Introdução
Qualquer pessoa que tenha processado manualmente faturas ou formulários sabe o quão desafiador é. A grande notícia é que podemos usar a IA para eliminar o esforço manual e criar os sistemas de informações do futuro. A extração e a análise de informações alimentadas por IA permitem que as organizações obtenham insights acionáveis de dados que, de outra forma, podem ser bloqueados em documentos, imagens, áudio, vídeo ou outros ativos.
Exemplos de cenários de extração de informações incluem:
- Processamento de declarações de despesas: uma empresa precisa extrair descrições de despesas e valores de recibos verificados.
- Suporte ao cliente: uma agência precisa analisar chamadas de suporte registradas para identificar problemas e resoluções comuns.
- Planejamento de capacidade: uma organização turística precisa estimar volumes de visitantes analisando filmagens de vídeo e imagens.
O Microsoft Azure Content Understanding in Foundry Tools usa a IA para extrair informações estruturadas de conteúdo não estruturado. O Reconhecimento de Conteúdo do Azure ajuda os aplicativos a entender o que está no conteúdo identificando entidades, campos, relações e significado no conteúdo.
O Azure Content Understanding extrai dados estruturados de vários tipos de conteúdo, incluindo:
- Documentos e imagens: como PDFs, formulários, faturas, recibos, contratos
- Áudio: como gravações ou chamadas
- Vídeo: como vídeo de reuniões ou outros arquivos de mídia
A extração de informações da IA do Azure Content Understanding automatiza o processo de transformar conteúdo não estruturado em dados legíveis pelo computador que podem ser pesquisados e analisados. Em seguida, saiba como extrair dados estruturados de documentos e formulários não estruturados.
Observação
Reconhecemos que pessoas diferentes gostam de aprender de maneiras diferentes. Você pode optar por concluir este módulo em formato baseado em vídeo ou ler o conteúdo como texto e imagens. O texto contém mais detalhes do que os vídeos, portanto, em alguns casos, talvez você queira se referir a ele como material complementar à apresentação de vídeo.