Возможности понимания контента Azure в решениях для обработки изображений Foundry Tools

Azure Content Understanding стандартизирует извлечение данных из изображений, что упрощает анализ больших объемов неструктурированных данных изображения. Стандартизированное извлечение ускоряет достижение стоимости и упрощает интеграцию в последующие аналитические рабочие процессы. С помощью API распознавания содержимого можно определить схемы, чтобы указать поля, описания и типы выходных данных для извлечения. Затем служба анализирует изображения и предоставляет структурированные данные, которые могут применяться в различных вариантах использования, например:

• Приложения для получения дополненного поколения (RAG): извлеките ключевые сведения из образов, чтобы создать надежный индекс, который обеспечивает взаимодействие с чатом с пользователем. Этот индекс позволяет пользователям задавать вопросы и получать точные ответы на основе содержимого изображений.

• Финансовый анализ и бизнес-аналитика: анализ диаграмм производительности бизнеса и тенденций для создания отчетов в режиме реального времени, которые помогают аналитикам, менеджерам и руководителям принимать более обоснованные решения.

• Управление качеством производства: автоматизация обнаружения дефектов и аномалий, таких как царапины, трещины или несоответствия, в производственных линиях и производственных средах.

• Анализ полков и управление инвентаризацией: обнаружение, подсчет и извлечение конкретных сведений о розничных продуктах, оптимизации операций и повышении удовлетворенности клиентов путем обеспечения правильной организации продуктов.

Ключевые преимущества

Content Understanding предлагает несколько ключевых преимуществ для извлечения информации из изображений, в том числе,

• Улучшенная удобство использования и структура данных. Предоставляя структурированные данные, понимание содержимого упрощает интеграцию с базами данных, электронными таблицами и системами, такими как управление отношениями клиентов (CRM) или средства планирования корпоративных ресурсов (ERP).

• Улучшенная точность для конкретных вариантов использования: Content Understanding позволяет извлекать целевые данные, которые соответствуют вашим уникальным требованиям, помогая повысить точность модели, фокусируясь на наиболее важных точках данных.

• Более быстрая и эффективная автоматизация. Извлечение только необходимых полей позволяет распознаванию содержимого упростить автоматизацию. Таким образом, организации могут эффективно масштабировать свои рабочие процессы обработки данных и уменьшать объем хранимых и обрабатываемых неуместных данных.

Начало работы

Начните работу с обработкой изображений с помощью функции "Понимание содержимого", выполнив краткое руководство по REST API или посетив Microsoft Foundry для работы без кода.

Примечание.

Анализаторы изображений не оптимизированы для сценариев, в которых анализ основан главным образом на извлеченном тексте. Если главной целью является извлечение и анализ текста из изображений, рекомендуется использовать схему извлечения полей документа.

Связанный контент

• Рекомендации по оптимизации реализаций Content Understanding, включая советы по проектированию схем, см. в руководстве по рекомендациям.
• Подробные сведения о поддерживаемых форматах входных изображений см. в разделе "Квоты и ограничения службы".
• Чтобы просмотреть примеры кода, см. шаблоны анализаторов.
• Дополнительные сведения о доверии и безопасности см. в разделе"Данные", "Защита" и "Политика конфиденциальности".