¿Qué es la Comprensión del contenidos de Azure AI?
Importante
- La comprensión del contenido de Azure AI está disponible en versión preliminar. Las versiones preliminares públicas proporcionan acceso anticipado a las características que están en desarrollo activo.
- Las características, los enfoques y los procesos pueden cambiar o tener funcionalidades restringidas, antes de la disponibilidad general (GA).
- Para obtener más información, consulte Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure.
Azure AI Content Understanding es una nueva Azure AI Service basada en generativos, diseñada para procesar o ingerir contenido de cualquier tipo (documentos, imágenes, vídeos y audio) en un formato de salida definido por el usuario.
La comprensión de contenidos ofrece un proceso simplificado para razonar sobre grandes cantidades de datos no estructurados, lo que acelera el tiempo a valor mediante la generación de una salida que se puede integrar en flujos de trabajo de automatización y análisis.
¿Por qué procesar con Comprensión de contenidos?
Simplificar y simplificar los flujos de trabajo. La comprensión de contenidos Azure AI estandariza la extracción de contenido, estructura e información de varios tipos de contenido en un proceso unificado.
Simplificar la extracción de campos. La extracción de campos de comprensión de contenidos facilita la generación de resultados estructurados a partir de contenido no estructurado. Definir un esquema para extraer, clasificar o generar valores de campo sin ingeniería compleja de mensajes
Mejorar la precisión. La comprensión de contenidos emplea varios modelos de inteligencia artificial para analizar y validar la información simultáneamente, lo que da lugar a resultados más precisos y confiables.
Casos de uso de Comprensión de contenidos
Automatización. La Comprensión de contenidos admite escenarios de automatización mediante la conversión de contenido no estructurado en datos estructurados, que se pueden integrar en varios flujos de trabajo y aplicaciones. Las puntuaciones de confianza minimizan la revisión humana y reducen los costos. Por ejemplo, automatice los procesos de compra y pago mediante la extracción de campos de facturas.
Generación aumentada de búsqueda y recuperación (RAG). La Comprensión de contenidos habilita la ingesta de contenido de cualquier modalidad en el índice de búsqueda. La representación de salida estructurada mejora la relevancia de los escenarios RAG.
Análisis e informes: las salidas de campo extraídas de Comprensión de contenidos mejoran el análisis y los informes, lo que permite a las empresas obtener información valiosa, realizar análisis más profundos y tomar decisiones fundamentadas basadas en informes precisos.
APLICACIONES
Entre las aplicaciones comunes para Comprensión de contenidos se incluyen:
| Application | Descripción | Guía de inicio rápido |
|---|---|---|
| Análisis posterior a llamadas | Las empresas y los centros de llamadas pueden generar información a partir de grabaciones de llamadas para realizar un seguimiento de los KPI clave, mejorar la experiencia del producto, generar Información de la empresa, crear experiencias de cliente diferenciadas y responder consultas de forma más rápida y precisa. | Inicio rápido posterior al análisis de llamadas |
| Administración de recursos | Los proveedores de software y multimedia pueden usar comprensión de contenidos para extraer información más completa y dirigida de vídeos para soluciones de administración de recursos multimedia. | Inicio rápido de administración de recursos |
| Automatización fiscal | Las empresas de preparación fiscal pueden usar Comprensión de contenidos para generar una vista unificada de la información de varios documentos y crear declaraciones de impuesto completas. | Inicio rápido de automatización de impuesto |
| Comprensión de gráficos | Las empresas pueden mejorar la comprensión de gráficos mediante la automatización del análisis y la interpretación de varios tipos de gráficos y diagramas mediante comprensión de contenidos. | Guía de inicio rápido de comprensión de gráficos |
Consulte Inicio rápido para obtener más ejemplos.
Componentes
| Componente | Descripción |
|---|---|
| Analyzer | El analizador es el componente principal de comprensión de contenidos. Permite a los clientes configurar las opciones de extracción de contenido y el esquema de extracción de campos. Una vez configurado, el analizador aplica de forma coherente estas opciones para procesar todos los datos entrantes. |
| Extracción de contenido | La extracción de contenido permite a los usuarios especificar los tipos de información que se van a identificar y extraer del contenido entrante. La información especificada por el usuario incluye opciones como OCR texto, análisis de diseño, códigos de barras, tablas y mucho más, lo que permite a los usuarios centrarse en los elementos de contenido más relevantes. |
| Complementos | Los complementos de comprensión de contenidos mejoran la extracción de contenido mediante la incorporación de elementos agregados como códigos de barras, tablas y caras detectadas. |
| Extracción de campos | La extracción de campos permite a los usuarios definir la estructura y el esquema de los campos deseados para extraer de los archivos de entrada. Consulte límites de servicio para obtener una lista completa de los tipos de campo admitidos. Los campos se pueden generar a través de uno de los métodos siguientes: • Extraer: extraiga directamente los valores tal como aparecen en el contenido de entrada, como fechas de recibos o detalles de artículos de facturas. •Clasificar: Clasifique el contenido de un conjunto predefinido de categorías, como opinión de llamada o tipo de gráfico. • Generar: genere valores libremente a partir de datos de entrada, como resumir una conversación de audio o crear descripciones de escenas a partir de vídeos. |
| Origen de tierra | La comprensión de contenidos identifica las regiones específicas del contenido desde el que se generó el valor. La puesta en tierra de origen permite a los usuarios en escenarios de automatización comprobar rápidamente la exactitud de los valores de campo, lo que da lugar a una mayor confianza en los datos extraídos. |
| Puntuación de confianza | La comprensión de contenidos proporciona puntuaciones de confianza de 0 a 1 para calcular la confiabilidad de los resultados. Las puntuaciones altas indican la extracción de datos precisa, lo que permite el procesamiento directo en flujos de trabajo de automatización. |
IA responsable
La comprensión de contenidos de Azure AI está diseñado para protegerse contra el procesamiento de contenido dañino. Para obtener más información, consulte nuestra Nota de transparencia y nuestro Código de conducta.
Seguridad y privacidad de datos
Los desarrolladores que usan el servicio Content Understanding deben revisar las directivas de Microsoft en los datos de los clientes. Para obtener más información, visite nuestra página Datos, protección y privacidad.
Importante
Si utiliza productos o servicios de Microsoft para procesar datos biométricos, es responsable de: (i) notificar a los interesados, incluso respecto a los periodos de retención y destrucción; (ii) obtener el consentimiento de los interesados; y (iii) eliminar los datos biométricos, todo ello según corresponda y se requiera en virtud de los Requisitos de Protección de datos aplicables. "Datos biométricos" tendrá el significado establecido en el artículo 4 del GDPR y, si procede, términos equivalentes en otros requisitos de protección de datos. Para obtener información relacionada, consulte Datos y privacidad de Face.
Introducción
Nuestras guías de inicio rápido le ayudarán a empezar a usar rápidamente el servicio Content Understanding: