Présentation
Azure AI Language est un service informatique de traitement du langage naturel. Il permet aux utilisateurs de comprendre et d’analyser du texte au moyen de fonctionnalités telles que l’extraction de phrases clés, la reconnaissance d’entités, la détection d’informations d’identification personnelle, etc. Découvrez-en davantage ici : Qu’est-ce qu’Azure AI Language ?.
L’extension azure_ai pour le serveur flexible Azure Database pour PostgreSQL intègre la base de données aux services Azure AI Language. Elle fournit des fonctions définies par l’utilisateur pour accéder aux API de langage dans SQL. Cet accès vous permet d’extraire des insights du texte directement à partir de la base de données, sans écrire de code de traitement du langage naturel dans des applications clientes.
Exemple de scénario
Prenons l’exemple d’une société qui propose des annonces vacances. L’équipe marketing de la société souhaite mieux comprendre les préférences des clients en identifiant les phrases clés dans les annonces les plus populaires et en mettant en évidence les commerces, attractions et lieux mis en avant. L’équipe en charge de la sécurité de l’information de la société souhaite également analyser les annonces à la recherche d’informations d’identification personnelle afin de garantir la sécurité et la confidentialité.
Objectifs d’apprentissage
Pour accomplir ces trois tâches, vous utilisez l’extension azure_ai afin d’intégrer un serveur flexible Azure Database pour PostgreSQL à Azure AI Language. Tout d’abord, vous extrayez les phrases clés des descriptions des annonces et vous les stockez dans la base de données pour permettre à l’équipe de science des données d’analyser celles qui apparaissent le plus dans les annonces populaires. Ensuite, vous extrayez et stockez les entités nommées dans le même but. Enfin, vous marquez toutes les annonces comprenant des informations d’identification personnelle et stockez le texte modifié.
L’objectif principal est de comprendre comment utiliser l’extension PostgreSQL azure_ai pour accéder à ces services Azure AI Language : extraction de phrases clés, reconnaissance d’entités et détection des informations d’identification personnelle. Vous allez apprendre à accéder à ces API dans SQL et à stocker les données de résultat dans des colonnes.
Configuration : activer et autoriser azure_ai
Ce parcours d’apprentissage utilise l’extension azure_ai. Quelques étapes sont nécessaires pour l’installer et la configurer. Vous devez l’ajouter à votre liste d’autorisation, comme décrit dans le guide pratique pour utiliser les extensions PostgreSQL. Ensuite, installez l’extension en exécutant cette requête SQL :
CREATE EXTENSION azure_ai;
Si vous souhaitez supprimer l’extension, utilisez :
DROP EXTENSION azure_ai;
L’installation de l’extension crée les trois schémas suivants :
azure_ai: schéma principal qui stocke les données de configuration et les fonctions.azure_openai: fonctions et types composites liés à OpenAI.azure_cognitive: fonctions et types composites liés à Cognitive Services.
Nos tâches utilisent Azure Cognitive Services. Après avoir activé et configuré l’extension azure_ai, vous pouvez l’intégrer à Azure Cognitive Services pour accéder à l’extraction de phrases clés à partir de SQL.
Si ce n’est déjà fait, créez une ressource Language dans le Portail Azure. Une fois que vous disposez d’une ressource Language, accédez à Gestion des ressources > Clés et point de terminaison afin d’obtenir votre clé et votre point de terminaison pour Azure Cognitive Services.
Ensuite, autorisez l’extension azure_ai du serveur flexible Azure Database pour PostgreSQL en exécutant ce code SQL :
select azure_ai.set_setting('azure_cognitive.endpoint','https://<endpoint>.cognitiveservices.azure.com');
select azure_ai.set_setting('azure_cognitive.subscription_key', '<API Key>');
-- the region setting is only required for the translate function
select azure_ai.set_setting('azure_cognitive.region', '<API Key>');
Vous trouverez plus d’informations dans la documentation Azure Cognitive Services.