Поделиться через

Использование службы "Основные сведения о содержимом" на портале Azure AI Foundry

  • Статья

Портал Azure AI Foundry — это комплексная платформа для разработки и развертывания создаваемых приложений ИИ и API. В этом руководстве показано, как использовать распознавание содержимого и создать анализатор, создав собственную схему с нуля или используя предлагаемый шаблон анализатора.

Снимок экрана: рабочий процесс

Действия по созданию анализатора "Понимание содержимого"

Портал Azure AI Foundry позволяет создавать анализатор распознавания контента, адаптированный к конкретным потребностям. Анализатор может извлекать данные из содержимого на основе вашего сценария.

Выполните следующие действия, чтобы создать собственный анализатор:

  1. Отправьте пример файла данных

  2. Выберите шаблон анализатора или создайте собственную схему с нуля.

  3. Настройте схему, чтобы она соответствовала конкретному сценарию.

  4. Проверьте анализатор данных и проверьте его точность.

  5. Создайте анализатор, чтобы интегрировать его в приложения.

Создание схемы

Ниже приведен пример создания анализатора для извлечения ключевых данных из документа счета:

  1. Отправьте пример файла документа счета или любые другие данные, относящиеся к вашему сценарию.

    Снимок экрана: шаг отправки в пользовательском интерфейсе.

  2. Понимание содержимого предлагает шаблоны анализаторов на основе типа контента. В этом примере выберите анализ документов и создайте собственную схему, адаптированную к сценарию счета. При использовании собственных данных выберите шаблон анализатора, который лучше всего соответствует вашим потребностям, или создайте собственный. Полный список доступных шаблонов см. в шаблонах анализатора.

  3. Нажмите кнопку создания.

    Снимок экрана: шаблоны анализаторов.

  4. Добавьте поля в схему:

    • Укажите четкие и простые имена полей. Примеры полей: vendorName, items, price.

    • Укажите тип значения для каждого поля (строки, даты, числа, списки, группы). Дополнительные сведения см. в разделеподдерживаемых типов полей.

    • [Необязательно] Предоставьте описания полей, чтобы объяснить требуемое поведение, включая любые исключения или правила.

    • [Необязательно] Укажите метод для создания значения для каждого поля.

  5. Выберите Сохранить.

    Снимок экрана: завершенная схема.

  6. Content Understanding создает выходные данные на основе схемы. Проверьте точность анализатора на добавленных данных или внесите изменения в схему при необходимости.

    Снимок экрана: шаг тестирования схемы.

  7. После того как вы удовлетворены качеством, выберите анализатор сборки. Это действие создает анализатор, который можно интегрировать в приложения. Вы также получаете идентификатор анализатора, который можно использовать для вызова анализатора из кода.

    Снимок экрана: встроенный анализатор.

Шаблоны анализаторов

Шаблоны анализатора распознавания содержимого позволяют начать работу с анализатора, не создавая схемы с нуля. Они полностью настраиваются, позволяя настраивать все поля в схемах, чтобы лучше соответствовать вашим потребностям.

Следующие шаблоны анализаторов доступны для использования в интерфейсе распознавания содержимого портала Azure AI Foundry.

Template Description
Анализ документов Анализ документов для извлечения текста, макета, структурированных полей и т. д.
Анализ текста Анализ текста и извлечение структурированных полей.

Снимок экрана: шаблон анализатора документов.

Следующие шаги

  • В этом кратком руководстве вы узнали, как создать анализатор в портал Azure. Сведения об использовании REST API см. в кратком руководстве по REST API.