Azure Cognitive 스키마 검토
Azure AI 언어 서비스는 텍스트 데이터 작업을 위한 강력한 도구와 생성형 AI 언어 모델을 제공합니다. azure_ai 확장의 azure_cognitive 스키마 통합은 데이터베이스에서 직접 액세스할 수 있는 풍부한 자연어 이해 및 처리 기능 집합에 대한 액세스를 제공합니다. 기능에는 감정 분석, 언어 인식 및 번역, 핵심 구 추출, 엔터티 인식 및 텍스트 요약이 포함됩니다. 주요 양상은 다음과 같습니다.
감정 분석은 특정 텍스트의 감정(긍정적, 부정적 또는 중립)을 예측합니다. 각 감정 레이블에 신뢰도 점수를 할당하여 사용자 생성 콘텐츠, 검토 또는 소셜 미디어 게시물의 정서적 톤을 이해하는 데 도움을 줍니다.
언어 감지는 텍스트가 작성된 언어를 식별합니다. 다국어 애플리케이션이나 콘텐츠 필터링과 같은 시나리오에 유용합니다.
요약은 긴 텍스트의 간결한 요약을 생성합니다. 문서, 설명서 또는 긴 단락에서 필수 정보를 추출하는 데 유용합니다.
핵심 구 추출은 문서 내의 중요한 용어나 구를 식별합니다. 콘텐츠 분류, 검색 인덱싱 및 항목 모델링에 도움이 됩니다.
엔터티 추출에는 이름, 장소, 날짜, 이메일 주소 등과 같은 텍스트 내의 엔터티를 식별하는 작업이 포함됩니다. 이는 엔터티 링크 설정 및 PII(개인 식별 정보) 검색을 포함한 여러 기능을 포함합니다.
텍스트 번역은 지원되는 원본 및 대상 언어 간의 텍스트 번역을 실행합니다.
azure_cognitive 스키마
azure_ai 확장 내의 azure_cognitive 스키마는 PostgreSQL 데이터베이스에서 직접 Azure AI 언어 서비스와의 상호 작용을 용이하게 하도록 설계되었습니다. 스키마에는 다양한 UDF(사용자 정의 함수)와 복합 형식이 포함되어 있습니다.
함수
사용 가능한 함수를 통해 감정 분석, 언어 감지 및 번역, 핵심 구 및 엔터티 추출, 텍스트 요약이 가능합니다.
| 속성 | 설명 |
|---|---|
analyze_sentiment |
긍정적이거나 부정적인 감정 단서를 찾기 위해 텍스트를 마이닝하여 감정 분석을 수행합니다. |
detect_language |
제공된 텍스트의 언어를 검색합니다. |
extract_key_phrases |
텍스트의 주요 개념을 추출합니다. |
linked_entities |
텍스트에서 발견된 엔터티의 ID를 식별하고 명확하게 합니다. |
recognize_entities |
텍스트 내의 엔터티를 식별합니다. |
recognize_pii_entities |
구조화되지 않은 텍스트에서 중요한 정보를 식별, 분류 및 수정합니다. |
summarize_abstractive |
텍스트 내에서 발견된 주요 개념을 나타내는 새로운 독창적인 콘텐츠를 만들어 요약을 만듭니다. |
summarize_extractive |
텍스트 내의 핵심 문장을 식별하고 해당 문장을 사용하여 필수 개념을 표현함으로써 요약을 생성합니다. |
translate |
텍스트를 지정된 언어로 번역합니다. |
복합 형식
azure_cognitive 스키마 내의 복합 형식은 다양한 함수의 반환 값을 처리합니다. 이러한 형식은 언어 서비스에서 반환된 개체를 처리하는 데 필요한 구조를 제공하며 다음을 포함합니다.
- azure_cognitive.detected_language
- azure_cognitive.entity
- azure_cognitive.language_detection_result
- azure_cognitive.linked_entity
- azure_cognitive.linked_entity_match
- azure_cognitive.pii_entity_recognition_result
- azure_cognitive.sentence
- azure_cognitive.sentiment_analysis_result
- azure_cognitive.translated_text_result
- azure_cognitive.translation
- azure_cognitive.transliterated_text
psql 명령 프롬프트에서 \dT 메타 명령을 사용하여 복합 형식을 더 자세히 검사할 수 있습니다. 예시:
\dT+ azure_cognitive.translated_text_result
모든 열, 해당 형식 및 특수 특성을 표시하여 복합 형식에 대해 더 자세히 알아보려면 `\ d' 메타 명령을 사용할 수 있습니다.
\d+ azure_cognitive.translated_text_result
이 명령은 지정된 반환 형식의 열, 형식 및 추가 세부 정보가 포함된 테이블을 출력합니다.
Composite type "azure_cognitive.translated_text_result"
Column | Type | Collation | Nullable | Default | Storage | Description
-------------------+-----------------------------------+-----------+----------+---------+----------+-------------
translations | azure_cognitive.translation[] | | | | extended |
detected_language | azure_cognitive.detected_language | | | | extended |
source_text | text | | | | extended |
언어 서비스 엔드포인트 및 키 설정
azure_openai 함수와 마찬가지로 azure_ai 확장을 사용하여 언어 서비스에 대해 성공적으로 호출하려면 서비스의 엔드포인트와 키를 제공해야 합니다. 다음 명령은 azure_ai.settings 구성 테이블에 설정을 추가하는 방법을 보여 줍니다.
SELECT azure_ai.set_setting('azure_cognitive.endpoint', '{endpoint}');
SELECT azure_ai.set_setting('azure_cognitive.subscription_key', '{api-key}');
translate 함수를 사용하여 텍스트 번역을 수행하는 경우 Azure AI 서비스에 대한 확장 연결을 구성할 때 지역도 제공해야 합니다.
-- the region setting is only required for the translate function
select azure_ai.set_setting('azure_cognitive.region', '{region}');