Wprowadzenie

  • 3 min

W dzisiejszym świecie opartym na danych najważniejsze jest wyodrębnianie znaczących szczegółowych informacji z dużych ilości informacji. Skuteczne techniki podsumowania mogą zaoszczędzić czas i podejmować decyzje szybciej i bardziej intuicyjnie, przekształcając nieprzetworzone, nieustrukturyzowane dane na wiedzę z możliwością działania, niezależnie od tego, czy masz do czynienia z długimi dokumentami, recenzjami klientów, czy danymi konwersacyjnymi. W tym module dowiesz się, jak narzędzia Foundry Tools i azure_ai rozszerzenie usługi Azure Database for PostgreSQL — serwer elastyczny umożliwiają korzystanie z technik podsumowania wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję (GenAI) do skondensowania złożonej zawartości w zwięzłe podsumowania, skracać treści uznawane przez użytkowników za zbyt długie.

Scenariusz: Dodawanie możliwości podsumowania do aplikacji rekomendacji dotyczącej nieruchomości wynajmu

Jesteś deweloperem pracującym dla Margie's Travel. Internetowe i mobilne aplikacje firmy łączą podróżnych poszukujących zakwaterowania z właścicielami domów i menedżerami nieruchomości, którzy chcą wynająć swoje nieruchomości. Elastyczna baza danych serwera usługi Azure Database for PostgreSQL obsługuje te aplikacje i masz za zadanie użycie rozszerzenia azure_ai w celu zaimplementowania nowych funkcji w celu zapewnienia zwięzłych podsumowań opisów właściwości, aby ułatwić klientom znajdowanie odpowiednich właściwości spełniających ich wymagania. Celem jest przedstawienie podsumowań, które kierują użytkowników w kierunku ich idealnego pobytu, niezależnie od tego, czy szukasz przytulnych apartamentów, widoków na nabrzeża, czy modnych loftów w centrum miasta.

Techniki podsumowania

Dostępne są dwie techniki generowania podsumowań podczas korzystania z narzędzi Foundry Tools. Zrozumienie tych metod i ich różnic ma kluczowe znaczenie dla tworzenia inteligentnych aplikacji zdolnych do przekształcania złożonych informacji w zrozumiałe i przystępne wnioski.

  • Podsumowanie ekstrakcyjne: Identyfikuje i wyodrębnia zdania, które przekazują główną myśl tekstu bezpośrednio z oryginalnej treści.

  • Podsumowanie abstrakcyjne: Generuje kreatywne podsumowania przez parafrazowanie i przekształcanie podsumowanej zawartości. Podsumowanie zostało zaprojektowane tak, aby przechwytywać istotę oryginalnego tekstu.

Cele nauczania

W tym module zapoznasz się z technikami streszczania GenAI oraz sposobami ich zastosowania bezpośrednio w elastycznej bazie danych serwera Azure Database for PostgreSQL za pomocą rozszerzenia azure_ai. Zapewnia on wiedzę, aby zastosować każde podejście podsumowania i ocenić jakość wygenerowanych podsumowań. W tym module wykonasz następujące czynności:

  • Oceń techniki podsumowania dostępne za pomocą narzędzi Foundry Tools i azure_ai rozszerzenia.
  • Zapoznaj się z różnicami między podsumowaniami wyodrębniaczymi i abstrakcyjnymi.
  • Stosowanie technik podsumowywania z użyciem GenAI do danych w bazie danych PostgreSQL w celu zdobycia praktycznego doświadczenia przy użyciu Foundry Tools i azure_ai rozszerzenia do podsumowania.

Po ukończeniu tego modułu masz wiedzę i umiejętności, które pozwalają skutecznie podsumowywać dane przy użyciu technik GenAI, zwiększając możliwość wyodrębniania szczegółowych informacji z dużych ilości zawartości.