Azure Cognitive スキーマを確認する
Azure AI 言語サービスは、テキスト データを操作するための強力なツールと生成 AI 言語モデルを提供します。 azure_cognitive 拡張機能の azure_ai スキーマの統合により、データベースから直接アクセスできる、この豊富な自然言語理解機能と処理機能にアクセスできます。 この機能には、感情分析、言語検出と翻訳、キー フレーズ抽出、エンティティ認識、およびテキスト要約が含まれます。 主な側面を次に示します。
感情分析 は、特定のテキストのセンチメント (肯定的、否定的、または中立) を予測します。 各センチメント ラベルに信頼度スコアが割り当てられ、ユーザーが生成したコンテンツ、レビュー、またはソーシャル メディアの投稿の感情的なトーンを理解するのに役立ちます。
言語検出 は、テキストが書き込まれる言語を識別します。 これは、多言語アプリケーションやコンテンツ フィルタリングなどのシナリオに役立ちます。
要約 では、長いテキストの簡潔な概要が生成されます。 記事、ドキュメント、または長い段落から重要な情報を抽出する場合に便利です。
キー フレーズ抽出 は、ドキュメント内の重要な用語または語句を識別します。 コンテンツの分類、検索インデックス作成、トピック モデリングに役立ちます。
エンティティ抽出では、名前、場所、日付、電子メール アドレスなど、テキスト内のエンティティを識別する必要があります。これには、エンティティ リンクや PII (個人を特定できる情報) 検出など、いくつかの機能が含まれます。
テキスト翻訳 は、サポートされているソース言語とターゲット言語の間でテキスト翻訳を実行します。
azure_cognitive スキーマ
azure_ai拡張機能内のazure_cognitive スキーマは、PostgreSQL データベースから直接 Azure AI 言語サービスとの対話を容易にするように設計されています。 スキーマには、多数のユーザー定義関数 (UDF) と複合型が含まれています。
機能
使用できる関数を使用すると、感情分析、言語の検出と翻訳、キー フレーズとエンティティの抽出、テキストの要約を行うことができます。
| 名前 | 説明 |
|---|---|
analyze_sentiment |
肯定的または否定的なセンチメントの手がかりをマイニングしてセンチメント分析を実行します。 |
detect_language |
指定されたテキストの言語を検出します。 |
extract_key_phrases |
テキスト内の主要な概念を抽出します。 |
linked_entities |
テキストで見つかったエンティティの ID を識別し、あいまいさを解消します。 |
recognize_entities |
テキスト内のエンティティを識別します。 |
recognize_pii_entities |
非構造化テキスト内の機密情報を識別、分類、および編集します。 |
summarize_abstractive |
テキスト内で見つかった主要な概念を表す新しい元のコンテンツを作成して、概要を生成します。 |
summarize_extractive |
テキスト内の主要な文を識別し、それらの文を使用して基本的な概念を表すことで、概要を生成します。 |
translate |
指定した言語にテキストを翻訳します。 |
複合型
azure_cognitive スキーマ内の複合型は、さまざまな関数からの戻り値を処理します。 これらの型は、Language サービスによって返されるオブジェクトを処理するために必要な構造体を提供し、次のものが含まれます。
- Azure認知サービス.検出された言語
- azure_cognitive.entity
- azure_cognitive.言語検出結果
- 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 の認知翻訳
- azure_cognitive.transliterated_text
複合型の詳細については、psql コマンド プロンプトから \dT meta コマンドを使用して確認できます。 例えば次が挙げられます。
\dT+ azure_cognitive.translated_text_result
複合型をさらに詳しく調べ、すべての列、その型、および特殊な属性を表示するには、 '\ d' メタ コマンドを使用します。
\d+ azure_cognitive.translated_text_result
このコマンドは、指定された戻り値の型に関する列、データ型、および追加情報を含むテーブルを出力します。
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 |
言語サービス エンドポイントとキーを設定する
azure_openai関数と同様に、azure_ai拡張機能を使用して言語サービスに対して正常に呼び出しを行うには、サービスのエンドポイントとキーを指定する必要があります。 次のコマンドは、azure_ai.settings 構成テーブルに設定を追加する方法を示しています。
SELECT azure_ai.set_setting('azure_cognitive.endpoint', '{endpoint}');
SELECT azure_ai.set_setting('azure_cognitive.subscription_key', '{api-key}');
translate関数を使用してテキスト翻訳を実行する場合は、拡張機能の Azure AI サービスへの接続を構成するときにリージョンも指定する必要があります。
-- the region setting is only required for the translate function
select azure_ai.set_setting('azure_cognitive.region', '{region}');