Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Важный
Наша региональная предварительная версия, Центральная Швеция, демонстрирует наши новейшие и постоянно развивающиеся методы тонкой настройки LLM на основе моделей GPT. Вы можете опробовать их, используя языковой ресурс в регионе Центральной Швеция.
Сводка разговора доступна только с использованием:
- REST API
- Питон
- C#
Суммаризация — это функция, предлагаемая Azure AI Language, комбинацией генеративных моделей больших языков и оптимизированных под задачи моделей-энкодеров, которые предоставляют решения для суммаризации с более высоким качеством, экономичностью и меньшей задержкой. Используйте эту статью, чтобы узнать больше об этой функции и о том, как её использовать в ваших приложениях.
В стандартной комплектации сервис предоставляет решения для суммирования трех типов жанров: простые тексты, диалоги и собственные документы. Суммаризация текста принимает только блоки обычного текста. Функция резюмирования разговоров принимает разговорный ввод, включая различные аудиосигналы речи. Функция суммирования документов в их родных форматах принимает документы в таких форматах, как Word, PDF или простой текст. Для получения дополнительной информации см. разделПоддерживаемые форматы документов.
Подсказка
Попробуйте функцию суммирования в портале Azure AI Foundry. Там вы можете использовать уже существующий ресурс Language Studio или создать новый ресурс Azure AI Foundry, чтобы воспользоваться этой услугой.
Возможности
Эта документация содержит следующие типы статей:
- Быстрые старты — это инструкции для начала работы, которые помогут вам сделать запросы к сервису.
- Руководства содержат инструкции по использованию сервиса более конкретными или индивидуальными способами.
Стандартный рабочий процесс
Чтобы использовать эту возможность, нужно в приложении передать данные для анализа и обработать полученный от API результат. Анализ выполняется без изменений, без какой-либо дополнительной настройки модели, использованной на ваших данных.
Создайте ресурс языка ИИ Azure, который предоставляет вам доступ к функциям, предлагаемым языком искусственного интеллекта Azure. Он создает пароль (называемый ключом) и URL-адрес конечной точки, используемый для проверки подлинности запросов API.
Создайте запрос, используя REST API или клиентскую библиотеку для C#, Java, JavaScript или Python. Также можно отправить асинхронные вызовы с пакетным запросом, чтобы объединить в один вызов несколько запросов к разным функциям API.
Отправьте запрос, содержащий текстовые данные. Ключ и конечная точка используются для проверки подлинности.
Выполните потоковую передачу ответа или сохраните его локально.
Kлючевые особенности текстового резюмирования
Текстовое резюмирование использует методы обработки естественного языка для создания краткого содержания для простых текстов, которые могут быть взяты из документа, разговора или любых других текстов. Этот API предоставляет два подхода к суммированию:
Экстрактивное суммирование: Создаёт резюме, извлекая ключевые предложения из исходного текста вместе с информацией об их расположении.
- Несколько извлечённых предложений: Эти предложения совместно передают основную идею исходного текста. Они взяты из исходного текста и являются оригинальными предложениями.
- Оценка ранга: Оценка ранга показывает, насколько релевантно предложение основной теме. Суммаризация текста ранжирует извлеченные предложения, и вы можете определить, будут ли они возвращены в порядке их появления или в соответствии с их рангом. Например, если вы запрашиваете краткое изложение из трех предложений, то экстрактивное суммирование возвращает три предложения с наивысшими оценками.
- Позиционная информация: начальная позиция и длина извлечённых предложений.
Абстрактивное суммирование: Создает краткое и связное резюме, состоящее из предложений или слов, которые не являются дословными извлечениями из оригинального источника.
- Тексты резюме: Абстрактивное суммирование возвращает резюме для каждого диапазона контекстуального ввода. Длинный ввод можно сегментировать, чтобы вернуть несколько групп текстов резюме с их соответствующим диапазоном контекстного ввода.
- Контекстуальный диапазон ввода: Диапазон в предоставленных данных, который использовался для создания текста краткого содержания.
