نظرة عامة على أعمدة التعبئة التلقائية في Microsoft Syntex

ملاحظة

حتى يونيو 2025، يمكنك تجربة أعمدة التعبئة التلقائية وخدمات Syntex المحددة الأخرى دون أي تكلفة إذا كان لديك إعداد فوترة الدفع أولا بأول . للحصول على المعلومات والقيود، راجع تجربة Microsoft Syntex واستكشاف خدماتها.

Microsoft Syntex الملء التلقائي للأعمدة في استخراج المحتوى أو تلخيصه أو إنشاؤه تلقائيا من الملفات التي تم تحميلها إلى مكتبة مستندات SharePoint. باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدية، يمكن للأعمدة الملء التلقائي حفظ بيانات التعريف تلقائيا، مما يبسط عملية إدارة الملفات والمعلومات المرتبطة بها.

على سبيل المثال، يمكنك طرح سؤال ( مطالبة) لمستند باللغة الطبيعية، ويحفظ النظام الاستجابة مباشرة إلى عمود مكتبة معين. أو يمكنك تعيين أكثر من سؤال واحد لمعالجة أي ملف تم تحميله إلى مكتبة، مع تخصيص كل استجابة لعمود معين.

يمكن أن تعمل أعمدة التعبئة التلقائية جنبا إلى جنب مع نماذج Microsoft Syntex الأخرى. يمكنك إقران المطالبات الاستخراجية المختلفة (حيث تأخذ معلومات من البيانات الموجودة) أو المطالبات التوليدية (حيث تقوم بإنشاء محتوى جديد) بأكثر من عمود واحد، ما يسمح لك باستخراج بيانات التعريف التي قد لا تكتشفها النماذج الأخرى أو تنشئها.

المتطلبات والقيود

لغات الدعم

حاليا، تتوفر أعمدة التعبئة التلقائية لملفات اللغة الإنجليزية. ستتم إضافة لغات أخرى في الإصدارات المستقبلية.

أنواع الملفات المعتمدة

تتوفر أعمدة التعبئة التلقائية أنواع الملفات التالية: .csv، .doc، .docx، .eml، .heic، .heif، .htm، .html، .jpeg، .jpg، .md، .msg، .pdf، .png، .ppt، .pptx، .rtf، .tif، .tiff، .txt، .xls، .xlsx.

أنواع بيانات الأعمدة المدعومة

حاليا، تتوفر أعمدة التعبئة التلقائية أنواع بيانات الأعمدة التالية:

• النص
• أسطر نص متعددة
• رقم
• نعم/لا
• التاريخ والوقت
• اختيار
• ارتباط تشعبي
• عملة

حاليا، لا تتوفر أعمدة التعبئة التلقائية أنواع بيانات الأعمدة التالية:

• شخص أو مجموعة
• مكان
• صورة
• البحث
• بيانات التعريف المدارة

ملاحظات الإصدار الحالية

• ستتم إضافة خيارات المعالجة المجمعة لملفات المكتبة الموجودة في إصدار مستقبلي.

• حاليا، لا تدعم أعمدة التعبئة التلقائية أنواع المكتبات التالية: FormServerTemplates و SitePages ومكتبة الأنماط و SiteAssets.

• لا يتم تحليل الملفات المشفرة أو تضمينها في النتائج.

• يتم التقاط تغييرات المستند فقط إذا تمت إعادة معالجة الملف، والذي يجب أن يتم يدويا من قبل المستخدم.

• تستخدم أعمدة التعبئة التلقائية نفس حقول حالة التصنيف مثل نماذج معالجة المستندات.

  ملاحظة

  قد يكون المحتوى الذي تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي غير صحيح. تأكد من التحقق من نتائج العمود.

الأسئلة المتداولة الذكاء الاصطناعي المسؤول

لا يتضمن نظام الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا فحسب، بل يشمل أيضا الأشخاص الذين يستخدمونها، والأشخاص المتأثرين بها، والبيئة التي يتم نشرها فيها. تهدف الأسئلة المتداولة الذكاء الاصطناعي المسؤولة من Microsoft إلى مساعدتك على فهم كيفية عمل تقنية الذكاء الاصطناعي، والخيارات التي يمكن لمالكي النظام والمستخدمين اتخاذها للتأثير على أداء النظام وسلوكه، وأهمية التفكير في النظام بأكمله، بما في ذلك التكنولوجيا والأشخاص والبيئة. يمكنك استخدام الأسئلة المتداولة الذكاء الاصطناعي المسؤولة لفهم أنظمة وميزات الذكاء الاصطناعي معينة تطورها Microsoft بشكل أفضل.

تعد الأسئلة المتداولة الذكاء الاصطناعي المسؤولة جزءا من جهد أوسع لوضع مبادئ Microsoft الذكاء الاصطناعي موضع التنفيذ. لمعرفة المزيد، راجع مبادئ Microsoft الذكاء الاصطناعي.

الأسئلة المتداولة الذكاء الاصطناعي المسؤولة لأعمدة التعبئة التلقائية

ما هي أعمدة التعبئة التلقائية؟

توفر أعمدة التعبئة التلقائية إعداد عمود يسمح للمستخدمين بإنشاء مطالبات نموذج لغة كبيرة (LLM) التي ستقوم تلقائيا بتصنيف الملف، واستخراج أو إنشاء معلومات من محتويات الملف (استخراج قيمة أو سلسلة معينة أو إنشاء ملخص أو استجابة استنادا إلى بعض المعايير)، وحفظ الإخراج في العمود.

ما الذي يمكن أن تفعله أعمدة التعبئة التلقائية؟

تسمح أعمدة التعبئة التلقائية باستخدام مطالبة محفوظة لمعالجة الملفات التي تم إنشاؤها أو تحميلها إلى مكتبة SharePoint، ويتم حفظ الاستجابة في عمود مطابق. المطالبة التي تم إنشاؤها مبنية على الملف ويمكن استخدامها لاستخراج محتوياته وتصنيفها وتلخيصها وتحليلها. يمكن فهرسة بيانات التعريف المحفوظة، مثل بيانات العمود الأخرى، أو استخدامها لتشغيل سير العمل، أو حتى تحديد معايير لإعداد تسمية حماية المعلومات.

ما هي الاستخدامات المقصودة من أعمدة التعبئة التلقائية؟

توفر أعمدة التعبئة التلقائية أتمتة بيانات التعريف للمستخدمين. يمكن للمستخدم استخدامه لتصنيف ملف أو استخراجه أو تلخيصه أو حتى تحليله، ثم حفظ الاستجابة إلى العمود حيث يمكن فهرسته واستخدامه للبحث أو عمليات سير عمل انتقال البيانات من الخادم الأخرى. يمكن أن تكون أعمدة التعبئة التلقائية أيضا مكملا مفيدا لنماذج لغة الجهاز الأخرى، حيث يمكن للمستخدمين استكمال بيانات التعريف المستخرجة من نموذج تم تكوينه بملخص أو استجابة تحليل أخرى.

كيف تم تقييم أعمدة التعبئة التلقائية؟ ما هي المقاييس المستخدمة لقياس الأداء؟

• تعتمد عوامل الأداء مثل الاتساق والطلاقة والدقة على أداء النموذج الأساسي (في هذه الحالة، GPT-4 Turbo).

• أداء محدد للميزة تم تقييمه. تضمن الاختبار ما يلي:

  • تم إنشاء مكتبات نموذجية، تضمنت كل منها مستندات أعمال نموذجية مصنفة على أنها عقود، وبيانات عمل، وإشعارات تغيير المزايا، وفواتير، واستئنافات.

  • تم إنشاء أعمدة التعبئة التلقائية التي تغطي أنواع أعمدة مختلفة، بما في ذلك نص سطر واحد وخيارات متعددة.

  • المطالبات المصممة مثل "ما هي فئة المستند، اختر من A، B، C. الرد على بلا إذا لم يكن أي منها." أو "ما هي خلفية تعليم المرشحين" للسئواف الذاتية.

• راجعت النتائج. تتوافق النتائج مع التوقعات في معظم الحالات. وبالنسبة للنتائج التي لا تفي بالحد المرضي، استخدم استدعاء الوظيفة لتحسين النتائج. تمت مقارنة بعض النتائج عبر إصدارات LLM المختلفة.

• تقييم مقاييس المخاطر والسلامة.

  • الإعداد: تستخدم البرامج التلقائية لإرسال طلبات مماثلة كما تفعل الميزة في العالم الحقيقي، والجمع بين مطالبات بيانات التعريف ومطالبات النظام ومحتوى سؤال المستخدم أو المستند، يتم تشغيله على نفس النموذج الأساسي (في هذه الحالة، GPT-4 Turbo) بنفس التكوين.

  • التقييم: نظرا لأن مطالبة الميزة تأتي من جزأين (أحدهما هو محتوى المستند، والآخر هو السؤال)، فقد أعددنا عدة مئات من حالات الاختبار.

    • تقييم حالات الاختبار مع مستندات العمل القياسية والأسئلة الضارة. تضمنت هذه الأسئلة إيذاء الذات أو الجنسية أو العنف أو المعلومات العرقية.

    • تم تقييم حالات الاختبار ذات المحتوى الضار، والأسئلة التي تطالب النموذج بالإجابة عن شيء لا ينبغي أن يجيب عليه. على سبيل المثال، "تلخيص المحتوى في المستند."

  • التقييم: اتبع إرشادات مقاييس المخاطر والسلامة المنسقة من Microsoft، والتي يتم توفيرها في Microsoft استوديو الذكاء الاصطناعي في Azure، لقياس النتائج باستخدام LLM (في هذه الحالة GPT-4 Turbo) من أربعة جوانب: المحتوى المرتبط بالضرر الذاتي، والمحتوى البغيض وغير العادل، والمحتوى العنيف، والمحتوى الجنسي.

    قيم التقييم المدخلات والمخرجات من 0 إلى 7، مع التحجيم من المستوى الأقل ضررا إلى المستوى الأكثر شدة.

ما هي قيود أعمدة التعبئة التلقائية؟ كيف يمكن للمستخدمين تقليل تأثير هذه القيود عند استخدام النظام؟

• يقتصر نطاق المطالبة على محتويات نص الملف فقط. الاستجابة عبارة عن نص فقط يمكن حفظه في العمود المقترن. بينما يمكن تكوين إجراءات أخرى استنادا إلى الاستجابة المحفوظة، لا يمكن للإخراج نفسه تنفيذ عملية.

• يمكن فقط للمستخدمين الذين لديهم أذونات كافية لمكتبة الموقع إنشاء مطالبات أعمدة التعبئة التلقائية أو تحريرها.

• تتم إدارة الخدمة بواسطة إعداد مستأجر في مركز مسؤولي Microsoft 365. يمكن تعيين توفره عبر المستأجر أو إلى مواقع معينة من قبل المسؤول.

ما هي العوامل والإعدادات التشغيلية التي تسمح بالاستخدام الفعال والمسؤول لأعمدة التعبئة التلقائية؟

• إذا تم إنشاء أي محتوى ضار غير مقبول للمستخدمين، يمكن لمسؤول المستأجر أو دعم Microsoft إيقاف تشغيل هذه الميزة على مستوى الموقع أو المستأجر.

• يتم توفير ارتباط إرسال ملاحظات في واجهة المستخدم. تتم مراقبة الملاحظات ومراجعتها واتخاذ الإجراءات المناسبة حسب الحاجة، بما في ذلك تحديث تجربة المنتج في بعض الحالات.