مشاركة عبر

ما هو التلخيص؟

  • مقالة

هام

تعرض منطقة المعاينة الخاصة بنا، سويد سنترال، أحدث تقنيات ضبط LLM المتطورة باستمرار استنادا إلى نماذج GPT. نرحب بتجربتها باستخدام مورد Language في منطقة وسط السويد.

لا يتوفر ملخص المحادثة إلا باستخدام:

  • واجهة برمجة تطبيقات REST
  • Python
  • C#‎

التلخيص هو ميزة واحدة تقدمها Azure الذكاء الاصطناعي Language، وهي مزيج من نماذج اللغات الكبيرة المولدة ونماذج الترميز المحسنة للمهمة التي تقدم حلول تلخيص بجودة أعلى وكفاءة تكلفة وزمن انتقال أقل. استخدم هذه المقالة لمعرفة المزيد حول هذه الميزة وكيفية استخدامها في تطبيقاتك.

توفر الخدمة حلول تلخيص لثلاثة أنواع من النوع والنصوص العادية والمحادثات والمستندات الأصلية. يقبل تلخيص النص كتل النص العادي فقط، ويقبل ملخص المحادثة إدخال المحادثة، بما في ذلك الإشارات الصوتية المختلفة للكلام حتى يتمكن النموذج من التجزئة والتلخيص بشكل فعال، ويمكن للمستند الأصلي تلخيص المستندات بتنسيقاتها الأصلية مباشرة، مثل الكلمات وPDF وما إلى ذلك.

تحتوي هذه الوثائق على أنواع المقالات التالية:

تم تصميم هذه الميزات لتقصير المحتوى الذي يمكن اعتباره طويلا جدا للقراءة.

الميزات الرئيسية لتلخيص النص

يستخدم تلخيص النص تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لإنشاء ملخص للنصوص العادية، والتي يمكن أن تكون من مستند أو محادثة، أو أي نصوص. هناك نهجان للتلخيص توفرهما واجهة برمجة التطبيقات هذه:

  • التلخيص الاستخراجي: ينتج ملخصا عن طريق استخراج الجمل البارزة داخل المستند، معا معلومات تحديد موضع هذه الجمل.

    • جمل مستخرجة متعددة: تنقل هذه الجمل بشكل جماعي الفكرة الرئيسية للمستند. إنها جمل أصلية مستخرجة من محتوى مستند الإدخال.
    • درجة الرتبة: تشير درجة الرتبة إلى مدى صلة الجملة بالموضوع الرئيسي. يقوم تلخيص النص بترتيب الجمل المستخرجة، ويمكنك تحديد ما إذا كانت تُعاد بالترتيب الذي تظهر به، أو وفقاً لترتيبها. على سبيل المثال، إذا طلبت تلخيصا استخراجيا ملخصا من ثلاث جمل، فترجع أعلى ثلاث جمل مسجلة.
    • معلومات موضعية: موضع البدء وطول الجمل المستخرجة.

  • التلخيص التجريدي: ينشئ ملخصا بجمل أو كلمات موجزة ومتماسكة لا تستخرج جملا حرفية من المستند الأصلي.

    • نصوص الملخص: يقوم التلخيص المجردي بإرجاع ملخص لكل نطاق إدخال سياقي. يمكن تقسيم إدخال طويل بحيث يمكن إرجاع مجموعات متعددة من النصوص الموجزة مع نطاق الإدخال السياقي.
    • نطاق الإدخال السياقي: النطاق داخل الإدخال الذي تم استخدامه لإنشاء نص الملخص.

على سبيل المثال، ضع في اعتبارك الفقرة التالية من النص:

"نحن في Microsoft نسعى إلى التقدم الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من التقنيات الحالية، من خلال اتباع نهج أكثر شمولية يركز على الإنسان للتعلم والتفاهم. بصفتي كبير مسؤولي التكنولوجيا في خدمات Azure الذكاء الاصطناعي، عملت مع فريق من العلماء والمهندسين المذهلين لتحويل هذا الطلب إلى حقيقة واقعة. أتمتع بدوري بمنظور فريد في عرض العلاقة بين ثلاث سمات للإدراك البشري: نص أحاديّ اللّغة (X)، والإشارات الحسية الصوتية أو المرئية، (Y) واللغات المتعددة (Z). عند تقاطع الثلاثة، هناك سحر - ما نسميه رمز XYZ كما هو موضح في الشكل 1 - تمثيل مشترك لإنشاء الذكاء الاصطناعي أكثر قوة يمكنه التحدث وسماع ورؤية وفهم البشر بشكل أفضل. نعتقد أن XYZ-code يمكننا من تحقيق رؤيتنا طويلة الأجل: التعلم عبر المجالات، وطرائق واللغات الممتدة. الهدف من ذلك هو الحصول على نماذج مُدربة مسبقًا يمكنها تعلم التمثيلات بشكل مشترك لدعم مجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي في المراحل النهائية والكثير مما يفعله البشر اليوم. على مدى السنوات الخمس الماضية، حققنا الأداء البشري على معايير في التعرف على الكلام للمحادثة، والترجمة الآلية، والإجابة على سؤال المحادثة، وإدراك القراءة الآلية، والتسمية التوضيحية للصور. وقد وفرت لنا هذه الاكتشافات الخمسة إشارات قوية نحو أكثر تطلعاتنا طموحًا لتحقيق نقلة في قدرات الذكاء الاصطناعي، وتحقيق التعلم متعدد الحواس واللغات الذي يتماشى مع كيفية تعلم البشر وفهمهم. أعتقد أن رمز XYZ المشترك هو مكوّن أساسي لهذا الطموح، إذا كان مستندًا إلى مصادر معارف خارجية في مهام الذكاء الاصطناعي في المراحل النهائية."

تتم معالجة طلب واجهة برمجة تطبيقات تلخيص النص عند استلام الطلب عن طريق إنشاء مهمة للواجهة الخلفية لواجهة برمجة التطبيقات. إذا نجحت المهمة، يتم إرجاع إخراج واجهة برمجة التطبيقات. الإخراج متاح للاسترداد لمدة 24 ساعة. يُمسح الإخراج بعد هذا الوقت. نظرا لدعم اللغات المتعددة والرموز التعبيرية، يمكن أن تحتوي الاستجابة على إزاحات نصية. لمزيد من المعلومات، راجع كيفية معالجة الإزاحات.

إذا استخدمنا المثال أعلاه، فقد ترجع واجهة برمجة التطبيقات هذه الملخصات:

التلخيص الاستخراجي:

  • "في Microsoft، نحن نسعى إلى التقدم الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من التقنيات الحالية، من خلال اتباع نهج أكثر شمولية يركز على الإنسان للتعلم والتفاهم."
  • "نعتقد أن XYZ-code يمكننا من تحقيق رؤيتنا طويلة الأجل: التعلم عبر المجالات، وطرائق واللغات الممتدة."
  • "الهدف هو أن يكون لديك نماذج مدربة مسبقا يمكنها أن تتعلم بشكل مشترك تمثيلات لدعم مجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي المصب، والكثير في الطريقة التي يفعلها البشر اليوم."

تلخيص تجريدي:

  • "تتخذ Microsoft نهجا أكثر شمولية يركز على الإنسان للتعلم والفهم. نعتقد أن XYZ-code يمكننا من تحقيق رؤيتنا طويلة الأجل: التعلم عبر المجالات، وطرائق واللغات الممتدة. على مدى السنوات الخمس الماضية، حققنا الأداء البشري على معايير في التعرف على الكلام للمحادثة".

بدء استخدام التلخيص

لاستخدام التلخيص، يمكنك إرسال للتحليل ومعالجة إخراج واجهة برمجة التطبيقات في التطبيق الخاص بك. يتم إجراء التحليل كما هو، مع عدم وجود تخصيص إضافي للنموذج المستخدم على بياناتك. تتوافر طريقتان لاستخدام التلخيص:

خيار التطوير ‏‏الوصف
استوديو اللغة Language Studio هو نظام أساسي مستند إلى الويب يتيح لك محاولة ربط الكيان بأمثلة نصية بدون حساب Azure، وبياناتك الخاصة عند التسجيل. لمزيد من المعلومات، راجع موقع ويب Language Studio أو التشغيل السريع لاستوديو اللغة.
واجهة برمجة تطبيقات REST أو مكتبة العميل (Azure SDK) دمج ملخص النص في تطبيقاتك باستخدام واجهة برمجة تطبيقات REST أو مكتبة العميل المتوفرة بلغات مختلفة. لمزيد من المعلومات، راجع التشغيل السريع للملخص.

متطلبات الإدخال وحدود الخدمة

  • يتطلب التلخيص النص للتحليل. لمزيد من المعلومات، راجع حدود البيانات والخدمة في دليل الكيفية.
  • يعمل التلخيص مع مختلف اللغات المكتوبة. لمزيد من المعلومات، راجع دعم اللغة.

الوثائق المرجعية وعينات التعليمات البرمجية

أثناء استخدام تلخيص النص في تطبيقاتك، راجع الوثائق المرجعية والعينات التالية للغة الذكاء الاصطناعي Azure:

خيار التطوير / اللغة الوثائق المرجعية العينات
C#‎ وثائق C#‎ عينات C#‎
Java وثائق Java نماذج Java
JavaScript وثائق JavaScript نماذج JavaScript
Python وثائق Python عينات Python

الذكاء الاصطناعي المسؤول

لا يتضمن نظام الذكاء الاصطناعي التقنية فحسب، بل يشمل أيضا الأشخاص الذين يستخدمونها، والأشخاص المتأثرين بها، وبيئة النشر. اقرأ ملاحظة الشفافية للتلخيص للتعرف على الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي وتوزيعه في الأنظمة الخاصة بك. لمزيد من المعلومات، راجع المقالات التالية: