Azure AI Content Understanding(미리 보기)이란?
Important
- Azure AI Content Understanding은 미리 보기로 제공됩니다. 공개 미리 보기 릴리스는 활성 개발 중인 기능에 대한 초기 액세스를 제공합니다.
- 기능, 접근 방식 및 프로세스는 GA(일반 공급) 이전에 기능이 변경되거나 제한될 수 있습니다.
- 자세한 내용은 Microsoft Azure 미리 보기에 대한 추가 사용 약관을 참조하세요.
Azure AI Content Understanding은 모든 형식(문서, 이미지, 비디오 및 오디오)의 콘텐츠를 사용자 정의 출력 형식으로 처리/수집하도록 설계된 새로운 생성 AI 기반 Azure AI 서비스입니다.
Content Understanding은 자동화 및 분석 워크플로에 통합할 수 있는 출력을 생성하여 많은 양의 비정형 데이터를 추론하는 간소화된 프로세스를 제공합니다.
Content Understanding을 사용하여 처리하는 이유
워크플로를 단순화하고 간소화합니다. Azure AI Content Understanding은 다양한 콘텐츠 형식의 콘텐츠, 구조 및 인사이트 추출을 통합 프로세스로 표준화합니다.
필드 추출을 간소화합니다. Content Understanding의 필드 추출을 사용하면 구조화되지 않은 콘텐츠에서 구조화된 출력을 더 쉽게 생성할 수 있습니다. 복잡한 프롬프트 엔지니어링 없이 필드 값을 추출, 분류 또는 생성할 스키마 정의
정확도를 향상시킵니다. Content Understanding은 여러 AI 모델을 사용하여 정보를 동시에 분석하고 교차 유효성을 검사하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
Content Understanding 사용 사례
자동화. Content Understanding은 구조화되지 않은 콘텐츠를 다양한 워크플로 및 애플리케이션에 통합할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하여 자동화 시나리오를 지원합니다. 신뢰도 점수는 사용자 검토를 최소화하고 비용을 절감합니다. 예를 들어 청구서에서 필드를 추출하여 조달 및 지불 프로세스를 자동화합니다.
RAG(검색 및 검색 보강 생성)입니다. Content Understanding을 사용하면 모든 형식의 콘텐츠를 검색 인덱스로 수집할 수 있습니다. 구조화된 출력 표현은 RAG 시나리오의 관련성을 향상시킵니다.
분석 및 보고: Content Understanding의 추출된 필드 출력은 분석 및 보고를 향상시켜 기업이 귀중한 인사이트를 얻고, 심층 분석을 수행하고, 정확한 보고서를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
애플리케이션
Content Understanding의 일반적인 애플리케이션은 다음과 같습니다.
| 애플리케이션 | 설명 | 빠른 시작 |
|---|---|---|
| 통화 후 분석 | 비즈니스 및 콜 센터는 통화 기록에서 인사이트를 생성하여 주요 KPI를 추적하고, 제품 환경을 개선하고, 비즈니스 인사이트를 생성하고, 차별화된 고객 환경을 만들고, 쿼리에 더 빠르고 정확하게 응답할 수 있습니다. | 통화 후 분석 빠른 시작 |
| 미디어 자산 관리 | 소프트웨어 및 미디어 공급업체는 Content Understanding을 사용하여 미디어 자산 관리 솔루션에 대한 비디오에서 보다 풍부하고 타겟팅된 정보를 추출할 수 있습니다. | 미디어 자산 관리 빠른 시작 |
| 세금 자동화 | 조세 준비 회사는 Content Understanding을 사용하여 다양한 문서에서 정보의 통합 보기를 생성하고 포괄적인 세금 신고서를 만들 수 있습니다. | 세금 자동화 빠른 시작 |
| 차트 이해 | 기업은 Content Understanding을 사용하여 다양한 유형의 차트 및 다이어그램에 대한 분석 및 해석을 자동화하여 차트 이해를 향상시킬 수 있습니다. | 차트 이해 빠른 시작 |
자세한 예제는 빠른 시작을 참조하세요.
