Návrhy řešení
Tento článek je nápadem na řešení. Pokud chcete, abychom obsah rozšířili o další informace, jako jsou potenciální případy použití, alternativní služby, aspekty implementace nebo pokyny k cenám, dejte nám vědět tím, že nám poskytnete zpětnou vazbu na GitHubu.
Tento článek popisuje, jak používat technologie dolování znalostí , jako je extrakce klíčových frází a rozpoznávání entit, k rychlé kontrole hustého technického materiálu.
Architektura
Při dolování znalostí existují tři kroky: ingestování, obohacování a zkoumání.
Stáhněte si soubor aplikace Visio s touto architekturou.
Tok dat
Ingestování
Krok ingestace agreguje obsah z řady zdrojů, včetně strukturovaných a nestrukturovaných dat. Pro výzkum obsahu můžete ingestovat různé typy technického obsahu, jako jsou příručky k produktům, uživatelské příručky, technické standardní dokumenty, patentové záznamy, lékařské časopisy a farmaceutické náplně.
Obohatit
Krok obohacení využívá funkce AI k extrakci informací, hledání vzorů a hlubšímu porozumění. Rozšiřte svůj obsah pomocí optického rozpoznávání znaků, extrakce klíčových frází, rozpoznávání entit a překladu jazyka. Pomocí vlastních modelů můžete extrahovat termíny specifické pro dané odvětví, jako jsou názvy produktů nebo technické standardy, označit potenciální rizika nebo jiné důležité informace nebo dodržování předpisů HIPAA.
Průzkum informací
Krok zkoumání spočívá v zkoumání dat prostřednictvím vyhledávání, robotů, aplikací a vizualizací dat. Můžete například integrovat vyhledávací index Azure Cognitive Search do prohledávatelného adresáře nebo existující obchodní aplikace.
Komponenty
K implementaci nástrojů pro kontrolu a výzkum technického obsahu se používají následující klíčové technologie:
- Azure Cognitive Search je cloudová vyhledávací služba, která poskytuje infrastrukturu, rozhraní API a nástroje pro vyhledávání. Pomocí Azure Cognitive Search můžete vytvářet vyhledávací prostředí přes soukromý heterogenní obsah ve webových, mobilních a podnikových aplikacích.
- Rozhraní webového rozhraní API pro vlastní dovednosti se používá k integraci vlastní dovednosti do kanálu rozšíření Azure Cognitive Search.
- Azure Cognitive Service for Language je součástí služeb Azure Cognitive Services , které nabízejí mnoho služeb zpracování přirozeného jazyka. Tyto služby můžete použít k pochopení a analýze textu.
- Analýza textu je kolekce rozhraní API a dalších funkcí ze služby Azure Cognitive Service pro jazyk, které můžete použít k extrakci, klasifikaci a pochopení textu v dokumentech.
- Azure Cognitive Services Translator je součástí řady rozhraní REST API služeb Cognitive Services. Translator můžete použít k překladu dokumentů a textu v reálném čase.
- Azure Rozpoznávání formulářů je součástí Azure Applied AI Services. Rozpoznávání formulářů pomocí modelů strojového učení extrahuje páry klíč-hodnota, text a tabulky z dokumentů, jako jsou faktury, účtenky, identifikační karty a vizitky.
Podrobnosti scénáře
Tato architektura ukazuje, jak používat dolování znalostí pro výzkum obsahu.
Potenciální případy použití
Když organizace zasadí zaměstnance, aby kontrolovali a prozkoumali technická data, může být zdlouhavé číst stránku po stránce s hustým textem. Dolování znalostí pomáhá zaměstnancům rychle zkontrolovat tyto husté materiály. V odvětvích, kde je konkurence silná nebo když musí být diagnostika problému rychlá nebo téměř v reálném čase, můžou společnosti využít dolování znalostí, aby se vyhnuly nákladným chybám a získaly během výzkumu obsahu rychlejší přehledy.
Mezi odvětví, která se spoléhají na dolování znalostí, patří:
- Vzdělávání
- Marketing
- Bankovnictví (finance)
- Poskytovatelé služeb
- Retail
- Zprávy a média
Další kroky
K vytvoření počátečního prototypu dolování znalostí pomocí Azure Cognitive Search použijte akcelerátor řešení pro dolování znalostí.
Sestavte a Azure Cognitive Search vlastní dovednosti.
Prozkoumejte studijní program Dolování znalostí s využitím Azure Cognitive Search.
Další informace o komponentách v tomto řešení najdete v těchto zdrojích informací: