Foundry Araçları görüntü çözümlerinde Azure İçerik Anlayışı

Azure Content Understanding, görüntülerden veri ayıklamayı standart hale getirerek büyük hacimli yapılandırılmamış görüntü verilerini analiz etme işlemini kolaylaştırır. Standartlaştırılmış ayıklama, değer elde etme süresini hızlandırır ve aşağı akış analiz iş akışlarına tümleştirmeyi kolaylaştırır. Content Understanding API'leri ile ayıklama için alanları, açıklamaları ve çıkış türlerini belirtmek üzere şemalar tanımlayabilirsiniz. Hizmet daha sonra görüntülerinizi analiz eder ve aşağıdakiler gibi çeşitli kullanım örneklerinde uygulanabilecek yapılandırılmış veriler sağlar:

  • Kurtarma ile artırılmış üretim (RAG) uygulamaları: Kullanıcılara yönelik sohbet deneyimlerini destekleyen güçlü bir dizin oluşturmak için görüntülerinizden önemli ayrıntıları çıkartın. Bu dizin, kullanıcıların resimlerinizin içeriğine göre sorular sormasına ve doğru yanıtlar almasına olanak tanır.

  • Finansal analiz ve iş zekası: Analistlerin, yöneticilerin ve yöneticilerin daha hızlı ve daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olan gerçek zamanlı raporlar oluşturmak için iş performansı grafiklerini ve eğilimlerini analiz edin.

  • Üretim kalite denetimi: Üretim hatlarında ve üretim ortamlarında çizikler, çatlaklar veya yanlış hizalamalar gibi hataların ve anomalilerin tespitini otomatikleştirin.

  • Raf analizi ve stok yönetimi: Perakende ürünlerle ilgili belirli ayrıntıları algılayın, sayın ve ayıklayın, operasyonları iyileştirin ve ürünlerin iyi stoklandığından ve düzgün bir şekilde organize olduğundan emin olarak müşteri memnuniyetini artırın.

Ana faydalar

Content Understanding, görüntülerden bilgi ayıklamak için çeşitli temel avantajlar sunar; örneğin,

  • Gelişmiş veri kullanılabilirliği ve yapısı: Content Understanding, yapılandırılmış veriler sağlayarak veritabanları, elektronik tablolar ve Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) veya Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) araçları gibi sistemlerle tümleştirmeyi kolaylaştırır.

  • Belirli kullanım örnekleri için iyileştirilmiş doğruluk: Content Understanding, hedeflenen veri ayıklamanın benzersiz gereksinimlerinizle doğrudan uyumlu olmasını sağlayarak en önemli veri noktalarına odaklanarak model doğruluğunu iyileştirmeye yardımcı olur.

  • Daha hızlı ve daha uygun maliyetli otomasyon: Yalnızca gerekli alanların ayıklanması, Content Understanding'in otomasyonu kolaylaştırmasını sağlar. Böylece kuruluşların veri işleme iş akışlarını verimli bir şekilde ölçeklendirmesine ve ilgisiz verilerin depolanmasını ve işlenmesini azaltmasına olanak tanır.

İçerik anlamada görüntü işlemeye yönelik bir veri akışı diyagramının ekran görüntüsü.

Yüz açıklaması alanları

Not

Bu özellik sınırlı erişimdir; müşterilerin Azure destek isteğiyle Azure OpenAI modelleri için yüz bulanıklaştırmayı devre dışı bırakma isteğinde bulunmaları gerekir. Daha fazla bilgi edinin Azure destek isteğini yönetme.

Alan ayıklama özelliği isteğe bağlı olarak görüntülerdeki yüzlerin ayrıntılı açıklamalarını sağlayacak şekilde geliştirilebilir. Bu özellik, yüz kılı, yüz ifadesi ve ünlülerin varlığı gibi çeşitli analiz ve dizin oluşturma amaçları için önemli olabilecek öznitelikleri içerir. Çözümleyici yapılandırmasında disableFaceBlurring : true ayarını yaparak yüz açıklama özelliklerini etkinleştirin.

Örnekler:

  • Örnek alan: facialHairDescription: Yüz kıllarının türünü açıklar (örneğin, beard, mustache, clean-shaven)
  • Örnek alan: nameOfProminentPerson: Görüntüde mümkünse bir ünlünün adını sağlar (örneğin, Satya Nadella)
  • Örnek alan: faceSmilingFrowning: Bir kişinin gülümseyip gülümsemediğini veya somurtup somurmadığını açıklayan bir tanım sağlar.

Başlayın

REST API hızlı başlangıcımızı izleyerek veya kod içermeyen bir deneyim için Microsoft Foundry'yi ziyaret ederek Content Understanding ile görüntüleri işlemeye başlayın.

Not

Görüntü çözümleyicileri, analizin öncelikle ayıklanan metni temel aldığı senaryolar için iyileştirilmemiştir. Asıl amacınız görüntülerden metin ayıklamak ve analiz etmekse, bunun yerine bir belge alanı ayıklama şeması kullanmayı göz önünde bulundurun.

Önemli

Biyometrik Verileri işlemek için Microsoft ürünlerini veya hizmetlerini kullanıyorsanız, şunlardan sorumlusunuz: (i) saklama süreleri ve yok etme dahil olmak üzere veri konularına bildirim sağlamak; (ii) veri öznelerinden onay almak; ve (iii) Geçerli Veri Koruma Gereksinimleri kapsamında uygun ve gerekli olan Biyometrik Verileri silme. İlgili bilgiler için bkz. Yüz İçin Veri ve Gizlilik.

İlgili içerik

  • Last updated on