Bilgi ayıklamaya genel bakış
Uyarı
Daha fazla ayrıntı için Metin ve resimler sekmesine bakın!
Bilgi ayıklama, içerikten veri ayıklamak için birden çok yapay zeka tekniğini (genellikle dijital belgeler) birleştiren bir iş yüküdür. Kapsamlı bir bilgi ayıklama çözümü, görüntü tabanlı verilerdeki metinleri algılamak için görüntü işleme öğelerini içerir; ve makine öğrenmesi veya giderek daha üretken hale gelen yapay zeka, ayıklanan metni belirli veri alanlarıyla eşler.
- Optik karakter tanıma (OCR) kullanarak görüntülerden metin algılama ve ayıklama.
- OCR sonuçlarından veri alanlarına değer tanımlama ve eşleme.
Örneğin, yapay zeka destekli bir gider talebi işleme çözümü, talepleri daha verimli bir şekilde işlemek için makbuzlardaki ilgili alanları otomatik olarak ayıklayabilir.
| Taranan makbuz | Ayıklanan veriler |
|---|---|
|
|
Doğru yaklaşımı seçme
Bir bilgi ayıklama çözümü planlarken, sistemin karşılaması gereken gereksinimleri ve kısıtlamaları göz önünde bulundurmak önemlidir. Dikkat edilmesi gereken bazı önemli noktalar şunlardır:
Belge özellikleri. Verileri ayıklamanız gereken belgeler, çözümün tamamının temelini oluşturur. Aşağıdakiler gibi faktörleri göz önünde bulundurun:
- Düzen tutarlılığı: Standartlaştırılmış formlar şablon tabanlı yaklaşımları tercih ederken, birden çok biçimi ve düzeni işleme ihtiyacı daha karmaşık bir makine öğrenmesi tabanlı çözüm gerektirebilir.
- Birim gereksinimleri: Yüksek hacimli işleme, iyileştirilmiş sistem donanımı üzerinde çalışan otomatik makine öğrenmesi modellerinden yararlanır.
- Doğruluk gereksinimleri: Kritik uygulamaların döngüde insan doğrulamasına ihtiyacı olabilir.
Teknik altyapı gereksinimleri ve kısıtlamaları. Çözümünüz için donanım ve yazılım altyapısının çalıştırılması gerekir. Aşağıdakiler gibi faktörleri göz önünde bulundurun:
- Güvenlik ve gizlilik: İşlediğiniz belgeler hassas veya gizli veriler içerebilir. Çözümünüz, verilere erişimi güvenli hale getirmek ve korumalı verileri depolamak ve işlemek için tüm sektör gereksinimleriyle uyumluluk için yeterli önlemleri içermelidir.
- İşleme gücü: Bilgi ayıklama çözümlerinde yaygın olarak kullanılan derin öğrenme ve üretken yapay zeka modelleri önemli hesaplama kaynakları gerektirir.
- Gecikme süresi gereksinimleri: Gerçek zamanlı işleme modelin karmaşıklığını sınırlayabilir.
- Ölçeklenebilirlik gereksinimleri: Bulut tabanlı çözümler, değişken iş yükleri için daha iyi ölçeklenebilirlik sunar.
- Tümleştirme karmaşıklığı: API uyumluluğu ve veri biçimi gereksinimlerini göz önünde bulundurun.
Tip
Çoğu durumda, Microsoft Foundry Araçları'nda Azure Belge Zekası ve Microsoft Foundry Araçları'nda Azure Content Understanding gibi yazılım hizmetleri kullanılarak bilgi ayıklama çözümleri oluşturulabilir. Çözümünüz için temel olarak bunlar gibi hizmetleri kullanmak, yüksek oranda ölçeklenebilir, sektörde kanıtlanmış performans, doğruluk ve tümleştirme özellikleri sağlarken gereken geliştirme çalışmalarını büyük ölçüde azaltabilir.