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핵심 구 추출을 사용하는 방법

핵심 구 추출 기능은 구조화되지 않은 텍스트를 평가하고 각 문서에 대해 핵심 구 목록을 반환합니다.

이 기능은 문서 컬렉션에서 주요 지점을 빠르게 식별해야 하는 경우에 유용합니다. 예를 들어 "음식이 맛있고 직원이 훌륭했습니다"라는 입력 텍스트가 제공되면 서비스에서 "음식" 및 "훌륭한 직원"이라는 주요 주제를 반환합니다.

이 기능을 사용하려면 빠른 시작 문서에 따라 시작합니다. 코드를 작성할 필요 없이 Language Studio를 사용하여 예시 요청을 만들 수도 있습니다.

개발 옵션

핵심 구 추출을 사용하려면 분석을 위해 원시 비구조적 텍스트를 제출하고 애플리케이션에서 API 출력을 처리합니다. 분석은 데이터에 사용되는 모델에 대한 추가 사용자 지정 없이 있는 그대로 수행됩니다. 핵심 구 추출을 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

개발 옵션 설명
Language Studio Language Studio는 등록 시 Azure 계정 및 고유한 데이터 없이 텍스트 예제와 엔터티 링크 설정을 시도할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. 자세한 내용은 Language Studio 웹 사이트 또는 Language Studio 빠른 시작을 참조하세요.
REST API 또는 클라이언트 라이브러리(Azure SDK) REST API 또는 다양한 언어로 제공되는 클라이언트 라이브러리를 사용하여 핵심 구 추출을 애플리케이션에 통합합니다. 자세한 내용은 핵심 구 추출 빠른 시작을 참조하세요.
Docker 컨테이너 사용 가능한 Docker 컨테이너를 사용하여 이 기능을 온-프레미스에 배포합니다. 이러한 Docker 컨테이너를 사용하면 규정 준수, 보안 또는 기타 운영상의 이유로 서비스를 데이터에 더 가깝게 가져올 수 있습니다.

데이터 처리 방법 결정(선택 사항)

핵심 구 추출 모델 지정

기본적으로 핵심 구 추출은 텍스트에서 사용 가능한 최신 AI 모델을 사용합니다. 특정 모델 버전을 사용하도록 API 요청을 구성할 수도 있습니다.

입력 언어

핵심 구 추출로 처리할 문서를 제출할 때 문서가 작성된 지원되는 언어를 지정할 수 있습니다. 언어를 지정하지 않으면 핵심 구 추출은 기본적으로 영어로 설정됩니다. API는 다양한 다국어 및 그림 이모티콘 인코딩을 지원하기 위해 응답에 오프셋을 반환할 수 있습니다.

데이터 제출

핵심 구 추출은 사용할 텍스트를 더 많이 제공할 때 가장 적합합니다. 이는 작은 양의 텍스트에서 더 효율적으로 수행되는 감정 분석과는 반대입니다. 두 작업 모두에서 최상의 결과를 얻으려면 적절하게 입력을 재구성하는 것을 고려해보세요.

API 요청을 보내려면 언어 리소스 엔드포인트와 키가 필요합니다.

참고 항목

Azure Portal에서 언어 리소스에 대한 키와 엔드포인트를 찾을 수 있습니다. 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지의 리소스 관리 아래에 있습니다.

요청을 받으면 분석이 수행됩니다. 핵심 구 추출 기능을 동기적으로 사용하는 것은 상태 비저장입니다. 계정에 데이터가 저장되지 않으며, 결과가 응답에서 즉시 반환됩니다.

이 기능을 비동기적으로 사용하는 경우 요청이 수집된 시간부터 24시간 동안 API 결과를 사용할 수 있으며 응답에 표시됩니다. 이 기간이 지나면 결과가 제거되고 더 이상 검색할 수 없습니다.

핵심 구 추출 결과 얻기

API에서 결과를 수신하면 반환되는 핵심 구의 순서는 모델에 의해 내부적으로 결정됩니다. 결과를 애플리케이션으로 스트리밍하거나 출력을 로컬 시스템의 파일에 저장할 수 있습니다.

서비스 및 데이터 제한

분당 및 초당 보낼 수 있는 요청의 크기와 수에 대한 내용은 서비스 제한 문서를 참조하세요.

다음 단계

핵심 구 추출 개요