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O que é a Linguagem de IA do Azure?

Observação

A partir de julho de 2023, os serviços de IA do Azure passaram a abranger tudo o que antes era conhecido como Serviços Cognitivos e Serviços de IA Aplicada do Azure. Não houve alterações nos preços. Os nomes Serviços Cognitivos e IA Aplicada do Azure continuam a ser usados nas APIs de cobrança, análises de custo, listas de preços e preço do Azure. Não houve alterações interruptivas nas interfaces de programação de aplicativo (APIs) ou SDKs.

A Linguagem de IA do Azure é um serviço baseado em nuvem que fornece recursos de NLP (Processamento de Linguagem Natural) para entender e analisar texto. Use esse serviço para ajudar a criar aplicativos inteligentes usando o Language Studio baseado na Web, APIs REST e bibliotecas de clientes.

Recursos disponíveis

Esse serviço de linguagem unifica os seguintes serviços de IA do Azure disponíveis: Análise de Texto, QnA Maker e LUIS. Caso precise migrar desses serviços, confira a seção de migração abaixo.

O serviço de Linguagem também fornece vários novos recursos, que podem ser:

  • Pré-configurados, o que significa que os modelos de IA usados pelo recurso não são personalizáveis. Basta enviar seus dados e usar a saída do recurso em seus aplicativos.
  • Personalizáveis, o que significa que você treinará um modelo de IA usando nossas ferramentas para ajustar seus dados de maneira específica.

Dica

Não tem certeza de qual recurso usar? Confira Qual recurso de serviço de linguagem devo usar? para ajudá-lo a decidir.

O Language Studio permite usar os recursos de serviço abaixo sem escrever códigos.

NER (Reconhecimento de Entidade Nomeada)

O reconhecimento de entidade nomeada é um recurso pré-configurado que categoriza entidades (palavras ou frases) em textos não estruturados de diversos grupos de categorias predefinidos. Por exemplo: pessoas, eventos, locais, datas e muito mais.

Detecção de PII e PHI (informações de identificação pessoal e de saúde, respectivamente)

A detecção de PII é um recurso pré-configurado que identifica, categoriza e edita informações confidenciais em documentos de texto não estruturado e transcrições de conversas. Por exemplo: números de telefone, endereços de email, formas de identificação e muito mais.

Detecção de idioma

A detecção de linguagem é um recurso pré-configurado que pode detectar a linguagem de um documento e retornar um código de linguagem para uma ampla variedade de linguagem, variantes e dialetos, além de algumas variações regionais/culturais.

Análise de Sentimento e a mineração de opiniões

A análise de sentimento e a mineração de opiniões são recursos pré-configurados que ajudam você a descobrir o que as pessoas pensam da sua marca ou tópico por meio da mineração de texto em busca de pistas sobre sentimentos positivos ou negativos e que podem associá-los a aspectos específicos do texto.

Resumo

O resumo é um recurso pré-configurado que usa o resumo de texto extrativo para produzir um resumo de documentos e transcrições de conversas. Ele extrai frases que representam em conjunto as informações mais importantes ou relevantes do conteúdo original.

Extração de frases-chave

A extração de frase-chave é um recurso pré-configurado que avalia e retorna os principais conceitos em texto não estruturado como uma lista.

Vinculação de entidade

A vinculação de entidade é um recurso pré-configurado que remove a ambiguidade da identidade das entidades encontradas (palavras ou frases) em textos não estruturados e retorna links para a Wikipédia.

Análise de Texto para integridade

A análise de texto para saúde é um recurso pré-configurado que extrai e rotula informações médicas relevantes de texto não estruturado, como anotações médicas, resumos de alta, documentos clínicos e registros eletrônicos de saúde.

Classificação personalizada de textos

A classificação de textos personalizada permite criar modelos de IA personalizados para classificar documentos de textos não estruturados em classes personalizadas definidas por você.

NER (Reconhecimento de Entidade Nomeada) personalizado

O NER personalizado permite criar modelos de IA personalizados para extrair categorias de entidades personalizadas (rótulos para palavras ou frases) usando um texto não estruturado fornecido por você.

Compreensão do idioma da conversa

A CLU (compreensão da linguagem coloquial) permite que os usuários compilem modelos de compreensão de linguagem natural personalizados para prever a intenção geral de um enunciado de entrada e extrair informações importantes.

Fluxo de Trabalho de Orquestração

O fluxo de trabalho de orquestração é um recurso personalizado que permite conectar aplicativos de CLU (compreensão da linguagem coloquial), respostas às perguntas e LUIS.

Respostas às perguntas

As respostas às perguntas são um recurso personalizado que encontra a resposta mais apropriada para entradas dos usuários e que é comumente usado para criar aplicativos cliente de conversação, como aplicativos de mídia social, chatbots e aplicativos de desktop habilitados para fala.

Análise de texto personalizada para integridade

A análise de texto personalizada para integridade é um recurso personalizado que extrai entidades específicas de serviços de saúde de texto não estruturado, usando um modelo que você cria.

Qual recurso de serviço de linguagem devo usar?

Esta seção ajudará a decidir qual recurso serviço de linguagem você deve usar para seu aplicativo:

O que você deseja fazer? Formato do documento Sua melhor solução Essa solução é personalizável?*
Detecte e/ou edite informações confidenciais, como PII e PHI. Texto não estruturado,
conversas transcritas
Detecção de PII
Extraia categorias de informações sem criar um modelo personalizado. Texto não estruturado O recurso NER pré-configurado
Extraia categorias de informações usando um modelo específico para seus dados. Texto não estruturado NER personalizado
Extraia tópicos principais e frases importantes. Texto não estruturado Extração de frases-chave
Determine o sentimento e as opiniões expressos no texto. Texto não estruturado Análise de Sentimento e a mineração de opiniões
Resumir partes longas de texto ou conversas. Texto não estruturado,
conversas transcritas.
Resumo
Desambiguar entidades e obter links para a Wikipédia. Texto não estruturado Vinculação de entidade
Classifique documentos em uma ou mais categorias. Texto não estruturado Classificação personalizada de textos
Extraia informações médicas de documentos clínicos ou médicos, sem criar um modelo. Texto não estruturado Análise de texto para integridade
Extraia informações médicas de documentos clínicos/médicos usando um modelo treinado em seus dados. Texto não estruturado Análise de texto para saúde personalizada
Crie um aplicativo de conversa que responda às entradas do usuário. Entradas de usuário não estruturadas Respostas às perguntas
Detecte o idioma em que um texto foi escrito. Texto não estruturado Detecção de idioma
Preveja a intenção de entradas do usuário e extraia informações deles. Entradas de usuário não estruturadas Compreensão do idioma da conversa
Conecte aplicativos de compreensão da linguagem coloquial, LUIS e respostas às perguntas. Entradas de usuário não estruturadas Fluxo de Trabalho de Orquestração

* Se um recurso for personalizável, você poderá treinar um modelo de IA usando nossas ferramentas para ajustar seus dados de maneira específica. Caso contrário, um recurso é pré-configurado, o que significa que os modelos de IA que ele usa não podem ser alterados. Basta enviar seus dados e usar a saída do recurso em seus aplicativos.

Migrar da Análise de Texto, do QnA Maker ou do Reconhecimento Vocal

A Linguagem de IA do Azure unifica três serviços de linguagem individuais em serviços de IA do Azure: Análise de Texto, QnA Maker e LUIS (Reconhecimento Vocal). Se você estiver usando esses três serviços, poderá migrar facilmente para a nova Linguagem de IA do Azure. Para obter instruções, confira Migrar para a Linguagem de IA do Azure.

Tutoriais

Após ter tido a chance de começar a usar o serviço de Linguagem, experimente os tutoriais que mostram como abordar diferentes cenários.

Exemplos de código adicionais

Você pode encontrar mais exemplos de código em GitHub para as seguintes linguagens de programação:

Implantação local usando contêineres do Docker

Use os contêineres do serviço de Linguagem para implantar recursos de API no local. Esses contêineres do Docker permitem que você aproxime o serviço dos seus dados para fins de conformidade, segurança ou outras razões operacionais. O serviço de Linguagem oferece os seguintes contêineres:

IA responsável

Um sistema de IA inclui não apenas a tecnologia, mas também as pessoas que a usarão, que serão afetadas por ele e o ambiente em que ele é implantado. Leia os seguintes artigos para saber mais sobre a implantação e o uso responsável da IA em seus sistemas: