Bagikan melalui

Apa itu ringkasan?

Penting

Wilayah pratinjau kami, Tengah Swedia, menampilkan teknik terbaru dan terus berkembang untuk penyetelan halus LLM yang berbasis pada model GPT. Anda dipersilakan untuk mencobanya dengan sumber daya Bahasa di wilayah Swedia Tengah.

Ringkasan percakapan hanya tersedia dengan:

  • REST API
  • Phyton
  • C#

Ringkasan adalah fitur yang ditawarkan oleh Bahasa Azure AI, kombinasi model Bahasa Besar generatif dan model encoder yang dioptimalkan tugas yang menawarkan solusi ringkasan dengan kualitas yang lebih tinggi, efisiensi biaya, dan latensi yang lebih rendah. Gunakan artikel ini untuk mempelajari selengkapnya tentang fitur ini, dan cara menggunakannya di aplikasi Anda.

Di luar kotak, layanan ini menyediakan solusi ringkasan untuk tiga jenis genre, teks biasa, percakapan, dan dokumen asli. Ringkasan teks hanya menerima blok teks biasa. Ringkasan percakapan menerima input percakapan, termasuk beragam jenis sinyal audio percakapan. Ringkasan dokumen asli menerima dokumen dalam format aslinya, seperti Word, PDF, atau teks biasa. Untuk informasi selengkapnya, lihatFormat dokumen yang didukung.

Petunjuk

Coba fitur Ringkasan pada portal Azure AI Foundry. Di sana Anda dapat menggunakan sumber daya Language Studio yang saat ini sudah ada atau membuat sumber daya Azure AI Foundry baru untuk menggunakan layanan ini.

Kemampuan

Dokumentasi ini berisi jenis artikel berikut:

  • Panduan Awal adalah instruksi memulai untuk memandu Anda dalam mengajukan permintaan ke layanan.
  • Panduan berisi instruksi untuk menggunakan layanan dengan cara yang lebih spesifik atau disesuaikan.

Alur kerja umum

Untuk menggunakan fitur ini, Anda perlu mengirimkan data untuk analisis dan menangani output API dalam aplikasi Anda. Analisis dilakukan apa adanya, tanpa penyesuaian tambahan ke model yang digunakan pada data Anda.

  1. Buat sumber daya Bahasa Azure AI, yang memberi Anda akses ke fitur yang ditawarkan oleh Bahasa Azure AI. Ini menghasilkan kata sandi (disebut kunci) dan URL titik akhir yang Anda gunakan untuk mengautentikasi permintaan API.

  2. Buat permintaan menggunakan REST API atau pustaka klien untuk C#, Java, JavaScript, dan Python. Anda juga dapat mengirim panggilan asinkron dengan permintaan batch untuk menggabungkan permintaan API untuk beberapa fitur ke dalam satu panggilan.

  3. Kirim permintaan yang berisi data teks Anda. Kunci dan endpoin Anda digunakan untuk autentikasi.

  4. Alirkan atau simpan respons secara lokal.

Fitur utama untuk ringkasan teks

Ringkasan teks menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami untuk menghasilkan ringkasan untuk teks biasa, yang dapat berasal dari dokumen, percakapan, atau teks apa pun. Ada dua pendekatan ringkasan yang disediakan API ini:

  • Ringkasan ekstraktif: Menghasilkan ringkasan dengan mengekstrak kalimat penting dalam teks sumber, bersama-sama informasi posisi kalimat ini.

    • Beberapa kalimat yang diekstrak: Kalimat-kalimat ini secara kolektif menyampaikan gagasan utama teks input. Ini adalah kalimat asli yang diekstrak dari konten teks input.
    • Skor peringkat: Skor peringkat menunjukkan seberapa relevan kalimat dengan topik utama. Ringkasan teks mengurutkan kalimat yang diambil dengan peringkat, dan Anda dapat menentukan apakah kalimat tersebut ditampilkan dalam urutan kalimat yang muncul, atau sesuai dengan peringkatnya. Misalnya, jika Anda meminta ringkasan ekstraktif dari tiga kalimat, sistem akan mengembalikan tiga kalimat dengan skor tertinggi.
    • Informasi posisional: Posisi mulai dan panjang kalimat yang diambil.

  • Ringkasan abstraktif: Menghasilkan ringkasan dengan kalimat ringkas, koheren, atau kata-kata yang bukan kalimat ekstrak verbatim dari sumber asli.

    • Teks ringkasan: Ringkasan abstraktif mengembalikan ringkasan untuk setiap rentang input kontekstual. Input panjang dapat disegmentasi sehingga beberapa grup teks ringkasan dapat dikembalikan dengan rentang input kontekstualnya.
    • Rentang input kontekstual: Rentang dalam input yang digunakan untuk menghasilkan teks ringkasan.

Sebagai contoh, pertimbangkan paragraf teks berikut:

"Di Microsoft, kami sedang berusaha untuk memajukan AI di luar teknik yang ada, dengan mengambil pendekatan yang lebih holistik dan berfokus pada manusia untuk belajar dan memahami. Sebagai Chief Technology Officer layanan Azure AI, saya telah bekerja dengan tim ilmuwan dan insinyur luar biasa untuk mengubah pencarian ini menjadi kenyataan. Dalam peran saya, saya menikmati perspektif unik dalam melihat hubungan antara tiga atribut kognisi manusia: teks monolingual (X), sinyal sensorik audio atau visual, (Y) dan multibahasa (Z). Di persimpangan ketiganya, ada sihir—yang kami sebut kode XYZ seperti yang diilustrasikan pada Gambar 1—representasi bersama untuk menciptakan AI yang lebih kuat yang dapat berbicara, mendengar, melihat, dan memahami manusia dengan lebih baik. Kami percaya XYZ-code memungkinkan kami memenuhi visi jangka panjang kami: pembelajaran transfer lintas domain, mencakup modalitas dan bahasa. Tujuannya adalah untuk memiliki model terlatih yang dapat bersama-sama mempelajari representasi untuk mendukung berbagai tugas AI hilir, seperti yang dilakukan manusia saat ini. Selama lima tahun terakhir, kami mencapai performa manusia pada tolok ukur dalam pengenalan ucapan percakapan, terjemahan mesin, jawaban atas pertanyaan percakapan, pemahaman pembacaan mesin, dan keterangan gambar. Lima terobosan ini memberi kami sinyal kuat menuju aspirasi kami yang lebih progresif untuk menghasilkan inovasi dalam kemampuan AI, mencapai pembelajaran multi-indera dan multi-bahasa yang lebih dekat dengan cara manusia belajar dan memahami. Saya percaya kode gabungan XYZ adalah komponen dasar dari aspirasi ini, jika didasari oleh sumber pengetahuan eksternal dalam tugas AI di hilir.

Permintaan API ringkasan teks diproses saat permintaan diterima dengan menyusun tugas untuk backend API. Jika pekerjaan berhasil, output API dikembalikan. Hasil keluaran tersedia untuk diambil selama 24 jam. Setelah waktu ini, output akan dihapus secara menyeluruh. Karena dukungan multibahasa dan emoji, respons dapat berisi offset teks. Untuk informasi selengkapnya, lihat cara memproses offset.

Jika kita menggunakan contoh sebelumnya, API mungkin mengembalikan ringkasan ini:

Ringkasan ekstraktif:

  • "Di Microsoft, kami sedang berusaha untuk memajukan AI di luar teknik yang ada, dengan mengambil pendekatan yang lebih holistik dan berfokus pada manusia untuk belajar dan memahami."
  • "Kami percaya XYZ-code memungkinkan kami memenuhi visi jangka panjang kami: pembelajaran transfer lintas domain, mencakup modalitas dan bahasa."
  • "Tujuannya adalah untuk memiliki model yang telah dilatih sebelumnya yang dapat secara bersama-sama mempelajari representasi untuk mendukung berbagai tugas AI hilir, banyak dalam cara yang dilakukan manusia saat ini."

Ringkasan abstraktif:

  • "Microsoft mengambil pendekatan yang lebih holistik dan berfokus pada manusia untuk belajar dan memahami. Kami percaya XYZ-code memungkinkan kami memenuhi visi jangka panjang kami: pembelajaran transfer lintas domain, mencakup modalitas dan bahasa. Selama lima tahun terakhir, kami mencapai kinerja setara manusia pada tolok ukur pengenalan ucapan percakapan.

Mulai dengan peringkasan

Untuk menggunakan ringkasan, Anda mengirimkan data untuk dianalisis dan mengelola output API di aplikasi Anda. Analisis dilakukan apa adanya, tanpa penyesuaian tambahan ke model yang digunakan pada data Anda. Terdapat dua cara untuk menggunakan ringkasan teks:

Opsi pengembangan Deskripsi
Azure AI Foundry Azure AI Foundry adalah platform berbasis web yang memungkinkan Anda menggunakan penautan entitas dengan contoh teks dengan data Anda sendiri saat mendaftar. Untuk informasi selengkapnya, lihat situs web Azure AI Foundry atau dokumentasi Azure AI Foundry.
REST API atau Pustaka Klien (Azure SDK) Integrasikan ringkasan teks ke dalam aplikasi Anda menggunakan REST API, atau pustaka klien yang tersedia dalam berbagai bahasa. Untuk informasi selengkapnya, lihat panduan memulai ringkasan.

Persyaratan input dan batas layanan

  • Ringkasan memproses teks untuk dianalisis. Untuk informasi selengkapnya, lihat Batas data dan layanan dalam panduan cara penggunaan.
  • Ringkasan berfungsi dengan berbagai bahasa tertulis. Untuk informasi selengkapnya, lihat dukungan bahasa.

Dokumentasi referensi dan sampel kode

Saat Anda menggunakan ringkasan teks di aplikasi Anda, lihat dokumentasi referensi dan sampel berikut untuk Bahasa Azure AI:

Opsi pengembangan/bahasa Dokumentasi rujukan Sampel
C# Dokumentasi C# Sampel C++
Jawa Dokumentasi Java Sampel Java
JavaScript Dokumentasi JavaScript Sampel JavaScript
Phyton Dokumentasi Python Sampel Python

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 catatan transparansi untuk ringkasan untuk mempelajari penggunaan dan penyebaran AI yang bertanggung jawab di sistem Anda. Untuk informasi lebih lanjut, baca artikel berikut: