost for generating a searchable PDF output.
 >   * Searchable PDF currently only supports PDF files as input. Support for other file types, such as image files, will be available later.
 
 ### Use searchable PDF
@@ -619,7 +618,7 @@ Complete a Document Intelligence quickstart:
 Explore our REST API:
 
    > [!div class="nextstepaction"]
-   > [Document Intelligence API v4.0](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)
+   > [Document Intelligence API v4.0](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)
 
 ::: moniker-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Document Intelligence Readモデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence Readモデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年10月7日から2024年11月19日に変更されており、最新の情報が拡充されています。

  2. バージョン情報の変更: Readモデルのバージョンが「v4.0 (プレビュー)」から「v4.0 (GA)」に変更されており、最新の一般提供版が強調されています。

  3. ノートの改善: 外部の画像からのテキスト抽出に関する説明が「リアルタイムのユーザー体験シナリオに組み込む際に」易しくなり、ユーザーに明確なガイダンスが提供されています。

  4. 仕様書へのリンクの更新: サポートされている文書抽出フィールドのスキーマへのリンクが、以前のプレビュー版から最新のGA版に変更され、ユーザーが正確な情報にアクセスできるようになっています。

  5. 検索可能なPDF機能の更新: この機能が2024年11月30日のGA版に統合されたことが強調され、追加費用なしで検索可能なPDFの生成が可能であることが明記されています。

  6. APIエンドポイントの更新: REST APIのリンク先が新しいバージョンに更新され、ユーザーが正しいAPIを参照できるようになっています。

これらの変更により、ユーザーは最新のDocument Intelligence Readモデルに関する情報をより効率的に取得でき、文書全体の可読性と関連性が向上しています。また、最新の機能やAPIリンクについての正確な情報を提供することで、ユーザーが必要な内容を素早く見つけることができるようになっています。全体として、文書の更新がユーザーの利便性を高めています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/receipt.md

Diff
@@ -6,17 +6,14 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/16/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
 <!-- markdownlint-disable MD033 -->
 
 # Document Intelligence receipt model
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
 [!INCLUDE [applies to v4.0](../includes/applies-to-v40.md)]
 ::: moniker-end
 
@@ -32,21 +29,20 @@ ms.author: lajanuar
 [!INCLUDE [applies to v2.1](../includes/applies-to-v21.md)]
 ::: moniker-end
 
-The Document Intelligence receipt model combines powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities with deep learning models to analyze and extract key information from sales receipts. Receipts can be of various formats and quality including printed and handwritten receipts. The API extracts key information such as merchant name, merchant phone number, transaction date, tax, and transaction total and returns structured JSON data.
+The Document Intelligence receipt model combines powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities with deep learning models to analyze and extract key information from sales receipts. Receipts can be of various formats and quality including printed and handwritten receipts. The API extracts key information such as merchant name, merchant phone number, transaction date, tax, and transaction total and returns structured JSON data. Receipt model v4.0 (GA) also supports other fields including `ReceiptType`, `TaxDetails.NetAmount`, `TaxDetails.Description`, `TaxDetails.Rate` and `CountryRegion`.
 
 **Supported receipt types:**
 
-* Thermal
-* Credit Card
-* Gas
-* Parking
+* Meal
+* Supplies
 * Hotel
+* Fuel&Energy
 * Transportation
 * Communication
+* Subscriptions
 * Entertainment
-* Flight
 * Training
-* Pharmacy/Medical
+* Healthcare 
 
 ## Receipt data extraction
 
@@ -72,11 +68,11 @@ Receipt digitization encompasses the transformation of various types of receipts
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**Receipt model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-receipt**|
+|**Receipt model**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**prebuilt-receipt**|
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -199,6 +195,11 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [prebuilt models language
 
 ## Field extraction
 
+::: moniker range=">=doc-intel-3.0.0"
+
+For supported document extraction fields, refer to the [receipt model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/receipt.md) page in our GitHub sample repository
+:::moniker-end
+
 ::: moniker range="doc-intel-2.1.0"
 
 |Name| Type | Description | Standardized output |
@@ -221,11 +222,6 @@ For a complete list of supported languages, *see* our [prebuilt models language
 
 ::: moniker-end
 
-::: moniker range=">=doc-intel-3.0.0"
-
-For supported document extraction fields, refer to the [receipt model schema](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/receipt.md) page in our GitHub sample repository.
- 
-::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-2.1.0"
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "領収書モデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence 領収書モデル」に関するドキュメントの軽微な更新です。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年10月16日から2024年11月19日に変更されており、最新の情報を反映しています。

  2. バージョン情報の変更: 領収書モデルのバージョンが「v4.0 (プレビュー)」から「v4.0 (GA)」に更新されており、最新の一般提供版が強調されています。

  3. 新しいフィールドの追加: 領収書モデルv4.0 (GA)では、ReceiptTypeTaxDetails.NetAmountTaxDetails.DescriptionTaxDetails.Rate、およびCountryRegionといった新しいフィールドがサポートされるようになりました。

  4. サポートされる領収書の種類の更新: 新たに「食事」や「用品」、「燃料・エネルギー」などの領収書タイプが追加され、ユーザーはモデルが対応する多様な領収書種類を把握できるようになっています。

  5. APIエンドポイントの更新: REST APIのリンク先が新しいバージョンに更新され、ユーザーが正しいAPIを参照できるようになっています。

  6. フィールド抽出に関する情報の更新: 有効な文書抽出フィールドに関する情報がGitHubのスキーマページへのリンクを介して提供され、ユーザーが必要な詳細にアクセスしやすくなっています。

これらの変更により、ユーザーは最新のDocument Intelligence領収書モデルに関する情報をより効率的に取得でき、文書全体の理解と利便性が向上しています。また、最新の機能やAPIリンクに関する正確な情報を提供することで、ユーザーが必要な内容を迅速に見つけることができるようになっています。全体として、文書の更新がユーザーの利便性を高めています。

articles/ai-services/document-intelligence/prebuilt/tax-document.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: ">=doc-intel-3.0.0"
 ---
@@ -15,17 +15,16 @@ monikerRange: ">=doc-intel-3.0.0"
 
 # Document Intelligence US tax document models
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru)
+
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)
 :::moniker-end
 
-The Document Intelligence contract model uses powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities to analyze and extract key fields and line items from a select group of tax documents. Tax documents can be of various formats and quality including phone-captured images, scanned documents, and digital PDFs. The API analyzes document text; extracts key information such as customer name, billing address, due date, and amount due; and returns a structured JSON data representation. The model currently supports certain English tax document formats.
+The Document Intelligence tax model uses powerful Optical Character Recognition (OCR) capabilities to analyze and extract key fields and line items from a select group of tax documents. Tax documents can be of various formats like 1099, 1098, W2, 1040, 1095A, 1095C, W-4, 1099-SSA. Input format can include phone-captured images, scanned documents, and digital PDFs. The API analyzes document text; extracts key information and returns a structured JSON data representation. The model currently supports certain English tax document formats.
 
 **Supported tax form types:**
 
@@ -34,28 +33,32 @@ The Document Intelligence contract model uses powerful Optical Character Recogni
 * 1098
 * 1098-E
 * 1098-T
-* 1099 and variations (A, B, C, CAP, Combo, DIV, G, H, INT, K, LS, LTC, MISC,  NEC, OID, PATR, Q, QA, R, S, SA, SB​)
-* 1040 and variations (Schedule 1, Schedule 2, Schedule 3, Schedule 8812, Schedule A, Schedule B, Schedule C, Schedule D, Schedule E, Schedule EIC, Schedule F, Schedule H, Schedule J, Schedule R, Schedule SE, and Schedule Senior)
+* 1099 and variations (added 1099-SSA)
+* 1040 and variations
+* 1095A, 1095C
+* W-4
 
 ## Automated tax document processing
 
 Automated tax document processing is the process of extracting key fields from tax documents. Historically, tax documents were processed manually. This model allows for the easy automation of tax scenarios.
 
 ## Unified Tax US
 
-This preview introduces the `Unified US Tax` prebuilt model, which automatically detects and extracts data from `W2`, `1098`, `1040`, and `1099`  tax forms in submitted documents. These documents can be composed of many tax or non-tax-related documents. The model only processes the forms it supports.
+The `Unified US Tax` prebuilt model automatically detects and extracts data from `W2`, `1098`, `1040`, and `1099`  tax forms in submitted documents. These documents can be composed of many tax or non-tax-related documents. The model only processes the forms it supports.
 
 :::image type="content" source="../media/us-unified-tax-diagram.png" alt-text="Screenshot of a Unified Tax processing diagram.":::
 
 ## Development options
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) supports the following tools, applications, and libraries:
+
+Document Intelligence v4.0: **2024-11-30** (GA) supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources | Model ID |
 |----------|-------------|-----------|
-|**US tax form models**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**&bullet; prebuilt-tax.us</br>&bullet; prebuilt-tax.us.W-2</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1098</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1098E</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1098T</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099A</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099B</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099C</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099CAP</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099Combo</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099DIV</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099G</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099H</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099INT</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099K</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099LS</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099LTC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099MISC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099NEC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099OID</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099PATR</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099Q</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099QA</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099R</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099S</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099SA</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099SB</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Schedule1</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Schedule2</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Schedule3</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Schedule8812</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleA</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleB</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleD</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleE</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleEIC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleF</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleH</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleJ</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleR</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleSE</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Senior**|
+|**US tax form models**|&bullet; [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com)</br>&bullet;  [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**C# SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Python SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**Java SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet;  [**JavaScript SDK**](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|**&bullet; prebuilt-tax.us</br>&bullet; prebuilt-tax.us.W-2</br>&bullet;  prebuilt-tax.us.W-4</br>&bullet;  prebuilt-tax.us.1095A</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1095C</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1098</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1098E</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1098T</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099A</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099B</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099C</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099CAP</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099Combo</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099DIV</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099G</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099H</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099INT</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099K</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099LS</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099LTC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099MISC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099NEC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099OID</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099PATR</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099Q</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099QA</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099R</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099S</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099SA</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099SB</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1099SSA</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Schedule1</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Schedule2</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Schedule3</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Schedule8812</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleA</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleB</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleD</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleE</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleEIC</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleF</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleH</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleJ</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleR</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040ScheduleSE</br>&bullet; prebuilt-tax.us.1040Senior**|
+
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -107,346 +110,9 @@ See how data, including customer information, vendor details, and line items, is
 
 *See* our [Language Support—prebuilt models](../language-support/prebuilt.md) page for a complete list of supported languages.
 
-## Field extraction W-2
-
-The following are the fields extracted from a W-2 tax form in the JSON output response.
-
-| Name   | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`W2FormVariant`|`string`|IRS W2 tax form variant. This field can have the one of the following values: `W-2`, `W-2AS`, `W-2CM`, `W-2GU`, or `W-2VI`|W-2|
-|`TaxYear`|`string`|Form tax year|2021|
-|`W2Copy`|`string`|W2 tax form copy version along with printed instruction related to this copy|Copy A—For Social Security Administration|
-|`Employee`|`object`|Object that contains social security number, name, and address||
-|`Employee.SocialSecurityNumber`|`string`|Employee social security number. IRS W2 tax field `A`, for example, `123-45-6789`|123-45-6789|
-|`Employee.Name`|`string`|Employee first name, middle full/initials name, surname, and suffix. IRS W2 tax field e|John Contoso|
-|`Employee.Address`|`address`|Employee address. Part of IRS W2 tax field f|123 Microsoft way, Redmond Washington, 98123|
-|`ControlNumber`|`string`|W2 tax form control number. IRS W2 tax field d|0AB12 D345 7890|
-|`Employer`|`object`|Object that contains employer identification number, name, and address||
-|`Employer.IdNumber`|`string`|Employer identification number. IRS W2 tax field b|12-3456789|
-|`Employer.Name`|`string`|Employer name. Part of IRS W2 tax field c|Fabrikam|
-|`Employer.Address`|`address`|Employer address. Part of IRS W2 tax field c|321 Microsoft way, Redmond Washington, 98123|
-|`WagesTipsAndOtherCompensation`|`number`|Wages, tips, and other compensation amount in USD. IRS W2 tax field 1|1234567.89|
-|`FederalIncomeTaxWithheld`|`number`|Federal income tax withheld amount in USD. IRS W2 tax field 2|1234567.89|
-|`SocialSecurityWages`|`number`|Social security wages amount in USD. IRS W2 tax field 3|1234567.89|
-|`SocialSecurityTaxWithheld`|`number`|Social security tax withheld amount in USD. IRS W2 tax field 4|1234567.89|
-|`MedicareWagesAndTips`|`number`|Medicare wages and tips amount in USD. IRS W2 tax field 5|1234567.89|
-|`MedicareTaxWithheld`|`number`|Medicare tax withheld amount in USD. IRS W2 tax field 6|1234567.89|
-|`SocialSecurityTips`|`number`|Social security tips amount in USD. IRS W2 tax field 7|1234567.89|
-|`AllocatedTips`|`number`|Allocated tips in USD. IRS W2 tax field 8|1234567.89|
-|`VerificationCode`|`string`|W2 tax form verification code. IRS W2 tax field 9|AB123456|
-|`DependentCareBenefits`|`number`|Dependent care benefits amount in USD. IRS W2 tax field 10|1234567.89|
-|`NonQualifiedPlans`|`number`|Nonqualified plans amount in USD. IRS W2 tax field 11|1234567.89|
-|`AdditionalInfo`|`array`|Array holding W2 Codes. IRS W2 tax field 12||
-|`AdditionalInfo.*`|`object`|||
-|`AdditionalInfo.*.LetterCode`|`string`|For more information about on IRS W2 box 12 letter code, *see* [IRS letter codes](https://www.irs.gov/pub/irs-pdf/iw2w3.pdf)|A|
-|`AdditionalInfo.*.Amount`|`number`|Code amount in USD|1234567.89|
-|`IsStatutoryEmployee`|`string`|Part of IRS W2 tax field 13. Can be `true` or `false`|true|
-|`IsRetirementPlan`|`string`|Part of IRS W2 tax field 13. Can be `true` or `false`|true|
-|`IsThirdPartySickPay`|`string`|Part of IRS W2 tax field 13. Can be `true` or `false`|true|
-|`Other`|`string`|Content of IRS W2 tax field 14|SICK LV WAGES SBJT TO $511/DAY LIMIT 1356|
-|`StateTaxInfos`|`array`|State tax-related information. content of IRS W2 tax field 15 to 17||
-|`StateTaxInfos.*`|`object`|||
-|`StateTaxInfos.*.State`|`string`|Two letter state code. Part of IRS W2 tax field 15|`WA`|
-|`StateTaxInfos.*.EmployerStateIdNumber`|`string`|Employer state ID number. Part of IRS W2 tax field 15|1234567|
-|`StateTaxInfos.*.StateWagesTipsEtc`|`number`|State wages, tips, amount in USD. IRS W2 tax field 16|1234567.89|
-|`StateTaxInfos.*.StateIncomeTax`|`number`|State income tax amount in USD. IRS W2 tax field 17|1234567.89|
-|`LocalTaxInfos`|`array`|Local tax-related information. Content of IRS W2 tax field 18 to 20||
-|`LocalTaxInfos.*`|`object`|||
-|`LocalTaxInfos.*.LocalWagesTipsEtc`|`number`|Local wages, tips, amount in USD. Part of IRS W2 tax field 18|1234567.89|
-|`LocalTaxInfos.*.LocalIncomeTax`|`number`|Local income tax amount in USD. Part of IRS W2 tax field 19|1234567.89|
-|`LocalTaxInfos.*.LocalityName`|`string`|Locality name. Part of IRS W2 tax field 20|Redmond|
-
-::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
-
-> [!div class="nextstepaction"]
-> [View samples on GitHub.](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/v3.1(2023-07-31-GA)/Python(v3.1)/Prebuilt_model/sample_analyze_tax_us_w2.py)
-
-::: moniker-end
-
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-
-> [!div class="nextstepaction"]
-> [View samples on GitHub.](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/Python(v4.0)/Prebuilt_model/sample_analyze_tax_us_w2.py)
-
-::: moniker-end
+## Field extraction
 
-## Field extraction 1098
-
-The following are the fields extracted from a 1098 tax form in the JSON output response. The 1098-T and 1098-E forms are also supported.
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`TaxYear`|`number`|Form tax year|2021|
-|`Borrower`|`object`|An object that contains the borrower TIN, Name, Address, and AccountNumber||
-|`Borrower.TIN`|`string`|Borrower tax identification number|123-45-6789|
-|`Borrower.Name`|`string`|Borrower full name as written on the form|John Smith|
-|`Borrower.Address`|`address`|Borrower address|123 Microsoft Way, Redmond Washington 98052|
-|`Borrower.AccountNumber`|`string`|Borrower account number|55123456789|
-|`Lender`|`object`|An object that contains the lender TIN, Name, Address, and Telephone||
-|`Lender.TIN`|`string`|Lender tax identification number|12-3456789|
-|`Lender.Name`|`string`|Lender name|Woodgrove Bank|
-|`Lender.Address`|`address`|Lender address|321 Microsoft Way, Redmond Washington 98052|
-|`Lender.Telephone`|`string`|Lender telephone number|(987) 654-3210|
-|`MortgageInterest`|`number`|Mortgage interest amount received from payers/borrower(s) (box 1)|1,234,567.89|
-|`OutstandingMortgagePrincipal`|`number`|Outstanding mortgage principal (box 2)|1,234,567.89|
-|`MortgageOriginationDate`|`date`|Origination date of the mortgage (box 3)|2022-01-01|
-|`OverpaidInterestRefund`|`number`|Refund amount of overpaid interest (box 4)|1,234,567.89|
-|`MortgageInsurancePremium`|`number`|Mortgage insurance premium amount (box 5)|1,234,567.89|
-|`PointsPaid`|`number`|Points paid on purchase of principal residence (box 6)|1,234,567.89|
-|`IsPropertyAddressSameAsBorrower`|`string`|Is the address of the property securing the mortgage the same as the payer / borrower mailing address (box 7)|true|
-|`PropertyAddress`|`string`|Address or description of the property securing the mortgage (box 8)|123 Main St., Redmond Washington 98052|
-|`MortgagedPropertiesCount`|`number`|Number of mortgaged properties (box 9)|1|
-|`Other`|`string`|Additional information to report to payer (box 10)||
-|`RealEstateTax`|`number`|Real estate tax (box 10)|1,234,567.89|
-|`AdditionalAssessment`|`string`|Other assessments made on the property (box 10)|Structural damage observed|
-|`MortgageAcquisitionDate`|`date`|Mortgage acquisition date (box 11)|2022-01-01|
-|`IsCorrected`|`string`|Indicates whether form is a corrective filing.|true|
-
-## Field extraction 1099-NEC
-
-The following are the fields extracted from a 1099-nec tax form in the JSON output response. The other variations of 1099 are also supported.
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`TaxYear`|`string`|Tax Year extracted from 1099-NEC.|2022|
-|`Payer`|`object`| An object that contains the payer TIN, Name, Address, and PhoneNumber||
-|`Payer.TIN`|`string`|Payer tax identification number.|123-45-6789|
-|`Payer.Name`|`string`|Payer full name as written on the form.|John Smith|
-|`Payer.Address`|`address`|Payer address.|123 Microsoft Way, Redmond Washington 98052|
-|`Payer.PhoneNumber`|`phoneNumber`|Payer Phone Number.|+19876543210|
-|`Recipient`|`object`|An object that contains the recipient TIN, Name, Address, and AccountNumber||
-|`Recipient.TIN`|`string`|Recipient tax identification number.|123-45-6789|
-|`Recipient.Name`|`string`|Recipient full name as written on the form.|John Smith|
-|`Recipient.Address`|`address`|Recipient address.|123 Microsoft Way, Redmond Washington 98052|
-|`Recipient.AccountNumber`|`string`|Recipient account number.|55123456789|
-|`Box1`|`number`|Box 1 extracted from 1099-NEC.|123456|
-|`Box2`|`boolean`|Box 2 extracted from 1099-NEC.|:selected:|
-|`Box4`|`number`|Box 4 extracted from 1099-NEC.|123456|
-|`StateTaxesWithheld`|`array`|State Taxes Withheld extracted from 1099-NEC||
-|`StateTaxesWithheld.*`|`object`|An object that contains State Taxes details||
-|`StateTaxesWithheld.*.Box5`|`number`|Box 5 extracted from 1099-NEC.|123456|
-|`StateTaxesWithheld.*.Box6`|`string`|Box 6 extracted from 1099-NEC.|12-3456789|
-|`StateTaxesWithheld.*.Box7`|`number`|Box 7 extracted from 1099-NEC.|123456|
-
-## Field extraction 1099-Combo
-
-The following are the fields extracted from a 1099-Combo tax form in the JSON output response. The other variations of 1099 are also supported:
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`TaxYear`|`string`|Tax Year extracted from 1099-COMBO.|2022|
-|`Payer`|`object`|An object that contains the payer TIN, Name, Address, and PhoneNumber||
-|`Payer.TIN`|`string`|Payer tax identification number.|123-45-6789|
-|`Payer.Name`|`string`|Payer full name as written on the form.|John Smith|
-|`Payer.Address`|`address`|Payer address.|123 Microsoft Way, Redmond Washington 98052|
-|`Payer.AccountNumber`|`phoneNumber`|Payer Phone Number.|+19876543210|
-|`Recipient`|`object`|An object that contains the recipient TIN, Name, Address, and AccountNumber||
-|`Recipient.TIN`|`string`|Recipient tax identification number.|123-45-6789|
-|`Recipient.Name`|`string`|Recipient full name as written on the form.|John Smith|
-|`Recipient.Address`|`address`|Recipient address.|123 Microsoft Way, Redmond Washington 98052|
-|`Recipient.AccountNumber`|`string`|Recipient account number.|55123456789|
-|`1099-B`|`object`|||
-|`1099-B.Summary`|`array`|List of transactions summary reported in `1099-B`||
-|`1099-B.Summary.*`|`object`|||
-|`1099-B.Summary.*.Category`|`string`|Can be one for the following categories: `shortTermBasisReportedToIRS`, `shortTermBasisNotReportedToIRS`, `shortTerm1099BNotReceived`, `longTermBasisReportedToIRS`, `longTermBasisNotReportedToIRS`, `longTerm1099BNotReceived`, `underterminedTermBasisReportedToIRS`, `undertinedTermBasisNotReportedToIRS`, `undertined1099BNotReceived`.|shortTermBasisReportedToIRS|
-|`1099-B.Summary.*.TotalProceeds`|`number`|Total proceeds summary extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Summary.*.TotalCostBasis`|`string`|Total cost basis summary extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Summary.*.TotalMarketDiscount`|`string`|Total market discount summary extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Summary.*.TotalWashSales`|`string`|Total wash sales summary extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Summary.*.TotalRealizedGainOrLoss`|`string`|Total realized gain or loss summary extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Summary.*.TotalFederalIncomeTaxWithheld`|`string`|Total federal income tax withheld summary extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions`|`array`|List of transactions reported in the `1099-B` ||
-|`1099-B.Transactions.*`|`object`|||
-|`1099-B.Transactions.*.CusipNumber`|`string`|`Cusip` Number extracted from `1099-B`|981276345|
-|`1099-B.Transactions.*.IsFactaFilingRequired`|`boolean`|Is Facta Filing Required extracted from `1099-B`|:selected:|
-|`1099-B.Transactions.*.ApplicableForm8949Checkbox`|`string`|Applicable Form 8949 Checkbox extracted from `1099-B`|A|
-|`1099-B.Transactions.*.BasisStatus`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `basisReportedToIRS`, `basisNotReportedToIRS`, `1099BNotReceived`.|basisReportedToIRS:unselected: basisNotReportedToIRS:unselected: undetermined:unselected:|
-|`1099-B.Transactions.*.Box1a`|`string`|Box `1a` extracted from `1099-B`|100 sh. XYZ Co.|
-|`1099-B.Transactions.*.Box1b`|`date`|Box `1b` extracted from `1099-B`|2022-12-31|
-|`1099-B.Transactions.*.Box1c`|`date`|Box `1c` extracted from `1099-B`|2022-12-31|
-|`1099-B.Transactions.*.Box1d`|`number`|Box `1d` extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box1e`|`number`|Box `1e` extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box1f`|`number`|Box `1f` extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box1g`|`number`|Box `1g` extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box2`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `shortTermGainOrLoss`, `longTermGainOrLoss`, `ordinary`, `undertermined`.|shortTermGainOrLoss:unselected: longTermGainOrLoss:unselected: ordinary:unselected:|
-|`1099-B.Transactions.*.Box3`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `collectible`, `qof`.|collectible:unselected: `qof`:unselected:|
-|`1099-B.Transactions.*.Box4`|`number`|Box 4 extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box5`|`boolean`|Box 5 extracted from `1099-B`|:selected:|
-|`1099-B.Transactions.*.Box6`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `grossProceeds`, `netProceeds`.|grossProceeds:unselected: netProceeds:unselected:|
-|`1099-B.Transactions.*.Box7`|`boolean`|Box 7 extracted from `1099-B`|:selected:|
-|`1099-B.Transactions.*.Box8`|`number`|Box 8 extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box9`|`number`|Box 9 extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box10`|`number`|Box 10 extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box11`|`number`|Box 11 extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.Box12`|`boolean`|Box 12 extracted from `1099-B`|:selected:|
-|`1099-B.Transactions.*.Box13`|`number`|Box 13 extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-B.Transactions.*.StateTaxesWithheld`|`array`|State Taxes Withheld extracted from `1099-B` ||
-|`1099-B.Transactions.*.StateTaxesWithheld.*`|`object`|||
-|`1099-B.Transactions.*.StateTaxesWithheld.*.Box14`|`string`|Box 14 extracted from `1099-B`|Washington|
-|`1099-B.Transactions.*.StateTaxesWithheld.*.Box15`|`string`|Box 15 extracted from `1099-B`|12-3456789|
-|`1099-B.Transactions.*.StateTaxesWithheld.*.Box16`|`number`|Box 16 extracted from `1099-B`|123456|
-|`1099-DIV`|`object`|||
-|`1099-DIV.Box1a`|`number`|Box 1a extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box1b`|`number`|Box 1b extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box2a`|`number`|Box 2a extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box2b`|`number`|Box 2b extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box2c`|`number`|Box 2c extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box2d`|`number`|Box 2d extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box2e`|`number`|Box 2e extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box2f`|`number`|Box 2f extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box3`|`number`|Box 3 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box4`|`number`|Box 4 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box5`|`number`|Box 5 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box6`|`number`|Box 6 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box7`|`number`|Box 7 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box8`|`string`|Box 8 extracted from 1099-DIV.|Foreign|
-|`1099-DIV.Box9`|`number`|Box 9 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box10`|`number`|Box 10 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box11`|`boolean`|Box 11 extracted from 1099-DIV.|:selected:|
-|`1099-DIV.Box12`|`number`|Box 12 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.Box13`|`number`|Box 13 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-DIV.StateTaxesWithheld`|`array`|State Taxes Withheld extracted from 1099-DIV||
-|`1099-DIV.StateTaxesWithheld.*`|`object`|||
-|`1099-DIV.StateTaxesWithheld.*.Box14`|`string`|Box 14 extracted from 1099-DIV.|Washington|
-|`1099-DIV.StateTaxesWithheld.*.Box15`|`string`|Box 15 extracted from 1099-DIV.|12-3456789|
-|`1099-DIV.StateTaxesWithheld.*.Box16`|`number`|Box 16 extracted from 1099-DIV.|123456|
-|`1099-INT`|`object`|||
-|`1099-INT.IsFactaFilingRequired`|`boolean`|Is Facta Filing Required extracted from 1099-INT|:selected:|
-|`1099-INT.Box1`|`number`|Box 1 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box2`|`number`|Box 2 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box3`|`number`|Box 3 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box4`|`number`|Box 4 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box5`|`number`|Box 5 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box6`|`number`|Box 6 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box7`|`string`|Box 7 extracted from 1099-INT.|Foreign|
-|`1099-INT.Box8`|`number`|Box 8 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box9`|`number`|Box 9 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box10`|`number`|Box 10 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box11`|`number`|Box 11 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box12`|`number`|Box 12 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box13`|`number`|Box 13 extracted from 1099-INT.|123456|
-|`1099-INT.Box14`|`string`|Box 14 extracted from 1099-INT.|123456789|
-|`1099-INT.StateTaxesWithheld`|`array`|State Taxes Withheld extracted from 1099-INT||
-|`1099-INT.StateTaxesWithheld.*`|`object`|||
-|`1099-INT.StateTaxesWithheld.*.Box15`|`string`|Box 15 extracted from 1099-INT.|Washington|
-|`1099-INT.StateTaxesWithheld.*.Box16`|`string`|Box 16 extracted from 1099-INT.|12-3456789|
-|`1099-INT.StateTaxesWithheld.*.Box17`|`number`|Box 17 extracted from 1099-INT.|123456|
-
-## Field extraction 1040 tax form
-
-The following are the fields extracted from a 1040 tax form in the JSON output response. The other variations of 1040 are also supported.
-
-| Field | Type | Description | Example |
-|:------|:-----|:------------|:--------|
-|`TaxYear`|`string`|Tax Year extracted from Form 1040.|2022|
-|`Taxpayer`|`object`|An object that contains the taxpayer information such as SSN, Last Name, and Address||
-|`Taxpayer.SSN`|`string`|Taxpayer tax social security number.|123-45-6789|
-|`Taxpayer.LastName`|`string`|Taxpayer surname as written on the form.|Smith|
-|`Taxpayer.FirstNameAndInitials`|`string`|Taxpayer first name and middle initials as written on the form.|John T|
-|`Taxpayer.Address`|`address`|Taxpayer address.|123 Main Street, Seattle Washington 98122|
-|`Taxpayer.ForeignCountryName`|`string`|Taxpayer foreign country name.|Germany|
-|`Taxpayer.ForeignProvinceStateOrCounty`|`string`|Taxpayer foreign province state or county name.|Hamburg|
-|`Taxpayer.ForeignPostalCode`|`string`|Taxpayer foreign postal code.|20095|
-|`Spouse`|`object`|An object that contains the spouse information such as SSN, surname, and first name and initials Name||
-|`Spouse.SSN`|`string`|Spouse tax social security number.|123-45-6789|
-|`Spouse.LastName`|`string`|Spouse surname as written on the form.|Smith|
-|`Spouse.FirstNameAndInitials`|`string`|Spouse first name and middle initials as written on the form.|John T|
-|`Dependents`|`array`|Dependents extracted from Form 1040||
-|`Dependents.*`|`object`|An array that contains a list of dependents including information such as Name, SSN, and Credit Type||
-|`Dependents.*.Name`|`string`|Dependent full name as written on the form.|John Smith|
-|`Dependents.*.SSN`|`string`|Dependent tax social security number.|123-45-6789|
-|`Dependents.*.RelationshipToFiler`|`string`|Dependent full name as written on the form.|John Smith|
-|`Dependents.*.CreditType`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `childTaxCredit`, `creditForOtherDependents`.|childTaxCredit: selected creditForOtherDependents:unselected:|
-|`ThirdPartyDesignee`|`object`|An object that contains information about the third-party designee||
-|`ThirdPartyDesignee.PhoneNumber`|`phoneNumber`|Third party designee phone number.|1-123-456-7890|
-|`ThirdPartyDesignee.Name`|`string`|Third party designee name as written on the form.|John Smith|
-|`ThirdPartyDesignee.PersonalIdentificationNumber`|`string`|Third party designee PIN.|123456|
-|`SignatureDetails`|`object`|An object that contains information about the signee such as phone numbers and emails||
-|`SignatureDetails.TaxpayerOccupation`|`string`|Taxpayer Occupation.|Software|
-|`SignatureDetails.TaxpayerPIN`|`string`|Taxpayer PIN.|123456|
-|`SignatureDetails.TaxpayerPhoneNumber`|`phoneNumber`|Taxpayer phone number.|1-123-456-7890|
-|`SignatureDetails.TaxpayerEmail`|`string`|Taxpayer email.|`johnsmith@contoso.com`|
-|`SignatureDetails.SpouseOccupation`|`string`|Spouse Occupation.|Software|
-|`SignatureDetails.SpousePIN`|`string`|Spouse PIN.|123456|
-|`PaidPreparer`|`object`|An object that contains information about the preparer.||
-|`PaidPreparer.PreparerName`|`date`|Preparer name.|John Smith|
-|`PaidPreparer.PreparerPTIN`|`string`|Preparer PIN.|123456|
-|`PaidPreparer.IsPreparerSelfEmployed`|`boolean`|Is preparer self-employed|:selected:|
-|`PaidPreparer.PreparerFirmName`|`string`|Taxpayer firm name.|Contoso|
-|`PaidPreparer.PreparerFirmPhoneNumber`|`phoneNumber`|Preparer firm phone number|1-123-456-7890|
-|`PaidPreparer.PreparerFirmAddress`|`address`|Prepare Firm Address.|123 First street, Seattle Washington 98001|
-|`PaidPreparer.PreparerFirmEIN`|`string`|Prepare Firm EIN.|98-7654321|
-|`FilingStatus`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `single`, `marriedFilingJointly`, `marriedFillingSeparately`, `headOfHousehold`, `qualifyingSurvivingSpouse`.|single:unselected: marriedFilingJointly:unselected: marriedFillingSeparately:unselected: headOfHousehold:unselected: qualifyingSurvivingSpouse:unselected:|
-|`NameOfSpouseOrQualifyingPerson`|`string`|Name Of Spouse Or Qualifying Person extracted from Form 1040.|Pascale Weyderth|
-|`PresidentialElectionCampaign`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `taxpayer`, `spouse`.|taxpayer:unselected: spouse:unselected:|
-|`DigitalAssets`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `yes`, `no`.|yes:unselected: no:unselected:|
-|`ClaimStatus`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `taxpayerAsDependent`, `spouseAsDependent`, `spouseItemizesSeparatelyOrDualStatusAlien`.|taxpayerAsDependent:unselected: spouseAsDependent:unselected: spouseItemizesSeparatelyOrDualStatusAlien:unselected:|
-|`TaxpayerAgeBlindeness`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `above64`, `blind`.|above64:unselected: blind:unselected:|
-|`SpouseAgeBlindeness`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `above64`, `blind`.|above64:unselected: blind:unselected:|
-|`MoreThanFourDependents`|`boolean`|More Than Four Dependents extracted from Form 1040.|:selected:|
-|`Box1a`|`number`|Box `1a` extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1b`|`number`|Box `1b` extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1c`|`number`|Box `1c` extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1d`|`number`|Box `1d` extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1e`|`number`|Box `1e` extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1f`|`number`|Box `1f` extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1g`|`number`|Box `1g` extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1h`|`number`|Box `1h` extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1i`|`number`|Box 1i extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box1z`|`number`|Box 1z extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box2a`|`number`|Box 2a extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box2b`|`number`|Box 2b extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box3a`|`number`|Box 3a extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box3b`|`number`|Box 3b extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box4a`|`number`|Box 4a extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box4b`|`number`|Box 4b extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box5a`|`number`|Box 5a extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box5b`|`number`|Box 5b extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box6a`|`number`|Box 6a extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box6b`|`number`|Box 6b extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box6cCheckbox`|`boolean`|Box 6c Checkbox extracted from Form 1040.|:selected:|
-|`Box7Checkbox`|`boolean`|Box 7 Checkbox extracted from Form 1040.|:selected:|
-|`Box7`|`number`|Box 7 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box8`|`number`|Box 8 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box9`|`number`|Box 9 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box10`|`number`|Box 10 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box11`|`number`|Box 11 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box12`|`number`|Box 12 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box13`|`number`|Box 13 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box14`|`number`|Box 14 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box15`|`number`|Box 15 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box16FromForm`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `8814`, `4972`, `other`.|8814:unselected: 4972:unselected: other:unselected:|
-|`Box16OtherFormNumber`|`string`|Box 16 Other Form Number extracted from Form 1040.|8888|
-|`Box16`|`number`|Box 16 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box17`|`number`|Box 17 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box18`|`number`|Box 18 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box19`|`number`|Box 19 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box20`|`number`|Box 20 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box21`|`number`|Box 21 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box22`|`number`|Box 22 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box23`|`number`|Box 23 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box24`|`number`|Box 24 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box25a`|`number`|Box 25a extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box25b`|`number`|Box 25b extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box25c`|`number`|Box 25c extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box25d`|`number`|Box 25d extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box26`|`number`|Box 26 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box27`|`number`|Box 27 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box28`|`number`|Box 28 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box29`|`number`|Box 29 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box31`|`number`|Box 31 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box32`|`number`|Box 32 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box33`|`number`|Box 33 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box34`|`number`|Box 34 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box35Checkbox`|`boolean`|Box 35 Checkbox extracted from Form 1040.|:selected:|
-|`Box35a`|`number`|Box 35a extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box35b`|`number`|Box 35b extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box35c`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `checking`, `saving`.|checking:unselected: saving:unselected:|
-|`Box35d`|`number`|Box 35d extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box36`|`number`|Box 36 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box37`|`number`|Box 37 extracted from Form 1040.|123456|
-|`Box38`|`number`|Box 38 extracted from Form 1040.|123456|
-|`HasAssignedThirdPartyDesignee`|`selectionGroup`|Value is a list containing at least one of the following codes: `yes`, `no`.|yes:unselected: no:unselected:|  
+For supported document extraction fields, *see* the [**tax document model schema**](https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/tree/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax) pages in our GitHub sample repository.
 
 The tax documents key-value pairs and line items extracted are in the `documentResults` section of the JSON output.
 

Summary

{
    "modification_type": "breaking change",
    "modification_title": "税務文書モデルに関するドキュメントの大幅な更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence 税務文書モデル」に関するドキュメントの大幅な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年8月7日から2024年11月19日に変更され、新しい情報が反映されています。

  2. バージョンアップの通知: ドキュメントの内容が「v4.0 (プレビュー)」から「v4.0 (GA)」へと移行しており、最新の一般提供版が強調されています。

  3. モデルの機能強化: 税務文書モデルでは、具体的な文書タイプ(例:1099、1098、W2、1040など)が明示され、APIがサポートする文書形式に関する情報が強化されています。

  4. サポートされる税フォームタイプの削減と更新: 一部の税務文書タイプに関する情報が追加または変更されており、特に1099フォームや1040フォームのサポートが詳しく説明されています。

  5. パラメーターとフィールドの整理: ドキュメントの中で具体的に抽出されるフィールドが整理され、一部の冗長な情報が削除されています。特に、各文書に関連するフィールドの構造および説明が簡素化されています。

  6. 新しいリンクの追加: GitHubのサンプルリポジトリへのリンクが追加され、ユーザーは最新の税務ドキュメントモデルスキーマに簡単にアクセスできるようになっています。

  7. 文章の構造の変更: ドキュメント全体の構造が見直され、関連情報の整理やセクションの再配置が行われています。この変更により、ユーザーは必要な情報をより効率的に取得できるようになります。

これらの変更により、ユーザーは最新のDocument Intelligence税務文書モデルの機能やサポート内容を理解しやすくなり、実装の際の資料としても利用しやすくなっています。また、一部の情報の削除によって、ドキュメントがよりクリーンで使いやすくなりました。全体として、文書の更新はユーザーの利便性の向上を目指しています。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md

Diff
@@ -11,7 +11,7 @@ ms.custom:
   - devx-track-js
   - devx-track-python
 ms.topic: quickstart
-ms.date: 08/30/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 zone_pivot_groups: programming-languages-set-formre
 ---
@@ -27,9 +27,9 @@ zone_pivot_groups: programming-languages-set-formre
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** **Earlier versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [v3.1 (GA)](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [v3.0 (GA)](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** **Earlier versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [v3.1 (GA)](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [v3.0 (GA)](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
 
-* Get started with Azure AI Document Intelligence latest preview version (2024-07-31-preview).
+* Get started with Azure AI Document Intelligence latest stable version v4.0 2024-11-30 (GA).
 
 :::moniker-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Azure AI Document Intelligenceのクイックスタートガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「Azure AI Document Intelligence」のクイックスタートガイドに関する軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年8月30日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. バージョン情報の更新: 内容が「v4.0 (プレビュー)」から「v4.0 (GA)」に変更され、現在の安定版が強調されています。

  3. 文書の記述の更新: 「最新のプレビュー版」から「最新の安定版」への表現が変更され、具体的にv4.0が2024年11月30日に一般提供されることが明示されています。

これらの変更により、ユーザーは最新のバージョンを基にした情報を得ることができ、安定版の機能を効果的に活用できるようになります。また、文書全体の信頼性と正確性が向上しています。全体として、この更新はユーザーにとっての利便性を高めるものです。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/csharp-sdk.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: ">=doc-intel-3.0.0"
 ---
@@ -16,7 +16,7 @@ monikerRange: ">=doc-intel-3.0.0"
 <!-- markdownlint-disable MD029 -->
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[Client library](/dotnet/api/overview/azure/ai.documentintelligence-readme?view=azure-dotnet-preview&preserve-view=true) | [SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/dotnet/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Package](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3)| [Samples]( https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/documentintelligence/Azure.AI.DocumentIntelligence/samples/README.md)|[Supported REST API version](../../sdk-overview-v4-0.md)
+[Client library](/dotnet/api/overview/azure/ai.documentintelligence-readme?view=azure-dotnet-preview&preserve-view=true) | [SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/dotnet/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Package](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3)| [Samples]( https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/documentintelligence/Azure.AI.DocumentIntelligence/samples/README.md)|[Supported REST API version](../../sdk-overview-v4-0.md)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "C# SDKに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」のC# SDKに関する情報の軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年9月9日から2024年11月19日に変更され、新しい情報が反映されています。

  2. APIバージョンの更新: REST APIの参照リンクが更新され、特にプレビュー版の日付が2024年7月31日から一般提供版の2024年11月30日に変更されています。これにより、ユーザーは最新の安定版のAPI参照にアクセス可能となります。

  3. 文書の整合性の向上: 全体的にリンクやリファレンスの記述が見直され、最新の情報が提供されるようになっています。この変更により、ユーザーは最新のSDKおよびAPIによりアクセスしやすくなります。

これらの変更によって、C# SDKに関するドキュメントは、より正確で最新の情報をユーザーに提供し、Document Intelligenceの利用を一層促進することが期待されます。全体として、この更新はユーザーの便宜を図るための重要なステップです。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/java-sdk.md

Diff
@@ -6,14 +6,14 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD025 -->
 <!-- markdownlint-disable MD036 -->
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[Client library](/java/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-java-preview&preserve-view=true) | [SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/java/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Package (Maven)](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/azure-ai-documentintelligence_1.0.0-beta.4/sdk/documentintelligence/azure-ai-documentintelligence/src/samples) |[Supported REST API version](../../sdk-overview-v4-0.md)
+[Client library](/java/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-java-preview&preserve-view=true) | [SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/java/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Package (Maven)](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/azure-ai-documentintelligence_1.0.0-beta.4/sdk/documentintelligence/azure-ai-documentintelligence/src/samples) |[Supported REST API version](../../sdk-overview-v4-0.md)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Java SDKに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」のJava SDKに関する情報の軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年9月9日から2024年11月19日に修正され、最新の情報が反映されています。

  2. APIバージョンの更新: REST APIの参照リンクが、プレビュー版の日付として2024年7月31日から一般提供版の2024年11月30日に変更されています。これにより、最新の安定版の情報へのアクセスが容易になります。

  3. リンク整合性の向上: クライアントライブラリやSDKリファレンスのリンクはそのまま保たれており、ユーザーが必要な情報を引き続き簡単に見つけられるようにされています。

この変更により、Java SDKのドキュメントは、より正確で最新の情報をユーザーに提供し、ドキュメントの信頼性を向上させることが期待されます。全体として、この更新はユーザーにとっての利便性を高めるための重要なステップです。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/javascript-sdk.md

Diff
@@ -6,13 +6,13 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 08/30/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD025 -->
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[Client library](/javascript/api/overview/azure/ai-document-intelligence-rest-readme?view=azure-node-preview&preserve-view=true) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Package (npm)](https://www.npmjs.com/package/@azure-rest/ai-document-intelligence/v/1.0.0-beta.3) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/documentintelligence/ai-document-intelligence-rest/samples/v1-beta) |[Supported REST API version](../../sdk-overview-v4-0.md)
+[Client library](/javascript/api/overview/azure/ai-document-intelligence-rest-readme?view=azure-node-preview&preserve-view=true) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Package (npm)](https://www.npmjs.com/package/@azure-rest/ai-document-intelligence/v/1.0.0-beta.3) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/documentintelligence/ai-document-intelligence-rest/samples/v1-beta) |[Supported REST API version](../../sdk-overview-v4-0.md)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "JavaScript SDKに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」のJavaScript SDKに関する情報の軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年8月30日から2024年11月19日に修正され、新しい情報が反映されています。

  2. APIバージョンの更新: REST APIの参照リンクが、以前のプレビュー版の日付である2024年7月31日から、一般提供版の日付である2024年11月30日に変更されています。これにより、ユーザーが最新の安定版の情報にアクセスできるようになります。

  3. リンク整合性の向上: クライアントライブラリやnpmパッケージのリンクはそのまま保たれ、ユーザーが必要な情報を引き続き見つけやすくするための配慮がなされています。

この変更により、JavaScript SDKのドキュメントは、より正確で最新の情報をユーザーに提供し、ドキュメントの信頼性を向上させることが期待されます。全体として、この更新はユーザーにとっての利便性を高めるための重要なステップです。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/python-sdk.md

Diff
@@ -6,13 +6,13 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD025 -->
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[Client library](/python/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-python-preview&preserve-view=true) |[SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/python/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Package (PyPi)](https://pypi.org/project/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/documentintelligence/azure-ai-documentintelligence/samples) | [Supported REST API version](../../sdk-overview-v4-0.md#supported-programming-languages)
+[Client library](/python/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-python-preview&preserve-view=true) |[SDK reference](https://azuresdkdocs.blob.core.windows.net/$web/python/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/index.html) | [REST API reference](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Package (PyPi)](https://pypi.org/project/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/) | [Samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/documentintelligence/azure-ai-documentintelligence/samples) | [Supported REST API version](../../sdk-overview-v4-0.md#supported-programming-languages)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Python SDKに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」のPython SDKに関する情報の軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年9月9日から2024年11月19日に修正され、最新の情報が反映されています。

  2. APIバージョンの更新: REST APIの参照リンクが、以前のプレビュー版の日付である2024年7月31日から、一般提供日付の2024年11月30日に変更されています。これにより、最新の安定版の情報へのアクセスが可能になります。

  3. リンク整合性の向上: クライアントライブラリ、SDKリファレンス、PyPiパッケージのリンクはそのまま保たれており、ユーザーが必要な情報を引き続き分かりやすく得られるように設計されています。

この変更により、Python SDKのドキュメントは、より正確で最新の情報をユーザーに提供することが期待されており、ドキュメントの信頼性を向上させる効果があります。全体として、この更新はユーザーにとっての利便性を高めるための重要なステップといえます。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/rest-api.md

Diff
@@ -6,14 +6,14 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
 <!-- markdownlint-disable MD036 -->
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
-| [Document Intelligence REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) | [Supported Azure SDKS](../../sdk-overview-v4-0.md)
+| [Document Intelligence REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) | [Supported Azure SDKS](../../sdk-overview-v4-0.md)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -109,7 +109,7 @@ Before you run the cURL command, make the following changes to the [post request
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
 ```bash
-curl -v -i POST "{endpoint}/documentintelligence/documentModels/{modelId}:analyze?api-version=2024-07-31-preview" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" --data-ascii "{'urlSource': '{your-document-url}'}"
+curl -v -i POST "{endpoint}/documentintelligence/documentModels/{modelId}:analyze?api-version=2024-11-30" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" --data-ascii "{'urlSource': '{your-document-url}'}"
 ```
 
 :::moniker-end
@@ -140,7 +140,7 @@ You receive a `202 (Success)` response that includes a read-only **Operation-Loc
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-After you call the [`Analyze document`](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true&tabs=HTTP) API, call the [**Get analyze result**](/rest/api/aiservices/document-models/get-analyze-result?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true&tabs=HTTP) API to get the status of the operation and the extracted data. Before you run the command, make these changes:
+After you call the [`Analyze document`](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)&preserve-view=true&tabs=HTTP) API, call the [**Get analyze result**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)&preserve-view=true&tabs=HTTP) API to get the status of the operation and the extracted data. Before you run the command, make these changes:
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"
@@ -165,7 +165,7 @@ After you call the [`Analyze document`](/rest/api/aiservices/document-models/ana
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
 ```bash
-curl -v -X GET "{endpoint}/documentintelligence/documentModels/{modelId}/analyzeResults/{resultId}?api-version=2024-07-31-preview" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}"
+curl -v -X GET "{endpoint}/documentintelligence/documentModels/{modelId}/analyzeResults/{resultId}?api-version=2024-11-30" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}"
 ```
 
 :::moniker-end
@@ -202,7 +202,7 @@ You receive a `200 (Success)` response with JSON output. The first field, `"stat
     "createdDateTime": "2024-03-25T19:31:37Z",
     "lastUpdatedDateTime": "2024-03-25T19:31:43Z",
     "analyzeResult": {
-        "apiVersion": "2024-07-31-preview",
+        "apiVersion": "2024-11-30",
         "modelId": "prebuilt-invoice",
         "stringIndexType": "textElements"...
     ..."pages": [

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "REST APIに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」のREST APIに関する情報の軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年9月9日から2024年11月19日に修正され、最新の情報が反映されています。

  2. APIバージョンの更新: REST APIの参照リンクやcURLコマンドで使用されるAPIバージョンが、以前のプレビュー版の日付である2024年7月31日から、一般提供日付の2024年11月30日に変更されています。この変更により、最新のAPIエンドポイントが使用されることになります。

  3. コマンドの修正: cURLのサンプルコマンドにおいて、APIバージョンが更新されたことに伴い、リクエストURLが正しく変更されています。これにより、ユーザーは新しいAPIバージョンに基づいて適切なリクエストを送信できるようになります。

  4. 文言の修正: API呼び出しに関する説明文が更新され、ユーザーが手順を理解しやすくなるよう改善されています。

この変更全体として、ユーザーに対して最新で正確な情報を提供し、使いやすさや信頼性を向上させることを目的としています。特に、APIバージョンの更新により、ユーザーは最新の機能を利用できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/v2-1/csharp.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "C#に関する情報の日付更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」に関するC#の情報を含むドキュメントの日付を更新する軽微な変更を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年5月23日から2024年11月19日に修正され、最新の情報が反映されています。この変更により、ユーザーはドキュメントの更新が行われたことを知ることができます。

全体として、この変更は文書の信頼性を向上させるためのもので、最新の情報を提供することに寄与しています。ユーザーは、新しい日付を通じて最新の状況を確認できるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/v2-1/java.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -85,7 +85,7 @@ You create the following directory structure:
 
 :::image type="content" source="../../../media/quickstarts/java-directories.png" alt-text="Screenshot of the application's Java directory structure.":::
 
-Navigate to the Java directory and create a file called *FormRecognizer.java*.  Open it in your preferred editor or IDE and add the following package declaration and `import` statements:
+Navigate to the Java directory and create a file called *FormRecognizer.java*. Open it in your preferred editor or IDE and add the following package declaration and `import` statements:
 
 ```java
 import com.azure.ai.formrecognizer.*;
@@ -176,7 +176,7 @@ This sample demonstrates how to analyze data from certain types of common docume
 
 ### Choose a prebuilt model
 
-You aren't limited to invoices—there are several prebuilt models to choose from, each of which has its own set of supported fields. The model to use for the analyze operation depends on the type of document to be analyzed. Here are the prebuilt models currently supported by the Document Intelligence service:
+You aren't limited to invoices—there are several prebuilt models to choose from, each of which has its own set of supported fields. The model to use for the `analyze` operation depends on the type of document to be analyzed. Here are the prebuilt models currently supported by the Document Intelligence service:
 
 * [**Invoice**](../../../prebuilt/invoice.md): extracts text, selection marks, tables, fields, and key information from invoices.
 * [**Receipt**](../../../prebuilt/receipt.md): extracts text and key information from receipts.

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Javaに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」に関するJavaの情報を含むドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年5月23日から2024年11月19日に修正され、最新の情報が反映されています。この変更により、ユーザーはドキュメントの更新が行われたことを確認できます。

  2. 文の修正: 特定の文章が修正され、より明確な表現に変更されています。たとえば、analyze 操作に関連する文が強調され、適切な表現が使われるように調整されています。

この変更全体は、ドキュメントの整合性と信頼性を向上させることを目的としており、ユーザーが最新の情報を基に作業を進められるようになります。また、文言の修正により、内容がより理解しやすくなっています。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/v2-1/javascript.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -24,7 +24,7 @@ In this quickstart, you use the following APIs to extract structured data from f
 
 * The latest version of [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) or your preferred IDE.
 
-* The latest LTS version of [Node.js](https://nodejs.org/)
+* The latest `LTS` version of [Node.js](https://nodejs.org/)
 
 * An Azure AI services or Document Intelligence resource. Once you have your Azure subscription, create a [single-service](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesFormRecognizer) or [multi-service](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesAIServices) Document Intelligence resource in the Azure portal to get your key and endpoint. You can use the free pricing tier (`F0`) to try the service, and upgrade later to a paid tier for production.
 
@@ -144,7 +144,7 @@ This sample demonstrates how to analyze data from certain types of common docume
 
 ### Choose a prebuilt model
 
-You aren't limited to invoices—there are several prebuilt models to choose from, each of which has its own set of supported fields. The model to use for the analyze operation depends on the type of document to be analyzed. Here are the prebuilt models currently supported by the Document Intelligence service:
+You aren't limited to invoices—there are several prebuilt models to choose from, each of which has its own set of supported fields. The model to use for the `analyze` operation depends on the type of document to be analyzed. Here are the prebuilt models currently supported by the Document Intelligence service:
 
 * [**Invoice**](../../../prebuilt/invoice.md): extracts text, selection marks, tables, fields, and key information from invoices.
 * [**Receipt**](../../../prebuilt/receipt.md): extracts text and key information from receipts.

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "JavaScriptに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」に関連するJavaScriptの情報を含むドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年5月23日から2024年11月19日に修正され、最新の情報が反映されています。この変更により、ユーザーは文書が最近更新されたことを確認できます。

  2. 文の修正: ノードのバージョンの表記が若干変更され、LTS (長期サポート版)と太字で強調されるようになりました。これにより、重要な情報が目立つようになっています。

  3. 文の強調: analyze 操作に関する文が強調され、こちらも内容がより明確に伝わるよう調整されています。

この変更は、ドキュメントの正確性と明確性を向上させることを目的としており、ユーザーにとって理解しやすい情報を提供します。全体として、ユーザーは最新の情報を基にシステムを使用できるようになり、より効果的に作業を進められるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/v2-1/python.md

Diff
@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
 title: "Get started: Document Intelligence client library for Python v2.1"
 titleSuffix: Azure AI services
-description: Form and document processing, data extraction, and analysis using Document Intelligence Python client library SDKs v2.1
+description: Form and document processing, data extraction, and analysis using Document Intelligence Python client library v2.1
 author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: includes
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -191,7 +191,7 @@ This sample demonstrates how to analyze data from certain types of common docume
 
 ### Choose a prebuilt model
 
-You aren't limited to invoices—there are several prebuilt models to choose from, each of which has its own set of supported fields. The model to use for the analyze operation depends on the type of document to be analyzed. Here are the prebuilt models currently supported by the Document Intelligence service:
+You aren't limited to invoices—there are several prebuilt models to choose from, each of which has its own set of supported fields. The model to use for the `analyze` operation depends on the type of document to be analyzed. Here are the prebuilt models currently supported by the Document Intelligence service:
 
 * [**Invoice**](../../../prebuilt/invoice.md): extracts text, selection marks, tables, fields, and key information from invoices.
 * [**Receipt**](../../../prebuilt/receipt.md): extracts text and key information from receipts.

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Pythonに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」に関連するPythonの情報を含むドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年5月23日から2024年11月19日に修正され、最新の情報が反映されています。この変更により、利用者は文書が最近更新されたことを確認でき、情報の新鮮さが保たれています。

  2. タイトルの説明文の修正: 説明文から「SDKs」という言葉が削除され、文が簡潔になりました。これにより、内容がより分かりやすくなっています。

  3. 文の強調: analyze 操作に関する文が強調され、適切な表現が使用されています。このことで、ユーザーが重要な情報を簡単に見つけやすくなっています。

この変更は、ドキュメントの明確性と信頼性を向上させることを目指しており、ユーザーが最新の情報をもとにシステムを効果的に使用できるようにしています。全体として、ユーザーは鮮度のある情報を基に作業を進めることができ、より良い体験を得られるようになっています。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/includes/v2-1/rest-api.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: include
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD001 -->
@@ -81,7 +81,7 @@ https://cognitiveservice/formrecognizer/v2/layout/analyzeResults/54f0b076-4e38-4
 
 ### Get layout results
 
-After you've called the **[Analyze Layout](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)** API, you call the **[Get Analyze Layout Result](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)** API to get the status of the operation and the extracted data. Before you run the command, make these changes:
+After you call the **[`Analyze Layout`](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)** API, you call the **[Get Analyze Layout Result](/rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)** API to get the status of the operation and the extracted data. Before you run the command, make these changes:
 
 1. Replace `{endpoint}` with the endpoint that you obtained with your Document Intelligence subscription.
 1. Replace `{key}` with the key you copied from the previous step.
@@ -118,7 +118,7 @@ You can view the [full sample output on GitHub](https://github.com/Azure-Samples
 
 ### Choose a prebuilt model
 
-You aren't limited to invoices—there are several prebuilt models to choose from, each of which has its own set of supported fields. The model to use for the analyze operation depends on the type of document to be analyzed. Here are the prebuilt models currently supported by the Document Intelligence service:
+You aren't limited to invoices—there are several prebuilt models to choose from, each of which has its own set of supported fields. The model to use for the `analyze` operation depends on the type of document to be analyzed. Here are the prebuilt models currently supported by the Document Intelligence service:
 
 * [**Invoice**](../../../prebuilt/invoice.md): extracts text, selection marks, tables, fields, and key information from invoices.
 * [**Receipt**](../../../prebuilt/receipt.md): extracts text and key information from receipts.
@@ -155,7 +155,7 @@ https://cognitiveservice/formrecognizer/v2.1/prebuilt/invoice/analyzeResults/54f
 
 ### Get invoice results
 
-After you've called the **Analyze Invoice** API, you call the **[Get Analyze Invoice Result](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)** API to get the status of the operation and the extracted data. Before you run the command, make these changes:
+After you call the **`Analyze Invoice`** API, you call the **[Get Analyze Invoice Result](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true)** API to get the status of the operation and the extracted data. Before you run the command, make these changes:
 
 1. Replace `{endpoint}` with the endpoint that you obtained with your Document Intelligence key. You can find it on your Document Intelligence resource **Overview** tab.
 1. Replace `{resultId}` with the result ID from the previous step.

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "REST APIに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」に関連するREST APIの情報を含むドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの日付が2024年5月23日から2024年11月19日に更新され、最新の情報が反映されています。この変更により、ユーザーは文書の新しさを確認でき、より正確な情報を得られるようになります。

  2. 文の修正: 各API呼び出しの説明文において、強調するためにAPI名をバッククォートで囲む変更が加えられました。例えば、Analyze LayoutAnalyze Invoice というAPI名がより目立つようになっています。

  3. 強調表現の整備: analyze 操作に関する記述も同様に修正され、重要な構文が見やすくなっています。

これらの変更は、ドキュメントの明確性を高め、ユーザーが必要な情報にアクセスしやすくすることを目的としています。全体として、これらの更新により、ユーザーはAPIの使用方法についての理解を深め、効率的に作業を進めることが可能になります。

articles/ai-services/document-intelligence/quickstarts/studio-custom-project.md

Diff
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Quickstart: Document Intelligence Studio | v3.0"
+title: Document Intelligence Studio custom project
 titleSuffix: Azure AI services
 description: Form and document processing, data extraction, and analysis using Document Intelligence Studio
 author: laujan
@@ -8,81 +8,25 @@ ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.custom:
   - ignite-2024
 ms.topic: quickstart
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 ---
 
 
 <!-- markdownlint-disable MD001 -->
 
-# Get started: Document Intelligence Studio
+# Get started with custom projects in Document Intelligence Studio
 
 [!INCLUDE [applies to v4.0 v3.1 v3.0](../includes/applies-to-v40-v31-v30.md)]
 
-[Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/) is an online tool for visually exploring, understanding, and integrating features from the Document Intelligence service in your applications. You can get started by exploring the pretrained models with sample or your own documents. You can also create projects to build custom template models and reference the models in your applications using the [Python SDK](get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) and other quickstarts.
+[Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/) is an online tool for visually exploring, understanding, and integrating features from the Document Intelligence service in your applications. This quickstart aims to give you a guide of setting up a custom project in Document Intelligence Studio.
 
 ## Prerequisites for new users
 
-To use Document Intelligence Studio, you need the following assets and settings:
+Please refer to the following [documentation](../studio-overview.md#prerequisites) for subscription and resource creation, as well as authentication setup.
 
-* An active [**Azure account**](https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services/). If you don't have one, you can [**create a free account**](https://azure.microsoft.com/free/).
-
-* A [**Document Intelligence**](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesFormRecognizer) or [**multi-service**](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesAIServices) resource.
-
-> [!TIP]
-> Create an Azure AI services resource if you plan to access multiple Azure AI services under a single endpoint/key. For Document Intelligence access only, create a Document Intelligence resource. Please note that you'll need a single-service resource if you intend to use [Microsoft Entra authentication](/azure/active-directory/authentication/overview-authentication).
->
-> Document Intelligence now supports AAD token authentication additional to local (key-based) authentication when accessing the Document Intelligence resources and storage accounts. Be sure to follow below instructions to setup correct access roles, especially if your resources are applied with `DisableLocalAuth` policy.
-
-* **Properly scoped Azure role assignments** For document analysis and prebuilt models, following role assignments are required for different scenarios.
-
-  * Basic
-    ✔️ **Cognitive Services User**: you need this role to Document Intelligence or Azure AI services resource to enter the analyze page.
-
-  * Advanced
-    ✔️ **Contributor**: you need this role to create resource group, Document Intelligence service, or Azure AI services resource.
-
-    For more information on authorization, *see* [Document Intelligence Studio authorization policies](../studio-overview.md#authorization-policies).
-
-    > [!NOTE]
-    > If local (key-based) authentication is disabled for your Document Intelligence service resource, be sure to obtain **Cognitive Services User** role and your AAD token will be used to authenticate requests on Document Intelligence Studio.  The **Contributor** role only allows you to list keys but does not give you permission to use the resource when key-access is disabled.
-
-* Once your resource is configured, you can try the different models offered by Document Intelligence Studio. From the front page, select any Document Intelligence model to try using with a no-code approach.
-
-* To test any of the document analysis or prebuilt models, select the model and use one of the sample documents or upload your own document to analyze. The analysis result is displayed at the right in the content-result-code window.
-
-* Custom models need to be trained on your documents. See [custom models overview](../train/custom-model.md) for an overview of custom models.
-
-## Authentication
-
-Navigate to the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/). If it's your first time logging in, a popup window appears prompting you to configure your service resource. In accordance with your organization's policy, you have one or two options:
-
-* **Microsoft Entra authentication: access by Resource (recommended)**.
-
-  * Choose your existing subscription.
-  * Select an existing resource group within your subscription or create a new one.
-  * Select your existing Document Intelligence or Azure AI services resource.
-
-    :::image type="content" source="../media/studio/configure-service-resource.png" alt-text="Screenshot of configure service resource form from the Document Intelligence Studio.":::
-
-* **Local authentication: access by API endpoint and key**.
-
-  * Retrieve your endpoint and key from the Azure portal.
-  * Go to the overview page for your resource and select **Keys and Endpoint** from the left navigation bar.
-  * Enter the values in the appropriate fields.
-
-      :::image type="content" source="../media/studio/keys-and-endpoint.png" alt-text="Screenshot of the keys and endpoint page in the Azure portal.":::
-
-* After validating the scenario in the Document Intelligence Studio, use the [**C#**](get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true), [**Java**](get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true), [**JavaScript**](get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true), or [**Python**](get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) client libraries or the [**REST API**](get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) to get started incorporating Document Intelligence models into your own applications.
-
-To learn more about each model, *see* our concept pages.
-
-### View resource details
-
- To view resource details such as name and pricing tier, select the **Settings** icon in the top-right corner of the Document Intelligence Studio home page and select the **Resource** tab. If you have access to other resources, you can switch resources as well.
-
-## Added prerequisites for custom projects
+## Additional prerequisites for custom projects
 
 In addition to the Azure account and a Document Intelligence or Azure AI services resource, you need:
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムプロジェクトに関するクイックスタートの更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence Studio」におけるカスタムプロジェクトに関するドキュメントの変更及びファイル名の更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. ファイル名の変更: ドキュメントのファイル名が「try-document-intelligence-studio.md」から「studio-custom-project.md」に変更され、より具体的な内容を反映するようになりました。この変更は、ユーザーが検索しやすくするために役立ちます。

  2. タイトルの更新: 文書のタイトルが「Quickstart: Document Intelligence Studio | v3.0」から「Document Intelligence Studio custom project」に変更され、カスタムプロジェクトに特化した内容であることが強調されています。

  3. 内容の更新と簡素化: ドキュメント内容が大幅に簡素化され、必要な手順や情報のみが残されています。例えば、プレ条件に関するセクションは詳細性を減らし、必要な文書へのリンクを提供する形に変更されています。このことで、ユーザーは必要な情報に迅速にアクセスできるようになっています。

  4. 日付の更新: ドキュメントの更新日が2024年8月7日から2024年11月19日に変更され、新しい情報が反映されています。

これらの変更は、ドキュメントの明確性を高め、ユーザーにより良い機能設定のサポートを提供することを目的としています。また、カスタムプロジェクトを始めるためのガイドとしての役割が強化されています。全体として、ユーザーがカスタムプロジェクトを効率的に構築できるよう、必要な情報が整理されて提供されています。

articles/ai-services/document-intelligence/service-limits.md

Diff
@@ -7,7 +7,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 09/26/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 ---
@@ -78,7 +78,7 @@ Document Intelligence billing is calculated monthly based on the model type and
 >
 > * [**Document Intelligence SDKs**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md)
 > * [**Document Intelligence REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md)
-> * [**Document Intelligence Studio v3.0**](quickstarts/try-document-intelligence-studio.md)
+> * [**Document Intelligence Studio v3.0**](studio-overview.md)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-2.1.0"
@@ -116,7 +116,6 @@ Document Intelligence billing is calculated monthly based on the model type and
 >
 > * [**Custom template model**](train/custom-template.md)
 > * [**Custom neural model**](train/custom-neural.md)
-> * [**Custom generative model**](train/custom-generative-extraction.md)
 > * [**Composed classification models**](train/custom-classifier.md)
 > * [**Composed custom models**](train/composed-models.md)
 
@@ -247,7 +246,7 @@ Document Intelligence billing is calculated monthly based on the model type and
 > <sup>4</sup> This limit applies to all documents found in your training dataset folder prior to any labeling-related updates.
 ::: moniker-end
 ::: moniker range=">=doc-intel-4.0.0"
-> <sup>5</sup> This limit applies for `v 4.0 (2024-07-31)` custom neural models only. Starting from `v 4.0`, we support training larger documents for longer durations (up to 10 hours for free, and incurring charges after). For more information, please refer to [custom nerual model page](train/custom-neural.md).
+> <sup>5</sup> This limit applies for `v 4.0 (2024-11-30 GA)` custom neural models only. Starting from `v 4.0`, we support training larger documents for longer durations (up to 10 hours for free, and incurring charges after). For more information, please refer to [custom neural model page](train/custom-neural.md).
 ::: moniker-end
 
 ## Detailed description, Quota adjustment, and best practices

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "サービス制限に関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」のサービス制限に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 最終更新日が2024年9月26日から2024年11月19日に変更され、最新の情報が反映されています。この更新により、ユーザーは文書の信頼性を確認しやすくなります。

  2. リンクの修正:

    • Document Intelligence Studio v3.0に関するリンクが、「quickstarts/try-document-intelligence-studio.md」から「studio-overview.md」に変更されました。これにより、ユーザーはより関連性の高い情報に簡単にアクセスできるようになります。
  3. 記述の微調整: 特定の記述が変更され、内容が明確化されています。特に、カスタムニューラルモデルに関する制限の説明が更新され、「v 4.0 (2024-11-30 GA)」という具体的なバージョン日付が明記されました。この変更は、ユーザーが新しいバージョンのリリース時期をより正確に把握できるようにするためです。

全体として、これらの更新により、サービス制限に関する情報がより正確で利用しやすく改善されています。ユーザーは、現在の制限がどのように影響を及ぼすかを理解しやすくなり、関連リソースへ迅速にアクセスできるようになります。

articles/ai-services/document-intelligence/studio-overview.md

Diff
@@ -27,19 +27,19 @@ The studio is an online tool to visually explore, understand, train, and integra
 * Train custom extraction models to extract fields from documents.
 * Get sample code for the language specific `SDKs` to integrate into your applications.
 
-Currently, we're undergoing the migration of features from the [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio) to the new [AI Foundry portal](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision). There are some differences in the offerings for the two studios, which determine the correct studio for your use case.
+Currently, we're undergoing the migration of features from the [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio) to the new [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision). There are some differences in the offerings for the two studios, which determine the correct studio for your use case.
 
 ## Choosing the correct studio experience
 
-There are currently two studios, the [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision) and the [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio) for building and validating  Document Intelligence models. As the experiences migrate to the new AI Foundry, some experiences are available in both studios, while other experiences/models are only available in only one of the studios. To follow are a few guidelines for choosing the Studio experience for your needs. All of our [prebuilt models](overview.md#prebuilt-models) and [general extraction models](overview.md#general-extraction-models) are available on both studios.
+There are currently two studios, the [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision) and the [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio) for building and validating  Document Intelligence models. As the experiences migrate to the new Azure AI Foundry portal, some experiences are available in both studios, while other experiences/models are only available in only one of the studios. To follow are a few guidelines for choosing the Studio experience for your needs. All of our [prebuilt models](overview.md#prebuilt-models) and [general extraction models](overview.md#general-extraction-models) are available on both studios.
 
 ### When to use [Document Intelligence Studio](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio)
 
-Document Intelligence Studio is the legacy experience that contains all features released on or before July 2024. For any of the v2.1, v3.0, v3.1 features, continue to use the Document Intelligence Studio. Studios provide a visual experience for labeling, training, and validating custom models. For custom document field extraction models, use the Document Intelligence Studio for template and neural models. Custom classification models can only be trained and used on Document Intelligence Studio. Use Document Intelligence Studio if you want to try out GA versions of the models from version 2.1, v3.0 and v3.1.
+Document Intelligence Studio contains all features released on or before November 2024. For any of the v2.1, v3.0, v3.1 features, continue to use the Document Intelligence Studio. Studios provide a visual experience for labeling, training, and validating custom models. For custom document field extraction models, use the Document Intelligence Studio for template and neural models. Custom classification models can only be trained and used on Document Intelligence Studio. Use Document Intelligence Studio if you want to try out GA versions of the models from version v3.0, v3.1, and v4.0.
 
-### When to use [AI Foundry portal](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision)
+### When to use [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision)
 
-Start with the new Azure AI Foundry and try any of the prebuilt document models from `2024-02-29-preview` version including general extraction models like Read or Layout. If you want to build and test a new [Document Field Extraction](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision/document/extraction) model, try our generative AI model, only available in the new AI Foundry.
+Start with the new Azure AI Foundry and try any of the prebuilt document models from `2024-02-29-preview` version including general extraction models like Read or Layout.
 
 ## Learn more about Document Intelligence Studio
 
@@ -55,34 +55,72 @@ Select the studio experience from the following tabs to learn more about each st
 
 The studio supports Document Intelligence v3.0 and later API versions for model analysis and custom model training. Previously trained v2.1 models with labeled data are supported, but not v2.1 model training. Refer to the [REST API migration guide](v3-1-migration-guide.md) for detailed information about migrating from v2.1 to v3.0.
 
-Use the [Document Intelligence Studio quickstart](quickstarts/try-document-intelligence-studio.md) to get started analyzing documents with document analysis or prebuilt models. Build custom models and reference the models in your applications using one of the [language specific `SDKs`](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true). To use Document Intelligence Studio, you need to acquire the following assets from the Azure portal:
+Use the [Document Intelligence Studio quickstart](quickstarts/try-document-intelligence-studio.md) to get started analyzing documents with document analysis or prebuilt models. Build custom models and reference the models in your applications using one of the [language specific `SDKs`](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true). 
+
+## Prerequisites
+
+To use Document Intelligence Studio, you need to acquire the following assets from the Azure portal:
 
 * **An Azure subscription** - [Create one for free](https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services/).
 
 * **An Azure AI services or Document Intelligence resource**. Once you have your Azure subscription, create a [single-service](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesFormRecognizer) or [multi-service](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesAIServices) resource, in the Azure portal to get your key and endpoint. Use the free pricing tier (`F0`) to try the service, and upgrade later to a paid tier for production.
 
-#### Authorization policies
+> [!TIP]
+> Create an Azure AI services resource if you plan to access multiple Azure AI services under a single endpoint/key. For Document Intelligence access only, create a Document Intelligence resource. Please note that you'll need a single-service resource if you intend to use [Microsoft Entra authentication](/azure/active-directory/authentication/overview-authentication).
+>
+> Document Intelligence now supports AAD token authentication additional to local (key-based) authentication when accessing the Document Intelligence resources and storage accounts. Be sure to follow below instructions to setup correct access roles, especially if your resources are applied with `DisableLocalAuth` policy.
+
+There are added prerequisites for using custom models in Document Intelligence Studio. Refer to the [documentation](quickstarts/studio-custom-project.md) for step by step guidance.
+
+### Authorization policies
 
 Your organization can opt to disable local authentication and enforce Microsoft Entra (formerly Azure Active Directory) authentication for Azure AI Document Intelligence resources and Azure blob storage.
 
-* Using Microsoft Entra authentication requires that key based authorization is disabled. After key access is disabled, Microsoft Entra ID is the only available authorization method.
+* Microsoft Entra authentication requires that key based authorization is disabled. After key access is disabled, Microsoft Entra ID is the only available authorization method.
 
 * Microsoft Entra allows granting minimum privileges and granular control for Azure resources.
 
-* For more information, *see* the following guidance:
+For more information, *see* the following guidance:
 
   * [Disable local authentication for Azure AI Services](../disable-local-auth.md).
   * [Prevent Shared Key authorization for an Azure Storage account](/azure/storage/common/shared-key-authorization-prevent)
+ 
+ > [!NOTE]
+ > If local (key-based) authentication is disabled for your Document Intelligence service resource, be sure to obtain **Cognitive Services User** role and your AAD token will be used to authenticate requests on Document Intelligence Studio.  The **Contributor** role only allows you to list keys but does not give you permission to use the resource when key-access is disabled.
 
 * **Designating role assignments**. Document Intelligence Studio basic access requires the [`Cognitive Services User`](/azure/role-based-access-control/built-in-roles/ai-machine-learning#cognitive-services-user) role. For more information, *see* [Document Intelligence role assignments](quickstarts/try-document-intelligence-studio.md#azure-role-assignments).
 
 > [!IMPORTANT]
 >
 > * Make sure you have the **Cognitive Services User role**, and not the Cognitive Services Contributor role when setting up Entra authentication.
+> * ✔️ **Cognitive Services User**: you need this role to Document Intelligence or Azure AI services resource to enter the analyze page.
+> * ✔️ **Contributor**: you need this role to create resource group, Document Intelligence service, or Azure AI services resource.
 > * In Azure context, Contributor role can only perform actions to control and manage the resource itself, including listing the access keys.
 > * User accounts with a Contributor are only able to access the Document Intelligence service by calling with access keys. However, when setting up access with Entra ID, key-access will be disabled and **Cognitive Service User** role will be required for an account to use the resources.
 
-#### Document Intelligence model support
+### Authentication in Studio
+
+Navigate to the [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/). If it's your first time logging in, a popup window appears prompting you to configure your service resource. In accordance with your organization's policy, you have one or two options:
+
+* **Microsoft Entra authentication: access by Resource (recommended)**.
+
+  * Choose your existing subscription.
+  * Select an existing resource group within your subscription or create a new one.
+  * Select your existing Document Intelligence or Azure AI services resource.
+
+    :::image type="content" source="media/studio/configure-service-resource.png" alt-text="Screenshot of configure service resource form from the Document Intelligence Studio.":::
+
+* **Local authentication: access by API endpoint and key**.
+
+  * Retrieve your endpoint and key from the Azure portal.
+  * Go to the overview page for your resource and select **Keys and Endpoint** from the left navigation bar.
+  * Enter the values in the appropriate fields.
+
+      :::image type="content" source="media/studio/keys-and-endpoint.png" alt-text="Screenshot of the keys and endpoint page in the Azure portal.":::
+
+* After validating the scenario in the Document Intelligence Studio, use the [**C#**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true), [**Java**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true), [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true), or [**Python**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) client libraries or the [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) to get started incorporating Document Intelligence models into your own applications.
+
+### Document Intelligence model support
 
 Use the help wizard, labeling interface, training step, and interactive visualizations to understand how each feature works.
 
@@ -108,63 +146,16 @@ Use the help wizard, labeling interface, training step, and interactive visualiz
 
 * After validating the scenario in the Document Intelligence Studio, use the [**C#**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true), [**Java**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true), [**JavaScript**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true), or [**Python**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) client libraries or the [**REST API**](quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true) to get started incorporating Document Intelligence models into your own applications.
 
-To learn more about each model, *see* our concept pages.
-
-##### View resource details
+#### View resource details
 
  To view resource details such as name and pricing tier, select the **Settings** icon in the top-right corner of the Document Intelligence Studio home page and select the **Resource** tab. If you have access to other resources, you can switch resources as well.
 
 :::image type="content" source="media/studio/form-recognizer-studio-resource-page.png" alt-text="Screenshot of the studio settings page resource tab.":::
 
 With Document Intelligence, you can quickly automate your data processing in applications and workflows, easily enhance data-driven strategies, and skillfully enrich document search capabilities.
 
-#### Analyze options
-
-* Document Intelligence supports sophisticated analysis capabilities. The Studio allows one entry point (Analyze options button) for configuring the add-on capabilities with ease.
-* Depending on the document extraction scenario, configure the analysis range, document page range, optional detection, and premium detection features.
-
-    :::image type="content" source="media/studio/analyze-options.png" alt-text="Screenshot of the analyze-options dialog window.":::
-
-    > [!NOTE]
-    > Font extraction is not visualized in Document Intelligence Studio. However, you can check the styles section of the JSON output for the font detection results.
-
-##### Auto label documents with prebuilt models or one of your own models
-
-* In custom extraction model labeling page, you can now auto label your documents using one of Document Intelligent Service prebuilt models or your trained models.
-
-    :::image type="content" source="media/studio/auto-label.gif" alt-text="Animated screenshot showing auto labeling in Studio.":::
-
-* For some documents, duplicate labels after running autolabel are possible. Make sure to modify the labels so that there are no duplicate labels in the labeling page afterwards.
-
-    :::image type="content" source="media/studio/duplicate-labels.png" alt-text="Screenshot showing duplicate label warning after auto labeling.":::
-
-##### Auto label tables
-
-* In custom extraction model labeling page, you can now auto label the tables in the document without having to label the tables manually.
-
-    :::image type="content" source="media/studio/auto-table-label.gif" alt-text="Animated screenshot showing auto table labeling in Studio.":::
-
-##### Add test files directly to your training dataset
-
-* Once you train a custom extraction model, make use of the test page to improve your model quality by uploading test documents to training dataset if needed.
-
-* If a low confidence score is returned for some labels, make sure to correctly label your content. If not, add them to the training dataset and relabel to improve the model quality.
-
-    :::image type="content" source="media/studio/add-from-test.gif" alt-text="Animated screenshot showing how to add test files to training dataset.":::
-
-##### Make use of the document list options and filters in custom projects
-
-* Use the custom extraction model labeling page to navigate through your training documents with ease by making use of the search, filter, and sort by feature.
-
-* Utilize the grid view to preview documents or use the list view to scroll through the documents more easily.
-
-    :::image type="content" source="media/studio/document-options.png" alt-text="Screenshot of document list view options and filters.":::
-
-##### Project sharing
-
-Share custom extraction projects with ease. For more information, see [Project sharing with custom models](how-to-guides/project-share-custom-models.md).
 
-#### Troubleshooting
+### Troubleshooting
 
 |Scenario     |Cause| Resolution|
 |-------------|------|----------|
@@ -173,7 +164,7 @@ Share custom extraction projects with ease. For more information, see [Project s
 |You receive the error message</br> `AuthorizationPermissionMismatch` when opening a custom project.|The request isn't authorized to perform the operation using the designated permission. It's likely the local (key-based) authentication is disabled for your storage account and you don't have the granted permission to access the blob data.|Reference [Azure role assignments](quickstarts/try-document-intelligence-studio.md#azure-role-assignments) to configure your access roles.|
 |You can't sign in to Document Intelligence Studio and receive the error message</br> `InteractionRequiredAuthError:login_required:AADSTS50058:A silent sign-request was sent but no user is signed in`|It's likely that your browser is blocking third-party cookies so you can't successfully sign in.|To resolve, see [Manage third-party settings](#manage-third-party-settings-for-studio-access) for your browser.|
 
-##### Manage third-party settings for Studio access
+#### Manage third-party settings for Studio access
 
 **Edge**:
 
@@ -201,7 +192,7 @@ Share custom extraction projects with ease. For more information, see [Project s
 * Select **Privacy**
 * Deselect **Block all cookies**
 
-### [**AI Foundry**](#tab/ai-studio)
+### [**Azure AI Foundry portal**](#tab/ai-studio)
 
 Document Intelligence is part of the Azure AI services offerings in the Azure AI Foundry portal. Each of the Azure AI services helps developers and organizations rapidly create intelligent, cutting-edge, market-ready, and responsible applications with out-of-the-box and prebuilt and customizable APIs and models.
 
@@ -210,5 +201,5 @@ Learn how to [connect your AI services hub](../../ai-studio/ai-services/how-to/c
 ## Next steps
 
 * Visit [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio).
-* Visit [AI Foundry portal](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision).
+* Visit [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/explore/aiservices/vision).
 * Get started with [Document Intelligence Studio quickstart](quickstarts/try-document-intelligence-studio.md).

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Document Intelligence Studioの概要の更新"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence Studio」の概要に関するドキュメントの更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: 文書の内容において、Document Intelligence Studioがサポートする機能のリストに「2024年11月」を反映させるために、関連する日付が更新されました。これにより、利用可能な機能のタイムフレームが明確になります。

  2. リンクの修正:

    • 「Document Intelligence Studio」のリンクや「AI Foundryポータル」のリンクが適切に表記されるよう変更されました。特に「AI Foundryポータル」の名称が正確に反映され、ドキュメント内での一貫性が強化されています。
  3. 内容の簡素化と整理:

    • 文書の一部では冗長な記述が削除され、情報が整理されました。これにより、ユーザーが必要な情報を簡単に理解しやすくなっています。
    • 「Document Intelligence Studio」が持つ機能に関しても、現在の機能や利用方法について説明が整理され、より明確でわかりやすいガイドラインが提供されています。
  4. 新しいセクションの追加:

    • カスタムモデルを使用するための前提条件や認証ポリシーに関する新しいセクションが追加され、ユーザーが準備すべきものや認証方法についての詳細を提供しています。
  5. トラブルシューティングの更新: トラブルシューティングセクションが整理され、問題の説明や解決策が表形式で提供されているため、ユーザーが直面する可能性のある問題に対する対応がしやすくなっています。

これらの変更を通じて、Document Intelligence Studioを利用するユーザーが、より良好な体験を得ながら効率的に機能を活用できることを目的としています。全体的に、情報のきれいな整理と最新の文脈が統合されているため、ユーザーにとって非常に有益なアップデートとなっています。

articles/ai-services/document-intelligence/toc.yml

Diff
@@ -7,35 +7,17 @@ items:
   - name: What is Azure AI Document Intelligence?
     displayName: models, develop, development, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer
     href: overview.md
+  - name: What's new
+    displayName: changelog, release, updates, previews, beta, packages, ga, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer
+    href: whats-new.md
   - name: Which model should I choose?
     href: concept/choose-model-feature.md
   - name: Create a Document Intelligence resource
     displayName: endpoint, key, portal
-    href:  how-to-guides/create-document-intelligence-resource.md  
+    href:  how-to-guides/create-document-intelligence-resource.md
   - name: Document Intelligence Studio
     displayName: get started
     href: studio-overview.md
-  - name: FAQ
-    displayName: storage, security, privacy, help, support, versions, development, migrate, migration, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer
-    href: faq.yml
-  - name: Document Intelligence client libraries
-    expanded: true
-    items:
-      - name: Changelog and migration guide
-        displayName: latest, update, beta, package, preview, version
-        href: changelog-release-history.md
-      - name: "SDK targets: REST API v4.0 (preview)"
-        displayName: get started, installation, downloads, documentAnalysisClient, document analysis client, Azure AD, Azure Active Directory, identity, changelog, package, version,AzureKeyCredential, Azure key credential, key, endpoint
-        href: sdk-overview-v4-0.md
-      - name: "SDK targets: REST API 2023–7–31 latest (GA)"
-        displayName: get started, installation, downloads, documentAnalysisClient, document analysis client, Azure AD, Azure Active Directory, identity, changelog, package, version,AzureKeyCredential, Azure key credential, key, endpoint
-        href: sdk-overview-v3-1.md
-      - name:  "SDK targets: REST API 2022–08–31 (GA)"
-        displayName: get started, installation, downloads, documentAnalysisClient, document analysis client, Azure AD, Azure Active Directory, identity, changelog, package, version,AzureKeyCredential, Azure key credential, key, endpoint
-        href: sdk-overview-v3-0.md
-      - name:  "SDK targets: REST API v2.1 (GA)"
-        displayName: get started, installation, downloads, formRecognizerClientClient, form recognizer client, Azure AD, Azure Active Directory, identity, changelog, package, version,AzureKeyCredential, Azure key credential, key, endpoint
-        href: v21/sdk-overview-v2-1.md
   - name: Language support
     items:
       - name: Document analysis models
@@ -53,18 +35,35 @@ items:
   - name: Service limits and billing
     displayName: quota, tiers, throttle, max, adjustments, requests, support, ocr
     href: service-limits.md
-  - name: What's new
-    displayName: changelog, release, updates, previews, beta, packages, ga, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer
-    href: whats-new.md
+  - name: Document Intelligence client libraries
+    items:
+      - name: Changelog and migration guide
+        displayName: latest, update, beta, package, preview, version
+        href: changelog-release-history.md
+      - name: "SDK targets: REST API v4.0 2024-11-30 latest (GA)"
+        displayName: get started, installation, downloads, documentAnalysisClient, document analysis client, Azure AD, Azure Active Directory, identity, changelog, package, version,AzureKeyCredential, Azure key credential, key, endpoint
+        href: sdk-overview-v4-0.md
+      - name: "SDK targets: REST API 2023-7-31 (GA)"
+        displayName: get started, installation, downloads, documentAnalysisClient, document analysis client, Azure AD, Azure Active Directory, identity, changelog, package, version,AzureKeyCredential, Azure key credential, key, endpoint
+        href: sdk-overview-v3-1.md
+      - name:  "SDK targets: REST API 2022-08-31 (GA)"
+        displayName: get started, installation, downloads, documentAnalysisClient, document analysis client, Azure AD, Azure Active Directory, identity, changelog, package, version,AzureKeyCredential, Azure key credential, key, endpoint
+        href: sdk-overview-v3-0.md
+      - name:  "SDK targets: REST API v2.1 (GA)"
+        displayName: get started, installation, downloads, formRecognizerClientClient, form recognizer client, Azure AD, Azure Active Directory, identity, changelog, package, version,AzureKeyCredential, Azure key credential, key, endpoint
+        href: v21/sdk-overview-v2-1.md
+  - name: FAQ
+    displayName: storage, security, privacy, help, support, versions, development, migrate, migration, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer
+    href: faq.yml
 - name: Prebuilt models
   items:
   - name: Model overview
     displayName: get started, prebuilt, extraction, input
     href: model-overview.md
-  - name: 🆕 Bank check
+  - name: Bank check (US)
     displayName: routing, account, number, amount, payee, issuer, date
     href: prebuilt/bank-check.md
-  - name: 🆕 Bank statement
+  - name: Bank statement (US)
     displayName: transactions, deposits, withdrawals, balance, account, number, date
     href: prebuilt/bank-statement.md
   - name: Business card
@@ -79,7 +78,7 @@ items:
   - name: General document
     displayName: key value pairs, selection marks, structured
     href: prebuilt/general-document.md?view<=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true
-  - name: Health insurance card
+  - name: Health insurance card (US)
     displayName: health, proof, hospital
     href: prebuilt/health-insurance-card.md
   - name: ID document
@@ -91,13 +90,13 @@ items:
   - name: Layout
     displayName: tables, selection marks, structure, paragraph roles, text, headers, page numbers
     href: prebuilt/layout.md
-  - name: Marriage certificate
+  - name: Marriage certificate (US)
     displayName: license
     href: prebuilt/marriage-certificate.md
-  - name: Mortgage documents (U.S.)
+  - name: Mortgage documents (US)
     displayName: 1003, 1008, closing, disclosure
     href: prebuilt/mortgage-documents.md
-  - name: 🆕 Pay stub
+  - name: Pay stub
     displayName: compensation, earnings, deductions, taxes, benefits, employer, employee
     href: prebuilt/pay-stub.md
   - name: Read
@@ -106,23 +105,20 @@ items:
   - name: Receipt
     displayName: sales, merchants
     href: prebuilt/receipt.md
-  - name: Tax documents (U.S.)
+  - name: Tax documents (US)
     displayName: tax, forms, 1098, 1098-E, 1098-T, W-2, wages, taxes, salary, employees, tuition, loan, interest, mortgage
     href: prebuilt/tax-document.md
 - name: Custom models
   items:
   - name: Custom model overview
     displayName: table, label, ocr, confidence, template, neural
     href: train/custom-model.md
-  - name: 🆕 Composed models
+  - name: Composed models
     displayName: custom, assign, modelId, model ID
     href:  train/composed-models.md
-  - name: 🆕 Incremental classifier
+  - name: Incremental classifier
     displayName: custom, classification, training
     href: concept/incremental-classifier.md
-  - name: 🆕Custom generative model
-    displayName: ai studio, neural, template, custom
-    href: train/custom-generative-extraction.md
   - name: Custom template model
     displayName: structure, selection, labels, tables, tabular, train, template, neural, build mode, signatures, custom
     href: train/custom-template.md
@@ -157,18 +153,18 @@ items:
   - name: Analyze document API response
     displayName: words, lines, pages, bounding regions, documents
     href: concept/analyze-document-response.md
-  - name: 🆕 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
+  - name: Retrieval-Augmented Generation (RAG)
     displayName: RAG, LLM, semantic, chunk, LangChain, language model
     href: concept/retrieval-augmented-generation.md
-  - name: 🆕 Batch documents analysis
+  - name: Batch documents analysis
     displayName: analyze, azureBlobFileListSource, azureBlobSource, azureBlobFileListSource, resultContainerUrl, resultPrefix, overwriteExisting
     href: concept-batch-analysis.md
 - name: Quickstarts
   items:
-    - name: Document Intelligence Studio
+    - name: Document Intelligence Studio custom projects
       displayName: get started, cors, blob, storage, upload, labels, custom, dynamic, fixed, signatures
-      href: quickstarts/try-document-intelligence-studio.md
-    - name: "Get started with Document Intelligence client libraries"
+      href: quickstarts/studio-custom-project.md
+    - name: "Get started with Document Intelligence"
       displayName: formRecognizerClient, Document Intelligence client, boundingBox, box, begin_recognize
       href: quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md
     - name: Sample Labeling tool
@@ -179,16 +175,13 @@ items:
   - name: Use Document Intelligence models
     displayName: documentAnalysisClient, document analysis client, polygon, boundingPolygon, begin_analyze_document,ormRecognizerClient, Document Intelligence client, boundingBox, box, begin_recognize, v2.1
     href: how-to-guides/use-sdk-rest-api.md
-  - name: 🆕 Build and train a custom generative model
-    displayName: ai studio, neural, template, custom
-    href: how-to-guides/build-train-custom-generative-model.md
   - name: Check my usage and estimate the cost
     displayName: price, metrics, dashboard, check, estimate
     href: how-to-guides/estimate-cost.md
   - name: Create SAS tokens for storage containers
     displayName: blob, delegation, shared, explorer
     href:  authentication/create-sas-tokens.md
-  - name: "SDK Migration guides: 2023-10-31-preview"
+  - name: "SDK Migration guides"
     items:
     - name: ".NET/C# SDK"
       href: https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/documentintelligence/Azure.AI.DocumentIntelligence/MigrationGuide.md
@@ -300,17 +293,17 @@ items:
   items:
   - name: REST APIs
     items:
-    - name: 2024-07-31-preview (v4.0)
-      href: /rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true
-    - name: 2023-07-31 (v3.1)
+    - name: 2024-11-30 GA(v4.0)
+      href: /rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true
+    - name: 2023-07-31 GA (v3.1)
       href: /rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP
-    - name: 2022-08-31 (v3.0)
+    - name: 2022-08-31 GA (v3.0)
       href: /rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-v3.0%20(2022-08-31)&preserve-view=true&tabs=HTTP
     - name: Error codes v4.0, v3.1, and v3.0
       href: how-to-guides/resolve-errors.md
     - name: v2.1
       href: /rest/api/aiservices/analyzer?view=rest-aiservices-v2.1&preserve-view=true
-  - name: Client libraries (2024-07-31-preview)
+  - name: Client libraries (2024-11-30 GA)
     items:
     - name: C# / .NET
       href: /dotnet/api/overview/azure/ai.documentintelligence-readme?view=azure-dotnet-preview&preserve-view=true
@@ -320,30 +313,43 @@ items:
       href: /javascript/api/overview/azure/ai-document-intelligence-rest-readme?view=azure-node-preview&preserve-view=true
     - name: Python
       href: /python/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-python-preview&preserve-view=true
-  - name: Schema
+  - name: Schema 2024-11-30 (GA)
     items:
-    - name: Bank check
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/bank-check.md
-    - name: Bank statement
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/bank-statement.md
+    - name: Bank check (US)
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/bank-check.md
+    - name: Bank statement (US)
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/bank-statement.md
     - name: Business card (2023-07-31 GA)
       href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2023-07-31-ga/business-card.md
     - name: Contract
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/contract.md
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/contract.md
     - name: Credit card
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/credit-card.md
-    - name: Health insurance card
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/health-insurance-card.md
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/credit-card.md
+    - name: Health insurance card (US)
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/health-insurance-card.md
     - name: ID document
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/id-document.md
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/id-document.md
     - name: Invoice
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/invoice.md
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/invoice.md
     - name: Marriage certificate
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/marriage-certificate.md
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/marriage-certificate.md
     - name: Pay stub
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/pay-stub.md
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/pay-stub.md
     - name: Receipt
-      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-07-31-preview/receipt.md
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/receipt.md
+    - name: US tax W-2 form 
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax/w2.md
+    - name: US tax W-4 form
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax/w4.md
+    - name: US tax 1040 forms and schedules
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/tree/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax/1040
+    - name: US tax 1095 forms and schedules
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/tree/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax/1095
+    - name: US tax 1098 forms and schedules
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/tree/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax/1098
+    - name: US tax 1099 forms and schedules
+      href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/tree/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax/1099
+
 - name: Resources
   items:
   - name: Enterprise readiness

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Document Intelligenceに関する目次の更新"
}

Explanation

この変更は、Document Intelligenceに関する目次(toc.yml)の内容を更新したもので、主な変更点は以下の通りです。

  1. 新しいセクションの追加: 「What’s new」という新しいセクションが追加され、最新のリリースやアップデートに関する情報を容易にアクセスできるようになりました。

  2. クライアントライブラリの再編成: クライアントライブラリに関連する情報が整理され、各SDKのバージョンに関する詳細が分かりやすく表記されました。また、新バージョンのSDKに関する情報(例: REST API v4.0のGAバージョン)も追加されています。

  3. 適切なラベルの修正: 多くのモデルやドキュメントにおいて、地域名(例: “US”)が明示的に記載され、利用者がより具体的な情報を得やすくなっています。これにより、特定の文書の使用目的がより明確になります。

  4. 冗長な記述の削除: 不必要な重複や冗長な部分が整理され、全体的に目次がスッキリとした印象になっています。

  5. 新しい税金関連ドキュメントの追加: US税金に関連する新しい書類(例えば、W-2やW-4など)の情報が追加されており、より包括的なリソースとして強化されています。

この更新は、ユーザーが必要なリソースや情報を迅速に見つけやすくし、Document Intelligenceの機能を最大限に活用できるように設計されています。全体的な情報の整理と新しいコンテンツの追加により、利便性が向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/train/composed-models.md

Diff
@@ -6,15 +6,12 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
 # Document Intelligence composed custom models
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
 [!INCLUDE [applies to v4.0](../includes/applies-to-v40.md)]
 ::: moniker-end
 
@@ -32,15 +29,15 @@ ms.author: lajanuar
 
 > [!IMPORTANT]
 >
-> [The `model compose` operation behavior is changing from api-version=2024-07-31-preview](#benefits-of-the-new-model-compose-operation). The `model compose` operation v4.0 and later adds an explicitly trained classifier instead of an implicit classifier for analysis. For the previous composed model version, *see* Composed custom models v3.1.  If you are currently using composed models consider upgrading to the latest implementation.
+> The v4.0 2024-11-30 (GA) [`model compose` ](#benefits-of-the-new-model-compose-operation) operation adds an explicitly trained classifier instead of an implicit classifier for analysis. For the previous composed model version, *see* Composed custom models v3.1.  If you are currently using composed models consider upgrading to the latest implementation.
 
 ## What is a composed model?
 
 With composed models, you can group multiple custom models into a composed model called with a single model ID. For example, your composed model might include custom models trained to analyze your supply, equipment, and furniture purchase orders. Instead of manually trying to select the appropriate model, you can use a composed model to determine the appropriate custom model for each analysis and extraction.
 
 Some scenarios require classifying the document first and then analyzing the document with the model best suited to extract the fields from the model. Such scenarios can include ones where a user uploads a document but the document type isn't explicitly known. Another scenario can be when multiple documents are scanned together into a single file and the file is submitted for processing. Your application then needs to identify the component documents and select the best model for each document.
 
-In previous versions, the `model compose` operation performed an implicit classification to decide which custom model best represents the submitted document. The `2024-07-31-preview` implementation of the `model compose` operation replaces the implicit classification from the earlier versions with an explicit classification step and adds conditional routing.
+In previous versions, the `model compose` operation performed an implicit classification to decide which custom model best represents the submitted document. The **2024-11-30 (GA)** implementation of the `model compose` operation replaces the implicit classification from the earlier versions with an explicit classification step and adds conditional routing.
 
 ## Benefits of the new model compose operation
 
@@ -68,7 +65,7 @@ The new `model compose` operation requires you to train an explicit classifier a
 
 * Finally, train an extraction model for each of the document types you intend to use.
 
-* Once your classification and extraction models are trained, use the Document Intelligence Studio, client libraries, or the [REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true) to compose the classification and extraction models into a composed model.
+* Once your classification and extraction models are trained, use the Document Intelligence Studio, client libraries, or the [REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) to compose the classification and extraction models into a composed model.
 
 Use the `splitMode` parameter to control the file splitting behavior:
 
@@ -122,12 +119,11 @@ Composed models are billed the same as individual custom models. The pricing is
 
 ### Composed model compatibility
 
-|Custom model type|Models trained with v2.1 and v2.0 | Custom template and neural models v3.1 and v3.0 |Custom template and neural models v4.0 preview|Custom Generative models v4.0 preview|
-|--|--|--|--|--|
-|**Models trained with version 2.1 and v2.0** |Not Supported|Not Supported|Not Supported|Not Supported|
-|**Custom template and neural models v3.0 and v3.1** |Not Supported|Supported|Supported|Not Supported|
-|**Custom template and neural models v4.0 preview**|Not Supported|Supported|Supported|Not Supported|
-|**Custom generative models v4.0 preview**|Not Supported|Not Supported|Not Supported|Not Supported|
+|Custom model type|Models trained with v2.1 and v2.0 | Custom template and neural models v3.1 and v3.0 |Custom template and neural models v4.0 2024-11-30 (GA)|
+|--|--|--|--|
+|**Models trained with version 2.1 and v2.0** |Not Supported|Not Supported|Not Supported|
+|**Custom template and neural models v3.0 and v3.1** |Not Supported|Supported|Supported|
+|**Custom template and neural models v4.0**|Not Supported|Supported|Supported|
 
 * To compose a model trained with a prior version of the API (v2.1 or earlier), train a model with the v3.0 API using the same labeled dataset. That addition ensures that the v2.1 model can be composed with other models.
 
@@ -139,11 +135,11 @@ Composed models are billed the same as individual custom models. The pricing is
 
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-Document Intelligence **v4.0:2024-07-31-preview** supports the following tools, applications, and libraries:
+Document Intelligence **v4.0:2024-11-30 (GA)** supports the following tools, applications, and libraries:
 
 | Feature | Resources |
 |----------|-------------|
-|***Custom model***| &bullet; [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/custommodel/projects)</br>&bullet; [REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true)</br>&bullet; [C# SDK](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet; [Java SDK](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet; [JavaScript SDK](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet; [Python SDK](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|
+|***Custom model***| &bullet; [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/custommodel/projects)</br>&bullet; [REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)</br>&bullet; [C# SDK](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet; [Java SDK](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet; [JavaScript SDK](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)</br>&bullet; [Python SDK](../quickstarts/get-started-sdks-rest-api.md?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)|
 | ***Composed model***| &bullet; [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/custommodel/projects)</br>&bullet; [REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-02-29-preview&preserve-view=true)</br>&bullet; [C# SDK](/dotnet/api/azure.ai.formrecognizer.training.formtrainingclient.startcreatecomposedmodel)</br>&bullet; [Java SDK](/java/api/com.azure.ai.formrecognizer.training.formtrainingclient.begincreatecomposedmodel)</br>&bullet; [JavaScript SDK](/javascript/api/@azure/ai-form-recognizer/documentmodeladministrationclient?view=azure-node-latest#@azure-ai-form-recognizer-documentmodeladministrationclient-begincomposemodel&preserve-view=true)</br>&bullet; [Python SDK](/python/api/azure-ai-formrecognizer/azure.ai.formrecognizer.formtrainingclient?view=azure-python#azure-ai-formrecognizer-formtrainingclient-begin-create-composed-model&preserve-view=true)|
 
 :::moniker-end

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Composed Modelsに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、Document IntelligenceにおけるComposed Modelsに関するドキュメントの更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新情報であることが反映されました。

  2. model compose 操作の説明修正: v4.0のリリースに合わせて、model compose操作に関する説明が更新されました。具体的には、明示的に訓練された分類器が使用されることが強調され、過去のバージョンとの違いが明確にされています。

  3. バージョン情報の明記: バージョン管理において、2024年11月30日のGA(一般提供)バージョンにアップデートされ、ユーザーが参照するべき情報が最新であることが保証されました。

  4. 条件付きルーティングの強調: Composed Modelの新たな実装において、条件付きルーティングの追加に関する具体的な説明があり、ユーザーが新しい機能のメリットを理解しやすくなっています。

  5. APIとSDKのリンク更新: REST APIや各SDK(C#、Java、JavaScript、Python)へのリンクが最新のものに更新されており、開発者がリソースを簡単に見つけられるように配慮されています。

この更新により、Composed Modelsの利用に関する理解が深まり、最新の実装での使用がより円滑に行えるようになることを目指しています。全体として、情報が整理され、ユーザーに対して有益な更新といえるでしょう。

articles/ai-services/document-intelligence/train/custom-classifier.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: vkurpad
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 09/26/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom:
   - references_regions
@@ -16,21 +16,20 @@ monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'
 
 # Document Intelligence custom classification model
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
 
-**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru)
+:::moniker range=">=doc-intel-4.0.0"
+**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous version:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru)
 :::moniker-end
 
 :::moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true)
 :::moniker-end
 
 ::: moniker range=">=doc-intel-4.0.0"
 
 > [!IMPORTANT]
 >
-> * The `2024-07-31-preview` API, custom classification model won't split documents by default during the analyzing process.
+> * The `v4.0 2024-11-30 (GA)` API, custom classification model won't split documents by default during the analyzing process.
 > * You need to explicitly set the ``splitMode`` property to auto to preserve the behavior from previous releases. The default for `splitMode` is `none`.
 > * If your input file contains multiple documents, you need to enable splitting by setting the ``splitMode`` to ``auto``.
 
@@ -44,7 +43,8 @@ Custom classification models are deep-learning-model types that combine layout a
 
 > [!NOTE]
 >
-> * Starting with the `2024-02-29-preview` API, custom clasification models support incremental training. You can add new samples to existing classes or add new classes by referencing an existing classifier.
+> * Custom classification v4.0 2024-11-30 (GA) models support incremental training. You can add new samples to existing classes or add new classes by referencing an existing classifier.
+> * Custom classification v3.1 2023-07-31 (GA) model does not support model copy. To use the model copy feature, please train the model using the latest v4.0 GA model.
 
 Custom classification models can analyze a single- or multi-file documents to identify if any of the trained document types are contained within an input file. Here are the currently supported scenarios:
 
@@ -55,17 +55,17 @@ Custom classification models can analyze a single- or multi-file documents to id
 
 ✔️ Training a custom classifier requires at least `two` distinct classes and a minimum of `five` document samples per class. The model response contains the page ranges for each of the classes of documents identified.
 
-✔️ The maximum allowed number of classes is `500`. The maximum allowed number of document samples per class is `100`.
+✔️ The maximum allowed number of classes is `1,000`. The maximum allowed number of document samples per class is `100`.
 
 The model classifies each page of the input document, unless specified, to one of the classes in the labeled dataset. You can specify the page numbers to analyze in the input document as well. To set the threshold for your application, use the confidence score from the response.
 
 ### Incremental training
 
-With custom models, you need to maintain access to the training dataset to update your classifier with new samples for an existing class, or add new classes. Classifier models now support incremental training where you can reference an existing classifier and append new samples for an existing class or add new classes with samples. Incremental training enables scenarios where data retention is a challenge and the classifier needs to be updated to align with changing business needs. Incremental training is supported with models trained with API version `2024-02-29-preview` and later.
+With custom models, you need to maintain access to the training dataset to update your classifier with new samples for an existing class, or add new classes. Classifier models now support incremental training where you can reference an existing classifier and append new samples for an existing class or add new classes with samples. Incremental training enables scenarios where data retention is a challenge and the classifier needs to be updated to align with changing business needs. Incremental training is supported with models trained with API version `v4.0 2024-11-30 (GA)`.
 
 > [!IMPORTANT]
 >
-> Incremental training is only supported with models trained with the same API version. If you are trying to extend a model, use the API version the original model was trained with to extend the model. Incremental training is only supported with API version **2024-07-31-preview** or later.
+> Incremental training is only supported with models trained with the same API version. If you are trying to extend a model, use the API version the original model was trained with to extend the model. Incremental training is only supported with API version **v4.0 2024-11-30 (GA)** or later.
 
 Incremental training requires that you provide the original model ID as the `baseClassifierId`. See [incremental training](../concept/incremental-classifier.md) to learn more about how to use incremental training.
 
@@ -100,11 +100,11 @@ Supported file formats:
 |Model | PDF |Image:<br>`jpeg/jpg`, `png`, `bmp`, `tiff`, `heif`| Microsoft Office:<br> Word (docx), Excel (xlxs), PowerPoint (pptx)|
 |--------|:----:|:-----:|:---------------:|
 |Read            | ✔    | ✔    | ✔  |
-|Layout          | ✔  | ✔ | ✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview, and later)  |
+|Layout          | ✔  | ✔ | ✔  |
 |General&nbsp;Document| ✔  | ✔ |   |
 |Prebuilt        |  ✔  | ✔ |   |
 |Custom extraction|  ✔  | ✔ |   |
-|Custom classification|  ✔  | ✔ | ✔ |
+|Custom classification|  ✔  | ✔ | ✔ (not supported in the studio)|
 
 * For best results, provide five clear photos or high-quality scans per document type.
 
@@ -122,7 +122,7 @@ Supported file formats:
 
 * For custom extraction model training, the total size of training data is 50 MB for template model and 1G-MB for the neural model.
 
-* For custom classification model training, the total size of training data is 1 GB with a maximum of 10,000 pages.
+* For custom classification model training, the total size of training data is 2 GB with a maximum of 25,000 pages.
 
 ## Document splitting
 
@@ -145,7 +145,7 @@ The classifier attempts to assign each document to one of the classes, if you ex
 
 ## Training a model
 
-Custom classification models are supported by **v4.0: 2024-02-29-preview, 2024-07-31-preview** and **v3.1: 2023-07-31 (GA)** APIs. [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio) provides a no-code user interface to interactively train a custom classifier. Follow the [how to guide](../how-to-guides/build-a-custom-classifier.md) to get started.
+Custom classification models are supported by the **v4.0 2024-11-30 (GA)** API. [Document Intelligence Studio](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio) provides a no-code user interface to interactively train a custom classifier. Follow the [how to guide](../how-to-guides/build-a-custom-classifier.md) to get started.
 
 When using the REST API, if you organize your documents by folders, you can use the `azureBlobSource` property of the request to train a classification model.
 
@@ -262,7 +262,7 @@ As an example, the file list `car-maint.jsonl` contains the following files.
 ## Overwriting a model
 
 > [!NOTE]
-> Starting with the `2024-07-31-preview` API, custom classification models support overwriting a model in-place.
+> The v4.0 2024-11-30 (GA) custom classification model supports overwriting a model in-place.
 
 You can now update the custom classification in-place. Directly overwriting the model would lose you the ability to compare model quality before deciding to replace the existing model. Model overwriting is allowed when the `allowOverwrite` property is explicitly specified in the request body. It's impossible to recover the overwritten, original model once this action is performed.
 
@@ -280,20 +280,20 @@ You can now update the custom classification in-place. Directly overwriting the
 ## Copy a model
 
 > [!NOTE]
-> Starting with the `2024-07-31-preview` API, custom classification models support copying a model to and from any of the following regions:
+> The custom classification v4.0 2024-11-30 (GA) model supports copying a model to and from any of the following regions:
 >
 > * **East US**
 > * **West US2**
 > * **West Europe**
 >
-> Use the [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true) or [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/document-classifier/projects) to copy a model to another region.
+> Use the [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) or [**Document Intelligence Studio**](https://documentintelligence.ai.azure.com/studio/document-classifier/projects) to copy a model to another region.
 
 ### Generate Copy authorization request
 
 The following HTTP request gets copy authorization from your target resource. You need to enter the endpoint and key of your target resource as headers.
 
 ```http
-POST https://myendpoint.cognitiveservices.azure.com/documentintelligence/documentClassifiers:authorizeCopy?api-version=2024-07-31-preview
+POST https://myendpoint.cognitiveservices.azure.com/documentintelligence/documentClassifiers:authorizeCopy?api-version=2024-11-30
 Ocp-Apim-Subscription-Key: {<your-key>}
 ```
 
@@ -324,7 +324,7 @@ You receive a `200` response code with response body that contains the JSON payl
 The following HTTP request starts the copy operation on the source resource. You need to enter the endpoint and key of your source resource as the url and header. Notice that the request URL contains the classifier ID of the source classifier you want to copy.
 
 ```http
-POST {endpoint}/documentintelligence/documentClassifiers/{classifierId}:copyTo?api-version=2024-07-31-preview
+POST {endpoint}/documentintelligence/documentClassifiers/{classifierId}:copyTo?api-version=2024-11-30
 Ocp-Apim-Subscription-Key: {<your-key>}
 ```
 
@@ -353,7 +353,7 @@ Analyze an input file with the document classification model.
 https://{endpoint}/documentintelligence/documentClassifiers/{classifier}:analyze?api-version=2024-02-29-preview
 ```
 
-Starting with the `2024-07-31-preview` API, you can specify pages to analyze from the input document using the `pages` query parameter in the request.
+The `v4.0 2024-11-30 (GA)` API enables you to specify pages to analyze from the input document using the `pages` query parameter in the request.
 
 :::moniker-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタム分類器に関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、Document Intelligenceにおけるカスタム分類器に関するドキュメントの内容を更新したもので、以下のような主要なポイントが含まれています。

  1. 日付の更新: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新情報であることが明示されています。

  2. バージョン情報の修正: カスタム分類器の適用範囲が明確化され、v4.0が一般提供(GA)バージョンとして正式に掲載されました。これにより、ユーザーは最新のAPIバージョンを適切に参照できるようになります。

  3. デフォルトの動作の見直し: カスタム分類器の処理において、ドキュメントがデフォルトで分割されないことが説明され、新しいAPIバージョンにおける動作が強調されています。

  4. インクリメンタルトレーニングへの対応: v4.0 (GA)では、インクリメンタルトレーニングがサポートされており、既存の分類器を参照して新しいサンプルを追加できることが明記されています。これにより、ビジネスニーズの変化に応じて、モデルのアップデートが容易になります。

  5. サポートするファイル形式と制限の更新: カスタム分類器に関する制限(クラス数、サンプル数など)が見直され、最大許容クラス数が1000に増加し、トレーニングデータの合計サイズが2GB、最大ページ数が25000ページに設定されました。

  6. APIエンドポイントの更新: リクエストに使用するAPIエンドポイントが最新のものに変更されています。これにより、開発者は最新の機能を利用しやすくなっています。

このドキュメントの更新により、カスタム分類器の使用において、ユーザーは最新の情報を基により効果的な利用が可能になり、Microsoftのサービスの進化を反映しています。全体的に、情報の整理と新しい機能の追加により、ユーザーエクスペリエンスが向上しています。

articles/ai-services/document-intelligence/train/custom-generative-extraction.md

Diff
@@ -1,131 +0,0 @@
----
-title: Azure AI Document Intelligence custom generative document field extraction
-titleSuffix: Azure AI services
-description: Custom generative AI model extracts user-specified fields from documents across a wide variety of visual templates.
-author: laujan
-manager: nitinme
-ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: overview
-ms.date: 10/03/2024
-ms.author: lajanuar
-monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'
----
-
-# Document Field extraction - custom generative AI model
-
-> [!IMPORTANT]
->
-> * Document Intelligence public preview releases provide early access to features that are in active development. Features, approaches, and processes may change, prior to General Availability (GA), based on user feedback.
-> * The public preview version of Document Intelligence client libraries default to REST API version [**2024-07-31-preview**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true) and is currently only available in the following Azure regions.
->   * **East US**
->   * **North Central US**
-
-The document field extraction (custom generative AI) model utilizes generative AI to extract user-specified fields from documents across a wide variety of visual templates. The custom generative AI model combines the power of document understanding with Large Language Models (LLMs) and the rigor and schema from custom extraction capabilities to create a model with high accuracy in minutes. With this generative model type, you can start with a single document and go through the schema addition and model creation process with minimal labeling. The custom generative model allows developers and enterprises to easily automate data extraction workflows with greater accuracy and speed for any type of document. The custom generative AI model excels in extracting simple fields from documents without labeled samples. However, providing a few labeled samples improves the extraction accuracy for complex fields and user-defined fields like tables. You can use the [REST API](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true) or client libraries to submit a document for analysis with a model build and use the custom generative process.
-
-## Custom generative AI model benefits
-
-* **Automatic labeling**. Utilize large language models (LLM) and extract user-specified fields for various document types and visual templates.
-
-* **Improved Generalization**. Extract data from unstructured data and varying document templates with higher accuracy.
-
-* **Grounded results**. Localize the data extracted in the documents. Custom generative models ground the results where applicable, ensuring the response is generated from the content and enable human review workflows.
-
-* **Confidence scores**. Use confidence scores for each extracted field to, filter high quality extracted data, maximize straight through processing of documents and minimize human review costs.
-
-### Common use cases
-
-* **Contract Lifecycle Management**. Build a generative model and extract the fields, clauses, and obligations from a wide array of contract types.
-
-* **Loan & Mortgage Applications**. Automation of loan and mortgage application process enables banks, lenders, and government entities to quickly process loan and mortgage application.
-
-* **Financial Services**. With the custom generative AI model, analyze complex documents like financial reports and asset management reports.
-
-* **Expense management**. Receipts and invoices from various retailers and businesses need to be parsed to validate the expenses. The custom generative AI model can extract expenses across different formats and documents with varying templates.
-
-### Managing the training dataset
-
-With our other custom models, you need to maintain the dataset, add new samples, and train the model for accuracy improvements. With the custom generative AI model, the labeled documents are transformed, encrypted, and stored as part of the model. This process ensures that the model can continually use the labeled samples to improve the extraction quality. As with other custom models, models are stored in Microsoft storage, and you can delete them anytime.
-
-The Document Intelligence service does manage your datasets, but your documents are stored encrypted and only used to improve the model results for your specific model. A service-manged key can be used to encrypt your data or it can be optionally encrypted with a customer managed key. The change in management and lifecycle of the dataset only applies to custom generative models.
-
-## Model capabilities  
-
-Field extraction custom generative model currently supports dynamic table with the `2024-07-31-preview` and the following fields:
-
-| Form fields | Selection marks | Tabular fields | Signature | Region labeling | Overlapping fields |
-|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
-|Supported| Supported |Supported| Unsupported |Unsupported |Supported|
-
-## Build mode  
-
-The `build custom model` operation supports custom **template**, **neural**, and **generative** models, _see_ [Custom model build mode](../train/custom-model.md#build-mode). Here are the differences in the model types:
-
-* **Custom generative AI models** can process complex documents with various formats, varied templates, and unstructured data.
-
-* **Custom neural models** support complex document processing and also support more variance in pages for structured and semi-structured documents.
-
-* **Custom template models** rely on consistent visual templates, such as questionnaires or applications, to extract the labeled data.
-
-## Languages and locale support
-
-Field extraction custom generative model `2024-07-31-preview` version supports the **en-us** locale. For more information on language support, _see_ [Language support - custom models](../language-support/custom.md).
-
-## Region support
-
-Field extraction custom generative model `2024-07-31-preview` version is only available in 'East US' and `North Central US`.  
-
-## Input requirements
-
-[!INCLUDE [input requirements](../includes/input-requirements.md)]
-
-## Best practices  
-
-* **Representative data**. Use representative documents that target actual data distribution, and train a high-quality custom generative model. For example, if the target document includes partially filled tabular fields, add training documents that consist of partially filled tables. Or if field is named date, values for this field should be a date as random strings can affect model performance.
-
-* **Field naming**. Choose a precise field name that represents the field values. For example, for a field value containing the Transaction Date, consider naming the field _TransactionDate_ instead of `Date1`.
-
-* **Field Description**. Provide more contextual information in description to help clarify the field that needs to be extracted. Examples include location in the document, potential field labels it can be associated with, and ways to differentiate with other terms that could be ambiguous.
-
-* **Variation**. Custom generative models can generalize across different document templates of the same document type. As a best practice, create a single model for all variations of a document type. To enhance the model's accuracy and consistency in document generation or processing, include a visual template for each type, particularly those requiring specific formatting and/or structural elements.
-
-## Service guidance
-
-* The Custom Generative preview model doesn't currently support fixed table and signature extraction.
-
-* Inference on the same document could yield slightly different results across calls and is a known limitation of current `GPT` models.
-
-* Confidence scores for each field might vary. We recommend testing with your representative data to establish the confidence thresholds for your scenario.
-
-* Grounding, especially for tabular fields, is challenging and might not be perfect in some cases.
-
-* Latency for large documents is high and a known limitation in preview.
-
-* Composed models don't support custom generative extraction.
-
-## Training a model  
-
-Custom generative models are available with the `2024-07-31-preview` version and later models.
-
-The `build operation` to train model supports the `buildMode` property, to train a custom generative model, set the `buildMode` to `generative`.
-
-```bash
-
-https://{endpoint}/documentintelligence/documentModels:build?api-version=2024-07-31-preview
-
-{
-  "modelId": "string",
-  "description": "string",
-  "buildMode": "generative",
-  "azureBlobSource":
-  {
-    "containerUrl": "string",
-    "prefix": "string"
-  }
-}
-
-```
-
-## Next steps
-
-* Learn how to [create custom generative models](../how-to-guides/build-train-custom-generative-model.md)
-* Learn more about [custom models](../train/custom-model.md)

Summary

{
    "modification_type": "breaking change",
    "modification_title": "カスタム生成抽出に関するドキュメントの削除"
}

Explanation

この変更は、Document Intelligenceにおいてカスタム生成抽出に関するドキュメントが完全に削除されたことを示しています。主な影響は以下の通りです。

  1. ドキュメントの削除: 「カスタム生成抽出」モデルに関する全体のドキュメントが削除され、関連情報が完全に失われました。この削除により、ユーザーはこの特定の機能に関するガイダンスや詳細を参照することができなくなります。

  2. 機能への影響: このカスタム生成抽出機能が削除されたことは、ユーザーが従来利用していたデータ抽出の特定のワークフローが利用できなくなることを意味します。特に、生成AIを用いたドキュメントフィールドの抽出に関する機能は、他の方法での代替が求められることになります。

  3. 情報の欠落: 削除された内容には、カスタム生成モデルの利点、使用事例、データセットの管理方法、モデルの能力、ベストプラクティス、サービスに関するガイダンスなどが含まれており、これらの情報がアクセスできないことで、ユーザーは新しい情報源を見つける必要があります。

  4. 今後の影響: この変更に伴い、ユーザーは新しいドキュメントや機能についての更新を待つ必要があり、カスタム生成抽出に関連する機能が今後どのように提供されるかについての明確な情報が欠如しています。

全体として、この削除は重大な変更であり、既存のユーザーや開発者が抱える問題や、今後の開発の方向性に影響を与える可能性が高いです。ユーザーは代替手段を見つけるか、他のモデルやアプローチに移行するための検討が必要です。

articles/ai-services/document-intelligence/train/custom-label-tips.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: vikurpad
 ms.custom:
   - references_regions
@@ -17,20 +17,17 @@ monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 # Tips for building labeled datasets
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
+**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.0.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
-> [!IMPORTANT]
-> Best practices to generating labelled datasets only applies to custom template and custom neural models, for custom generative, refer to [Custom Generative](custom-generative-extraction.md)
-
 This article highlights the best methods for labeling custom model datasets in the Document Intelligence Studio. Labeling documents can be time consuming when you have a large number of labels, long documents, or documents with varying structure. These tips should help you label documents more efficiently.
 
 ## Video: Custom labels best practices

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムラベルに関するヒントの更新"
}

Explanation

この変更は、「カスタムラベルに関するヒント」文書における軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報を反映しています。

  2. 内容の適用バージョンの変更: カスタムラベルのコンテンツが、v4.0がプレビュー版から一般提供(GA)版に昇格したことを反映して更新されました。これにより、ユーザーは最新の安定版に基づいた情報を取得できます。

  3. 重要な注意事項の調整: ドキュメント内で「ラベル付きデータセットの生成に関するベストプラクティス」が、カスタムテンプレートおよびカスタムニューラルモデルにのみ適用されることが明記されました。カスタム生成モデルに関しては別の参照リンクが示され、ユーザーが必要な情報を適切に見つけられるようになっています。

  4. 文章改善: 文書全体の表現が改善されており、情報の流れや可読性が向上しています。また、ラベル付け作業を効率化するためのポイントが強調されています。

この変更により、ユーザーは最新の情報に基づいた有益なヒントを得ることができ、Document Intelligence Studioでのカスタムモデルデータセットラベル付けがさらに効率的に行えるようになります。全体として、この文書のアップデートは、カスタムラベルの生成に関する実用的なガイダンスを提供することを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/train/custom-labels.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: vikurpad
 ms.custom:
   - references_regions
@@ -18,8 +18,6 @@ monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 
 [!INCLUDE [applies to v4.0 v3.1 v3.0](../includes/applies-to-v40-v31-v30.md)]
 
-> [!IMPORTANT]
-> Best practices to generating labelled datasets only applies to custom template and custom neural models, for custom generative, refer to [Custom Generative](custom-generative-extraction.md)
 
 Custom models (template and neural) require a labeled dataset of at least five documents to train a model. The quality of the labeled dataset affects the accuracy of the trained model. This guide helps you learn more about generating a model with high accuracy by assembling a diverse dataset and provides best practices for labeling your documents.
 
@@ -88,11 +86,11 @@ Custom neural models currently only support key-value pairs, structured fields (
 | Custom template | ✔️Supported| ✔️Supported | ✔️Supported | ✔️Supported | ✔️Supported | Unsupported |
 
 <sup>1</sup> Region labeling implementation differs between template and neural models. For template models, the training process injects synthetic data at training time if no text is found in the region labeled. With neural models, no synthetic text is injected and the recognized text is used as is.</br>
-<sup>2</sup> Overlapping fields are supported starting with the API version ```2024-02-29-preview``` and later. Overlapping fields have some limits. For more information, *see* [overlapping fields](custom-neural.md#overlapping-fields).
+<sup>2</sup> Overlapping fields are supported starting with the API version ```v4.0 2024-11-30 (GA)```. Overlapping fields have some limits. For more information, *see* [overlapping fields](custom-neural.md#overlapping-fields).
 
 ## Tabular fields
 
-Tabular fields (tables) are supported with custom neural models starting with API version ```2022-06-30-preview```. Models trained with API version 2022-06-30-preview or later will accept tabular field labels and documents analyzed with the model with API version 2022-06-30-preview or later will produce tabular fields in the output within the  ```documents``` section of the result in the ```analyzeResult``` object.
+Tabular fields (tables) are supported with custom neural models with API version ```v4.0 2024-11-30 (GA)```. Models trained with API version 2022-06-30-preview or later will accept tabular field labels and documents analyzed with the model with API version 2022-06-30-preview or later will produce tabular fields in the output within the  ```documents``` section of the result in the ```analyzeResult``` object.
 
 Tabular fields support **cross page tables** by default. To label a table that spans multiple pages, label each row of the table across the different pages in the single table. As a best practice, ensure that your dataset contains a few samples of the expected variations. For example, include both samples where an entire table is on a single page and samples of a table spanning two or more pages.
 
@@ -125,7 +123,7 @@ Tabular fields are also useful when extracting repeating information within a do
 * View the REST APIs:
 
     > [!div class="nextstepaction"]
-    > [Document Intelligence API v4.0:2024-07-31-preview](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)
+    > [Document Intelligence API v4.0:2024-11-30 (GA)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)
 
     > [!div class="nextstepaction"]
     > [Document Intelligence API v3.1:2023-07-31 (GA)](/rest/api/aiservices/document-models/analyze-document?view=rest-aiservices-2023-07-31&preserve-view=true&tabs=HTTP)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムラベルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「カスタムラベル」に関するドキュメントに対していくつかの軽微な更新が行われたことを示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に改訂され、最新の情報を反映しています。

  2. 注意事項の明確化: ラベル付きデータセットの生成に関するベストプラクティスがカスタムテンプレートおよびカスタムニューラルモデルに特化していることが再確認され、カスタム生成モデルに関しては別の参照リンクが追加されました。

  3. APIバージョンの更新: カスタムニューラルモデルにおける重複フィールドやタブularフィールドのサポートの記述が更新され、これらの機能が新しいAPIバージョン「v4.0 2024年11月30日(GA)」から使用可能であることが明記されました。

  4. 文言の変更: タブularフィールドのサポートに関する文言の変更が行われ、特にタブularフィールドがページをまたいでいる場合のラベル付けに関するベストプラクティスが強調されています。また、ドキュメントのREST APIに関するリンクも最新バージョンに更新されています。

全体として、このドキュメントの更新は、ユーザーがカスタムラベルを使用してデータセットを生成する際に、より明確で正確な情報を提供し、APIの利用に関する正しい指針を示すことを目的としています。こうした変更は、ユーザーの作業効率を向上させ、ドキュメントインテリジェンスの利用を促進させることに寄与します。

articles/ai-services/document-intelligence/train/custom-lifecycle.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 02/29/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'
 ---
@@ -28,9 +28,7 @@ With the v3.1 API, custom models introduce a new model expiration property. The
 
 ## Models trained with preview API version
 
-For build requests, using a preview API version, the expiration date is set to three months from the date the model is built. Models trained with a preview API shouldn't be used in production and should be retrained once the corresponding GA API version is available. Compatibility between preview API versions and GA API versions isn't always maintained. You should expect that models trained with a preview API version aren't useable once the preview API is retired.
-
-Preview APIs are typically retired within three months of the corresponding GA API being available.
+For build requests, using a preview API version, the expiration date is set to two years from the date the model is built. Models trained with a preview API shouldn't be used in production and should be retrained once the corresponding GA API version is available. Compatibility between preview API versions and GA API versions isn't always maintained. Models trained with a preview API version are no longer usable the corresponding GA API is available.
 
 ## Viewing model expiration date
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムライフサイクルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「カスタムライフサイクル」に関するドキュメントに対する軽微な更新を示しています。以下に主な変更点をまとめます。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に更新され、最新の情報が反映されています。

  2. モデルの有効期限に関する記述の変更: プレビューAPIバージョンを使用してモデルを構築する際の有効期限が、従来の「三ヶ月」から「二年」に延長されました。この変更により、プレビューAPIで構築されたモデルがより長期間使用可能であることが示されています。

  3. プレビューAPIの利用についての注意点の強調: プレビューAPIでトレーニングされたモデルについては、プロダクション環境での使用を避けるべきとの注意が引き続き強調されています。また、GA APIバージョンが利用可能になるまで再トレーニングが必要であることや、プレビューAPIの互換性についても言及されています。

  4. 表現の簡素化: 記述が見直され、一部の不要なテキストが削除されることで、文書全体の明確さと簡潔さが向上しています。

この変更によって、ユーザーはカスタムモデルのライフサイクル管理に関するより正確で適切な情報を得ることができ、特にプレビューAPIを使用する際の注意点について理解を深めることができます。全体として、この文書のアップデートは、ドキュメントインテリジェンスの運用におけるガイダンスを改善することを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/train/custom-model.md

Diff
@@ -6,17 +6,14 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 07/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
 ---
 <!-- markdownlint-disable MD033 -->
 
 # Document Intelligence custom models
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
 [!INCLUDE [applies to v4.0](../includes/applies-to-v40.md)]
 ::: moniker-end
 
@@ -50,7 +47,7 @@ To create a custom extraction model, label a dataset of documents with the value
 
 > [!IMPORTANT]
 >
-> Starting with version 4.0 (2024-02-29-preview) API, custom neural models now support **overlapping fields** and **table, row and cell level confidence**.
+> Document Intelligence `v4.0 2024-11-30 (GA)` API supports custom neural model **overlapping fields**, **signature detection** and  **table, row and cell level confidence**.
 >
 
 The custom neural (custom document) model uses deep learning models and  base model trained on a large collection of documents. This model is then fine-tuned or adapted to your data when you train the model with a labeled dataset. Custom neural models support extracting key data fields from structured, semi-structured, and unstructured documents. When you're choosing between the two model types, start with a neural model to determine if it meets your functional needs. See [neural models](custom-neural.md) to learn more about custom document models.
@@ -78,7 +75,7 @@ If the language of your documents and extraction scenarios supports custom neura
     |Model | PDF |Image: </br>`jpeg/jpg`, `png`, `bmp`, `tiff`, `heif` | Microsoft Office: </br> Word (docx), Excel (xlsx), PowerPoint (pptx)|
     |--------|:----:|:-----:|:---------------:
     |Read            | ✔    | ✔    | ✔  |
-    |Layout          | ✔  | ✔ | ✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview, and later)  |
+    |Layout          | ✔  | ✔ | ✔  |
     |General&nbsp;Document| ✔  | ✔ |   |
     |Prebuilt        |  ✔  | ✔ |   |
     |Custom extraction|  ✔  | ✔ |   |
@@ -160,7 +157,7 @@ The following table compares custom template and custom neural features:
 
  > [!NOTE]
 >
->Starting with the ```2024-02-29-preview``` API version document classification now supports Office document types for classification. This API version also introduces [incremental training](../concept/incremental-classifier.md) for the classification model.
+> The `v4.0 2024-11-30 (GA)` document classification model supports Office document types for classification. This API version also introduces [incremental training](../concept/incremental-classifier.md) for the classification model.
 
 ## Custom model tools
 
@@ -247,7 +244,7 @@ This table compares the supported data extraction areas:
 |Model| Form fields | Selection marks | Structured fields (Tables) | Signature | Region labeling | Overlapping fields |
 |--|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
 |Custom template| ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | **n/a** |
-|Custom neural| ✔| ✔ | ✔ | **n/a** | * | ✔ (2024-02-29-preview) |
+|Custom neural| ✔| ✔ | ✔ | ✔ | * | ✔|
 
 **Table symbols**:<br>
 ✔—Supported<br>

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムモデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「カスタムモデル」に関するドキュメントに対する軽微な更新を示しています。以下に主な変更点をまとめます。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に更新され、最新の情報が反映されています。

  2. APIバージョンの更新: Document Intelligence APIのバージョンが「v4.0 2024年11月30日(GA)」に明記され、カスタムニューラルモデルがサポートする機能に関する記述が更新されました。特に、overlapping fields(重複フィールド)やsignature detection(署名検出)、table, row and cell level confidence(表、行、セルレベルの信頼性)についての説明が追加されました。

  3. 差分の簡潔化: 一部の文が簡素化され、不必要に長かったり冗長だったりする部分が整理されました。これにより、内容がより明確に伝わるようになっています。

  4. 表の更新: ドキュメント中の表が見直され、カスタムニューラルモデルの機能が正確に表現されるように改訂されました。例えば、レイアウト機能のサポートに関する記述が明確にされました。

全体として、このドキュメントの更新は、ユーザーに対してカスタムモデルの機能についての最新情報を提供し、特にAPIバージョンの更新や機能のサポート内容を明確にすることを目的としています。このような情報は、ユーザーがモデルを選択し、適切に利用するための重要な参考資料となります。

articles/ai-services/document-intelligence/train/custom-neural.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/13/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom:
   - references_regions
@@ -20,21 +20,20 @@ monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'
 
 # Document Intelligence custom neural model
 
-::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
 
-**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (preview)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
+
+**This content applies to:**![checkmark](../media/yes-icon.png) **v4.0 (GA)** | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.1 (GA)**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=tru) ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0 (GA)**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=tru)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.1.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.1 (GA)** | **Latest version:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) | **Previous versions:** ![blue-checkmark](../media/blue-yes-icon.png) [**v3.0**](?view=doc-intel-3.0.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
 ::: moniker range="doc-intel-3.0.0"
-**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (preview)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
+**This content applies to:** ![checkmark](../media/yes-icon.png) **v3.0 (GA)** | **Latest versions:** ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v4.0 (GA)**](?view=doc-intel-4.0.0&preserve-view=true) ![purple-checkmark](../media/purple-yes-icon.png) [**v3.1**](?view=doc-intel-3.1.0&preserve-view=true)
 ::: moniker-end
 
-Custom neural document models or neural models are a deep learned model type that combines layout and language features to accurately extract labeled fields from documents. The base custom neural model is trained on various document types that makes it suitable to be trained for extracting fields from structured and semi-structured documents. Custom neural models are available in the [v3.0 and later models](../v3-1-migration-guide.md) The table below lists common document types for each category:
+Custom neural document models or neural models are a deep learned model type that combines layout and language features to accurately extract labeled fields from documents. The base custom neural model is trained on various document types that makes it suitable to be trained for extracting fields from structured and semi-structured documents. Custom neural models are available in the [v3.0 and later models](../v3-1-migration-guide.md) With V4.0, custom neural model now supports signature detection. The table below lists common document types for each category:
 
 | Documents | Examples |
 |---|--|
@@ -46,16 +45,16 @@ Custom neural models share the same labeling format and strategy as [custom temp
 ## Model capabilities
 
  > [!IMPORTANT]
- > Starting with API version ```2024-02-29-preview``` custom neural models add support for overlapping fields and table cell confidence.
+ > Custom neural v4.0 2024-11-30 (GA) model supports overlapping fields and table cell confidence.
 
 Custom neural models currently support key-value pairs and selection marks and structured fields (tables).
 
 | Form fields | Selection marks | Tabular fields | Signature | Region labeling | Overlapping fields |
 |:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
-| Supported | Supported | Supported | Unsupported | Supported <sup>1</sup> | Supported <sup>2</sup> |
+| Supported | Supported | Supported | Supported | Supported <sup>1</sup> | Supported <sup>2</sup> |
 
 <sup>1</sup> Region labels in custom neural models use the results from the Layout API for specified region. This feature is different from template models where, if no value is present, text is generated at training time.</br>
-<sup>2</sup> Overlapping fields are supported starting with REST API version `2024-02-29-preview`. Overlapping fields have some limits. For more information, *see* [overlapping fields](#overlapping-fields).
+<sup>2</sup> Overlapping fields are supported with REST API version **2024-11-30 (GA)**. Overlapping fields have some limits. For more information, *see* [overlapping fields](#overlapping-fields).
 
 ### Build mode
 
@@ -65,11 +64,7 @@ Neural models support documents that have the same information, but different pa
 
 ### Overlapping fields
 
-With the release of API versions ````2024-02-29-preview```` and later, custom neural models support overlapping fields:
-
-## Overlapping fields
-
-With the release of API versions **2024-07-31-preview** and  later, custom neural models will support overlapping fields:
+Custom neural v4.0 2024-11-30 (GA) model supports overlapping fields:
 
 To use the overlapping fields, your dataset needs to contain at least one sample with the expected overlap. To label an overlap, use **region labeling** to designate each of the spans of content (with the overlap) for each field. Labeling an overlap with field selection (highlighting a value) fails in the Studio as region labeling is the only supported labeling tool for indicating field overlaps. Overlap support includes:
 
@@ -82,11 +77,11 @@ Overlapping fields have some limits:
 * overlapping fields in a table can't span table rows.
 * Overlapping fields can only be recognized if at least one sample in the dataset contains overlapping labels for those fields.
 
-To use overlapping fields, label your dataset with the overlaps and train the model with the API version ```2024-02-29-preview``` or later.
+To use overlapping fields, label your dataset with the overlaps and train the model with the API version ``**2024-11-30 (GA)**``.
 
 ## Tabular fields
 
-With the release of API versions **2022-06-30-preview** and later, custom neural models support tabular fields (tables) to analyze table, row, and cell data with added confidence:
+Custom neural v4.0 **2024-11-30 (GA)** model supports tabular fields (tables) to analyze table, row, and cell data with added confidence:
 
 * Models trained with API version 2022-06-30-preview, or later will accept tabular field labels.
 * Documents analyzed with custom neural models using API version 2022-06-30-preview or later will produce tabular fields aggregated across the tables.
@@ -99,7 +94,7 @@ Tabular fields support **cross page tables** by default:
 
 Tabular fields are also useful when extracting repeating information within a document that isn't recognized as a table. For example, a repeating section of work experiences in a resume can be labeled and extracted as a tabular field.
 
-Tabular fields provide **table, row and cell confidence** starting with the ```2024-02-29-preview``` API:
+Tabular fields provide **table, row and cell confidence** with the ``**2024-11-30 (GA)**`` API:
 
 * Fixed or dynamic tables add confidence support for the following elements:
   * Table confidence, a measure of how accurately the entire table is recognized.
@@ -139,7 +134,7 @@ As of October 18, 2022, Document Intelligence custom neural model training will
 > [!TIP]
 > You can [copy a model](../disaster-recovery.md#copy-api-overview) trained in one of the select regions listed to **any other region** and use it accordingly.
 >
-> Use the [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) or [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/custommodel/projects) to copy a model to another region.
+> Use the [**REST API**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true) or [**Document Intelligence Studio**](https://formrecognizer.appliedai.azure.com/studio/custommodel/projects) to copy a model to another region.
 
 :::moniker-end
 
@@ -170,7 +165,7 @@ As of October 18, 2022, Document Intelligence custom neural model training will
     |Model | PDF |Image: </br>jpeg/`jpg`, `png`, `bmp`, `tiff`, `heif` | Microsoft Office: </br> Word (docx), Excel (xlsx), PowerPoint (pptx), and HTML|
     |--------|:----:|:-----:|:---------------:|
     |Read            | ✔    | ✔    | ✔  |
-    |Layout          | ✔  | ✔ | ✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview, or later)  |
+    |Layout          | ✔  | ✔ | ✔|
     |General&nbsp;Document| ✔  | ✔ |   |
     |Prebuilt        |  ✔  | ✔ |   |
     |Custom neural   |  ✔  | ✔ |   |
@@ -223,7 +218,7 @@ The `Build` operation to train model supports a new ```buildMode``` property, to
 :::moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
 ```bash
-https://{endpoint}/documentintelligence/documentModels:build?api-version=2024-07-31-preview
+https://{endpoint}/documentintelligence/documentModels:build?api-version=2024-11-30
 
 {
   "modelId": "string",
@@ -281,12 +276,12 @@ https://{endpoint}/formrecognizer/documentModels/{modelId}:copyTo?api-version=20
 
 ## Billing
 
-Starting with version `2024-07-31-preview`, you can train your custom neural model for longer durations than the standard 30 minutes. Previous versions are limited to 30 minutes per training instance, with a total of 20 free training instances per month. Now with `2024-07-31-preview`, you can receive **10 hours** of **free model training**, and train a model for as long as 10 hours.
+With version `v4.0 2024-11-30 (GA)`, you can train your custom neural model for longer durations than the standard 30 minutes. Previous versions are limited to 30 minutes per training instance, with a total of 20 free training instances per month. With version `v4.0 2024-11-30 (GA)`, you can receive **10 hours** of **free model training**, and train a model for as long as 10 hours.
 
 You can choose to spend all of 10 free hours on a single model build with a large set of data, or utilize it across multiple builds by adjusting the maximum duration value for the `build` operation by specifying `maxTrainingHours`:
 
 ```bash
-POST https://{endpoint}/documentintelligence/documentModels:build?api-version=2024-07-31-preview
+POST https://{endpoint}/documentintelligence/documentModels:build?api-version=2024-11-30
 
 {
   "modelId": "string",
@@ -331,7 +326,7 @@ For Document Intelligence versions `v3.1 (2023-07-31) and v3.0 (2022-08-31)`, yo
 > * When increasing the training limit, note that 2 custom neural model training sessions will be considered as 1 training hour. For more information on the pricing for increasing the number of training sessions, *see** the [pricing page](https://azure.microsoft.com/pricing/details/ai-document-intelligence/).
 > * Azure support ticket for training limit increase can only apply at a **resource-level**, not a subscription level. You can request a training limit increase for a single Document Intelligence resource by specifying your resource ID and region in the support ticket.
 
-If you want to train models for longer durations than 30 minutes, we support **paid training** with our newest version, `v4.0 (2024-07-31-preview)`. Using the latest version, you can train your model for a longer duration to process larger documents. For more information about paid training, *see* [Billing v4.0](../service-limits.md#billing).
+If you want to train models for longer durations than 30 minutes, we support **paid training** with version `v4.0 2024-11-30 (GA)`. Using the latest version, you can train your model for a longer duration to process larger documents. For more information about paid training, *see* [Billing v4.0](../service-limits.md#billing).
 
 :::moniker-end
 
@@ -346,7 +341,7 @@ For Document Intelligence versions `v3.1 (2023-07-31) and v3.0 (2022-08-31)`, yo
 > * When increasing the training limit, note that 2 custom neural model training sessions will be considered as 1 training hour. For more information on the pricing for increasing the number of training sessions, *see* the [pricing page](https://azure.microsoft.com/pricing/details/ai-document-intelligence/).
 > * Azure support ticket for training limit increase can only apply at a **resource-level**, not a subscription level. You can request a training limit increase for a single Document Intelligence resource by specifying your resource ID and region in the support ticket.
 
-If you want to train models for longer durations than 30 minutes, we support **paid training** with our newest version, `v4.0 (2024-07-31)`. Using the latest version, you can train your model for a longer duration to process larger documents. For more information about paid training, *see* [Billing v4.0](../service-limits.md#billing).
+If you want to train models for longer durations than 30 minutes, we support **paid training** with our newest version, `v4.0 (2024-11-30)`. Using the latest version, you can train your model for a longer duration to process larger documents. For more information about paid training, *see* [Billing v4.0](../service-limits.md#billing).
 
 :::moniker-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムニューラルモデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「カスタムニューラルモデル」に関するドキュメントに対する軽微な更新を示しています。以下に主な変更点をまとめます。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に更新され、最新の情報が反映されています。

  2. APIバージョンの更新: ドキュメント内で言及されている API バージョンが「v4.0 2024年11月30日(GA)」に更新され、新しい機能や改善点に関する説明が適切に修正されました。具体的には、カスタムニューラルモデルが署名検出重複フィールドタブ形式のデータに対する信頼性の拡張をサポートするようになったことが強調されています。

  3. コンテンツの整理と簡潔化: 一部の冗長な記述が削除され、内容が簡潔に整理されています。特に、モデルの能力や特徴についての説明が明確化されています。

  4. 構造の改訂: 複数のモニカー範囲内での適用対象に関する表記が見直され、前のバージョンとの関係がわかりやすくなりました。また、カスタムニューラルモデルがどのような文書タイプに対応できるかについての表がより具体的に示されています。

  5. トレーニング時間の改善: 新しいバージョンでのモデルトレーニング時間の増加や、新しいトレーニングオプションについての詳細も更新されており、ユーザーが長期間にわたってモデルをトレーニングできることが明確にされました。

これらの変更により、ユーザーは最新の機能やサポートされている文書の種類を理解しやすくなり、カスタムニューラルモデルを使用する際のより効果的な運用が可能になります。全体として、更新された情報は、ドキュメントインテリジェンスにおける実務に役立つ資料となっています。

articles/ai-services/document-intelligence/train/custom-template.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-4.0.0 || <=doc-intel-3.1.0'
 ---
@@ -16,8 +16,6 @@ monikerRange: 'doc-intel-4.0.0 || <=doc-intel-3.1.0'
 
 ::: moniker range="doc-intel-4.0.0"
 
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
 [!INCLUDE [applies to v4.0](../includes/applies-to-v40.md)]
 ::: moniker-end
 
@@ -75,7 +73,7 @@ Template models rely on a defined visual template, changes to the template resul
     |Model | PDF |Image: </br>J`PEG/JPG`, `PNG`, `BMP`, `TIFF`, `HEIF` | Microsoft Office: </br> Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), and HTML|
     |--------|:----:|:-----:|:---------------:|
     |Read            | ✔    | ✔    | ✔  |
-    |Layout          | ✔  | ✔ | ✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview or later)  |
+    |Layout          | ✔  | ✔ | ✔ |
     |General&nbsp;Document| ✔  | ✔ |   |
     |Prebuilt        |  ✔  | ✔ |   |
     |Custom          |  ✔  | ✔ |   |
@@ -111,7 +109,7 @@ Custom template models are generally available starting with v2.0 API and later
 With the v3.0 and later APIs, the build operation to train model supports a new ```buildMode``` property, to train a custom template model, set the ```buildMode``` to ```template```.
 
 ```REST
-https://{endpoint}/documentintelligence/documentModels:build?api-version=2024-07-31-preview
+https://{endpoint}/documentintelligence/documentModels:build?api-version=2024-11-30
 
 
 {

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "カスタムテンプレートモデルに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「カスタムテンプレートモデル」に関するドキュメントに対する軽微な更新を示しています。以下に主な変更点をまとめます。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。

  2. APIバージョンの更新: ドキュメント内のAPIエンドポイントが「2024年11月30日」に更新され、最新のビルド操作のAPIバージョンが正確に示されています。これにより、ユーザーは新しいAPIバージョンを使用してカスタムテンプレートモデルのビルドを行うことができます。

  3. マニファイアのバージョン範囲の明確化: マニファイアのバージョン範囲が「doc-intel-4.0.0 およびそれ以前のdoc-intel-3.1.0」に設定されており、該当するバージョンのドキュメントを正確に対象とすることが示されています。

  4. レイアウト機能に関する記述の簡潔化: レイアウト機能のサポートについて記述が簡潔化され、特定のバージョン情報が省略されることで、内容が明確になっています。

これらの修正は、ユーザーが最新の機能やAPIの利用方法を理解しやすくすることを目的としています。全体として、このドキュメントの更新は、カスタムテンプレートモデルを使用する際の重要な参考情報を提供するものになっています。

articles/ai-services/document-intelligence/tutorial/azure-function.md

Diff
@@ -7,7 +7,7 @@ manager: nitinme
 
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: tutorial
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom: VS Code-azure-extension-update-completed, devx-track-python
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Azure Functionチュートリアルの更新"
}

Explanation

この変更は、「Azure Function」に関するチュートリアルのドキュメントに対する軽微な更新を示しています。以下に主な変更点をまとめます。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。これにより、利用者はドキュメントの鮮度を確認しやすくなります。

  2. その他のメタデータ更新: ドキュメントの属性情報においては、特に大きな変更はなく、内容の精度向上に向けた微調整が行われています。メタデータの一部も最新の状態に保たれています。

これらの修正により、ユーザーは最新の情報をもとにAzure Functionのチュートリアルを利用できるようになり、ドキュメントの信頼性が向上しています。全体として、この更新は、使用者にとって便利な参考資料となることを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/tutorial/logic-apps.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: tutorial
-ms.date: 10/15/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 zone_pivot_groups: cloud-location
 monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Logic Appsチュートリアルの更新"
}

Explanation

この変更は、「Logic Apps」に関するチュートリアルのドキュメントに対する軽微な更新を示しています。以下に主な変更点をまとめます。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。この変更により、ユーザーはドキュメントが最近更新されたことを確認できます。

  2. メタデータの整備: 特に他のメタデータは変更されていませんが、全体として情報の信頼性を高めるために、更新日が正確に保たれることは重要です。

この更新により、Logic Appsに関するチュートリアルは最新の情報を基にしており、ユーザーが効率的にAzureの機能を活用できるようになっています。全体として、この軽微な更新は利用者にとって有益なリソースとなることを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/v21/deploy-label-tool.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-2.1.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ラベルツールデプロイの更新"
}

Explanation

この変更は、「ラベルツールのデプロイ」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。以下に主な変更点をまとめます。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。この更新により、利用者はドキュメントの新しさを把握しやすくなります。

  2. メタデータの維持: その他のメタデータについては、特に重要な変更は行われていませんが、更新日付の正確性を保つことは、ドキュメントの信頼性を高める上で重要です。

この更新により、ラベルツールのデプロイに関するガイドは最新の情報をもとに作成されており、ユーザーがAzureの機能を効率よく活用できるようになります。全体として、この軽微な更新は、使用者にとってさらなる利便性を提供することを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/v21/label-tool.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-2.1.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "ラベルツールに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「ラベルツール」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、情報が最新のものとなっています。この日付の更新は、ユーザーが参考にする際にドキュメントの新しさを把握しやすくします。

  2. その他のメタデータ: その他のメタデータや内容に関しては、特に大きな変更はありません。更新日付の変更が主な修正点となりますが、全体としてドキュメントの信頼性と有用性を維持することに寄与しています。

この軽微な更新により、ユーザーは最新の情報を使用してAzureのラベルツールを効果的に利用できるようになり、ドキュメントの価値が向上します。

articles/ai-services/document-intelligence/v21/sdk-overview-v2-1.md

Diff
@@ -9,7 +9,7 @@ ms.custom:
   - devx-track-python
   - ignite-2023
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-2.1.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "SDK概要の更新"
}

Explanation

この変更は、「SDK概要(バージョン2.1)」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。この更新により、利用者はドキュメントの新しさを認識しやすくなります。

  2. メタデータの保持: 他のメタデータは特に変更されておらず、全体の内容が保たれています。この更新により、文書の信頼性が向上し、最新の情報を基にドキュメントを使用できるようになります。

この軽微な更新は、ユーザーがAzureのドキュメントインテリジェンス機能をより効果的に理解し、活用するための背景情報を提供することに寄与します。全体として、現在の情報を維持することに焦点が当てられています。

articles/ai-services/document-intelligence/v21/supervised-table-tags.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-2.1.0'
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "監視されたテーブルタグに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「監視されたテーブルタグ」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。以下が主な変更点です。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更されており、これによりユーザーは最新の情報を反映したドキュメントを確認できます。日付の更新は、今後の使用にあたって情報の信頼性を高める役割があります。

  2. その他の内容の維持: ドキュメント内の他のメタデータや内容は変更されておらず、物理的な内容には影響を及ぼさない軽微な更新です。全体的に、ドキュメントはそのままの構造や内容を保ちながら、最新の日付が提供されています。

これにより、ユーザーはドキュメントを参照する際に、より正確で信頼性の高い情報を得ることができ、Azureの監視されたテーブルタグ機能を適切に利用する手助けとなります。

articles/ai-services/document-intelligence/v21/try-sample-label-tool.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: quickstart
-ms.date: 10/03/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-2.1.0'
 ---

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "サンプルラベルツールのドキュメント更新"
}

Explanation

この変更は、「サンプルラベルツール」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更内容は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更されました。この更新により、ユーザーはドキュメントの新しさを認識し、最新の情報を基にした内容として参照することができます。

  2. 他のメタデータの保持: ドキュメント内の他のメタデータやコンテンツには変更はなく、全体的な構成と内容は維持されています。この軽微な更新は、主に日付の更新に焦点を当てており、ユーザーにとって便利な情報が保たれています。

この更新は、Azureの文書インテリジェンスにおけるサンプルラベルツールの使用を促進し、ユーザーが適切な情報をもとに実行できるようにするための重要なステップです。

articles/ai-services/document-intelligence/versioning/changelog-release-history.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: reference
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ---
 
@@ -19,8 +19,6 @@ ms.author: lajanuar
 
 This reference article provides a version-based description of Document Intelligence feature and capability releases, changes, updates, and enhancements.
 
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
 #### August 2024 (preview) release
 
 ### [**.NET (C#)**](#tab/csharp)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "変更履歴ドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「変更履歴」ドキュメントの軽微な更新を反映しています。主要な変更内容は以下のとおりです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報を反映しています。この更新により、ユーザーは最新の状況に基づくドキュメントであることを認識できます。

  2. 不要なコンテンツの削除: ドキュメント内の特定の行が削除され、特に「プレビュー版のお知らせ」を含む部分が削除されました。この変更により、情報が整理され、ユーザーにとってより分かりやすい内容に改訂されています。

  3. 構造の改善: 残されたテキストは、Document Intelligenceの新機能や更新に関する情報をより明確に伝えるための構成となっており、ユーザーが必要とする情報を迅速に見つけられるように配慮されています。

この更新は、Azureの文書インテリジェンス機能に関する情報の透明性と可読性を向上させ、ユーザーが新しいリリースと関連する変更をしっかりと把握できるようにすることを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/versioning/sdk-overview-v3-0.md

Diff
@@ -8,7 +8,7 @@ ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.custom:
   - devx-track-python
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-3.0.0'
 ---
@@ -38,7 +38,6 @@ Document Intelligence SDK supports the following languages and platforms:
 
 For more information on other SDK versions, see:
 
-* [`2024-02-29` v4.0 (preview)](sdk-overview-v4-0.md)
 * [`2023-07-31` v3.1 (GA)](sdk-overview-v3-1.md)
 
 * [`v2.1` (GA)](../v21/sdk-overview-v2-1.md)

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "SDKオーバービューv3.0のドキュメント更新"
}

Explanation

この変更は、「SDKオーバービューv3.0」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更内容は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の状態を反映しています。この更新により、ユーザーは新しい情報にアクセスしていることが明確になります。

  2. 不要な項目の削除: 他のSDKバージョンに関するリンクから「2024-02-29」v4.0(プレビュー)に関する記述が削除されました。これにより、ドキュメント内での情報が整理され、ユーザーが利用可能な他のバージョンをより簡単に参照できるようになります。

  3. 構成の改善: 残されたコンテンツは、Document Intelligence SDKがサポートする言語やプラットフォームに関する情報をより一貫して伝えるように設計されています。これにより、ユーザーは必要な情報に迅速にアクセスしやすくなっています。

この更新は、AzureのドキュメントインテリジェンスSDKに関する情報が整然としており、ユーザーが最新の情報に基づいて開発を進められるようにすることを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/versioning/sdk-overview-v3-1.md

Diff
@@ -8,7 +8,7 @@ ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.custom:
   - devx-track-python
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 05/06/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-3.1.0'
 --- 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "SDKオーバービューv3.1のドキュメント更新"
}

Explanation

この変更は、「SDKオーバービューv3.1」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な変更点は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報を反映しています。これにより、ユーザーは最新の更新状況を把握しやすくなります。

  2. 構成の整頓: 他の実質的な変更はありませんが、文書の他の部分に関する情報が整理されており、今後の更新に向けての基盤が整えられています。

この更新は、AzureのドキュメントインテリジェンスSDKに関連する情報が最新であることを保証し、ユーザーに対して確かな情報源を提供することを目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/versioning/sdk-overview-v4-0.md

Diff
@@ -11,7 +11,7 @@ ms.custom:
   - devx-track-js
   - devx-track-python
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 09/09/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: 'doc-intel-4.0.0'
 --- 
@@ -22,11 +22,9 @@ monikerRange: 'doc-intel-4.0.0'
 <!-- markdownlint-disable MD001 -->
 <!-- markdownlint-disable MD051 -->
 
-# SDK target: REST API 2024-07-31-preview
+# SDK target: REST API v4.0
 
-[!INCLUDE [preview-version-notice](../includes/preview-notice.md)]
-
-![Document Intelligence checkmark](../media/yes-icon.png) **REST API version 2024-07-31-preview**
+![Document Intelligence checkmark](../media/yes-icon.png) **REST API version 2024-11-30 GA**
 
 Azure AI Document Intelligence is a cloud service that uses machine learning to analyze text and structured data from documents. The Document Intelligence software development kit (SDK) is a set of libraries and tools that enable you to easily integrate Document Intelligence models and capabilities into your applications. Document Intelligence SDK is available across platforms in C#/.NET, Java, JavaScript, and Python programming languages.
 
@@ -36,10 +34,10 @@ Document Intelligence SDK supports the following languages and platforms:
 
 | Language → Document Intelligence SDK version &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;| Package| Supported API version &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;| Platform support |
 |:----------------------:|:----------|:----------| :----------------:|
-| [**.NET/C# → 1.0.0-beta.3 (preview)**](/dotnet/api/overview/azure/ai.documentintelligence-readme?view=azure-dotnet-preview&preserve-view=true)|[NuGet](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3)|[2024-07-31 (preview)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)|[Windows, macOS, Linux, Docker](https://dotnet.microsoft.com/download)|
-|[**Java → 1.0.0-beta.4 (preview)**](/java/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-java-preview&preserve-view=true) |[Maven repository](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4) |[2024-07-31 (preview)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)|[Windows, macOS, Linux](/java/openjdk/install)|
-|[**JavaScript → 1.0.0-beta.3 (preview)**](/javascript/api/overview/azure/ai-document-intelligence-rest-readme?view=azure-node-preview&preserve-view=true)| [npm](https://www.npmjs.com/package/@azure-rest/ai-document-intelligence/v/1.0.0-beta.3)|[2024-07-31 (preview)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)| [Browser, Windows, macOS, Linux](https://nodejs.org/en/download/) |
-|[**Python → 1.0.0b4 (preview)**](/python/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-python-preview&preserve-view=true) | [PyPI](https://pypi.org/project/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/)|[2024-07-31 (preview)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true)|[Windows, macOS, Linux](/azure/developer/python/configure-local-development-environment?tabs=windows%2Capt%2Ccmd#use-the-azure-cli)|
+| [**.NET/C# → 1.0.0-beta.3 (preview)**](/dotnet/api/overview/azure/ai.documentintelligence-readme?view=azure-dotnet-preview&preserve-view=true)|[NuGet](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.DocumentIntelligence/1.0.0-beta.3)|[2024-11-30 (GA)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)|[Windows, macOS, Linux, Docker](https://dotnet.microsoft.com/download)|
+|[**Java → 1.0.0-beta.4 (preview)**](/java/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-java-preview&preserve-view=true) |[Maven repository](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-documentintelligence/1.0.0-beta.4) |[2024-11-30 (GA)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)|[Windows, macOS, Linux](/java/openjdk/install)|
+|[**JavaScript → 1.0.0-beta.3 (preview)**](/javascript/api/overview/azure/ai-document-intelligence-rest-readme?view=azure-node-preview&preserve-view=true)| [npm](https://www.npmjs.com/package/@azure-rest/ai-document-intelligence/v/1.0.0-beta.3)|[2024-11-30 (GA)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)| [Browser, Windows, macOS, Linux](https://nodejs.org/en/download/) |
+|[**Python → 1.0.0b4 (preview)**](/python/api/overview/azure/ai-documentintelligence-readme?view=azure-python-preview&preserve-view=true) | [PyPI](https://pypi.org/project/azure-ai-documentintelligence/1.0.0b4/)|[2024-11-30 (GA)](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-11-30)&preserve-view=true)|[Windows, macOS, Linux](/azure/developer/python/configure-local-development-environment?tabs=windows%2Capt%2Ccmd#use-the-azure-cli)|
 
 For more information on other SDK versions, see:
 
@@ -55,7 +53,7 @@ The following tables present the correlation between each SDK version the suppor
 
 | Language| SDK alias | API version (default) &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp; | Supported clients|
 | :------ | :-----------|:---------- | :-----------------|
- |**.NET/C# 1.0.0-beta.2 (preview)**| v4.0 (preview)| 2024-07-31-preview|**DocumentIntelligenceClient**</br>**DocumentIntelligenceAdministrationClient**|
+ |**.NET/C# 1.0.0-beta.2 (preview)**| v4.0 (GA)| 2024-11-30 GA|**DocumentIntelligenceClient**</br>**DocumentIntelligenceAdministrationClient**|
 |**.NET/C# 4.1.0**| v3.1 latest (GA)| 2023-07-31|**DocumentAnalysisClient**</br>**DocumentModelAdministrationClient** |
 |**.NET/C# 4.0.0**| v3.0 (GA)| 2022-08-31|  **DocumentAnalysisClient**</br>**DocumentModelAdministrationClient** |
 |**.NET/C# 3.1.x**| v2.1 |  v2.1 |  **FormRecognizerClient**</br>**FormTrainingClient** |
@@ -65,7 +63,7 @@ The following tables present the correlation between each SDK version the suppor
 
 | Language| SDK alias | API version (default) &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp; | Supported clients|
 | :------ | :-----------|:---------- | :-----------------|
-|**Java 1.0.0-beta.2 (preview)**| v4.0 (preview)| 2024-07-31-preview|**DocumentIntelligenceClient**</br>**DocumentIntelligenceAdministrationClient**|
+|**Java 1.0.0-beta.2 (preview)**| v4.0 (GA)| 2024-07-31-preview|**DocumentIntelligenceClient**</br>**DocumentIntelligenceAdministrationClient**|
 |**Java 4.1.0**| v3.1 latest (GA)| 2023-07-31|**DocumentAnalysisClient**</br>**DocumentModelAdministrationClient** |
 |**Java 4.0.0**</br>| v3.0 (GA)| 2022-08-31|  **DocumentAnalysisClient**</br>**DocumentModelAdministrationClient** |
 |**Java 3.1.x**| v2.1 |  v2.1 |  **FormRecognizerClient**</br>**FormTrainingClient** |
@@ -75,7 +73,7 @@ The following tables present the correlation between each SDK version the suppor
 
 | Language| SDK alias | API version (default) &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp; | Supported clients|
 | :------ | :-----------|:---------- | :-----------------|
-|**JavaScript 1.0.0-beta.2**| v4.0 (preview)| 2024-07-31-preview|**DocumentIntelligenceClient**</br>**DocumentIntelligenceAdministrationClient**|
+|**JavaScript 1.0.0-beta.2**| v4.0 (GA)| 2024-07-31-preview|**DocumentIntelligenceClient**</br>**DocumentIntelligenceAdministrationClient**|
 |**JavaScript 5.0.0**| v3.1 latest (GA)| 2023-07-31 |**DocumentAnalysisClient**</br>**DocumentModelAdministrationClient** |
 |**JavaScript 4.0.0**</br>| v3.0 (GA)| 2022-08-31|  **DocumentAnalysisClient**</br>**DocumentModelAdministrationClient** |
 |**JavaScript 3.1.x**</br>| v2.1 |  v2.1 |  **FormRecognizerClient**</br>**FormTrainingClient** |

Summary

{
    "modification_type": "breaking change",
    "modification_title": "SDKオーバービューv4.0の内容更新"
}

Explanation

この変更は、「SDKオーバービューv4.0」に関するドキュメントの重要な更新を示しています。主要な変更内容は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更されました。この変更により、最新の情報が反映されるようになっています。

  2. SDKターゲットの変更: SDKのターゲットが「REST API v4.0」に変更され、以前の「2024-07-31-preview」からStable版の「2024-11-30 GA」に移行しました。これにより、開発者は正式なリリース版に基づいて開発を行うことができます。

  3. プラットフォームサポートおよび API バージョンの更新: 各言語におけるSDKのバージョンとそれに対応するAPIのバージョンが、プレビューからGA(一般提供)版に変更されました。この変更は、.NET/C#、Java、JavaScript、Pythonといった主要なプログラミング言語でのSDKの利用に影響します。

  4. 非推奨な機能の削除: 不要となった古い情報やプレビュー版に関する詳細が削除され、文書が整理されました。これにより、ユーザーは現在の利用可能なバージョンに集中しやすくなります。

これらの変更は、AzureのドキュメントインテリジェンスSDKの各利用シーンで、開発者が最新かつ安定した機能を利用できるように設計されており、プラットフォームによる開発の利便性向上を目的としています。

articles/ai-services/document-intelligence/versioning/v3-1-migration-guide.md

Diff
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: how-to
-ms.date: 05/23/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 monikerRange: '<=doc-intel-3.1.0'
 ---
@@ -22,18 +22,9 @@ monikerRange: '<=doc-intel-3.1.0'
 >
 > Document Intelligence REST API v3.1 introduces breaking changes in the REST API request and analyze response JSON.
 
-## Migrating from v3.1 preview API version
+## Migrating from v3.1 API version
 
-Preview APIs are periodically deprecated. If you're using a preview API version, update your application to target the GA API version. To migrate from the 2023-02-28-preview API version to the `2023-07-31` (GA) API version using the SDK, update to the [current version of the language specific SDK](sdk-overview-v3-1.md).
-
-The `2023-07-31` (GA) API has a few updates and changes from the preview API version:
-
-- The features that are enabled by default are limited to ones essential to the particular model with the benefit of reduced latency and response size. Added features can be enabled via enum values in `features` parameter.
-- Some layout features from prebuilt-read and keyValuePairs beyond prebuilt-{document,invoice} are no longer supported.
-- Disabling barcodes by default for prebuilt-read and prebuilt-layout, languages for prebuilt-read, and keyValuePairs for prebuilt-invoice.
-- Annotation extraction is removed.
-- Query fields and common names of key-value pairs are removed.
-- Office/HTML files are supported in prebuilt-read model, extracting words and paragraphs without bounding boxes. Embedded images are no longer supported. If add-on features are requested for Office/HTML files, an empty array is returned without errors.
+Preview APIs are periodically deprecated. If you're using a preview API version, update your application to target the GA API version. To migrate from a preview API version to the `2023-11-30 (GA)` API version using the SDK, update to the [current version of the language specific SDK](sdk-overview-v3-1.md).
 
 ### Analysis features
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "v3.1マイグレーションガイドの更新"
}

Explanation

この変更は、「v3.1マイグレーションガイド」に関する軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が反映されています。この変更により、ユーザーは最新のガイダンスを保証できます。

  2. マイグレーションガイドの明確化: マイグレーションのセクションのタイトルが「v3.1プレビューバージョンからの移行」から「v3.1 APIバージョンからの移行」に変更されました。これにより、ユーザーが正しいバージョン間での移行を認識しやすくなります。

  3. APIバージョンの更新: 負荷を低減した最新の GA APIバージョンが「2023-11-30 (GA)」として明記されています。この情報により、ユーザーは移行対象の正確なGAバージョンを容易に特定できます。

  4. プレビューバージョンのサポートについての明記: プレビューバージョンAPIが定期的に非推奨になることが強調され、最新のGA APIバージョンへのアップデートの必要性が再確認されました。この変更は、ユーザーに対して常に最新のAPIを使用することを促しています。

これらの変更は、Azureのドキュメントインテリジェンスに関する明確で効果的な移行ガイドを提供し、利用者がスムーズに新しいAPIバージョンに移行できるようにすることを意図しています。

articles/ai-services/document-intelligence/whats-new.md

Diff
@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
-title: What's new in Document Intelligence ?
+title: What's new in Document Intelligence
 titleSuffix: Azure AI services
 description: Learn the latest updates to the Document Intelligence API.
 author: laujan
 manager: nitinme
 ms.service: azure-ai-document-intelligence
 ms.topic: whats-new
-ms.date: 08/07/2024
+ms.date: 11/19/2024
 ms.author: lajanuar
 ms.custom:
   - references_regions
@@ -25,21 +25,59 @@ ms.custom:
 Document Intelligence service is updated on an ongoing basis. Bookmark this page to stay up to date with release notes, feature enhancements, and our newest documentation.
 
 > [!IMPORTANT]
-> Preview API versions are retired once the GA API is released. The 2023-02-28-preview API version is being retired, if you are still using the preview API or the associated SDK versions, please update your code to target the latest API version 2023-07-31 (GA).
+> Preview API versions are retired once the GA API is released. The 2023-02-28-preview API version is being retired, if you are still using the preview API or the associated SDK versions, please update your code to target the latest API version 2023-07-31 (GA). </br>
+
+## November 2024
+
+**Document Intelligence v4.0 (2024-11-30) is now generally available (GA)**! The API version corresponds to 2024-11-30. The v4.0 API includes the following changes as listed:
+
+* [🆕 Batch API](concept-batch-analysis.md)
+  * Batch API now supports all models, including all read, layout, prebuilt verticals, and custom models.
+  * Batch API supports LIST function to allow users to list batch jobs within past seven days.
+  * Batch API supports DELETE function to explicitly delete batch job for GDPR and privacy compliance.
+  * GetAnalyzeBatchResult supports resultId in response to LIST all resultIds.
+ 
+* 🆕 Searchable PDF. The [prebuilt read](prebuilt/read.md) model now supports images formats (JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF)  and language expansion to include Chinese, Japanese, and Korean for  [PDF output](prebuilt/read.md#searchable-pdf).
+ 
+* [Custom classification model](train/custom-model.md#custom-classification-model)
+  * Custom classification model supports incremental training. You can add new samples to exisisting classes or add new classes by referencing an existing classifier. 
+  * With v4.0, custom classification model doesn't split documents by default during analysis. You need to explicitly set 'splitMode' property to auto to preserve the older behavior.
+  * Custom classification model now supports 25,000 pages as new training page limit.
+
+* [Custom Neural Model](train/custom-neural.md)
+  * Custom Neural model now supports signature detection.
+
+* [ US Bank statement model](concept-bank-statement.md)
+  * US Bank Statement Model now supports check table extraction.
+
+* [Check model](concept-bank-check.md)
+  * Supports Payer's Signature extraction
+
+* [Mortgage documents model](concept-mortgage-documents.md)
+  * Mortgage model now supports signature detection for  forms 1003, 1004, 1005 and closing disclosure.
+
+* [Receipt Model](concept-receipt.md)
+  * Receipt Model now supports more fields including ReceiptType, Tax rate, CountryRegion, net amount and description. 
+ 
+*  [🆕 US Tax model](prebuilt/tax-document.md)
+   *  New prebuilt tax models added for 1095A, 1095C, 1099SSA, and W4.
+
+* The v4.0 API includes cumulative updates from preview releases as listed:
+  * [August 2024](#august-2024)
+  * [May 2024](#may-2024)
+  * [Feb 2024](#february-2024) 
 
 ## August 2024
 
 The Document Intelligence [**2024-07-31-preview**](/rest/api/aiservices/document-models?view=rest-aiservices-v4.0%20(2024-07-31-preview)&preserve-view=true) REST API is now available. This preview API introduces new and updated capabilities:
 
-* Public preview version [**2024-07-31-preview**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true) is currently available only in the following Azure regions. The new document field extraction model in AI Foundry portal is only available in North Central US region:
+* Public preview version [**2024-07-31-preview**](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-07-31-preview&preserve-view=true) is currently available only in the following Azure regions. The new document field extraction model in Azure AI Foundry portal is only available in North Central US region:
 
 * **East US**
 * **West US2**
 * **West Europe**
 * **North Central US**
 
-* [🆕 Document field extraction (custom generative) model](train/custom-generative-extraction.md)
-  * Use **Generative AI** to extract fields from documents and forms. Document Intelligence now offers a new document field extraction model that utilizes large language models (LLMs) to extract fields from unstructured documents or structured forms with a wide variety of visual templates. With grounded values and confidence scores, the new Generative AI based extraction fits into your existing processes.
 * [🆕 Model compose with custom classifiers](train/composed-models.md)
   * Document Intelligence now adds support for composing model with an explicit custom classification model. [Learn more about the benefits](train/composed-models.md) of using the new compose capability.
 * [Custom classification model](train/custom-model.md#custom-classification-model)
@@ -66,7 +104,7 @@ The Document Intelligence [**2024-07-31-preview**](/rest/api/aiservices/document
 
 ## May 2024
 
-The Document Intelligence Studio adds support for Microsoft Entra (formerly Azure Active Directory) authentication. For more information, *see* [Document Intelligence Studio overview](quickstarts/try-document-intelligence-studio.md#authentication).
+The Document Intelligence Studio adds support for Microsoft Entra (formerly Azure Active Directory) authentication. For more information, *see* [Authentication in Document Intelligence Studio](studio-overview.md#authentication-in-studio).
 
 ## February 2024
 

Summary

{
    "modification_type": "new feature",
    "modification_title": "Document Intelligenceの新機能と更新情報"
}

Explanation

この変更は、「Document Intelligence」の「新機能」に関するドキュメントを大幅に更新したものです。主なポイントは以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年11月19日」に変更され、最新の情報が提供されています。

  2. 新機能の追加: ドキュメントには、2024年11月30日に一般提供(GA)となる「Document Intelligence v4.0」に関する重要な新機能が追加されています。具体的には、バッチAPI、検索可能なPDF、カスタム分類モデル、米国銀行の明細書モデルなど、多くの新機能が強調されています。

  3. 機能の詳細: 各機能の説明が詳しく記載されており、特に新しいバッチAPIがすべてのモデルをサポートし、ユーザーがGDPRおよびプライバシーコンプライアンスに従ってバッチジョブを削除できるようになったことが強調されています。また、カスタム分類モデルのインクリメンタルトレーニングやページ制限の変更も記載されています。

  4. 以前のプレビューバージョンの非推奨化: 「2023-02-28-preview」APIバージョンが非推奨であることが再確認され、最新のGA APIバージョン「2023-07-31」に移行する重要性が強調されています。

  5. ドキュメントの構造改善: 更新内容が月ごとに整理されており、各バージョンごとの変更履歴が確認しやすくなっています。これにより、ユーザーは必要な情報を迅速に見つけることができます。

この更新により、AzureのDocument Intelligenceが提供する新機能と変更点についての理解が深まり、ユーザーが機能を最大限に利用できるように配慮された内容となっています。

articles/ai-services/language-service/personally-identifiable-information/includes/identification-entities.md

Diff
@@ -1922,13 +1922,13 @@ The following entities are grouped and listed by country/region:
     :::column-end:::
     :::column span="2":::
 
-        To get this entity category, add `UKNationalInsuranceNumber` to the `piiCategories` parameter. `UKNationalInsuranceNumber` will be returned in the API response if detected.
+        To get this entity category, add `UKElectoralRollNumber` to the `piiCategories` parameter. `UKElectoralRollNumber` will be returned in the API response if detected.
       
         Also returned with `domain=phi`.
     :::column-end:::
     :::column span="":::
 
-      `en`
+      `en`, `es`, `fr`, `de`, `it`, `pt-pt`, `pt-br`, `zh`, `ja`, `ko`, `nl`, `sv`, `tr`, `hi`, `da`, `nl`, `no`, `ro`, `ar`, `bg`, `hr`, `ms`, `ru`, `sl`, `cs`, `et`, `fi`, `he`, `hu`, `lv`, `sk`, `th`, `uk`
       
    :::column-end:::
 :::row-end:::

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "個人情報識別エンティティの更新"
}

Explanation

この変更は、「個人情報識別エンティティ」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. エンティティカテゴリーの修正: UKNationalInsuranceNumber というエンティティカテゴリーが UKElectoralRollNumber に変更されました。これにより、API呼び出しを通じて取得可能なエンティティが更新されています。この変更は、英国における特定の識別子を正確に反映したものです。

  2. 言語コードの拡充: 言語コードのリストが更新され、新たに多くの言語が追加されています。もともと en(英語)のみが表示されていましたが、今後は en に加えて、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語などの言語コードが含まれるようになります。これにより、対応する言語での識別が可能となり、国際的な利用が促進されます。

この変更は、Azureの言語サービスにおける個人情報の識別能力を高めるものであり、ユーザーがより正確に情報を取り扱うための助けになります。全体として、軽微ながらも重要な更新が行われたことになります。

articles/ai-studio/concepts/retrieval-augmented-generation.md

Diff
@@ -8,30 +8,30 @@ ms.custom:
   - ignite-2023
   - build-2024
 ms.topic: conceptual
-ms.date: 5/21/2024
+ms.date: 12/12/2024
 ms.reviewer: sgilley
 ms.author: sgilley
 author: sdgilley
 ---
 
 # Retrieval augmented generation and indexes
 
-This article talks about the importance and need for Retrieval Augmented Generation (RAG) and index in generative AI. 
+This article talks about the importance and need for Retrieval Augmented Generation (RAG) and index in generative AI.
 
 ## What is RAG?
 
 Some basics first. Large language models (LLMs) like ChatGPT are trained on public internet data that was available at the point in time when they were trained. They can answer questions related to the data they were trained on. This public data might not be sufficient to meet all your needs. You might want questions answered based on your private data. Or, the public data might simply have gotten out of date. The solution to this problem is Retrieval Augmented Generation (RAG), a pattern used in AI that uses an LLM to generate answers with your own data.
 
 ## How does RAG work?
 
-RAG is a pattern that uses your data with an LLM to generate answers specific to your data. When a user asks a question, the data store is searched based on user input. The user question is then combined with the matching results and sent to the LLM using a prompt (explicit instructions to an AI or machine learning model) to generate the desired answer. This can be illustrated as follows.
+RAG is a pattern that uses your data with an LLM to generate answers specific to your data. When a user asks a question, the data store is searched based on user input. The user question is then combined with the matching results and sent to the LLM using a prompt (explicit instructions to an AI or machine learning model) to generate the desired answer. This process can be illustrated as follows.
 
 :::image type="content" source="../media/index-retrieve/rag-pattern.png" alt-text="Screenshot of the RAG pattern." lightbox="../media/index-retrieve/rag-pattern.png":::
 
 
 ## What is an index and why do I need it?
 
-RAG uses your data to generate answers to the user question. For RAG to work well, we need to find a way to search and send your data in an easy and cost efficient manner to the LLMs. This is achieved by using an index. An index is a data store that allows you to search data efficiently. This is very useful in RAG. An index can be optimized for LLMs by creating vectors (text data converted to number sequences using an embedding model). A good index usually has efficient search capabilities like keyword searches, semantic searches, vector searches or a combination of these. This optimized RAG pattern can be illustrated as follows.
+RAG uses your data to generate answers to the user question. For RAG to work well, we need to find a way to search and send your data in an easy and cost efficient manner to the LLMs. This is achieved by using an index. An index is a data store that allows you to search data efficiently. This index is very useful in RAG. An index can be optimized for LLMs by creating vectors (text data converted to number sequences using an embedding model). A good index usually has efficient search capabilities like keyword searches, semantic searches, vector searches, or a combination of these. This optimized RAG pattern can be illustrated as follows.
 
 :::image type="content" source="../media/index-retrieve/rag-pattern-with-index.png" alt-text="Screenshot of the RAG pattern with index." lightbox="../media/index-retrieve/rag-pattern-with-index.png":::
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "RAGに関するドキュメントの更新"
}

Explanation

この変更は、「Retrieval Augmented Generation (RAG)」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年5月21日」から「2024年12月12日」に変更され、より最新の情報を反映しています。

  2. 文章の修正: 特に文章の一部において、リダクションと整形のための軽微な文言調整が行われています。たとえば、文章の結尾や説明部分での「This can be illustrated as follows」と「This process can be illustrated as follows」というフレーズの改善が行われ、クリアな表現になっています。また、インデックスの説明においても同様の形で表現が整理されています。

  3. 内容の一貫性の向上: 言い回しの調整により、RAGとインデックスの役割についての説明がさらに分かりやすくなっています。これにより、読者がRAGに関する概念をより容易に理解できるようになっています。

この更新により、RAGの重要性、動作方法、およびインデックスの役割がより一貫性を持って説明されており、読者への理解を深めることを目的としています。

articles/ai-studio/how-to/deploy-models-llama.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn how to use the Meta Llama family of models with Azure AI Foun
 ms.service: azure-ai-studio
 manager: scottpolly
 ms.topic: how-to
-ms.date: 08/08/2024
+ms.date: 12/04/2024
 ms.reviewer: shubhiraj
 reviewer: shubhirajMsft
 ms.author: ssalgado

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "Llamaモデルのデプロイ方法に関する更新"
}

Explanation

この変更は、「Llamaモデルのデプロイ方法」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 更新日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年8月8日」から「2024年12月4日」に変更され、最新の情報として反映されています。この変更は、文書内の情報が時効にならないようにするためのものです。

  2. メタデータの一貫性: 他のメタデータ項目(例:作成者やレビュアーなど)は変更されていないため、ドキュメントの構成や全体の一貫性が保たれています。

この更新は、Llamaモデルについての正確かつ最新の情報提供を目的としており、ユーザーがこの技術を効果的に利用できるようにサポートします。

articles/ai-studio/how-to/develop/ai-template-get-started.md

Diff
@@ -35,8 +35,8 @@ Start with our sample applications! Choose the right template for your needs, th
 | [Process Automation: speech to text and summarization with Azure AI Foundry](https://github.com/Azure-Samples/summarization-openai-python-prompflow) | [Azure AI Foundry online endpoints](/azure/machine-learning/concept-endpoints-online) | [Azure Managed Identity](/entra/identity/managed-identities-azure-resources/overview), [Azure OpenAI Service](../../../ai-services/openai/overview.md), [Azure AI speech to text service](../../../ai-services/speech-service/index-speech-to-text.yml), Bicep  | An app for workers to report issues via text or speech, translating audio to text, summarizing it, and specify the relevant department. | 
 | [Multi-Modal Creative Writing copilot with Dalle](https://github.com/Azure-Samples/agent-openai-python-prompty) | [Azure AI Foundry online endpoints](/azure/machine-learning/concept-endpoints-online) | [Azure AI Search](/azure/search/search-what-is-azure-search), [Azure OpenAI Service](../../../ai-services/openai/overview.md), Bicep | demonstrates how to create and work with AI agents. The app takes a topic and instruction input and then calls a research agent, writer agent, and editor agent. |  
 | [Assistant API Analytics Copilot with Python and Azure AI Foundry](https://github.com/Azure-Samples/assistant-data-openai-python-promptflow) | [Azure AI Foundry online endpoints](/azure/machine-learning/concept-endpoints-online) |  [Azure Managed Identity](/entra/identity/managed-identities-azure-resources/overview), [Azure AI Search](/azure/search/search-what-is-azure-search), [Azure OpenAI Service](../../../ai-services/openai/overview.md), Bicep| A data analytics chatbot based on the Assistants API. The chatbot can answer questions in natural language, and interpret them as queries on an example sales dataset. |
-| [Function Calling with Prompty, LangChain, and Pinecone](https://github.com/Azure-Samples/agent-openai-python-prompty-langchain-pinecone) | [Azure AI Foundry online endpoints](/azure/machine-learning/concept-endpoints-online) | [Azure Managed Identity](/entra/identity/managed-identities-azure-resources/overview), [Azure OpenAI Service](../../../ai-services/openai/overview.md), [LangChain](https://python.langchain.com/v0.1/docs/get_started/introduction), [Pinecone](https://www.pinecone.io/), Bicep  | Utilize the new Prompty tool, LangChain, and Pinecone to build a large language model (LLM) search agent. This agent with Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology is capable of answering user questions based on the provided data by integrating real-time information retrieval with generative responses. | 
-| [Function Calling with Prompty, LangChain, and Elastic Search](https://github.com/Azure-Samples/agent-python-openai-prompty-langchain) | [Azure AI Foundry online endpoints](/azure/machine-learning/concept-endpoints-online) | [Azure Managed Identity](/entra/identity/managed-identities-azure-resources/overview), [Azure OpenAI Service](../../../ai-services/openai/overview.md), [Elastic Search](https://www.elastic.co/elasticsearch), [LangChain](https://python.langchain.com/v0.1/docs/get_started/introduction) , Bicep  | Utilize the new Prompty tool, LangChain, and Elasticsearch to build a large language model (LLM) search agent. This agent with Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology is capable of answering user questions based on the provided data by integrating real-time information retrieval with generative responses |
+| Function Calling with Prompty, LangChain, and Pinecone | [Azure AI Foundry online endpoints](/azure/machine-learning/concept-endpoints-online) | [Azure Managed Identity](/entra/identity/managed-identities-azure-resources/overview), [Azure OpenAI Service](../../../ai-services/openai/overview.md), [LangChain](https://python.langchain.com/v0.1/docs/get_started/introduction), [Pinecone](https://www.pinecone.io/), Bicep  | Utilize the new Prompty tool, LangChain, and Pinecone to build a large language model (LLM) search agent. This agent with Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology is capable of answering user questions based on the provided data by integrating real-time information retrieval with generative responses. | 
+| Function Calling with Prompty, LangChain, and Elastic Search | [Azure AI Foundry online endpoints](/azure/machine-learning/concept-endpoints-online) | [Azure Managed Identity](/entra/identity/managed-identities-azure-resources/overview), [Azure OpenAI Service](../../../ai-services/openai/overview.md), [Elastic Search](https://www.elastic.co/elasticsearch), [LangChain](https://python.langchain.com/v0.1/docs/get_started/introduction) , Bicep  | Utilize the new Prompty tool, LangChain, and Elasticsearch to build a large language model (LLM) search agent. This agent with Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology is capable of answering user questions based on the provided data by integrating real-time information retrieval with generative responses |
 
 ### [C#](#tab/csharp)
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "AIテンプレートのスタートガイドにおける機能呼び出しの更新"
}

Explanation

この変更は、「AIテンプレートのスタートガイド」に関するドキュメントの軽微な更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 表の内容の並べ替え: 特定の機能呼び出しに関する2つの項目が削除され、その後にそれらの項目が新たに追加され、結果的に表のフォーマットが保持されています。具体的には、“Function Calling with Prompty, LangChain, and Pinecone” と “Function Calling with Prompty, LangChain, and Elastic Search” の行が更新されています。

  2. コンテンツの精査: 各項目の説明文はほぼ同じままであり、それぞれの項目が同じ機能を紹介する内容に整えられているため、情報の一貫性が確保されています。

この更新によって、ユーザーは新しい情報や機能を容易に理解することができ、AIテンプレートの使用に関する実用的な指示がより明確に示されています。これにより、特にPromptyツールやRAG技術に基づく検索エージェントの構築がどのように行われるかについての理解が深まり、親しみやすくなっています。

articles/ai-studio/how-to/develop/sdk-overview.md

Diff
@@ -428,7 +428,7 @@ if application_insights_connection_string:
 
 ::: zone pivot="programming-language-csharp"
 
-Tracing is not yet integrated into the projects package. For instructions on how to instrument and log traces from the Azure AI Inferencing package, see [azure-sdk-for-dotnet](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/ai/Azure.AI.Inference/samples/Sample8_ChatCompletionsWithOpenTelemetry.md.).
+Tracing is not yet integrated into the projects package. For instructions on how to instrument and log traces from the Azure AI Inferencing package, see [azure-sdk-for-dotnet](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/ai/Azure.AI.Inference/samples/Sample8_ChatCompletionsWithOpenTelemetry.md).
 
 ::: zone-end
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "SDK概要に関するトレーシングの説明の修正"
}

Explanation

この変更は、「SDK概要」に関するドキュメントの軽微な修正を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. リンクの形式の修正: トレーシングに関する説明の中で、Azure AI Inferencingパッケージに関する文言の最後に不要なピリオドが削除され、リンクが正しく機能するように修正されています。具体的には、リンクのURLの後に存在していたピリオドが削除され、より適切な形になっています。

  2. 内容の明確化: この修正により、リンクをクリックした際に正しい情報にアクセスできるようになり、ユーザーにとって利便性が向上しました。具体的には、Azure SDK for .NETでのトレースの計装およびログの指示に関する情報へのアクセスが明確になりました。

この更新は、ドキュメントの適切性を保ち、技術的な正確性を確保するための重要な修正です。ユーザーが正確な情報を取得できるようにすることで、SDKを効果的に利用できるよう支援します。

articles/ai-studio/how-to/fine-tune-models-tsuzumi.md

Diff
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn how to fine-tune tsuzumi-7b in Azure AI Foundry portal.
 manager: scottpolly
 ms.service: azure-ai-studio
 ms.topic: how-to
-ms.date: 7/23/2024
+ms.date: 11/11/2024
 ms.reviewer: rasavage
 reviewer: shubhirajMsft
 ms.author: ssalgado

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "日付の更新:Tsuzumiモデルのファインチューニングガイド"
}

Explanation

この変更は、「Tsuzumiモデルのファインチューニング」に関するドキュメントの日付更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年7月23日」から「2024年11月11日」に変更されました。この更新は、ドキュメントの新しさや最新情報を知らせるための重要な要素です。

  2. 文書の信頼性向上: 日付が更新されることで、ユーザーは提供されている情報が最新であることを認識でき、今後の操作においてより信頼性の高い情報を利用できるようになります。このような更新は、ドキュメントの使用における有用性を維持するために不可欠です。

この修正により、ユーザーは最新の情報に基づいてTsuzumiモデルをファインチューニングするための手順を理解し、実行することができるようになります。

articles/ai-studio/how-to/model-catalog-overview.md

Diff
@@ -10,7 +10,7 @@ ms.custom:
   - ai-learning-hub
   - ignite-2024
 ms.topic: how-to
-ms.date: 5/21/2024
+ms.date: 12/04/2024
 ms.reviewer: jcioffi
 ms.author: ssalgado
 author: ssalgadodev

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "日付の更新:モデルカタログ概要"
}

Explanation

この変更は、「モデルカタログ概要」に関するドキュメントの日付の更新を示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の変更: ドキュメントの最終更新日が「2024年5月21日」から「2024年12月4日」に変更されました。この更新は、情報の新しさを示す重要な要素となります。

  2. ドキュメントの信頼性向上: 最新の日付が示されることで、ユーザーは提供されている情報が最新のものであると認識し、信頼して利用することができます。これは、特に技術的なドキュメントにおいて、ユーザーに対する安心感を提供します。

この修正により、ユーザーはモデルカタログに関連する情報が最新であることを確認でき、より効果的にその内容を理解し活用することができるようになります。

articles/ai-studio/includes/ai-services/code-create-chat-client.md

Diff
@@ -55,7 +55,7 @@ const client = new ModelClient(
 );
 ```
 
-Explore our [samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/ai/ai-inference-rest/samples) and read the [API reference documentation](https://aka.ms/AAp1kxa) to get yourself started.
+Explore our [samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/ai/ai-inference-rest/samples) and read the [API reference documentation](/azure/ai-services/openai/gpt-v-quickstart) to get yourself started.
 
 # [C#](#tab/csharp)
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "リンクの更新:チャットクライアントコード作成"
}

Explanation

この変更は、「チャットクライアントを作成するためのコード」に関するドキュメント内のリンクを更新したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. リンクの変更: サンプルとAPIリファレンスのリンクが変更されました。具体的には、元のリンク(https://aka.ms/AAp1kxa)が新しいリンク(/azure/ai-services/openai/gpt-v-quickstart)に置き換えられています。この変更により、ユーザーはより関連性の高い情報やリソースにアクセスできるようになります。

  2. 情報の精度向上: リンクを更新することで、ユーザーがより適切なリファレンスに導かれ、学習や実装が容易になることを期待しています。最新のドキュメントやサンプルコードにアクセスすることは、開発者にとって重要な要素であり、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させます。

この修正は、ユーザーがチャットクライアントを作成するためのベースとなる資料をより効率的に活用できるようにすることを目的としています。

articles/ai-studio/index.yml

Diff
@@ -14,7 +14,7 @@ metadata:
   ms.reviewer: sgilley
   ms.author: sgilley
   author: sdgilley
-  ms.date: 5/21/2024
+  ms.date: 12/12/2024
 # linkListType: architecture | concept | deploy | download | get-started | how-to-guide | learn | overview | quickstart | reference | tutorial | video | whats-new
 
 landingContent:
@@ -72,7 +72,7 @@ landingContent:
       - linkListType: tutorial
         links:
           - text: Build a custom chat app with the Azure AI SDK
-            url: tutorials/copilot-sdk-build-rag.md
+            url: tutorials/copilot-sdk-create-resources.md
 
       - linkListType: concept
         links:

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "日付とリンクの更新:AIスタジオインデックス"
}

Explanation

この変更は、「AIスタジオ」に関するインデックスファイルの一部を更新したことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. 日付の変更: メタデータに含まれる最終更新日が「2024年5月21日」から「2024年12月12日」に変更されました。これにより、ドキュメントが最新であることが示され、ユーザーに対する信頼性が向上します。

  2. リンクの変更: チュートリアルセクション内のリンクが更新されました。「カスタムチャットアプリをAzure AI SDKで構築する」というトピックに関連するURLが、「tutorials/copilot-sdk-build-rag.md」から「tutorials/copilot-sdk-create-resources.md」に変更されました。この変更は、より正確なリソースへのアクセスを提供し、ユーザーが求めている情報を見つけやすくすることを目的としています。

この修正により、ユーザーは最新の情報や適切なリソースに基づいて学習を進めることができ、より効果的にAzure AI SDKを利用できるようになります。

articles/ai-studio/toc.yml

Diff
@@ -93,8 +93,6 @@ items:
       href: how-to/concept-data-privacy.md
     - name: Model lifecycle and retirement
       href: concepts/model-lifecycle-retirement.md
-    - name: Model benchmarks
-      href: how-to/model-benchmarks.md
     - name: Model benchmarking
       items:
       - name: Model benchmarks
@@ -311,8 +309,6 @@ items:
          href: how-to/develop/trace-local-sdk.md
        - name: Visualize your traces
          href: how-to/develop/visualize-traces.md
-       - name: Continuously monitor your applications
-         href: how-to/online-evaluation.md
   - name: Evaluate generative AI apps
     items:
     - name: Evaluations concepts
@@ -343,16 +339,20 @@ items:
       href: concepts/a-b-experimentation.md
   - name: Deploy and monitor generative AI apps
     items:
-    - name: Deploy a flow for real-time inference
-      href: how-to/flow-deploy.md
-      displayName: endpoint
-    - name: Enable tracing and collect feedback for a flow deployment
-      href: how-to/develop/trace-production-sdk.md
-      displayName: code
-    - name: Monitor prompt flow deployments
-      href: how-to/monitor-quality-safety.md
-    - name: Troubleshoot deployments and monitoring
-      href: how-to/troubleshoot-deploy-and-monitor.md
+    - name: Continuously monitor your applications
+      href: how-to/online-evaluation.md
+    - name: Deploy and monitor flows
+      items:
+      - name: Deploy a flow for real-time inference
+        href: how-to/flow-deploy.md
+        displayName: endpoint
+      - name: Enable tracing and collect feedback for a flow deployment
+        href: how-to/develop/trace-production-sdk.md
+        displayName: code
+      - name: Monitor prompt flow deployments
+        href: how-to/monitor-quality-safety.md
+      - name: Troubleshoot deployments and monitoring
+        href: how-to/troubleshoot-deploy-and-monitor.md
   - name: Costs and quotas
     items:
     - name: Plan and manage costs

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "AIスタジオの目次の整理とリンクの更新"
}

Explanation

この変更は、「AIスタジオ」の目次ファイル(toc.yml)において、コンテンツの整理とリンクの更新を行ったことを示しています。主な内容は以下の通りです。

  1. リンクの整理: いくつかのリンクが削除または更新され、目次内の構造が改良されています。例えば、「Model benchmarks」という項目が削除され、代わりに「Model benchmarking」という項目が整理されて配置されました。このような整理により、ユーザーが必要な情報を見つけやすくなります。

  2. 新しい項目の追加: 「Deploy and monitor generative AI apps」セクションにおいて、リアルタイム推論のフロー展開やトラブルシューティングなどの新しい項目が追加されました。これにより、ユーザーはより包括的に情報にアクセスでき、特にデプロイメントやモニタリングに関する具体的な技術的な指示を得やすくなります。

  3. 構成の改善: 各セクションの順序や表示名が整理され、目次がわかりやすくなるように配慮されています。このようにすることで、新しいユーザーや開発者がシステムの使用方法を学ぶ際に、明確なガイダンスが提供されます。

この変更は、AIスタジオのユーザーにとって、より直感的で効果的な学習体験を促進することを目的としています。

articles/ai-studio/tutorials/copilot-sdk-build-rag.md

Diff
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Part 2: Build a ca custom knowledge retrieval (RAG) app with the Azure AI Foundry SDK"
+title: "Part 2: Build a custom knowledge retrieval (RAG) app with the Azure AI Foundry SDK"
 titleSuffix: Azure AI Foundry
 description:  Learn how to build a RAG-based chat app using the Azure AI Foundry SDK. This tutorial is part 2 of a 3-part tutorial series.
 manager: scottpolly

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "タイトルの修正:コパイロットSDKを使用したRAGアプリの構築"
}

Explanation

この変更は、「コパイロットSDKを使用したRAGアプリの構築」に関するチュートリアル文書のタイトルに対する修正を示しています。具体的な内容は以下の通りです。

  1. タイトルの修正: チュートリアルのタイトルが「Part 2: Build a ca custom knowledge retrieval (RAG) app with the Azure AI Foundry SDK」から「Part 2: Build a custom knowledge retrieval (RAG) app with the Azure AI Foundry SDK」に変更されました。この修正により、タイトルにおける「ca」が削除され、正確なタイトルとなりました。

  2. 影響: この修正により、ユーザーがチュートリアルを検索または参照する際に、より正確で理解しやすい情報を提供することが可能になります。タイトルの明確さは、学習者にとって重要であり、特にプログラミングやSDKの利用に関する文書では、誤解を避けるために必要不可欠です。

この変更は全体として、チュートリアルの品質向上に寄与するものであり、ユーザーが適切な情報に基づいて学習を進めるのを助けることを目的としています。

articles/ai-studio/tutorials/copilot-sdk-create-resources.md

Diff
@@ -46,7 +46,7 @@ To create a project in [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com), follow these st
 1. Go to the **Home** page of [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com).
 1. Select **+ Create project**.
 1. Enter a name for the project.  Keep all the other settings as default.
-1. Projects are created in hubs.  For this tutorial, create a new hub. If you see **Create a new hub** select it and specify a name.  Then select **Next**. (If you don't see **Create new hub**, it's because a new one is being created for you.) 
+1. Projects are created in hubs.  If you see **Create a new hub** select it and specify a name.  Then select **Next**. (If you don't see **Create new hub**, don't worry; it's because a new one is being created for you.) 
 1. Select **Customize** to specify properties of the hub.
 1. Use any values you want, except for **Region**.  We recommend you use either **East US2** or **Sweden Central** for the region for this tutorial series.
 1. Select **Next**.

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "プロジェクト作成手順の表現の修正"
}

Explanation

この変更は、「コパイロットSDKを使用したリソース作成」に関するチュートリアル文書の手順に対する表現の修正を示しています。具体的な内容は以下の通りです。

  1. 手順の表現の調整: プロジェクト作成に関する手順の一部が修正されました。元々の表現では、「このチュートリアルでは新しいハブを作成」という文が変更され、「新しいハブを作成する場合は」という表現に調整されています。この修正により、手順がより明確で自然な表現となり、学習者に対して安心感を与える内容になっています。

  2. ユーザーへの配慮: 修正後の文では、ハブが自動的に作成される可能性があることに関しても言及されており、そのため「心配しないでください」というフレーズが追加されています。このように、ユーザーがプロジェクトを進める際に感じるかもしれない不安を軽減するための配慮がなされています。

この変更は、チュートリアルの説明をより使いやすくし、開発者が手順に沿って進む際の理解を助けることを目的としています。全体として、ユーザーエクスペリエンスの向上に寄与する処置です。

articles/ai-studio/what-is-ai-studio.md

Diff
@@ -70,7 +70,7 @@ For more information, see [Management center overview](./concepts/management-cen
 
 Azure AI Foundry is monetized through individual products customer access and consume in the platform, including API and models, complete AI toolchain, and responsible AI and enterprise grade production at scale products. Each product has its own billing model and price. 
 
-The platform is free to use and explore. Pricing occurs at deployment level. For more information abut AI Foundry pricing, see [AI Foundry pricing](https://aka.ms/Azure-AI-Foundry-New-Pricing-Page).
+The platform is free to use and explore. Pricing occurs at deployment level. 
 
 Using AI Foundry also incurs cost associated with the underlying services. To learn more, read [Plan and manage costs for Azure AI services](./how-to/costs-plan-manage.md).
 

Summary

{
    "modification_type": "minor update",
    "modification_title": "AI Foundryの料金モデルに関する情報の更新"
}

Explanation

この変更は、「AIスタジオとは何か」についての文書において、AI Foundryの料金モデルについての説明が更新されたことを反映しています。具体的な内容は以下の通りです。

  1. 情報の明確化: 料金に関する説明が更新され、AI Foundryが無料で使用可能であることに加えて、「使用する際には基盤となるサービスに関連するコストがかかる」という重要な情報が追加されました。これにより、ユーザーが予期しないコストを理解し、自らの利用計画を立てる際により良い判断を下せるようになります。

  2. 関連リンクの追加: 更新された文には、「Azure AI サービスのコストの計画と管理について詳しくは、こちらを参照してください」という文が追加され、さらなる情報を得るためのリンクも提供されています。このようにして、ユーザーが自分の使用状況に合わせて適切にコストを管理するための手助けが行われています。

この変更は、AI Foundryの利用を検討しているユーザーにとっての明確さを向上させ、料金に関する理解を深めることを目的としています。全体として、ユーザーが意思決定を行う際に必要な情報を提供し、透明性のある利用環境を整えることを目指しています。