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Verwenden von Content Understanding in Azure AI Foundry

Azure AI Foundry ist eine umfassende Plattform für die verantwortungsbewusste Entwicklung und Bereitstellung von generativen KI-Anwendungen und APIs. Azure KI Content Understanding ist ein neuer generativer Azure KI-Dienst, der Dateien aus unterschiedlichen Modalitäten analysiert und die strukturierte Ausgabe in ein benutzerdefiniertes Feldformat extrahiert. Zu den Eingabequellen gehören Dokumente, Videos, Bilder und Audiodaten. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie ein Content Understanding-Analysetool in AI Foundry erstellen und testen. Anschließend können Sie die extrahierten Daten über einen einfachen REST-API-Aufruf in beliebigen Apps oder Prozessen verwenden, die Sie erstellen. Content Understanding-Analysetools sind vollständig anpassbar. Sie können ein Analysetool erstellen, indem Sie ein eigenes Schema von Grund auf neu erstellen oder eine vorgeschlagene Analysetoolvorlage für gängige Szenarien mit jedem Datentyp verwenden.

Screenshot des Content Understanding-Workflows in Azure KI Foundry

Voraussetzungen

Stellen Sie zu Beginn sicher, dass Sie über die folgenden Ressourcen und Berechtigungen verfügen:

  • Ein Azure-Abonnement. Wenn Sie kein Azure-Abonnement besitzen, können Sie ein kostenloses Konto erstellen, bevor Sie beginnen.

  • Ein Azure AI Foundry-Hub ist erforderlich, um die in Ihrem Content Understanding-Projekt bereitgestellten Ressourcen zu verwalten. Er muss in einer der folgenden unterstützten Regionen erstellt werden: „USA, Westen“, „Schweden, Mitte“ oder „Australien, Osten“. Weitere Informationen zum Erstellen Ihres ersten Hubs finden Sie unterErstellen und Verwalten eines Azure AI Foundry-Hubs. Beachten Sie dabei unbedingt, dass Sie bestimmte Berechtigungen zum Erstellen eines Hubs benötigen. Andernfalls können Sie ihn auch durch Ihr Administratorteam erstellen lassen.

    • Wenn Sie die Rolle Mitwirkender oder Besitzer haben, können Sie mit dem Erstellen Ihres eigenen Hubs fortfahren.

    • Wenn Ihre Rolle Azure KI-Entwickler lautet, muss der Hub bereits erstellt sein, damit Sie diesen Schnellstart abschließen können. Sie müssen auf dem Hub über die Benutzerrolle Azure KI-Entwickler,Mitwirkender oder Besitzer verfügen. Weitere Informationen finden Sie unter Hubs und Azure KI-Rollen.

Wichtig

Wenn in Ihre Organisation die Sicherheit von Speicherressourcen angepasst werden muss, macht AI Foundry derzeit nicht alle Features verfügbar, die konfigurierbar sind. Weitere Informationen zum Erstellen von Ressourcen, die den Anforderungen Ihrer Organisation entsprechen, über das Azure-Portal, finden Sie unter Zugriffsschlüssel für Azure KI Services-APIs. Die in Azure für den Hubbereich erzwungene Richtlinie gilt für alle darunter verwalteten Projekte. Weitere Informationen zum Verwenden von kundenseitig verwalteten Schlüsseln finden Sie unter (Vorschau) Dienstseitige Speicherung verschlüsselter Daten bei Verwendung von kundenseitig verwalteten Schlüsseln. Fahren Sie an dieser fort, nachdem Sie alle erforderlichen Ressourcen erstellt haben.

Erstellen Ihres ersten Content Understanding-Projekts in AI Foundry

Hinweis

Der Content Understanding-Projekttyp unterscheidet sich vom Projekttyp für generative KI, der ebenfalls in AI Foundry verfügbar ist.

Um den Content Understanding-Dienst in AI Foundry auszuprobieren, müssen Sie ein Content Understanding-Projekt erstellen. Der Zugriff auf Content Understanding ist von folgenden Orten aus möglich:

Wählen Sie auf der Seite von Content Understanding Create a new Content Understanding Project aus:

Screenshot der Content Understanding-Seite

Führen Sie die Schritte im Projekterstellungs-Assistenten aus, und wählen Sie den bereits erstellten Hub aus. Beim Erstellen des Hubs sollten auch eine KI Services-Ressource und ein Blob Storage-Container bereitgestellt worden sein, die standardmäßig ausgewählt sind. Alternativ können Sie sie über den Assistenten oder das Azure-Portal erstellen. Das folgende Diagramm veranschaulicht die Rolle von Hubs, Ressourcen und Projekten in AI Foundry.

Diagramm der Architektur aus Hubs, Projekten und Ressourcen

Nachdem Sie die Setupschritte abgeschlossen haben, wählen Sie Create project aus.

Freigeben Ihres Content Understanding-Projekts

Um den Zugriff auf das erstellte Content Understanding-Projekt freizugeben und zu verwalten, navigieren Sie zum Verwaltungszentrum, das Sie unten im Navigationsbereich für Ihr Projekt finden:

Screenshot des Links zum Verwaltungszentrum

Hier können Sie die Benutzenden und ihre jeweiligen Rollen verwalten:

Screenshot des Abschnitts „Projektbenutzer“ im Verwaltungszentrum

Erstellen Ihres ersten Analysetools

Nachdem alles für die ersten Schritte konfiguriert wurde, lernen Sie nun die weiteren Schritte zum Erstellen Ihres ersten Analysetools beginnend beim Erstellen des Schemas kennen. Das Schema ist das anpassbare Framework, mit dem das Analysetool Erkenntnisse aus Ihren Daten extrahiert. In diesem Beispiel wird das Schema erstellt, um Schlüsseldaten aus einem Rechnungsbeleg zu extrahieren, Sie können jedoch jeden beliebigen Datentyp einbeziehen – die Schritte bleiben dieselben. Eine vollständige Liste der unterstützten Dateitypen finden Sie unter Grenzwerte für Eingabedateien.

  1. Laden Sie ein Beispielrechnungsdokument oder andere für Ihr Szenario relevante Daten hoch.

    Screenshot des Uploadschritts in der Benutzeroberfläche.

  2. Als Nächstes schlägt der Content Understanding-Dienst Analysetoolvorlagen basierend auf Ihrem Inhaltstyp vor. Eine vollständige Liste aller Vorlagen, die für die einzelnen Modalität angeboten werden, finden Sie unter Analysetoolvorlagen, die mit Content Understanding bereitgestellt werden. Wählen Sie in diesem Beispiel Dokumentanalyse aus, und erstellen Sie ein eigenes Schema, das auf das Rechnungsszenario zugeschnitten ist. Wenn Sie Ihre eigenen Daten verwenden, wählen Sie die Analysetoolvorlage aus, die Ihren Anforderungen am besten entspricht, oder erstellen Sie eine eigene. Eine vollständige Liste der verfügbaren Vorlagen finden Sie unter Analysetoolvorlagen.

  3. Klicken Sie auf Erstellen.

    Screenshot der Analysetoolvorlagen.

  4. Fügen Sie Ihrem Schema Felder hinzu:

    • Geben Sie klare und einfache Feldnamen an. Einige Beispielfelder sind vendorName, items oder price.

    • Geben Sie den Werttyp für jedes Feld an (Zeichenfolgen, Datumsangaben, Zahlen, Listen, Gruppen). Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Feldtypen.

    • [Optional] Geben Sie Feldbeschreibungen an, um das gewünschte Verhalten zu erläutern, einschließlich aller Ausnahmen oder Regeln.

    • Geben Sie die Methode an, mit der die Werte für jedes Feld generiert werden sollen.

  5. Wählen Sie Speichern.

    Screenshot des fertigen Schemas.

  6. Mit dem fertigen Schema generiert Content Understanding nun die Ausgabe Ihrer Stichprobendaten. In diesem Schritt können Sie weitere Daten hinzufügen, um die Genauigkeit des Analysetools zu testen oder bei Bedarf Änderungen am Schema vorzunehmen.

    Screenshot des Schematestschritts.

  7. Wenn Sie mit der Qualität Ihrer Ausgabe zufrieden sind, wählen Sie Analysetool erstellen aus. Mit dieser Aktion erstellen Sie eine Analysetool-ID, die Sie in Ihre eigenen Anwendungen integrieren können, sodass Sie das Analysetool aus Ihrem Code aufrufen können.

    Screenshot des integrierten Analysetools.

Sie haben damit erfolgreich Ihr erstes Content Understanding-Analysetool erstellt und können mit dem Extrahieren von Erkenntnissen aus Ihren Daten beginnen. Im Schnellstart: Azure KI Content Understanding-REST-APIs erfahren Sie, wie Sie die REST-API zum Aufrufen des Analysetools verwenden.

Nächste Schritte

  • In diesem Schnellstart haben Sie erfahren, wie Sie mithilfe von Azure AI Foundry ein Content Understanding-Analysetool erstellen. Weitere Informationen zur Verwendung der REST-API für Content Understanding finden Sie im REST-API-Schnellstart.