Uso de un conjunto de aptitudes para definir una canalización de enriquecimiento
El enriquecimiento con inteligencia artificial hace referencia al procesamiento de imágenes incrustadas y lenguaje natural en una canalización que extrae texto e información de contenido que, de otro modo, no se podría indexar para búsquedas de texto completo.
El procesamiento con inteligencia artificial se logra agregando y combinando aptitudes en un conjunto de aptitudes. Un conjunto de aptitudes define las operaciones que extraen y enriquecen los datos para que se puedan buscar. Estas aptitudes de inteligencia artificial pueden ser aptitudes integradas, como la traducción de texto o el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), o bien las aptitudes personalizadas que proporcione.
Aptitudes integradas
Las aptitudes integradas se basan en modelos entrenados previamente de Microsoft, lo que significa que no puede entrenar el modelo con sus propios datos de entrenamiento. Las aptitudes que llaman a las API de Servicios de Azure AI tienen una dependencia de esos servicios y se facturan según el precio de pago por uso de servicios de Azure AI al adjuntar un recurso. Otras aptitudes se miden mediante Búsqueda de Azure AI o son aptitudes de utilidad que están disponibles sin cargo alguno.
Las aptitudes integradas se encuadran en estas categorías:
Aptitudes de procesamiento de lenguaje natural: con estas aptitudes, el texto no estructurado se asigna como campos filtrables y que permiten búsquedas en un índice.
Estos son algunos ejemplos:
Extracción de frases clave: se usa un modelo entrenado previamente para detectar frases importantes basándose en la colocación de términos, reglas lingüísticas, proximidad con otros términos y la frecuencia con que aparece el término en los datos de origen.
Aptitud de traducción de texto: se usa un modelo entrenado previamente para traducir el texto de entrada a una amplia variedad de idiomas para casos de uso de normalización o localización.
Aptitudes de procesamiento de imágenes: se crean representaciones de texto del contenido de la imagen, lo que permite que se pueda buscar mediante las funcionalidades de consulta de Búsqueda de Azure AI.
Estos son algunos ejemplos:
Aptitud de análisis de imágenes: se usa un algoritmo de detección de imágenes para identificar el contenido de una imagen y generar una descripción de texto.
Aptitud de reconocimiento óptico de caracteres: se puede extraer el texto impreso o manuscrito de imágenes, como fotos de señales de tráfico y productos, así como de documentos tales como facturas, informes financieros, artículos, etc.