Введение

Завершено

В современном мире, ориентированном на данные, извлечение значимых аналитических сведений из больших объемов информации является важным. Эффективные методы суммирования могут сэкономить время и сделать принятие решений быстрее и более интуитивно понятным путем преобразования необработанных, неструктурированных данных в практические знания, независимо от того, имеете ли вы дело с длинными документами, отзывами клиентов или беседными данными. В этом модуле вы узнаете, как инструменты Foundry и azure_ai расширение для базы данных Azure для PostgreSQL — гибкий сервер позволяют использовать методы краткого изложения Generative AI (GenAI) для преобразования сложного содержимого в краткие сводки, сокращая тексты, которые пользователи могут находить слишком длинными для чтения.

Сценарий. Добавление возможностей сводных данных в приложение рекомендаций по аренде недвижимости

Вы являетесь разработчиком, работающим в Margie's Travel. Веб-приложения компании и мобильные приложения подключают путешественников, ищущих жилье с домовладельцами и менеджерами недвижимости, желающими арендовать свои свойства. Гибкая база данных Сервера Базы данных Azure для PostgreSQL поддерживает эти приложения, и вы хотите использовать расширение azure_ai для реализации новых функциональных возможностей, чтобы предоставить краткие сводки описаний свойств, чтобы упростить поиск соответствующих свойств, удовлетворяющих их требованиям. Вы стремитесь создать сводки, которые направляют пользователей к их идеальному пребыванию, будь то поиск уютных квартир, видом на набережной или модный центр лофтов.

Методы суммирования

Два метода доступны для создания сводок при использовании средств Foundry. Понимание этих методов и их различий имеет важное значение для создания интеллектуальных приложений, способных перегонять сложные сведения в неясные аналитические сведения.

• Экстрактивное суммирование: определяет и извлекает предложения, которые передают основную идею текста непосредственно из оригинального содержимого.

• Абстрактная сводка: создает творческие сводки путем парафразирования и повторения суммированного содержимого. Сводка предназначена для захвата сущности исходного текста.

Цели обучения

В этом модуле вы изучите методы сводных данных GenAI и как их можно использовать непосредственно в гибкой базе данных сервера Базы данных Azure для PostgreSQL с помощью расширения azure_ai. Он предоставляет знания для применения каждого подхода суммирования и оценки качества созданных сводок. В этом модуле вы:

• Оцените методы суммирования, доступные с помощью средств Foundry и azure_ai расширения.
• Изучите различия между извлечением и абстрактной суммированием.
• Применение методов суммирования GenAI к данным в базе данных PostgreSQL для получения практического опыта использования средств Foundry и azure_ai расширения для суммирования.

К концу этого модуля вы оснащены знаниями и навыками, чтобы эффективно суммировать данные с помощью методов GenAI, повышая способность извлекать аналитические сведения из больших объемов содержимого!