구성 요소
| 구성 요소 | 설명 |
|---|---|
| 분석기 | 분석기는 Content Understanding의 핵심 구성 요소입니다. 이를 통해 고객은 콘텐츠 추출 설정 및 필드 추출 스키마를 구성할 수 있습니다. 구성되면 분석기는 이러한 설정을 일관되게 적용하여 들어오는 모든 데이터를 처리합니다. |
| 콘텐츠 추출 | 콘텐츠 추출을 사용하면 사용자가 들어오는 콘텐츠에서 식별 및 추출할 정보 유형을 지정할 수 있습니다. 사용자가 지정한 정보에는 텍스트, 레이아웃 분석, 바코드, 테이블 등의 OCR 옵션이 포함되어 있어 사용자가 가장 관련성이 큰 콘텐츠 요소에 집중할 수 있습니다. |
| 추가 기능 | Content Understanding 추가 기능은 바코드, 테이블 및 감지된 얼굴과 같은 추가 요소를 통합하여 콘텐츠 추출을 향상시킵니다. |
| 필드 추출 | 필드 추출을 사용하면 사용자가 입력 파일에서 추출할 원하는 필드의 구조와 스키마를 정의할 수 있습니다. 지원되는 필드 형식의 전체 목록은 서비스 제한을 참조하세요. 필드는 다음 방법 중 하나를 통해 생성할 수 있습니다. • 추출: 영수증의 날짜 또는 송장의 항목 세부 정보와 같은 입력 콘텐츠에 표시되는 값을 직접 추출합니다. • 분류: 호출 감정 또는 차트 종류와 같이 미리 정의된 범주 집합에서 콘텐츠를 분류합니다. • 생성: 오디오 대화 요약 또는 비디오에서 장면 설명 만들기와 같은 입력 데이터에서 자유롭게 값을 생성합니다. |
| 접지 원본 | Content Understanding은 값이 생성된 콘텐츠의 특정 지역을 식별합니다. 원본 접지 기능을 사용하면 자동화 시나리오의 사용자가 필드 값의 정확성을 빠르게 확인할 수 있으므로 추출된 데이터에 대한 신뢰도가 높아질 수 있습니다. |
| 신뢰도 점수 | Content Understanding은 결과의 안정성을 예측하기 위해 0에서 1까지의 신뢰도 점수를 제공합니다. 높은 점수는 정확한 데이터 추출을 나타내며 자동화 워크플로에서 직선 처리가 가능합니다. |
책임 있는 AI
Azure AI Content Understanding은 유해한 콘텐츠를 처리하지 않도록 설계되었습니다. 자세한 내용은 투명성 메모 및 행동 강령을 참조하세요.
데이터 개인 정보 보호 및 보안
Content Understanding 서비스를 사용하는 개발자는 고객 데이터에 대한 Microsoft의 정책을 검토해야 합니다. 자세한 내용은 데이터, 보호 및 개인 정보 페이지를 참조하세요.
Important
Microsoft 제품 또는 서비스를 사용하여 생체 인식 데이터를 처리하는 경우 (i) 보존 기간 및 소멸을 포함하여 데이터 주체에 통지 (ii) 데이터 주체로부터 동의 얻기 및 (iii) 적용 가능한 데이터 보호 요구 사항에 따라 적절하고 필요한 모든 생체 인식 데이터 삭제와 같은 책임이 있습니다. "생체 인식 데이터"는 GDPR 제4조에 명시된 의미를 가지며, 해당하는 경우 다른 데이터 보호 요구 사항에서 동등한 조건을 갖습니다. 관련 정보는 Face의 데이터 및 개인 정보를 참조하세요.
시작
빠른 시작 가이드를 통해 Content Understanding 서비스를 빠르게 사용할 수 있습니다.