Przeglądanie schematu poznawczego platformy Azure

  • 4 min

Usługa językowa Azure AI udostępnia zaawansowane narzędzia i generowanie modeli językowych sztucznej inteligencji do pracy z danymi tekstowymi. Integracje w azure_cognitive schemacie azure_ai rozszerzenia oferują dostęp do tego bogatego zestawu funkcji interpretacji języka naturalnego i przetwarzania dostępnych bezpośrednio z bazy danych. Funkcje obejmują analizę tonacji, wykrywanie języka i tłumaczenie, wyodrębnianie kluczowych fraz, rozpoznawanie jednostek i podsumowywanie tekstu. Oto kluczowe aspekty:

Analiza tonacji przewiduje tonację danego tekstu (pozytywną, negatywną lub neutralną). Przypisuje ona wyniki ufności do każdej etykiety tonacji, pomagając zrozumieć emocjonalny ton zawartości, recenzji lub wpisów w mediach społecznościowych.

Wykrywanie języka identyfikuje język, w którym jest zapisywany tekst. Jest to przydatne w scenariuszach, takich jak wielojęzyczne aplikacje lub filtrowanie zawartości.

Podsumowanie generuje zwięzłe podsumowania dłuższych tekstów. Przydatne jest wyodrębnianie podstawowych informacji z artykułów, dokumentów lub długich akapitów.

Wyodrębnianie kluczowych fraz identyfikuje istotne terminy lub frazy w dokumencie. Ułatwia kategoryzacja zawartości, indeksowanie wyszukiwania i modelowanie tematów.

Wyodrębnianie jednostek obejmuje identyfikowanie jednostek w tekście, takich jak nazwy, miejsca, daty, adresy e-mail itp. Obejmuje ona kilka możliwości, w tym łączenie jednostek i wykrywanie danych osobowych (dane osobowe).

Tłumaczenie tekstu wykonuje tłumaczenie tekstu między obsługiwanymi językami źródłowymi i docelowymi.

azure_cognitive Schemat

Schemat azure_cognitive w azure_ai rozszerzeniu został zaprojektowany w celu ułatwienia interakcji z usługą Języka sztucznej inteligencji platformy Azure bezpośrednio z bazy danych PostgreSQL. Schemat zawiera wiele funkcji zdefiniowanych przez użytkownika (UDF) i typów złożonych.

Funkcje

Dostępne funkcje umożliwiają analizę tonacji, wykrywanie języka i tłumaczenie, wyodrębnianie kluczowych fraz i jednostek oraz podsumowywanie tekstu.

Nazwa/nazwisko opis
analyze_sentiment Wykonuje analizę tonacji przez wyszukiwanie tekstu w celu uzyskania pozytywnych lub negatywnych wskazówek tonacji.
detect_language Wykrywa język podanego tekstu.
extract_key_phrases Wyodrębnia główne pojęcia w tekście.
linked_entities Identyfikuje i dysambiguje tożsamość jednostki znalezionej w tekście.
recognize_entities Identyfikuje jednostki w tekście.
recognize_pii_entities Identyfikuje, kategoryzuje i redaguje poufne informacje w tekście bez struktury.
summarize_abstractive Generuje podsumowanie, tworząc nową oryginalną zawartość reprezentującą kluczowe pojęcia znalezione w tekście.
summarize_extractive Generuje podsumowanie, identyfikując kluczowe zdania w tekście i używając tych zdań do reprezentowania podstawowych pojęć.
translate Tłumaczy tekst na określony język.

Typy złożone

Typy złożone w schemacie azure_cognitive obsługują zwracane wartości z różnych funkcji. Te typy zapewniają struktury wymagane do obsługi obiektów zwracanych przez usługę language i obejmują:

  • 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.zdanie
  • azure_cognitive.sentiment_analysis_result
  • azure_cognitive.translated_text_result
  • azure_cognitive.translation
  • azure_cognitive.transliterated_text

Bardziej szczegółowo można zbadać typy złożone przy użyciu \dT meta-polecenia w psql wierszu polecenia. Na przykład:

\dT+ azure_cognitive.translated_text_result

Aby dokładniej zapoznać się z typem złożonym, pokazując wszystkie kolumny, ich typy i wszelkie atrybuty specjalne, możesz użyć meta-polecenia "\ d":

\d+ azure_cognitive.translated_text_result

To polecenie zwraca tabelę zawierającą kolumny, typy i dodatkowe szczegóły określonego typu zwracanego:

               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 |

Ustawianie punktu końcowego i klucza usługi językowej

Podobnie jak w przypadku azure_openai funkcji, należy podać punkt końcowy usługi i klucz, aby pomyślnie wykonać wywołania względem usługi językowej azure_ai przy użyciu rozszerzenia . Poniższe polecenia pokazują, jak można dodać ustawienia do azure_ai.settings tabeli konfiguracji.

SELECT azure_ai.set_setting('azure_cognitive.endpoint', '{endpoint}');
SELECT azure_ai.set_setting('azure_cognitive.subscription_key', '{api-key}');

W przypadku wykonywania tłumaczenia tekstu przy użyciu translate funkcji należy również podać region podczas konfigurowania połączenia rozszerzenia z usługą Azure AI:

-- the region setting is only required for the translate function
select azure_ai.set_setting('azure_cognitive.region', '{region}');