Wprowadzenie

  • 3 min

W dzisiejszym świecie opartym na danych najważniejsze jest wyodrębnianie znaczących szczegółowych informacji z dużych ilości informacji. Skuteczne techniki podsumowania mogą zaoszczędzić czas i podejmować decyzje szybciej i bardziej intuicyjnie, przekształcając nieprzetworzone, nieustrukturyzowane dane na wiedzę z możliwością działania, niezależnie od tego, czy masz do czynienia z długimi dokumentami, recenzjami klientów, czy danymi konwersacyjnymi. W tym module dowiesz się, jak usługi Azure AI Services i azure_ai rozszerzenie usługi Azure Database for PostgreSQL — serwer elastyczny umożliwiają korzystanie z technik podsumowania generowania sztucznej inteligencji (GenAI) w celu skondensowania złożonej zawartości w zwięzłe podsumowania, skracając zawartość, którą użytkownicy mogą rozważyć zbyt długo, aby odczytać.

Scenariusz: Dodawanie możliwości podsumowania do aplikacji rekomendacji dotyczącej nieruchomości wynajmu

Jesteś deweloperem pracującym dla Margie's Travel. Internetowe i mobilne aplikacje firmy łączą podróżnych poszukujących zakwaterowania z właścicielami domów i menedżerami nieruchomości, którzy chcą wynająć swoje nieruchomości. Elastyczna baza danych serwera usługi Azure Database for PostgreSQL obsługuje te aplikacje, a za pomocą azure_ai rozszerzenia należy zaimplementować nowe funkcje w celu zapewnienia zwięzłych podsumowań opisów właściwości, aby ułatwić klientom znajdowanie odpowiednich właściwości spełniających ich wymagania. Celem jest przedstawienie podsumowań, które kierują użytkowników w kierunku ich idealnego pobytu, niezależnie od tego, czy szukasz przytulnych apartamentów, widoków na nabrzeża, czy modnych loftów w centrum miasta.

Techniki podsumowania

Dostępne są dwie techniki generowania podsumowań w przypadku korzystania z usług Azure AI Services. Zrozumienie tych metod i ich różnic ma zasadnicze znaczenie dla umożliwienia tworzenia inteligentnych aplikacji zdolnych do destylowania złożonych informacji w zrozumiałych szczegółowych informacjach.

  • Podsumowanie wyodrębniane: identyfikuje i wyodrębnia zdania, które przekazują podstawową ideę tekstu bezpośrednio z oryginalnej zawartości.

  • Podsumowanie abstrakcyjne: generuje twórcze podsumowania przez parafrasowanie i przekreślinie podsumowanej zawartości. Podsumowanie zostało zaprojektowane tak, aby przechwytywać istotę oryginalnego tekstu.

Cele szkolenia

W tym module zapoznasz się z technikami podsumowania genAI i sposobami ich użycia bezpośrednio w elastycznej bazie danych serwera usługi Azure Database for PostgreSQL za pomocą azure_ai rozszerzenia . Zapewnia on wiedzę, aby zastosować każde podejście podsumowania i ocenić jakość wygenerowanych podsumowań. W tym module wykonano następujące czynności:

  • Oceń techniki podsumowania dostępne za pośrednictwem usług Azure AI Services i azure_ai rozszerzenia.
  • Zapoznaj się z różnicami między podsumowaniami wyodrębniaczymi i abstrakcyjnymi.
  • Stosowanie technik podsumowania genAI do danych w bazie danych PostgreSQL w celu uzyskania praktycznego doświadczenia w korzystaniu z usług Azure AI Services i azure_ai rozszerzenia do podsumowania.

Po ukończeniu tego modułu masz wiedzę i umiejętności, które pozwalają skutecznie podsumowywać dane przy użyciu technik GenAI, zwiększając możliwość wyodrębniania szczegółowych informacji z dużych ilości zawartości.