什麼是摘要？

重要

我們的預覽區域 (瑞典中部) 展示我們以 GPT 模型為基礎、最新且不斷進化的 LLM 微調技術。 歡迎在瑞典中部區域透過語言資源進行試用。

對話摘要只能使用：

• REST API
• Python
• C#

摘要是 Azure AI 語言所提供的一項功能，這是生成式大型語言模型和工作最佳化編碼器模型的組合，可提供品質更高、具成本效益以且延遲較低的摘要解決方案。 使用本文深入了解這項功能，以及如何在應用程式中使用這項功能。

服務現成可用，能針對三種類型的內容類型、純文字、交談和原生文件提供摘要解決方案。 文字摘要只接受純文字區塊，而交談摘要接受交談式輸入，包括各種語音音訊訊號，以便讓模型有效地區隔及摘要，而原生文件可以直接摘要處理其原生格式 (例如 Words、PDF 等) 的文件。

文字摘要

此文件包含下列類型的文章：

• 快速入門是引導您完成對服務提出要求的入門指示。
• 操作指南包含以更具體或自訂的方式使用服務的指示。

這些功能的設計旨在縮短判斷為太長而無法讀取的內容。

文字摘要的重要功能

文字摘要會使用自然語言處理技術來產生純文字的摘要，這些摘要可以來自文件或交談，或是任何文字。 此 API 提供的摘要方法有兩種：

• 擷取式摘要：透過擷取文件內顯著的句子以及置放這些句子的資訊來產生摘要。

  • 多個擷取的句子：這些句子會共同傳達文件的主要概念。 其會是從輸入文件內容擷取的原始句子。
  • 排名分數：排名分數指出句子與主要主題的相關性。 文字摘要會排名擷取式句子，而且您可以決定依出現的順序還是根據排名來傳回這些句子。 例如，如果您要求三個句子的摘要，則擷取式摘要將會傳回三個分數最高的句子。
  • 位置資訊：擷取式句子的開始位置和長度。

• 抽象式摘要：會產生簡潔、一致的句子或字組摘要，而不是從原始文件中逐字擷取句子。

  • 摘要文字：抽象摘要會傳回每個內容相關輸入範圍的摘要。 可以分割較長的輸入，以便使用其內容輸入範圍傳回多個摘要文字群組。
  • 關聯式輸入範圍：用來產生摘要文字輸入內的範圍。

例如，請考慮下列文字段落：

「在 Microsoft，我們不斷學習和了解更全面、以人為本的方法，追求讓 AI 超越現有的技術。 身為 Azure AI 服務的技術長，我一直致力於與優秀的科學家和工程師合作，將這項追求轉變成現實。 在我的角色中，我熱衷於觀察人類認知的三個屬性 (單一語言文字 (X)、音訊或視覺效果感應式信號 (Y) 和多語系 (Z)) 之間的關係，並擁有獨特的觀點。 在這三個的交集中，有一項我們稱之為 XYZ 程式碼的魔法，如 [圖 1] 所示，這是一個共同標記法，可建立更強大的 AI，具備更佳的說話、聆聽、觀察以及了解人類能力。 我們相信 XYZ 程式碼可讓我們達成長期願景：跨網域傳輸學習、跨形式和語言。 其目標是要具備預先定型模型，這些模型可共同學習標記法，以支援各式各樣的下游 AI 工作，幾乎像是如今人類所為一樣。 過去五年來，我們已在交談式語音辨識、機器翻譯、交談式問題解答、電腦閱讀理解和影像字幕方面達成了人類的效能評定表現。 這五項突破強烈預示著我們的雄心壯志將引發 AI 功能大躍進，實現多重感官和多語系學習，更接近人類學習和理解的方式。 我相信共同 XYZ 程式碼是這個志向的基石 (如果與下游 AI 工作中的外部知識來源搭配使用)。

文字摘要 API 要求會在收到要求時，透過建立 API 後端的作業來處理。 如果作業成功，則會傳回 API 的輸出。 輸出將可供擷取 24 小時。 在這段時間之後，就會清除輸出。 由於多語系和表情符號的支援，回應可以包含文字位移。 如需詳細資訊，請參閱如何處理位移。

如果我們使用上述範例，則 API 可能會傳回這些摘要：

擷取式摘要：

• 「在 Microsoft，我們不斷學習和了解更全面、以人為本的方法，追求讓 AI 超越現有的技術。」
• 「我們相信 XYZ 程式碼可讓我們達成長期願景：跨網域傳輸學習、跨形式和語言。」
• 「其目標是要具備預先定型模型，這些模型可共同學習標記法，以支援各式各樣的下游 AI 工作，幾乎像是如今人類所為一樣。」

抽象式摘要：

• 「Microsoft 正在對學習和理解採用更全面、以人為中心的方法。 我們相信 XYZ 程式碼可讓我們達成長期願景：跨網域傳輸學習、跨形式和語言。 在過去五年，我們已在交談語音辨識基準測試方面達成人為表現。」

交談摘要

此文件包含下列類型的文章：

• 快速入門是引導您完成對服務提出要求的入門指示。
• 操作指南包含以更具體或自訂的方式使用服務的指示。

交談摘要的主要功能

交談摘要支援下列功能：

• 回顧：將交談摘要為簡短段落。
• 問題/解決摘要：話務中心特定功能，能提供客戶服務專員與客戶之間交談中的問題和解決方法的摘要。
• 章節標題摘要：根據交談中所討論的主題將交談分成章節，並提供輸入交談的建議章節標題。
• 敘述摘要：產生輸入交談的詳細通話記錄、會議記錄或聊天摘要。

例如，請考慮下列範例交談：

客服專員："Hello, you're chatting with Rene.How may I help you?"

客戶："Hi, I tried to set up wifi connection for Smart Brew 300 espresso machine, but it didn't work."

客服專員："I'm sorry to hear that.Let's see what we can do to fix this issue.Could you push the wifi connection button, hold for 3 seconds, then let me know if the power light is slowly blinking?"

客戶："Yes, I pushed the wifi connection button, and now the power light is slowly blinking."

客服專員："Great.感謝您！Now, please check in your Contoso Coffee app.Does it prompt to ask you to connect with the machine?"

客戶："No. Nothing happened."

客服專員："I see.謝謝。Let's try if a factory reset can solve the issue.Could you please press and hold the center button for 5 seconds to start the factory reset."

客戶："I've tried the factory reset and followed the above steps again, but it still didn't work."

客服專員："I'm very sorry to hear that.Let me see if there's another way to fix the issue.Please hold on for a minute."

交談摘要功能會將文字簡化為下列各項：

範例摘要	備註	交談層面
客戶無法為 Smart Brew 300 濃縮咖啡機設定 wifi 連線	客戶與專員交談中的客戶問題	問題
專員建議數個疑難排解步驟，包括檢查 wifi 連線、檢查 Contoso Coffee 應用程式，以及執行恢復出廠預設值。 不過，這些步驟都無法解決問題。 然後，專員會將客戶電話保留，以尋找另一個解決方案。	客戶與專員交談中嘗試的解決方案	解析
客戶已連絡專員，以協助為其 Smart Brew 300 濃縮咖啡機設定 wifi 連線。 此專員引導客戶進行數個疑難排解步驟，包括 wifi 連線檢查、檢查電源燈和恢復出廠預設值。 儘管遵循這些步驟，但問題仍持續發生。 然後專員決定探索其他潛在的解決方案	將交談摘要為一個段落	概括回顧
針對 SmartBrew 300 Espresso 濃縮咖啡機進行疑難排解	區隔交談，並為每個區段產生標題；通常與 narrative 層面共同作業	chapterTitle
客戶無法為其 Smart Brew 300 濃縮咖啡機設定 wifi 連線。 專員會建議數個解決方案，包括恢復出廠預設值，但問題仍然存在。	區隔交談，並為每個區段產生標題，通常與 chapterTitle 層面共同作業	記述

文件摘要

此文件包含下列類型的文章：

• 快速入門是引導您完成對服務提出要求的入門指示。
• 操作指南包含以更具體或自訂的方式使用服務的指示。

文件摘要會使用自然語言處理技術來產生文件的摘要。

原生文件是指用來建立原始文件的檔案格式，例如 Microsoft Word (docx) 或可攜式文件檔案 (pdf)。 原生文件支援代表在使用 Azure AI 語言資源功能之前，不再需要進行文字前置處理。 目前，原生文件支援適用於兩種類型的摘要：

• 擷取式摘要：透過擷取文件內顯著的句子以及置放這些句子的資訊來產生摘要。

  • 多個擷取的句子：這些句子會共同傳達文件的主要概念。 其會是從輸入文件內容擷取的原始句子。
  • 排名分數：排名分數指出句子與主要主題的相關性。 文字摘要會排名擷取式句子，而且您可以決定依出現的順序還是根據排名來傳回這些句子。 例如，如果您要求三個句子的摘要，則擷取式摘要將會傳回三個分數最高的句子。
  • 位置資訊：擷取式句子的開始位置和長度。

• 抽象式摘要：會產生簡潔、一致的句子或字組摘要，而不是從原始文件中逐字擷取句子。

  • 摘要文字：抽象摘要會傳回每個內容相關輸入範圍的摘要。 可以分割較長的輸入，以便使用其內容輸入範圍傳回多個摘要文字群組。
  • 關聯式輸入範圍：用來產生摘要文字輸入內的範圍。

目前文件摘要支援下列原生文件格式：

檔案類型	副檔名	描述
Text	.txt	未格式化的文字文件。
Adobe PDF	.pdf	可攜式文件檔案格式的文件。
Microsoft Word	.docx	Microsoft Word 文件檔案。

如需詳細資訊，請參閱使用原生文件進行語言處理

開始使用摘要

若要使用摘要，請提交以進行分析，並在您的應用程式中處理 API 輸出。 分析是按原樣執行，對針對您的資料所使用的模型不會新增自訂項目。 有兩種使用摘要的方式：

文字摘要

開發選項	描述
Language Studio	Language Studio 是以 Web 為基礎的平台，可讓您在沒有 Azure 帳戶的情況下嘗試使用文字範例進行實體連結，以及在註冊時使用自己的資料。 如需詳細資訊，請參閱 Language Studio 網站或 Language Studio 快速入門。
REST API 或用戶端程式庫 (Azure SDK)	使用 REST API 或以各種語言提供的用戶端程式庫，將文字摘要整合至您的應用程式。 如需詳細資訊，請參閱摘要快速入門。

交談摘要

開發選項	描述	連結
REST API	使用 REST API，將交談摘要整合至您的應用程式。	快速入門：使用交談摘要

文件摘要

開發選項	描述
Language Studio	Language Studio 是以 Web 為基礎的平台，可讓您在沒有 Azure 帳戶的情況下嘗試使用文字範例進行實體連結，以及在註冊時使用自己的資料。 如需詳細資訊，請參閱 Language Studio 網站或 Language Studio 快速入門。
REST API 或用戶端程式庫 (Azure SDK)	使用 REST API 或以各種語言提供的用戶端程式庫，將文字摘要整合至您的應用程式。 如需詳細資訊，請參閱摘要快速入門。

輸入需求和服務限制

文字摘要

• 摘要會對文字進行分析。 如需詳細資訊，請參閱操作指南中的資料和服務限制。
• 摘要適用於各種語言的文字。 如需詳細資訊，請參閱語言支援。

交談摘要

• 交談摘要會採用結構化文字以進行分析。 如需詳細資訊，請參閱資料和服務限制。
• 交談摘要適用於各種口語。 如需詳細資訊，請參閱語言支援。

文件摘要

• 摘要會對文字進行分析。 如需詳細資訊，請參閱操作指南中的資料和服務限制。
• 摘要適用於各種語言的文字。 如需詳細資訊，請參閱語言支援。

參考文件和程式碼範例

當您在應用程式中使用文字摘要時，請參閱下列 Azure AI 語言的參考文件和範例：

開發選項/語言	參考文件	範例
C#	C# 文件	C# 範例
Java	Java 文件	Java 範例
JavaScript	JavaScript 文件	JavaScript 範例 \(英文\)
Python	Python 文件	Python 範例

負責 AI

AI 系統不僅包含技術，也包含使用該技術的人員、受其影響的人員及所部署的環境。 閱讀摘要的透明度資訊，以了解系統中負責任的 AI 使用和部署。 如需詳細資訊，請參閱下列文章：

• Azure AI 語言的透明度資訊
• 整合和負責任地使用
• 摘要的特性和限制
• 資料、隱私權和安全性