Rivedere lo schema di Servizi cognitivi di Azure
Il servizio linguaggio di Azure offre potenti strumenti e modelli linguistici di intelligenza artificiale generativi per l'uso dei dati di testo. Le integrazioni nello schema azure_cognitive dell'estensione azure_ai offrono l'accesso a questo ricco insieme di funzionalità di comprensione ed elaborazione del linguaggio naturale accessibili direttamente dal database. Le funzionalità includono l'analisi del sentiment, il rilevamento e la traduzione della lingua, l'estrazione di frasi chiave, il riconoscimento delle entità e il riepilogo del testo. Ecco gli aspetti chiave:
Analisi del sentimento predice il sentimento di un testo (positivo, negativo o neutro). Assegna punteggi di attendibilità a ogni etichetta del sentiment, aiutandoti a comprendere il tono emotivo di contenuti generati dall'utente, recensioni o post di social media.
Il rilevamento della lingua identifica la lingua in cui viene scritto un testo. È utile per scenari come applicazioni multilingue o filtri del contenuto.
Il riepilogo genera riepiloghi concisi di testi più lunghi. È utile per estrarre informazioni essenziali da articoli, documenti o paragrafi lunghi.
L'estrazione di frasi chiave identifica termini o frasi significativi all'interno di un documento. Facilita la categorizzazione del contenuto, l'indicizzazione della ricerca e la modellazione di argomenti.
L'estrazione di entità implica l'identificazione di entità all'interno del testo, ad esempio nomi, luoghi, date, indirizzi di posta elettronica e così via. Include diverse funzionalità, tra cui il collegamento delle entità e il rilevamento delle informazioni personali (informazioni personali).
La traduzione testuale esegue la traduzione testuale tra le lingue di origine e di destinazione supportate.
azure_cognitive schema
Lo azure_cognitive schema all'interno dell'estensione azure_ai è progettato per facilitare le interazioni con il servizio di linguaggio di Azure direttamente da un database PostgreSQL. Lo schema include numerose funzioni definite dall'utente e tipi compositi.
Funzioni
Le funzioni disponibili consentono l'analisi del sentiment, il rilevamento e la traduzione della lingua, l'estrazione di frasi chiave ed entità e il riepilogo del testo.
| Nome | Descrizione |
|---|---|
analyze_sentiment |
Esegue l'analisi del sentiment eseguendo il data mining del testo per indizi di sentiment positivi o negativi. |
detect_language |
Rileva la lingua del testo fornito. |
extract_key_phrases |
Estrae i concetti principali nel testo. |
linked_entities |
Identifica e disambigua l'identità di un'entità trovata nel testo. |
recognize_entities |
Identifica le entità all'interno del testo. |
recognize_pii_entities |
Identifica, classifica e redatta le informazioni riservate nel testo non strutturato. |
summarize_abstractive |
Genera un riepilogo creando un nuovo contenuto originale che rappresenta i concetti chiave trovati all'interno del testo. |
summarize_extractive |
Genera un riepilogo identificando le frasi chiave all'interno del testo e usando tali frasi per rappresentare i concetti essenziali. |
translate |
Converte il testo nella lingua specificata. |
Tipi compositi
I tipi compositi all'interno dello azure_cognitive schema gestiscono i valori restituiti dalle varie funzioni. Questi tipi forniscono le strutture necessarie per gestire gli oggetti restituiti dal servizio di linguaggio e includono:
- azure_cognitive.detected_language
- azure_cognitive.entity
- azure_cognitive.language_detection_result
- azure_cognitive.linked_entity
- azure_cognitive.linked_entity_match
- azure_cognitive.pii_entity_recognition_result
- azure_cognitive.sentence
- azure_cognitive.sentiment_analysis_result
- azure_cognitive.translated_text_result
- azure_cognitive.translation
- azure_cognitive.transliterated_text
È possibile esaminare i tipi compositi in modo più dettagliato usando il meta-comando \dT da un prompt dei comandi psql. Per esempio:
\dT+ azure_cognitive.translated_text_result
Per approfondire il tipo composito, visualizzare tutte le colonne, i relativi tipi ed eventuali attributi speciali, è possibile usare il meta-comando '\ d':
\d+ azure_cognitive.translated_text_result
Questo comando restituisce una tabella contenente colonne, tipi e dettagli aggiuntivi del tipo restituito specificato:
Composite type "azure_cognitive.translated_text_result"
Column | Type | Collation | Nullable | Default | Storage | Description
-------------------+-----------------------------------+-----------+----------+---------+----------+-------------
translations | azure_cognitive.translation[] | | | | extended |
detected_language | azure_cognitive.detected_language | | | | extended |
source_text | text | | | | extended |
Impostare l'endpoint del servizio di linguaggio e la chiave
Come per le azure_openai funzioni, è necessario fornire l'endpoint del servizio e una chiave per effettuare correttamente chiamate al servizio di linguaggio usando l'estensione azure_ai . I comandi seguenti illustrano come aggiungere le impostazioni alla tabella di configurazione azure_ai.settings.
SELECT azure_ai.set_setting('azure_cognitive.endpoint', '{endpoint}');
SELECT azure_ai.set_setting('azure_cognitive.subscription_key', '{api-key}');
Se si esegue la traduzione testuale usando la translate funzione , è necessario fornire anche un'area quando si configura la connessione dell'estensione al servizio azure per intelligenza artificiale:
-- the region setting is only required for the translate function
select azure_ai.set_setting('azure_cognitive.region', '{region}');