Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Fontos
Az előzetes verziójú régiónk, a Svédország középső régiója bemutatja a legújabb és folyamatosan fejlődő LLM finomhangolási technikákat GPT-modellek alapján. Nyugodtan próbálja ki őket egy nyelvi erőforrás segítségével a Svédország központi régiójában.
A beszélgetések összegzése csak a következő használatával érhető el:
- REST API
- Piton
- C#
A summarization az Azure AI Language által kínált szolgáltatás, amely generatív nagy nyelvi modellek és feladatoptimalizált kódoló modellek kombinációja, amelyek magasabb minőségű, költséghatékony és kisebb késésű összefoglaló megoldásokat kínálnak. Ebből a cikkből többet is megtudhat erről a funkcióról, és arról, hogyan használhatja azt az alkalmazásokban.
A szolgáltatás három műfajtípushoz, egyszerű szövegekhez, beszélgetésekhez és natív dokumentumokhoz kínál összegzési megoldásokat. A szövegösszesítés csak egyszerű szövegblokkokat fogad el. A beszélgetések összegzése beszélgetési bemenetet fogad, beleértve a különböző beszédhangjeleket is. A natív dokumentumösszesítés natív formátumú dokumentumokat fogad el, például Word, PDF vagy egyszerű szöveg formájában. További információ :Támogatott dokumentumformátumok.
Jótanács
Próbálja ki a Summarizationt az Azure AI Foundry portálon. A szolgáltatás használatához használhat egy jelenleg meglévő Language Studio-erőforrást, vagy létrehozhat egy új Azure AI Foundry-erőforrást .
Képességek
Ez a dokumentáció a következő cikktípusokat tartalmazza:
- A rövid útmutatók kezdő lépésekhez nyújtanak útmutatást, amelyek segítenek kéréseket küldeni a szolgáltatáshoz.
- Az útmutatók konkrétabb vagy testre szabottabb módon tartalmazzák a szolgáltatás használatára vonatkozó utasításokat.
Jellemző munkafolyamat
A funkció használatához adatokat kell küldenie elemzéshez, és kezelnie kell az api-kimenetet az alkalmazásban. Az elemzés az adott módon történik, és nincs hozzá további testreszabás az adatokhoz használt modellhez.
Hozzon létre egy Azure AI Language-erőforrást, amely hozzáférést biztosít az Azure AI Language által kínált funkciókhoz. Létrehoz egy jelszót (egy kulcsot) és egy végponti URL-címet, amelyet az API-kérések hitelesítéséhez használ.
Hozzon létre egy kérést a REST API vagy a C#, Java, JavaScript és Python ügyfélkódtár használatával. Aszinkron hívásokat kötegkéréssel is küldhet, így több funkció API-kéréseit egyetlen hívásba egyesítheti.
Küldje el a szöveges adatokat tartalmazó kérést. A rendszer a kulcsot és a végpontot használja a hitelesítéshez.
A válasz streamelhető vagy helyileg is tárolható.
A szövegösszesítés főbb funkciói
A szövegösszesítés természetes nyelvi feldolgozási technikákkal készít összegzést egyszerű szövegekhez, amelyek dokumentumból, beszélgetésből vagy bármilyen szövegből származhatnak. Az API két összefoglalási megközelítést biztosít:
Kivonatoló összegzés: Összegzést hoz létre a forrásszövegben lévő hasznos mondatok kinyerésével, valamint ezeknek a mondatoknak a helymeghatározó adataival.
- Több kinyert mondat: Ezek a mondatok együttesen közvetítik a bemeneti szöveg fő gondolatát. Ezek a bemeneti szöveges tartalomból kinyert eredeti mondatok.
- Rangpontszám: A rangsor pontszáma azt jelzi, hogy egy mondat mennyire releváns a fő témakörhöz. A szövegösszesítés rangsorolja a kinyert mondatokat, és meghatározhatja, hogy a visszaadott mondatok a megjelenésük sorrendjében vagy a sorrendjüknek megfelelően jelennek-e meg. Ha például három mondatos összefoglaló összegzést kér, a három legmagasabb pontszámú mondatot adja vissza.
- Pozícióadatok: A kinyert mondatok kezdőpozíciója és hossza.
Absztraktív összegzés: Összegzést hoz létre tömör, koherens mondatokkal vagy szavakkal, amelyek nem szó szerint nyernek ki mondatokat az eredeti forrásból.
- Összefoglaló szövegek: Az absztraktív összegzés minden környezeti bemeneti tartomány összegzését adja vissza. Egy hosszú bemenet szegmentálható, így több összefoglaló szövegcsoport is visszaadható a környezetükhöz tartozó bemeneti tartományukkal együtt.
- Környezetfüggő bemeneti tartomány: Az összegző szöveg létrehozásához használt bemeneten belüli tartomány.
Vegyük például a következő szöveg bekezdését:
A Microsoftnál azon dolgozunk, hogy az AI-t a meglévő technikákon túl fejlesszük, egy holisztikusabb, emberközpontúbb megközelítést alkalmazva a tanulásra és megértésre. Az Azure AI-szolgáltatások technológiai igazgatójaként csodálatos tudósokból és mérnökökből álló csapattal dolgoztam, hogy ezt a küldetést valósággá alakítsam. Az én szerepkörömben az emberi megismerés három attribútuma közötti kapcsolatot tekinthetem meg: egynyelvű szöveg (X), hang- vagy vizuális érzékszervi jelek, (Y) és többnyelvű (Z). Mindhárom metszéspontjában van egy varázslat – amit XYZ-kódnak hívunk az 1. ábrán látható módon – egy közös ábrázolás, amely erősebb mesterséges intelligenciát hoz létre, amely jobban tud beszélni, hallani, látni és megérteni az embereket. Úgy gondoljuk, hogy az XYZ-kód lehetővé teszi számunkra, hogy megvalósítsuk hosszú távú elképzeléseinket: a tartományok közötti átvitel tanulását, a modalitásokon és nyelveken. A cél olyan előre betanított modellek használata, amelyek közösen tanulják meg a reprezentációkat az alsóbb rétegbeli AI-feladatok széles skálájának támogatásához, sok olyan módon, ahogyan az emberek ma. Az elmúlt öt évben emberi teljesítményt érhetünk el a beszédfelismerés, a gépi fordítás, a beszélgetési kérdések megválaszolása, a gépi olvasás megértése és a képfeliratok terén. Ez az öt áttörés erős jelzéseket adott számunkra a mi ambiciózusabb törekvésünk felé, hogy ugrást érjünk el a mesterséges intelligenciával kapcsolatos képességek terén, és olyan többérzékelős és többnyelvű tanulást érjünk el, amely közelebb áll az emberek tanulásához és megértéséhez. Úgy gondolom, hogy a közös XYZ-kód ennek a törekvésnek az alapja, ha az alsóbb rétegbeli AI-feladatokban külső tudásforrásokkal van alapozva."
A szövegösszesítési API-kérés feldolgozása a kérelem beérkezésekor történik, és létrehoz egy feladatot az API háttérrendszeréhez. Ha a feladat sikeres volt, a függvény visszaadja az API kimenetét. A kimenet 24 órán keresztül kérhető le. Ezután a kimenet törlődik. A többnyelvűség és az emoji támogatás miatt a válasz szövegeltolódásokat tartalmazhat. További információért lásd: eltolások feldolgozása.
Ha az előző példát használjuk, az API a következő összegzéseket adja vissza:
Kivonatoló összegzés:
- A Microsoftnál azon dolgozunk, hogy az AI-t a meglévő technikákon túl fejlesszük, holisztikusabb, emberközpontúbb megközelítést alkalmazva a tanulás és a megértés terén.
- "Úgy gondoljuk, hogy az XYZ-kód lehetővé teszi számunkra, hogy megvalósítsuk a hosszú távú elképzeléseinket: a tartományok közötti átvitel tanulását, a modalitásokon és nyelveken."
- "A cél az, hogy olyan előre betanított modellekkel rendelkezzenek, amelyek közösen tanulhatnak ábrázolásokat az alsóbb rétegbeli AI-feladatok széles skálájának támogatásához, sok olyan módon, ahogyan az emberek ma."
Absztraktív összegzés:
- "A Microsoft holisztikusabb, emberközpontúbb megközelítést alkalmaz a tanuláshoz és a megértéshez. Úgy gondoljuk, hogy az XYZ-kód lehetővé teszi számunkra, hogy megvalósítsuk hosszú távú elképzeléseinket: a tartományok közötti átvitel tanulását, a modalitásokon és nyelveken. Az elmúlt öt évben emberi teljesítményt értünk el a beszélgetési beszédfelismerési teljesítményteszteken."
Első lépések az összegzésben
Az összegzés használatához el kell küldenie elemzésre az adatokat, és kezelnie kell az API kimenetét az alkalmazásban. Az elemzés az adott módon történik, és nincs hozzá további testreszabás az adatokhoz használt modellhez. Az összegzés kétféleképpen használható:
| Fejlesztési lehetőség | Leírás |
|---|---|
| Azure AI Foundry | Az Azure AI Foundry egy webalapú platform, amely lehetővé teszi, hogy a regisztráció után szöveges példákkal és saját adataival összekapcsolja az entitásokat. További információkért tekintse meg az Azure AI Foundry webhelyét vagy az Azure AI Foundry dokumentációját. |
| REST API vagy ügyfélkódtár (Azure SDK) | Szövegösszesítés integrálása az alkalmazásokba a REST API vagy a különböző nyelveken elérhető ügyfélkódtár használatával. További információkért tekintse meg az összefoglaló rövid útmutatót. |
Bemeneti követelmények és szolgáltatási korlátok
- Az összegzés szövegeket vesz igénybe az elemzéshez. További információ: Az adatok és a szolgáltatások korlátai az útmutatóban.
- Az összegzés különböző írott nyelvekkel működik. További információ: nyelvi támogatás.
Referenciadokumentáció és kódminták
Amikor az alkalmazásokban szövegösszesítést használ, tekintse meg a következő referenciadokumentációt és -mintákat az Azure AI-nyelvhez:
| Fejlesztési lehetőség / nyelv | Referenciadokumentáció | Minták |
|---|---|---|
| C# | C#-dokumentáció | C#-minták |
| Jáva | Java-dokumentáció | Java minták |
| JavaScript | A JavaScript dokumentációja | JavaScript-minták |
| Piton | Python-dokumentáció | Python-példák |
Felelős mesterséges intelligencia
Az AI-rendszerek nem csak a technológiát, hanem az azt használó személyeket, az érintett személyeket és az üzembe helyezési környezetet is magukban foglalják. A rendszerek felelősségteljes AI-használatának és üzembe helyezésének megismeréséhez olvassa el az átláthatósági megjegyzést. További információért tekintse át az alábbi cikkeket: