Co to jest język sztucznej inteligencji platformy Azure?
Uwaga
Od lipca 2023 r. usługi Azure AI obejmują wszystkie wcześniej znane usługi Cognitive Services i Azure Applied AI Services. Nie ma żadnych zmian w cenach. Nazwy usług Cognitive Services i Azure Applied AI nadal są używane w rozliczeniach platformy Azure, analizie kosztów, cenniku i interfejsach API cen. Nie ma żadnych zmian powodujących niezgodność w interfejsach programowania aplikacji (API) ani zestawach SDK.
Azure AI Language to oparta na chmurze usługa, która zapewnia funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP) do zrozumienia i analizowania tekstu. Ta usługa ułatwia tworzenie inteligentnych aplikacji przy użyciu internetowego programu Language Studio, interfejsów API REST i bibliotek klienckich.
Dostępne funkcje
Ta usługa językowa łączy następujące wcześniej dostępne usługi azure AI: analiza tekstu, QnA Maker i LUIS. Jeśli chcesz przeprowadzić migrację z tych usług, zapoznaj się z poniższą sekcją migracji .
Usługa językowa udostępnia również kilka nowych funkcji, które mogą być następujące:
- Wstępnie skonfigurowane, co oznacza, że modele sztucznej inteligencji używane przez funkcję nie można dostosowywać. Wystarczy wysłać dane i użyć danych wyjściowych funkcji w aplikacjach.
- Dostosowywalne, co oznacza, że wytrenujesz model sztucznej inteligencji przy użyciu naszych narzędzi, aby dopasować dane specjalnie.
Porada
Nie ma pewności, która funkcja ma być używana? Zobacz Która funkcja usługi językowej powinna być używana? aby pomóc w podjęciu decyzji.
Program Language Studio umożliwia korzystanie z poniższych funkcji usługi bez konieczności pisania kodu.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)
Rozpoznawanie jednostek nazwanych to wstępnie skonfigurowana funkcja, która kategoryzuje jednostki (wyrazy lub frazy) w tekście bez struktury w kilku wstępnie zdefiniowanych grupach kategorii. Na przykład: osoby, wydarzenia, miejsca, daty i inne.
Identyfikowanie danych osobowych (PII) i wykrywanie informacji o kondycji (PHI)
Wykrywanie danych osobowych to wstępnie skonfigurowana funkcja, która identyfikuje, kategoryzuje i redaguje poufne informacje zarówno w dokumentach tekstowych bez struktury, jak i transkrypcjach konwersacji. Na przykład: numery telefonów, adresy e-mail, formy identyfikacji i nie tylko.
Wykrywanie języka
Wykrywanie języka to wstępnie skonfigurowana funkcja umożliwiająca wykrywanie języka, w jakim dokument jest zapisywany, i zwraca kod języka dla szerokiego zakresu języków, wariantów, dialektów i niektórych języków regionalnych/kulturowych.
Analiza tonacji i eksploracja opinii
Analiza tonacji i wyszukiwanie opinii to wstępnie skonfigurowane funkcje, które pomagają dowiedzieć się, co ludzie myślą o twojej marce lub temacie, wyszukując tekst w celu uzyskania wskazówek dotyczących pozytywnych lub negatywnych tonacji i mogą je kojarzyć z konkretnymi aspektami tekstu.
Podsumowanie
Podsumowanie to wstępnie skonfigurowana funkcja, która używa wyodrębnianego podsumowania tekstu w celu utworzenia podsumowania dokumentów i transkrypcji konwersacji. Wyodrębnia zdania, które łącznie reprezentują najważniejsze lub istotne informacje w oryginalnej zawartości.
Wyodrębnianie kluczowych fraz
Wyodrębnianie kluczowych fraz to wstępnie skonfigurowana funkcja, która ocenia i zwraca główne pojęcia w tekście bez struktury i zwraca je jako listę.
Łączenie jednostek
Łączenie jednostek to wstępnie skonfigurowana funkcja, która disambiguje tożsamość jednostek (wyrazów lub fraz) znalezionych w tekście bez struktury i zwraca linki do Wikipedii.
Analiza tekstu pod kątem kondycji
Analiza tekstu dla zdrowia to wstępnie skonfigurowana funkcja, która wyodrębnia i oznacza odpowiednie informacje medyczne z tekstów bez struktury, takich jak notatki lekarza, podsumowania wypisane, dokumenty kliniczne i elektroniczne dokumenty zdrowotne.
Niestandardowa klasyfikacja tekstu
Niestandardowa klasyfikacja tekstu umożliwia tworzenie niestandardowych modeli sztucznej inteligencji w celu klasyfikowania dokumentów tekstowych bez struktury do zdefiniowanych klas niestandardowych.
Niestandardowe rozpoznawanie nazwanych jednostek (niestandardowe NER)
Niestandardowa usługa NER umożliwia tworzenie niestandardowych modeli sztucznej inteligencji w celu wyodrębniania niestandardowych kategorii jednostek (etykiet słów lub fraz) przy użyciu podanego tekstu bez struktury.
Znajomość języka konwersacyjnego
Znajomość języka konwersacyjnego (CLU) umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych modeli interpretacji języka naturalnego w celu przewidywania ogólnego zamiaru przychodzącej wypowiedzi i wyodrębniania z niego ważnych informacji.
Przepływ pracy orkiestracji
Przepływ pracy orkiestracji to funkcja niestandardowa, która umożliwia łączenie Language Understanding konwersacji (CLU), odpowiadanie na pytania i aplikacje usługi LUIS.
Odpowiadanie na pytania
Odpowiadanie na pytania to funkcja niestandardowa, która znajduje najbardziej odpowiednią odpowiedź na dane wejściowe od użytkowników i jest często używana do tworzenia aplikacji klienckich konwersacyjnych, takich jak aplikacje mediów społecznościowych, czatboty i aplikacje klasyczne z obsługą mowy.
Niestandardowa analiza tekstu na potrzeby kondycji
Niestandardowa analiza tekstu dla kondycji to funkcja niestandardowa, która wyodrębnia jednostki specyficzne dla opieki zdrowotnej z tekstu bez struktury przy użyciu tworzonego modelu.
Której funkcji usługi językowej należy używać?
Ta sekcja pomoże Ci zdecydować, która funkcja usługi językowej powinna być używana dla aplikacji:
| Co chcesz zrobić? | Format dokumentu | Najlepsze rozwiązanie | Czy to rozwiązanie jest dostosowywalne?* |
|---|---|---|---|
| Wykryj i/lub zredaguj poufne informacje, takie jak dane osobowe i phi. | Tekst bez struktury, transkrypcja konwersacji |
Wykrywanie piI | |
| Wyodrębnij kategorie informacji bez tworzenia modelu niestandardowego. | Tekst bez struktury | Wstępnie skonfigurowana funkcja NER | |
| Wyodrębnij kategorie informacji przy użyciu modelu specyficznego dla danych. | Tekst bez struktury | Niestandardowa usługa NER | ✓ |
| Wyodrębnij główne tematy i ważne frazy. | Tekst bez struktury | Wyodrębnianie kluczowych fraz | |
| Określ tonację i opinie wyrażone w tekście. | Tekst bez struktury | Analiza tonacji i wyszukiwanie opinii | ✓ |
| Podsumowywanie długich fragmentów tekstu lub konwersacji. | Tekst bez struktury, transkrypcja konwersacji. |
Podsumowanie | |
| Ujednoznaczniaj jednostki i uzyskaj linki do Wikipedii. | Tekst bez struktury | Łączenie jednostek | |
| Klasyfikowanie dokumentów w co najmniej jednej kategorii. | Tekst bez struktury | Niestandardowa klasyfikacja tekstu | ✓ |
| Wyodrębnianie informacji medycznych z dokumentów klinicznych/medycznych bez tworzenia modelu. | Tekst bez struktury | Analiza tekstu pod kątem kondycji | |
| Wyodrębnij informacje medyczne z dokumentów klinicznych/medycznych przy użyciu modelu, który jest trenowany na danych. | Tekst bez struktury | Niestandardowa analiza tekstu dla kondycji | |
| Utwórz aplikację konwersacyjną, która odpowiada na dane wejściowe użytkownika. | Dane wejściowe nieustrukturyzowanego użytkownika | Odpowiadanie na pytania | ✓ |
| Wykryj język, w jakim został napisany tekst. | Tekst bez struktury | Wykrywanie języka | |
| Przewidywanie intencji danych wejściowych użytkownika i wyodrębnianie z nich informacji. | Dane wejściowe nieustrukturyzowanego użytkownika | Interpretacja języka konwersacyjnego | ✓ |
| Łączenie aplikacji z interpretacji języka konwersacyjnego, usługi LUIS i odpowiadania na pytania. | Dane wejściowe nieustrukturyzowanego użytkownika | Przepływ pracy orkiestracji | ✓ |
* Jeśli funkcja jest dostosowywalna, możesz wytrenować model AI przy użyciu naszych narzędzi, aby dopasować dane specjalnie. W przeciwnym razie funkcja jest wstępnie skonfigurowana, co oznacza, że nie można zmienić używanych modeli sztucznej inteligencji. Wystarczy wysłać dane i użyć danych wyjściowych funkcji w aplikacjach.
Migrowanie z analiza tekstu, QnA Maker lub Language Understanding (LUIS)
Język sztucznej inteligencji platformy Azure łączy trzy pojedyncze usługi językowe w usługach Azure AI — analiza tekstu, QnA Maker i Language Understanding (LUIS). Jeśli używasz tych trzech usług, możesz łatwo przeprowadzić migrację do nowego języka sztucznej inteligencji platformy Azure. Aby uzyskać instrukcje, zobacz Migrowanie do języka sztucznej inteligencji platformy Azure.
Samouczki
Po rozpoczęciu pracy z usługą językową wypróbuj nasze samouczki, które pokazują, jak rozwiązywać różne scenariusze.
- Wyodrębnianie kluczowych fraz z tekstu przechowywanego w usłudze Power BI
- Sortowanie informacji w programie Microsoft Excel przy użyciu usługi Power Automate
- Tłumaczenie tekstu, analizowanie tonacji i syntetyzowanie mowy za pomocą platformy Flask
- Korzystanie z usług Azure AI w aplikacjach kanwy
- Tworzenie bota z często zadawanymi pytaniami
Dodatkowe przykłady kodu
Więcej przykładów kodu można znaleźć w witrynie GitHub dla następujących języków:
Wdrażanie lokalnie przy użyciu kontenerów platformy Docker
Użyj kontenerów usługi językowej, aby wdrożyć funkcje interfejsu API lokalnie. Te kontenery platformy Docker umożliwiają przybliżenie usługi do danych ze względów zgodności, zabezpieczeń lub innych powodów operacyjnych. Usługa language oferuje następujące kontenery:
- Analiza tonacji
- Wykrywanie języka
- Wyodrębnianie kluczowych fraz
- Niestandardowe rozpoznawanie nazwanych jednostek
- Analiza tekstu dla opieki zdrowotnej
- Podsumowanie
Odpowiedzialne rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji
System sztucznej inteligencji obejmuje nie tylko technologię, ale także osoby, które z niej będą korzystać, osoby, których to dotyczy, oraz środowisko, w którym zostanie wdrożona. Przeczytaj następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej na temat odpowiedzialnego używania i wdrażania sztucznej inteligencji w systemach: