Co je Azure AI Content Understanding (Preview)?
Důležité
- Služba Azure AI Content Understanding je dostupná ve verzi Preview. Verze Public Preview poskytují dřívější přístup k funkcím, které jsou v aktivním vývoji.
- Funkce, přístupy a procesy se můžou před obecnou dostupností měnit nebo mít omezené možnosti.
- Další informace najdete v dodatečných podmínkách použití pro verze Preview Microsoft Azure.
Azure AI Content Understanding je nová služba Azure AI založená na generování AI, která je navržená ke zpracování a ingestování obsahu libovolného typu (dokumentů, obrázků, videí a zvuku) do uživatelsky definovaného výstupního formátu.
Content Understanding nabízí zjednodušený proces, který umožňuje zdůvodnit velké objemy nestrukturovaných dat, což urychlí čas na hodnotu generováním výstupu, který lze integrovat do automatizačních a analytických pracovních postupů.
Proč zpracovávat s využitím služby Content Understanding?
Zjednodušte a zjednodušte pracovní postupy. Azure AI Content Understanding standardizuje extrakci obsahu, struktury a přehledů z různých typů obsahu do sjednoceného procesu.
Zjednodušení extrakce polí Extrakce polí služby Content Understanding usnadňuje generování strukturovaného výstupu z nestrukturovaného obsahu. Definování schématu pro extrakci, klasifikaci nebo generování hodnot polí bez komplexního inženýrství výzvy
Zvyšte přesnost. Content Understanding využívá více modelů AI k analýze a křížovému ověření informací současně, což vede k přesnějším a spolehlivějším výsledkům.
Případy použití služby Content Understanding
Automatizace. Služba Content Understanding podporuje scénáře automatizace převodem nestrukturovaného obsahu na strukturovaná data, která je možné integrovat do různých pracovních postupů a aplikací. Skóre spolehlivosti minimalizují lidské hodnocení a snižují náklady. Můžete například automatizovat procesy zadávání zakázek a plateb extrahováním polí z faktur.
Vyhledávání a načítání rozšířené generace (RAG) Služba Content Understanding umožňuje příjem obsahu libovolného způsobu do indexu vyhledávání. Reprezentace strukturovaného výstupu zlepšuje význam pro scénáře RAG.
Analýzy a vytváření sestav: Extrahované výstupy polí služby Content Understanding vylepšují analýzy a vytváření sestav, což firmám umožňuje získávat cenné přehledy, provádět hlubší analýzu a provádět informovaná rozhodnutí na základě přesných sestav.
Aplikace
Mezi běžné aplikace pro službu Content Understanding patří:
| Aplikace | Popis | Rychlé zprovoznění |
|---|---|---|
| Analýza po volání | Firmy a volající centra můžou generovat přehledy z záznamů hovorů za účelem sledování klíčových klíčových ukazatelů výkonu, zlepšení zkušeností produktů, generování obchodních přehledů, vytváření diferencovaných zákaznických prostředí a rychlejší a přesnější odpovědi na dotazy. | Rychlý start k analýze po volání |
| Správa mediálních prostředků | Dodavatelé softwaru a médií můžou pomocí nástroje Content Understanding extrahovat bohatší cílené informace z videí pro řešení správy mediálních prostředků. | Rychlý start ke správě mediálních prostředků |
| Automatizace daní | Daňové společnosti můžou pomocí služby Content Understanding vygenerovat jednotný pohled na informace z různých dokumentů a vytvořit komplexní daňové přiznání. | Rychlý start pro automatizaci daní |
| Principy grafů | Firmy můžou zlepšit porozumění grafům tím, že automatizují analýzu a interpretaci různých typů grafů a diagramů pomocí funkce Content Understanding. | Rychlé zprovoznění pro principy grafů |
Další příklady najdete v rychlém startu .
Komponenty
| Komponenta | Popis |
|---|---|
| Analyzátor | Analyzátor je základní komponentou Content Understanding. Umožňuje zákazníkům konfigurovat nastavení extrakce obsahu a schéma extrakce polí. Po nakonfigurování analyzátor konzistentně použije tato nastavení ke zpracování všech příchozích dat. |
| Extrakce obsahu | Extrakce obsahu umožňuje uživatelům určit typy informací, které se mají identifikovat a extrahovat z příchozího obsahu. Informace zadané uživatelem zahrnují možnosti, jako OCR je text, analýza rozložení, čárové kódy, tabulky a další, které uživatelům umožňují zaměřit se na nejrelevavantnější prvky obsahu. |
| Doplňky | Doplňky Content Understanding vylepšují extrakci obsahu zahrnutím přidaných prvků, jako jsou čárové kódy, tabulky a rozpoznané tváře. |
| Extrakce polí | Extrakce polí umožňuje uživatelům definovat strukturu a schéma požadovaných polí pro extrakci ze vstupních souborů. Úplný seznam podporovaných typů polí najdete v omezeních služeb. Pole lze vygenerovat jedním z následujících způsobů: • Extrahování: Přímo extrahujte hodnoty, které se zobrazují ve vstupním obsahu, například data z účtenek nebo podrobností o položce z faktur. • Klasifikovat: Klasifikovat obsah z předdefinované sady kategorií, jako je mínění volání nebo typ grafu. • Generovat: Generovat hodnoty volně ze vstupních dat, jako je shrnutí zvukové konverzace nebo vytváření popisů scén z videí. |
| Uzemnění zdroje | Funkce Content Understanding identifikuje konkrétní oblasti v obsahu, ze kterého byla hodnota vygenerována. Uzemnění zdroje umožňuje uživatelům ve scénářích automatizace rychle ověřit správnost hodnot polí, což vede k vyšší jistotě v extrahovaných datech. |
| Skóre spolehlivosti | Content Understanding poskytuje skóre spolehlivosti od 0 do 1 k odhadu spolehlivosti výsledků. Vysoké skóre značí přesnou extrakci dat, což umožňuje přímé zpracování v pracovních postupech automatizace. |
Zodpovědná AI
Služba Azure AI Content Understanding je navržená tak, aby bránila zpracování škodlivého obsahu. Další informace najdete v naší poznámce transparentnosti a našem kodexu chování.
Ochrana osobních údajů a zabezpečení dat
Vývojáři používající službu Content Understanding by měli zkontrolovat zásady Microsoftu týkající se zákaznických dat. Další informace najdete na naší stránce s daty, ochranou a ochranou osobních údajů.
Důležité
Pokud ke zpracování biometrických údajů používáte produkty nebo služby Společnosti Microsoft, zodpovídáte za: (i) poskytování oznámení subjektům údajů, včetně doby uchovávání informací a zničení; ii) získání souhlasu subjektů údajů; a (iii) odstranění biometrických údajů podle příslušných požadavků na ochranu údajů. "Biometrické údaje" budou mít význam stanovený v článku 4 GDPR a v případě potřeby ekvivalentní podmínky v jiných požadavcích na ochranu údajů. Související informace najdete v tématu Data a Ochrana osobních údajů pro rozpoznávání tváře.
Začínáme
Naše úvodní příručky vám pomůžou rychle začít používat službu Content Understanding: