Usare La comprensione dei contenuti in Azure AI Foundry

Azure AI Foundry è una piattaforma completa per lo sviluppo e la distribuzione responsabile di applicazioni e API di intelligenza artificiale generativa. Azure AI Content Understanding è un nuovo servizio di intelligenza artificiale di Azure che analizza i file da diverse modalità ed estrae l'output strutturato in un formato di campo definito dall'utente. Le origini di input includono dati di documento, video, immagine e audio. Questa guida illustra come compilare e testare un analizzatore content Understanding in AI Foundry. È quindi possibile usare i dati estratti in qualsiasi app o processo compilato usando una semplice chiamata API REST. Gli analizzatori di Analisi del contenuto sono completamente personalizzabili. È possibile creare un analizzatore creando uno schema personalizzato da zero o usando un modello di analizzatore suggerito offerto per gestire scenari comuni in ogni tipo di dati.

Prerequisiti

Per iniziare, assicurarsi di disporre delle risorse e delle autorizzazioni seguenti:

• Una sottoscrizione di Azure. Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.

• È necessario un hub di Azure AI Foundry per gestire le risorse di cui è stato effettuato il provisioning nel progetto Content Understanding e deve essere creato in una delle aree supportate seguenti: westus, sveziacentral o australiaeast. Se si sta creando un hub per la prima volta, vedereCome creare e gestire un hub di Azure AI Foundry per altre informazioni. È importante notare che sono necessarie le autorizzazioni appropriate per creare un hub oppure l'amministratore può crearne uno automaticamente.

  • Se il ruolo è Collaboratore o Proprietario, è possibile procedere con la creazione di un hub personalizzato.

  • Se il ruolo è Azure AI Developer, l'hub deve essere già creato prima di poter completare questa guida introduttiva. Il ruolo utente nell'hub deve essere Sviluppatore di Azure per intelligenza artificiale, Collaboratore o Proprietario. Per altre informazioni, vedere gli articoli su hub e ruoli di Azure per intelligenza artificiale.

Importante

Se l'organizzazione richiede di personalizzare la sicurezza delle risorse di archiviazione, ai Foundry non espone attualmente tutte le funzionalità che è possibile configurare. Fare riferimento alle chiavi di accesso api dei servizi di intelligenza artificiale di Azure per creare risorse che soddisfino i requisiti delle organizzazioni tramite il portale di Azure. I criteri applicati in Azure nell'ambito dell'hub si applicano a tutti i progetti in essa gestiti. Per informazioni su come usare le chiavi gestite dal cliente, vedere Archiviazione lato servizio (anteprima) dei dati crittografati quando si usano chiavi gestite dal cliente. Tornare qui quando sono state create risorse.

Creare il primo progetto Content Understanding in AI Foundry

Nota

Il tipo di progetto Content Understanding è separato dal tipo di progetto generativo per intelligenza artificiale, disponibile anche in AI Foundry.

Per provare il servizio Content Understanding in AI Foundry, è necessario creare un progetto Content Understanding. È possibile accedere a Content Understanding da:

• Home page di AI Foundry

• Pagina di destinazione dei servizi di intelligenza artificiale

Una volta nella pagina Informazioni sul contenuto, selezionare Create a new Content Understanding Project:

Seguire i passaggi della creazione guidata del progetto e iniziare selezionando l'hub già creato. Quando l'hub è stato creato, deve effettuare il provisioning di una risorsa di Servizi di intelligenza artificiale e di un contenitore di archiviazione BLOB selezionato per impostazione predefinita. In alternativa, è possibile crearne uno usando la procedura guidata o il portale di Azure. Il diagramma seguente illustra il ruolo di hub, risorse e progetti in Ai Foundry.

Dopo aver completato i passaggi di installazione, selezionare Create project.

Condivisione del progetto di comprensione del contenuto

Per condividere e gestire l'accesso al progetto Content Understanding creato, passare al Centro gestione, disponibile nella parte inferiore della navigazione per il progetto:

È possibile gestire gli utenti e i singoli ruoli qui:

Creare il primo analizzatore

Ora che tutti gli elementi sono configurati per iniziare, è possibile eseguire istruzioni dettagliate su come creare il primo analizzatore, a partire dalla compilazione dello schema. Lo schema è il framework personalizzabile che consente all'analizzatore di estrarre informazioni dettagliate dai dati. In questo esempio viene creato lo schema per estrarre i dati della chiave da un documento di fattura, ma è possibile inserire qualsiasi tipo di dati e i passaggi rimangono invariati. Per un elenco completo dei tipi di file supportati, vedere Limiti dei file di input.

1. Caricare un file di esempio di un documento di fattura o qualsiasi altro dato pertinente allo scenario.

   

2. Il servizio Content Understanding suggerisce quindi modelli di analizzatore in base al tipo di contenuto. Per un elenco completo di tutti i modelli offerti per ogni modalità, vedere Modelli analizzatori offerti con Informazioni sul contenuto. Per questo esempio, selezionare Analisi documenti per creare uno schema personalizzato in base allo scenario della fattura. Quando si usano dati personalizzati, selezionare il modello di analizzatore più adatto alle proprie esigenze o crearne uno personalizzato. Per un elenco completo dei modelli disponibili, vedere Modelli di analizzatore.

3. Selezionare Crea.

   

4. Aggiungere campi allo schema:

   • Specificare nomi di campo chiari e semplici. Alcuni campi di esempio possono includere vendorName, items, price.

   • Indicare il tipo di valore per ogni campo (stringhe, date, numeri, elenchi, gruppi). Per altre informazioni, vedereTipi di campo supportati.

   • [Facoltativo] Fornire descrizioni dei campi per spiegare il comportamento desiderato, incluse eventuali eccezioni o regole.

   • Specificare il metodo per generare il valore per ogni campo.

5. Seleziona Salva.

   

6. Con lo schema completato, Content Understanding genera ora l'output sui dati di esempio. In questo passaggio è possibile aggiungere altri dati per testare l'accuratezza dell'analizzatore o apportare modifiche allo schema, se necessario.

   

7. Dopo aver soddisfatto la qualità dell'output, selezionare Compila analizzatore. Questa azione crea un ID analizzatore che è possibile integrare nelle proprie applicazioni, consentendo di chiamare l'analizzatore dal codice.

   

A questo punto è stato creato il primo analizzatore content Understanding e si è pronti per iniziare a estrarre informazioni dettagliate dai dati. Vedere Avvio rapido: Informazioni sul contenuto di Azure per intelligenza artificiale sulle API REST per usare l'API REST per chiamare l'analizzatore.

Passaggi successivi

• In questo argomento di avvio rapido si è appreso come creare un analizzatore di Informazioni sul contenuto usando Azure AI Foundry. Per usare l'API REST Content Understanding, vedere la guida introduttiva all'API REST.