Apa itu Bahasa Azure AI?

Artikel
2025-04-08

Bahasa Azure AI adalah layanan berbasis cloud yang menyediakan fitur Natural Language Processing (NLP) untuk memahami dan menganalisis teks. Gunakan layanan ini untuk membantu membangun aplikasi cerdas menggunakan Language Studio, API REST, dan pustaka klien berbasis web.

Fitur yang tersedia

Layanan Bahasa ini menyatukan layanan Azure AI berikut yang tersedia sebelumnya: Text Analytics, QnA Maker, dan LUIS. Jika Anda perlu bermigrasi dari layanan ini, lihat bagian migrasi.

Layanan Bahasa juga menyediakan beberapa fitur baru juga, yang dapat berupa:

Telah dikonfigurasi sebelumnya, yang berarti model AI yang digunakan fitur tidak dapat disesuaikan. Anda hanya mengirim data Anda, dan menggunakan output fitur dalam aplikasi Anda.
Dapat disesuaikan, yang berarti Anda melatih model AI menggunakan alat kami agar sesuai dengan data Anda secara khusus.

Petunjuk

Tidak yakin fitur mana yang akan digunakan? Lihat fitur Layanan bahasa mana yang harus saya gunakan untuk membantu Anda memutuskan.

Azure AI Foundry memungkinkan Anda menggunakan sebagian besar fitur layanan berikut tanpa perlu menulis kode.

Pengenalan Entitas Bernama (NER)

Pengenalan entitas bernama mengidentifikasi entri yang berbeda dalam teks dan mengategorikannya ke dalam jenis yang telah ditentukan sebelumnya.

Deteksi informasi data pribadi dan kesehatan

Deteksi PII mengidentifikasi entitas dalam teks dan percakapan (obrolan atau transkrip) yang terkait dengan individu.

Deteksi bahasa

Deteksi bahasa mengevaluasi teks dan mendeteksi berbagai bahasa dan dialek varian.

Analisis sentimen dan penggalian opini

Analisis sentimen dan fitur prakonfigurasi penggalian opini yang membantu Anda memahami persepsi publik tentang merek atau topik Anda. Fitur-fitur ini menganalisis teks untuk mengidentifikasi sentimen positif atau negatif dan dapat menautkannya ke elemen tertentu dalam teks.

Ringkasan

Ringkasan merangkum informasi dari teks dan percakapan (obrolan dan transkrip). Ringkasan teks menghasilkan ringkasan, mendukung dua pendekatan: Ringkasan ekstraktif membuat ringkasan dengan memilih kalimat kunci dari dokumen dan mempertahankan posisi aslinya. Sebaliknya, ringkasan abstraktif menghasilkan ringkasan dengan menghasilkan kalimat atau frasa baru, ringkas, dan koheren yang tidak langsung disalin dari dokumen asli. Ringkasan percakapan meringkas dan membagi rapat panjang menjadi bab-bab yang diberi stempel waktu. Ringkasan pusat panggilan meringkas masalah dan resolusi pelanggan.

Ekstraksi frasa kunci

Ekstraksi frasa kunci adalah fitur yang telah dikonfigurasi sebelumnya yang mengevaluasi dan mengembalikan konsep utama dalam teks yang tidak terstruktur, dan mengembalikannya sebagai daftar.

Pautan entitas

Penautan entitas adalah fitur yang telah dikonfigurasi sebelumnya yang membedakan identitas entitas (kata atau frasa) yang ditemukan dalam teks yang tidak terstruktur dan mengembalikan tautan ke Wikipedia.

Analitik teks untuk kesehatan

Analisis teks untuk kesehatan mengekstrak dan melabeli informasi kesehatan yang relevan dari teks yang tidak terstruktur.

Klasifikasi teks kustom

Klasifikasi teks kustom memungkinkan Anda membuat model AI kustom untuk mengklasifikasikan dokumen teks yang tidak terstruktur ke dalam kelas kustom yang Anda tentukan.

Pengenalan Entitas Bernama Khusus (NER Khusus)

NER kustom memungkinkan Anda membuat model AI kustom untuk mengekstrak kategori entitas kustom (label untuk kata atau frasa), menggunakan teks tidak terstruktur yang Anda berikan.

Pemahaman bahasa percakapan

Pemahaman bahasa percakapan (CLU) membuat agar pengguna dapat membangun model pemahaman bahasa alami kustom untuk memprediksi niat keseluruhan ucapan yang masuk dan mengekstrak informasi penting dari percakapan tersebut.

Alur kerja Orkestrasi

Alur kerja orkestrasi adalah fitur kustom yang membuat agar Anda dapat menyambungkan Pemahaman Bahasa Percakapan (CLU), jawaban atas pertanyaan, serta aplikasi LUIS.

Jawaban atas Pertanyaan

Jawaban atas pertanyaan adalah fitur kustom yang mengidentifikasi jawaban yang paling cocok untuk input pengguna. Fitur ini biasanya digunakan untuk mengembangkan aplikasi klien percakapan, termasuk platform media sosial, bot obrolan, dan aplikasi desktop yang mendukung ucapan.

Fitur layanan Bahasa mana yang harus saya gunakan?

Bagian ini membantu Anda memutuskan fitur layanan Bahasa mana yang harus Anda gunakan untuk aplikasi Anda:

Apa yang ingin Anda lakukan?	Format dokumen	Solusi terbaik Anda	Apakah solusi ini dapat disesuaikan?*
Mendeteksi dan/atau meredaksi informasi sensitif seperti `PII` dan `PHI`.	Teks tidak terstruktur, percakapan yang ditranskripsikan	Deteksi PII
Ekstrak kategori informasi tanpa membuat model kustom.	Teks tidak terstruktur	Fitur NER yang telah dikonfigurasi sebelumnya
Ekstrak kategori informasi menggunakan model khusus untuk data Anda.	Teks tidak terstruktur	NER Kustom	✓
Ekstrak topik utama dan frasa penting.	Teks tidak terstruktur	Ekstraksi frasa kunci
Tentukan sentimen dan pendapat yang dinyatakan dalam teks.	Teks tidak terstruktur	Analisis sentimen dan penggalian opini
Meringkas potongan panjang teks atau percakapan.	Teks tidak terstruktur, percakapan yang ditranskripsikan.	Ringkasan
Membedakan entitas dan mendapatkan tautan ke Wikipedia.	Teks tidak terstruktur	Pautan Entitas
Mengklasifikasikan dokumen ke dalam satu atau beberapa kategori.	Teks tidak terstruktur	Klasifikasi teks kustom	✓
Ekstrak informasi medis dari dokumen klinis/medis, tanpa membangun model.	Teks tidak terstruktur	Analitik teks untuk kesehatan
Buat aplikasi percakapan yang merespons input pengguna.	Input pengguna yang tidak terstruktur	Jawaban atas pertanyaan	✓
Deteksi bahasa tempat teks ditulis.	Teks tidak terstruktur	Deteksi bahasa
Memprediksi niat input pengguna dan mengekstrak informasi dari mereka.	Input pengguna yang tidak terstruktur	Pemahaman bahasa percakapan	✓
Hubungkan aplikasi dari LUIS, pemahaman bahasa percakapan, dan jawaban atas pertanyaan.	Input pengguna yang tidak terstruktur	Alur kerja Orkestrasi	✓

* Jika fitur dapat disesuaikan, Anda dapat melatih model AI menggunakan alat kami agar sesuai dengan data Anda secara khusus. Jika tidak, fitur telah dikonfigurasi sebelumnya, yang berarti model AI yang digunakannya tidak dapat diubah. Anda hanya mengirim data Anda, dan menggunakan output fitur dalam aplikasi Anda.

Bermigrasi dari Text Analytics, QnA Maker, atau Language Understanding (LUIS)

Azure AI Language menyatukan tiga layanan bahasa individual dalam layanan Azure AI - Text Analytics, QnA Maker, dan Language Understanding (LUIS). Jika Anda telah menggunakan ketiga layanan ini, Anda dapat dengan mudah bermigrasi ke Bahasa Azure AI baru. Untuk instruksi, lihat Migrasi ke Azure AI Language.

Tutorial

Setelah Anda mulai menggunakan panduan cepat Layanan Bahasa, coba tutorial yang menunjukkan cara menyelesaikan berbagai skenario.

Sampel kode

Anda dapat menemukan lebih banyak sampel kode di GitHub untuk bahasa pemrogram berikut:

Sebarkan di tempat lokal menggunakan kontainer Docker

Gunakan kontainer layanan Language untuk menyebarkan fitur API secara lokal. Kontainer Docker ini memungkinkan Anda untuk mendekatkan layanan ke data Anda untuk kepatuhan, keamanan, atau alasan operasional lainnya. Layanan Bahasa menyediakan kontainer berikut:

AI yang Bertanggung Jawab

Sistem AI tidak hanya mencakup teknologi, tetapi juga orang-orang yang menggunakannya, orang-orang yang terkena dampaknya, dan lingkungan penyebaran. Baca artikel berikut untuk mempelajari penggunaan dan penyebaran AI yang bertanggung jawab di sistem Anda:

Bagikan melalui