إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
لغة Azure هي خدمة سحابية توفر ميزات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم وتحليل النصوص. استخدم هذه الخدمة للمساعدة في بناء تطبيقات ذكية باستخدام Microsoft Foundry المعتمدة على الويب، وواجهات برمجة التطبيقات REST، ومكتبات العملاء. لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي، تتوفر قدرات الخدمة أيضا كأدوات في خادم MCP لغة أزور، وهو متاح كخادم بعيد في كتالوج أدوات مايكروسوفت فاوندري وكخادم محلي للبيئات المستضافة ذاتيا.
القدرات الأساسية
موصى به للتطوير الجديد
القدرات الأساسية هي الميزات الأساسية والمتطورة بنشاط في لغة أزور. تتلقى هذه الميزات استثمارات مستمرة وتحديثات للميزات، ويوصى بها للتطوير الجديد والتخطيط طويل الأمد. إذا كنت تبدأ مشروعا جديدا أو تصمم بنية مستقبلية، استخدم القدرات الأساسية كأساس لسير عمل معالجة اللغة الطبيعية لديك.
- اكتشاف PII
- اكتشاف اللغات
- التعرف على الكيان المسمى (NER)
- التحليلات النصية للصحة
Tip
ما هي الميزة التي يجب استخدامها غير متأكد؟ انظر أي ميزة أساسية في لغة Azure يجب أن أستخدمه لمساعدتك في اتخاذ القرار.
يتيح لك Microsoft Foundry استخدام معظم ميزات الخدمة التالية دون الحاجة لكتابة الشيفرة.
اكتشاف معلومات التعريف الشخصية (PII)
هام
ميزة كشف المعلومات الشخصية النصية (PII) لغة Azure في أدوات Foundry Tools (الاستبدال الاصطناعي) متاحة preview حاليا ومرخصة لك كجزء من اشتراكك في Azure. استخدامك لهذه الميزة يخضع للشروط المطبقة على المعاينات كما هو موضح في شروط الاستخدام الإضافية لمعاينات Microsoft Azureوملحق حماية البيانات لمنتجات وخدمات مايكروسوفت (DPA).
كشف المعلومات الشخصية (PII) يحدد الكيانات في النصوص والمحادثات (الدردشة أو النصوص) المرتبطة بأفراد.
معلومات شخصية حول المحادثة
معلومات نصية
الكشف عن اللغة
يقيم اكتشاف اللغة النص ويكتشف مجموعة واسعة من اللغات واللهجات المختلفة.
NER مخصص
يتيح لك التعرف على الكيانات المسماة المخصصة (CNER) بناء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة لاستخراج فئات الكيانات المخصصة (تسميات للكلمات أو العبارات)، باستخدام نص غير منظم تقدمه.
NER الجاهزة
يحدد التعرف على الكيانات المسماة (NER) المبنية مسبقا إدخالات مختلفة في النص ويصنفها إلى أنواع محددة مسبقا.
تحليلات نصية للصحة
تحليلات النصوص للصحة تستخرج وتضع تسميات المعلومات الصحية ذات الصلة من نص غير منظم.
القدرات القديمة
مدعوم للتطبيقات الحالية
القدرات القديمة هي ميزات راسخة توفر قاعدة مستقرة ومدعومة لأحمال العمل والسيناريوهات الحالية. هذه الميزات مدعومة للتطبيقات الحالية وحالات الاستخدام المعتمدة.
- فهم لغة المحادثة
- تصنيف النص المخصص
- • ربط الكيانات
- استخراج العبارات الأساسية
- سير عمل التنسيق
- الإجابة على الأسئلة
- تحليل التوجه وجمع الآراء
- Summarization
فهم لغة المحادثة
يتيح فهم لغة المحادثة (CLU) للمستخدمين إنشاء نماذج مخصصة لفهم اللغة الطبيعية للتنبؤ بالغرض العام للنطق الوارد واستخراج معلومات مهمة منه.
تصنيف نص مخصص
يمكنك تصنيف النص المخصص من إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي مخصصة لتصنيف المستندات النصية غير المنظمة إلى فئات مخصصة تحددها. عادة ما يتضمن إنشاء مشروع تصنيف نصي مخصص عدة خطوات مختلفة:
ربط الكيان
ربط الكيان هو ميزة تم تكوينها مسبقا تزيل الغموض عن هوية الكيانات (الكلمات أو العبارات) الموجودة في النص غير المنظم وتعيد الروابط إلى ويكيبيديا.
استخراج العبارة الرئيسية
استخراج العبارة الرئيسية هو ميزة تم تكوينها مسبقا تقوم بتقييم وإرجاع المفاهيم الرئيسية في نص غير منظم، وإرجاعها كقائمة.
سير عمل التنسيق
سير عمل التنسيق هو ميزة مخصصة تتيح لك ربط تطبيقات فهم لغة المحادثة (CLU)وتطبيقات الإجابة على الأسئلة المخصصة (CQA).
الإجابة عن الأسئلة
الإجابة على الأسئلة هي ميزة مخصصة تحدد الإجابة الأنسب لمدخلات المستخدم. تستخدم هذه الميزة عادة لتطوير تطبيقات عميل المحادثة، بما في ذلك منصات الوسائط الاجتماعية روبوتات الدردشة وتطبيقات سطح المكتب الممكنة للكلام.
تحليل المشاعر واستخراج الآراء
تحليل المشاعر والتنقيب عن الآراء الميزات المكونة مسبقا التي تساعدك على فهم التصور العام للعلامة التجارية أو الموضوع الخاص بك. تحلل هذه الميزات النص لتحديد المشاعر الإيجابية أو السلبية ويمكن ربطها بعناصر محددة داخل النص.
Summarization
يكثف التلخيص معلومات النص والمحادثات (الدردشة والنصوص المكتوبة).
تلخيص المحادثة
يلخص ملخص المحادثة ويقطع الاجتماعات الطويلة إلى فصول طابع زمني.
تلخيص مراكز الاتصال
تلخيص مركز الاتصال يلخص مشاكل العملاء وحلها.
تلخيص النص
يلخص النص ملخصا يدعم نهجين:
يقوم التلخيص الاستخراجي بإنشاء ملخص عن طريق اختيار جمل رئيسية من المستند والحفاظ على مواقعها الأصلية.
يلخص التجريد ملخصا من خلال إنتاج جمل أو عبارات جديدة وموجزة ومتسقة ليست منسوخة مباشرة من المستند الأصلي.
الأدوات المتوفرة
توفر لغة Azure أدوات متخصصة تتيح التكامل السلس بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وخدمات معالجة اللغة من خلال بروتوكولات موحدة.
Azure Language MCP server
يقوم خادم MCP (بروتوكول السياق النموذجي) بإنشاء جسر موحد يربط وكلاء الذكاء الاصطناعي مباشرة بخدمات لغة Azure عبر بروتوكولات قياسية في الصناعة. يمكن هذا التكامل المطورين من بناء تطبيقات حوارية متطورة بقدرات معالجة لغة طبيعية موثوقة مع ضمان الامتثال المؤسسي، وحماية البيانات، ودقة المعالجة طوال سير عمل الذكاء الاصطناعي لديهم.
توفر لغة Azure خيارات خوادم MCP عن بعد ومحلية:
- الخادم البعيد: متوفر من خلال كتالوج أدوات Foundry للنشر المستضافة في السحابة.
- الخادم المحلي: متاح للمطورين الذين يفضلون استضافة الخادم في بيئتهم الخاصة.
لمزيد من المعلومات، راجعAzure Language MCP server.
Azure Language agents
تقدم لغة Azure وكلاء معدة مسبقا تتعامل مع سيناريوهات الذكاء الاصطناعي المحادثة المحددة مع حوكمة مدمجة، ومنطق توجيه، وآليات مراقبة جودة.
Azure Language Intent Routing agent
يدير وكيل توجيه النية تدفقات المحادثات بذكاء من خلال فهم نوايا المستخدم وتقديم ردود دقيقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحادثة. يستخدم هذا الوكيل عمليات اتخاذ قرار متوقعة مع توليد استجابة محكومة لضمان تفاعلات متسقة وموثوقة يمكن للمؤسسات الوثوق بها ومراقبتها.
لمزيد من المعلومات، راجعAzure Language Intent Routing agent.
Azure Language Exact Question Answering Agent
يقدم وكيل الإجابة على الأسئلة الدقيقة إجابات موثوقة وكلمة بكلمة على أهم أسئلتك التجارية. يقوم هذا الوكيل بأتمتة الأسئلة المتكررة مع الحفاظ على الرقابة البشرية ومراقبة الجودة لضمان الدقة والامتثال.
لمزيد من المعلومات، راجعAzure Language Exact Question Answering Agent.
أي ميزة أساسية في اللغة يجب أن أستخدم؟
يساعدك هذا القسم في تحديد أي ميزة أساسية للغة يجب أن تستخدمها في تطبيقك:
| ماذا تريد أن تفعل؟ | تنسيق المستند | أفضل حل | هل هذا الحل قابل للتخصيص؟* |
|---|---|---|---|
الكشف عن و/أو تنقيح المعلومات الحساسة مثل PII و PHI. |
نص غير منظم ، المحادثات المكتوبة |
اكتشاف PII | |
| استخراج فئات المعلومات دون إنشاء نموذج مخصص. | نص غير منظم | ميزة NER المكونة مسبقا | |
| استخراج فئات المعلومات باستخدام نموذج خاص ببياناتك. | نص غير منظم | NER مخصص | ✓ |
| استخراج المعلومات الطبية من الوثائق السريرية / الطبية، دون بناء نموذج. | نص غير منظم | التحليلات النصية للصحة |
* إذا كانت الميزة قابلة للتخصيص، يمكنك تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام أدواتنا لتناسب بياناتك على وجه التحديد. وإلا تم تكوين ميزة مسبقا، مما يعني أنه لا يمكن تغيير النماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها. ما عليك سوى إرسال بياناتك واستخدام إخراج الميزة في تطبيقاتك.
أي ميزة لغة قديمة يجب أن أستخدم؟
يساعدك هذا القسم في تحديد أي ميزة لغة قديمة يجب أن تستخدمها في تطبيقك:
| ماذا تريد أن تفعل؟ | تنسيق المستند | أفضل حل | هل هذا الحل قابل للتخصيص؟* |
|---|---|---|---|
| استخراج المواضيع الرئيسية والعبارات الهامة. | نص غير منظم | استخراج العبارات الأساسية | |
| تحديد المشاعر والآراء المعبر عنها في النص. | نص غير منظم | تحليل التوجه وجمع الآراء | |
| تلخيص أجزاء طويلة من النص أو المحادثات. | نص غير منظم ، المحادثات المكتوبة. |
Summarization | |
| توضيح الكيانات والحصول على ارتباطات إلى ويكيبيديا. | نص غير منظم | • ربط الكيانات | |
| تصنيف المستندات إلى فئة واحدة أو أكثر. | نص غير منظم | تصنيف النص المخصص | ✓ |
| الكشف عن اللغة التي تمت كتابة نص بها. | نص غير منظم | اكتشاف اللغات | |
| توقع نية مدخلات المستخدم واستخراج المعلومات منها. | مدخلات المستخدم غير المنظمة | فهم لغة المحادثة | ✓ |
| ربط التطبيقات من فهم لغة المحادثة والإجابة على الأسئلة المخصصة. | مدخلات المستخدم غير المنظمة | سير عمل التنسيق | ✓ |
| إنشاء تطبيق محادثة يستجيب لإدخالات المستخدم. | مدخلات المستخدم غير المنظمة | الإجابة على الأسئلة | ✓ |
* إذا كانت الميزة قابلة للتخصيص، يمكنك تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام أدواتنا لتناسب بياناتك على وجه التحديد. وإلا تم تكوين ميزة مسبقا، مما يعني أنه لا يمكن تغيير النماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها. ما عليك سوى إرسال بياناتك واستخدام إخراج الميزة في تطبيقاتك.
Tutorials
بعد أن تبدأ في بدء البداية السريعة بلغة أزرور، جرب دروسنا التي توضح لك كيفية حل سيناريوهات مختلفة.
- استخراج العبارات الرئيسية من النص المخزن في Power BI
- استخدام Power Automate لفرز المعلومات في Microsoft Excel
- استخدام Flask لترجمة النص وتحليل التوجه وتجميع الكلام
- استخدم أدوات Foundry في تطبيقات القماش
- إنشاء روبوت الأسئلة المتداولة
نماذج التعليمات البرمجية
يمكنك العثور على المزيد من نماذج التعليمات البرمجية على GitHub للغات التالية:
النشر في أماكن العمل باستخدام حاويات Docker
استخدم حاويات اللغة لنشر ميزات واجهة برمجة التطبيقات في الموقع. تمكنك حاويات Docker هذه من تقريب الخدمة من بياناتك لأسباب تتعلق بالتوافق أو الأمان أو لأسباب تشغيلية أخرى. تقدم The Language الحاويات التالية:
- تحليل التوجه
- اكتشاف اللغات
- استخراج العبارات الأساسية
- التعرف على رموز الأحرف المخصصة
- التحليلات النصية للصحة
- Summarization
الذكاء الاصطناعي المسؤول
لا يتضمن نظام الذكاء الاصطناعي التقنية فحسب، بل يشمل أيضا الأشخاص الذين يستخدمونها، والأشخاص المتأثرين بها، وبيئة النشر. اقرأ المقالات التالية للتعرف على الذكاء الاصطناعي المسؤولة واستخدامها ونشرها في أنظمتك: