Guida introduttiva: Usare Comprensione del contenuto con più file

Questa guida introduttiva illustra come usare il servizio Content Understanding nel portale di Azure AI Foundry per estrarre informazioni strutturate dai dati. Azure AI Foundry consente di creare e distribuire in modo responsabile applicazioni e API di intelligenza artificiale generative.

Si supponga di avere file di documento e di voler estrarre automaticamente le informazioni sulla chiave da tali file, confrontandoli anche con i dati di riferimento per dedurre conclusioni dai file. Usando Content Understanding, è possibile creare un'attività per semplificare l'elaborazione dei dati, definire uno schema di campo per specificare le informazioni da estrarre o generare e sviluppare un analizzatore che applica il ragionamento ai dati, fornendo informazioni chiave e conclusioni. L'analizzatore diventa un endpoint API che è possibile integrare nelle applicazioni o nei flussi di lavoro.

In questa guida viene illustrata la compilazione e il test di un analizzatore per lo scenario. È possibile iniziare da zero o usare modelli suggeriti per casi d'uso comuni.

Prerequisiti

Per iniziare, assicurarsi di disporre delle risorse e delle autorizzazioni seguenti:

• Una sottoscrizione di Azure. Se non hai una sottoscrizione di Azure, crea un account gratuito.

• Un progetto basato su hub di Azure AI Foundry creato in una delle aree supportate seguenti: westus, swedencentralo australiaeast. Un progetto viene usato per organizzare il lavoro e salvare lo stato durante la creazione di app di intelligenza artificiale personalizzate. È possibile creare un progetto dalla home page di AI Foundry o dalla pagina di destinazione di Content Understanding.

Annotazioni

Per questa funzionalità è necessario usare un progetto basato su hub . Un progetto Foundry non è supportato. Vedere Come si conosce il tipo di progetto disponibile? e Creare un progetto basato su hub.

Crea la tua attività multi-file alimentata dalla modalità Content Understanding Pro

Seguire questa procedura per creare un'attività personalizzata in Azure AI Foundry. Questa attività viene usata per costruire il tuo primo analizzatore.

1. Passare alla home page di Azure AI Foundry.
2. Selezionare il progetto basato su hub. Potrebbe essere necessario selezionare Visualizza tutte le risorse per visualizzare il progetto.
3. Selezionare Informazioni sul contenuto nel riquadro di spostamento a sinistra.
4. Seleziona + Crea.
5. In questa guida utilizziamo una modalità Content Understanding Pro, ma se sei interessato a creare un'attività a file singolo utilizzando la modalità Standard, consulta multi-file task. Per altre informazioni sulla modalità più adatta per lo scenario, vedere Azure AI Content Understanding pro e le modalità standard.
6. Inserire un nome per l'attività. Facoltativamente, immettere una descrizione e modificare altre impostazioni.
7. Fare clic su Crea.

Creare il primo analizzatore

Per creare un'attività di Content Understanding multi-file, cominciare caricando uno o più esempi di dati e costruendo lo schema del campo. Lo schema è il framework personalizzabile che guida l'analizzatore per estrarre le informazioni dettagliate preferite dai dati.

In questo esempio viene creato lo schema per estrarre i campi chiave da un documento di fattura, ma è possibile inserire dati basati su documenti e i passaggi rimangono invariati. Per un elenco completo dei tipi di file supportati, vedere Limiti dei file di input.

1. Caricare uno o più file di esempio di documenti di fattura o altri dati del documento rilevanti per lo scenario.

   

2. Aggiungere campi allo schema:

   • Specificare nomi di campo chiari e semplici. Alcuni campi di esempio possono includere vendorName, items, price.

   • Indicare il tipo di valore per ogni campo (stringhe, date, numeri, elenchi, gruppi). Per altre informazioni, vedereTipi di campo supportati.

   • [Facoltativo] Fornire descrizioni dei campi per spiegare il comportamento desiderato, incluse eventuali eccezioni o regole.

   • Specificare il metodo per generare il valore per ogni campo.

   

3. Dopo aver rilevato che lo schema è pronto per il test, selezionare Salva. Se necessario, è sempre possibile tornare indietro e apportare modifiche.

   

4. Caricare uno o più documenti per i dati di riferimento per il servizio da analizzare. L'aggiunta di dati di riferimento consente al modello di confrontare e applicare il ragionamento in più passaggi ai dati di test per dedurre conclusioni su tali dati.

   

5. Esegui l'analisi sui tuoi dati. L'avvio dell'analisi genera un output sui file di test in base allo schema creato e applica stime confrontando l'output con i dati di riferimento.

6. Una volta soddisfatti della qualità dell'output, selezionare Compila analizzatore. Questa azione crea un ID analizzatore che è possibile integrare nelle proprie applicazioni, consentendo di chiamare l'analizzatore dal codice.

A questo punto è stato creato il primo analizzatore content Understanding e si è pronti per iniziare a estrarre informazioni dettagliate dai dati. È possibile selezionare l'analizzatore creato e visualizzare il codice di esempio per iniziare.

Consulta Avvio rapido: Azure AI Comprensione del Contenuto con le API REST per utilizzare l'API REST e chiamare il tuo analizzatore.

Condivisione del progetto

Per condividere e gestire l'accesso al progetto creato, vai al Centro di Gestione, che si trova nella parte inferiore della navigazione per il tuo progetto:

È possibile gestire gli utenti e i singoli ruoli qui:

Passaggi successivi

• Scopri come chiamare l'API REST in Avvio rapido: API REST per la comprensione dei contenuti di Azure AI