Azure Cognitive スキーマを確認する
Azure AI Language サービスでは、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ています。 azure_ai 拡張機能の azure_cognitive スキーマの統合により、自然言語理解と処理のこの豊富な機能へ、データベースから直接アクセスできるようになりました。 これらの機能には、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、テキスト要約処理が含まれます。 主な特徴は次のとおりです。
感情分析では、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 ラベルには信頼度スコアが割り当てられます。これにより、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表現が理解しやすくなります。
言語検出では、テキストが書かれてい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で役立ちます。
要約処理では、長いテキストを簡潔にまとめた要約を生成します。 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のに便利です。
キー フレーズ抽出では、ドキュメント内の重要な用語やフレーズを識別します。 コンテンツの分類、検索インデックスの作成、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、メール アドレスなどのテキスト内のエンティティを識別します。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、いくつかの機能が関わっています。
テキスト翻訳では、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 データベースからの Azure AI Language サービスとの直接の対話を支援するように設計されています。 このスキーマには、多数のユーザー定義関数 (UDF) と複合型が含まれています。
関数
使用可能な関数により、感情分析、言語検出と翻訳、キー フレーズとエンティティの抽出、テキストの要約処理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、感情分析を実行します。 |
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、明確に特定します。 |
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、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オリジナル コンテンツを作成して、要約を生成します。 |
summarize_extractive |
テキスト内の主要な文章を識別し、それらの文章を使用して基本的な概念を表現し、要約を生成します。 |
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を使用すると、さまざまな関数からの戻り値が処理されます。 これらの型は、言語サービスによって返されるオブジェクトの処理に必要な構造体を備えており、次を含んでいます。
- 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
複合型の詳細を確認するには、psql コマンド プロンプトから \dT meta-command を実行します。 次に例を示します。
\dT+ azure_cognitive.translated_text_result
すべての列、その型、特殊な属性を表示して複合型についてさらに詳しく調べるには、`\ d' meta-command を実行します。
\d+ azure_cognitive.translated_text_result
このコマンドを実行すると、指定した戻り値の型の列、型、その他の詳細を記載したテーブルが出力されます。
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、Azure AI サービスへの拡張機能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}');