В качестве примера рассмотрим следующий абзац текста:
В компании Microsoft мы стремимся продвинуть технологии искусственного интеллекта за пределы существующих методов, применяя более целостный подход, ориентированный на человека, к обучению и пониманию. В качестве главного технического директора Azure AI services я работаю с командой удивительных учёных и инженеров, чтобы превратить эту задачу в реальность. В моей роли я наслаждаюсь уникальной перспективой в понимании взаимосвязи между тремя аспектами человеческого познания: монолингвальный текст (X), аудио- или визуальные сенсорные сигналы (Y) и мультиязычность (Z). На пересечении всех трёх есть нечто магическое — то, что мы называем XYZ-код, как показано на Рисунке 1 — совместное представление для создания более мощного ИИ, который может лучше говорить, слышать, видеть и понимать человека. Мы верим, что код XYZ позволяет нам реализовать наше долгосрочное видение: перенос обучения между доменами, охватывающий различные модальности и языки. Цель состоит в том, чтобы иметь предобученные модели, которые могут совместно изучать представления для поддержки широкого спектра последующих задач в области искусственного интеллекта, подобно тому, как это делают люди сегодня. За последние пять лет мы достигли уровня человеческих возможностей в эталонах распознавания разговорной речи, машинного перевода, ответа на вопросы в разговорной форме, понимания текстов и создания подписей к изображениям. Эти пять прорывов дали нам сильные сигналы в направлении нашей более амбициозной цели сделать скачок в возможностях ИИ, достигнув многоуровневого и многоязычного обучения, более соответствующего тому, как люди учатся и понимают. Я считаю, что общий XYZ-код является основополагающим компонентом этого устремления, если он основан на внешних источниках знаний в последующих AI задачах.
Запрос на API для суммаризации текста обрабатывается после его получения путем создания задачи для бэкенда API. Если задание выполнено успешно, возвращается результат API. Результат доступен для получения в течение 24 часов. После этого времени вывод данных очищается. Из-за поддержки многоязычности и эмодзи, ответ может содержать смещения текста. Для получения дополнительной информации см. как обрабатывать смещения.
Если мы используем предыдущий пример, API может вернуть следующие резюме:
Экстрактивная суммаризация:
- "В компании Microsoft мы стремимся продвинуть искусственный интеллект за пределы существующих методов, применяя более целостный, ориентированный на человека подход к обучению и пониманию."
- Мы верим, что XYZ-код позволяет нам реализовать наше долгосрочное видение: перенос обучения между различными доменами, охватывающий различные модальности и языки.
- Цель состоит в том, чтобы иметь предварительно обученные модели, которые могут совместно обучаться представлениям, поддерживающим широкий спектр последующих задач ИИ, аналогично тому, как это делают люди сегодня.
Абстрактная сводка:
- Корпорация Microsoft применяет более целостный и ориентированный на человека подход к обучению и пониманию. Мы верим, что код XYZ позволяет нам реализовать наше долгосрочное видение: перенос обучения между доменами, охватывающий различные модальности и языки. За последние пять лет мы достигли человеческого уровня в распознавании речевого потока на контрольных тестах.
Начните с резюмирования
Чтобы использовать функции суммаризации, отправьте данные на анализ и обработайте вывод API в вашем приложении. Анализ выполняется без изменений, без какой-либо дополнительной настройки модели, использованной на ваших данных. Существует два способа использования summarization:
| Вариант разработки | Описание |
|---|---|
| Azure AI Foundry | Azure AI Foundry — это веб-платформа, позволяющая использовать связывание сущностей с текстовыми примерами и вашими собственными данными после регистрации. Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт Azure AI Foundry или документацию Azure AI Foundry. |
| REST API или Клиентская библиотека (Azure SDK) | Интегрируйте текстовое суммирование в ваши приложения с использованием REST API или библиотеки клиента, доступной на различных языках. Для получения дополнительной информации см. summarization quickstart. |
Требования к вводу и ограничения на обслуживание
- Суммирование анализирует текст. Дополнительную информацию см. в разделе Ограничения данных и услуг в руководстве.
- Обобщение работает с различными письменными языками. Для получения дополнительной информации см. language support.
Справочная документация и примеры кода
Когда вы используете суммаризацию текста в своих приложениях, ознакомьтесь со следующей справочной документацией и примерами для Azure AI Language.
| Вариант разработки / язык | Справочная документация | Образцы |
|---|---|---|
| C# | Документация по C# | Примеры C# |
| Ява | Документация по Java | Примеры для Java |
| JavaScript | Документация по работе с JavaScript. | Примеры JavaScript |
| Питон | Документация по Python. | Примеры для Python |
Ответственный ИИ
Система искусственного интеллекта включает не только технологию, но и людей, которые её используют, людей, на которых она влияет, и среду развёртывания. Прочитайте заметку о прозрачности для суммирования, чтобы узнать о разумном использовании и внедрении ИИ в ваши системы. Для получения дополнительной информации см. следующие статьи: