Lappen mit Multimodalität und Azure Dokument Intelligenz

Einführung

In der aktuellen Welt, die basierend auf Daten arbeitet, haben relationale AI-Diagramme (RAG) einen großen Einfluss auf die Branchen, indem sie Daten korrelieren und Beziehungen abbilden. Was ist jedoch, wenn einer in diesem Sinne ein wenig weiter als der andere gehen könnte? Einführung multimodaler Lappen, Text und Bild, Dokumente und mehr, um eine bessere Vorschau in die Daten zu geben. Neue erweiterte Funktionen in Azure Document Intelligence erweitern die Fähigkeiten von Lag. Diese Funktionen bieten wesentliche Tools zum Extrahieren, Analysieren und Interpretieren multimodaler Daten. In diesem Artikel wird Lag definiert und erklärt, wie die Multimodalität ihn verbessert. Wir werden auch diskutieren, wie wichtig Azure Document Intelligence für den Aufbau dieser fortschrittlichen Systeme von entscheidender Bedeutung ist.

Dies basiert auf einem aktuellen Vortrag von Manoranjan Rajguru über Supercharge Rag mit Multimodalität und Azure -Dokument -Intelligenz im Datahack Summit 2024.

Lernergebnisse

• Verstehen Sie die Kernkonzepte relationaler KI -Graphen (LAB) und ihre Bedeutung für die Datenanalyse.
• Erforschen Sie die Integration multimodaler Daten, um die Funktionalität und Genauigkeit von Lappensystemen zu verbessern.
• Erfahren Sie, wie Azure Document Intelligence verwendet werden kann, um multimodale Lappen durch verschiedene KI -Modelle zu erstellen und zu optimieren.
• Gewinnen Sie Einblicke in praktische Anwendungen multimodaler Lumpen in Betrugserkennung, Kundendienst und Drogenentdeckung.
• Entdecken Sie zukünftige Trends und Ressourcen, um Ihr Wissen in multimodalen Lappen und verwandten KI -Technologien voranzutreiben.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Was ist relationaler KI -Diagramm (LAG)?
  • Anatomie von Lappenkomponenten
• Was ist Multimodalität?
• Was ist Azure Document Intelligence?
• Multimodaler Lappen verstehen
• Vorteile des multimodalen Lappen
  • Verbesserte Erkennung von Unternehmen
  • Verbesserte Beziehungsextraktion
  • Bessere Wissensgrafikkonstruktion
• Azure Document Intelligence für Lappen
• Erstellen eines multimodalen Lappensystems mit Azure Dokument Intelligenz: Schritt-für-Schritt-Anleitung
  • Modelltraining
  • Bewertung und Verfeinerung
• Anwendungsfälle für multimodalen Lappen
  • Betrugserkennung
  • Kundendienst Chatbots
  • Drogenentdeckung
• Zukunft des multimodalen Lappen
• Häufig gestellte Fragen

Was ist relationaler KI -Diagramm (LAG)?

Relationale AI -Diagramme (RAG) sind ein Rahmen für die Zuordnung, Speicherung und Analyse von Beziehungen zwischen Datenentitäten in einem Grafikformat. Es arbeitet nach dem Prinzip, dass Informationen miteinander verbunden und nicht isoliert sind. Dieser graphbasierte Ansatz beschreibt komplexe Beziehungen und ermöglicht komplexere Analysen als herkömmliche Datenarchitekturen.

In einem regulären Lappen werden die Daten in zwei Hauptkomponenten gespeichert, die sie Knoten oder Entitäten sind, und die zweite ist Kanten oder Beziehung zwischen Entitäten. Zum Beispiel kann der Knoten einem Kunden entsprechen, während die Kante - einem von diesem Kunden getätigten Kauf, wenn er in einer Kundendienstanwendung verwendet wird. Diese Grafik kann verschiedene Unternehmen und Beziehungen zwischen ihnen erfassen und Unternehmen helfen, weitere Analysen zu Verhalten, Trends oder sogar Ausreißern der Kunden durchzuführen.

Anatomie von Lappenkomponenten

• Expertensysteme : Azure Form -Erkenner, Layoutmodell, Dokumentbibliothek.
• Datenaufnahme : Umgang mit verschiedenen Datenformaten.
• Chunking : Beste Strategien für das Datenchunking.
• Indexierung : Suchanfragen, Filter, Facetten, Wertung.
• Aufforderung : Vektor, semantische oder traditionelle Ansätze.
• Benutzeroberfläche : Entwerfen der Datenpräsentation.
• Integration : Azure Cognitive Search und OpenAI -Service.

Was ist Multimodalität?

Multimodal untersucht relationale KI -Diagramme und aktuelle KI -Systeme und bedeutet die Kapazität des Systems, die Informationen verschiedener Typen oder „Modalitäten“ zu verarbeiten und sie innerhalb eines einzelnen wiederkehrenden Zyklus zu sammeln. Jede Modalität entspricht einer bestimmten Art von Daten, beispielsweise die Textualität, Bilder, Audio oder ein strukturiertes Set mit relevanten Daten zum Erstellen des Diagramms und ermöglicht die Analyse der gegenseitigen Abhängigkeiten der Daten.

Die Multimodalität erweitert den traditionellen Ansatz des Umgangs mit einer Datenform, indem sie KI -Systemen ermöglichen, verschiedene Informationsquellen zu bewältigen und tiefere Erkenntnisse zu extrahieren. In Lappensystemen ist Multimodalität besonders wertvoll, da sie die Fähigkeit des Systems verbessert, Entitäten zu erkennen, Beziehungen zu verstehen und Wissen aus verschiedenen Datenformaten zu extrahieren und zu einem genaueren und detaillierteren Wissensgraphen beitragen.

Was ist Azure Document Intelligence?

Azure Document Intelligence, früher als Azure Forms Recuscizer bezeichnet, ist ein Microsoft Azure -Dienst, mit dem Unternehmen Informationen aus Dokumenten wie strukturierten oder unstrukturierten Quittungen, Rechnungen und vielen anderen Datentypen extrahieren können. Der Service basiert auf vorbereiteten KI-Modellen, mit denen Sie den Inhalt von Dokumenten lesen und verstehen können. Die Kunden von Relief können ihre Dokumentenverarbeitung optimieren, manuelle Dateneingaben vermeiden und wertvolle Erkenntnisse aus den Daten extrahieren.

Mit Azure Document Intelligence können die Benutzer ML -Algorithmen und NLP nutzen, damit das System bestimmte Entitäten wie Namen, Daten, Zahlen in Rechnungen, Tabellen und Beziehungen zwischen Entitäten erkennen kann. Es akzeptiert Formate wie PDFs, Bilder mit Formaten von JPEG und PNG sowie gescannte Dokumente, die es zu einem geeigneten Tool für die vielen Unternehmen machen.

Multimodaler Lappen verstehen

Multimodales Lappensystem verbessert den traditionellen Lappen, indem verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und strukturierte Daten integriert werden. Dieser Ansatz bietet eine ganzheitlichere Sichtweise der Wissensextraktion und der Beziehungskartierung. Es ermöglicht leistungsfähigere Erkenntnisse und Entscheidungen. Durch die Verwendung von Multimodalität können RAG -Systeme verschiedene Informationsquellen verarbeiten und korrelieren, wodurch Analysen anpassungsfähiger und umfassender werden.

Aufladungslappen mit Multimodalität

Traditionelle Lumpen konzentrieren sich hauptsächlich auf strukturierte Daten, aber es gibt Informationen in der realen Welt in verschiedenen Formen. Durch die Einbeziehung multimodaler Daten (z. B. Text aus Dokumenten, Bildern oder sogar Audio) wird ein Lappen deutlich fähiger. Multimodale Lumpen können:

• Integrieren Sie Daten aus mehreren Quellen : Verwenden Sie Text, Bilder und andere Datentypen gleichzeitig, um komplexere Beziehungen zu erstellen.
• Verbesserung des Kontextes : Hinzufügen von visuellen oder Audio -Daten zu Textdaten bereichert das Verständnis des Systems von Beziehungen, Entitäten und Wissen.
• Umgang mit komplexen Szenarien : In Sektoren wie Gesundheitswesen kann multimodaler Lappen medizinische Unterlagen, diagnostische Bilder und Patientendaten integrieren, um ein erschöpfendes Wissensgraphen zu erstellen, um Einblicke zu erstellen, die über die Bereitstellung von Einzelmodalitätsmodellen hinausgehen.

Vorteile des multimodalen Lappen

Lassen Sie uns nun die Vorteile des multimodalen Lappen unten untersuchen:

Verbesserte Erkennung von Unternehmen

Multimodale Lappen sind effizienter bei der Identifizierung von Entitäten, da sie mehrere Datentypen nutzen können. Anstatt sich ausschließlich auf Text zu verlassen, können sie Bilddaten oder strukturierte Daten aus Tabellenkalkulationen durchführen, um eine genaue Erkennung von Entitäten zu gewährleisten.

Verbesserte Beziehungsextraktion

Die Beziehungsextraktion wird mit multimodalen Daten nuancierter. Durch die Verarbeitung nicht nur Text, sondern auch Bilder, Video- oder PDFs kann ein multimodales Lappensystem komplexe, geschichtete Beziehungen erkennen, die ein traditioneller Lappen vermissen könnte.

Bessere Wissensgrafikkonstruktion

Die Integration multimodaler Daten verbessert die Fähigkeit, Wissensgraphen zu erstellen, die reale Szenarien effektiver erfassen. Das System kann Daten über verschiedene Formate hinweg verknüpfen und sowohl die Tiefe als auch die Genauigkeit des Wissensgraphen verbessern.

Azure Document Intelligence für Lappen

Azure Document Intelligence ist eine Reihe von AI -Tools von Microsoft zum Extrahieren von Informationen aus Dokumenten. In einem relationalen KI -Diagramm (LAB) integriert, verbessert es das Dokumentverständnis. Es verwendet vorgefertigte Modelle für Dokumente Parsing, Entitätserkennung, Beziehungsextraktion und Fragen. Diese Integration hilft bei unstrukturierten Lag -Prozess, wie Rechnungen oder Verträge, und sie in strukturierte Erkenntnisse innerhalb eines Wissensdiagramms umwandeln.

Vorgefertigte KI-Modelle für das Verständnis des Dokuments

Azure bietet vorgebildete KI-Modelle, die komplexe Dokumentformate verarbeiten und verstehen können, einschließlich PDFs, Bilder und strukturierter Textdaten. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie die Pipeline der Dokumentverarbeitung automatisieren und verbessern und sich nahtlos mit einem Lappensystem verbinden. Die vorgefertigten Modelle bieten robuste Funktionen wie optische Charaktererkennung (OCR), Layout-Extraktion und die Erkennung spezifischer Dokumentfelder, wodurch die Integration mit RAG-Systemen reibungslos und effektiv ist.

Durch die Verwendung dieser Modelle können Organisationen Daten aus Dokumenten wie Rechnungen, Einnahmen, Forschungsarbeiten oder Rechtsverträgen problemlos extrahieren und analysieren. Dies beschleunigt Workflows, reduziert die menschliche Intervention und stellt sicher, dass wichtige Erkenntnisse im Wissensgraphen des Lappensystems erfasst und gespeichert werden.

Entitätserkennung mit der genannten Entitätserkennung (NER)

Die benannte Entitätserkennung von Azure (NER) ist der Schlüssel zum Extrahieren strukturierter Informationen aus textbezogenen Dokumenten. Es identifiziert Unternehmen wie Menschen, Standorte, Daten und Organisationen in Dokumenten und verbindet sie mit einem relationalen Diagramm. Wenn Ner in einen multimodalen Lappen integriert wird, verbessert er die Genauigkeit der Entitätsverbindung durch Erkennung von Namen, Daten und Begriffen über verschiedene Dokumenttypen hinweg.

In Finanzdokumenten kann beispielsweise NER verwendet werden, um Kundennamen, Transaktionsbeträge oder Unternehmenskennungen zu extrahieren. Diese Daten werden dann in das Lag -System eingespeist, wobei die Beziehungen zwischen diesen Entitäten automatisch zugeordnet werden, sodass Unternehmen große Dokumentsammlungen mit Genauigkeit abfragen und analysieren können.

Beziehungsextraktion mit der Schlüsselphrasextraktion (KPE)

Ein weiteres leistungsstarkes Merkmal von Azure Document Intelligence ist die Schlüsselphrasextraktion (KPE). Diese Fähigkeit identifiziert automatisch wichtige Phrasen, die wichtige Beziehungen oder Konzepte in einem Dokument darstellen. KPE extrahiert Phrasen wie Produktnamen, rechtliche Begriffe oder Arzneimittelinteraktionen aus dem Text und verknüpft sie innerhalb des Lappensystems.

In einem multimodalen Lappen verbindet KPE wichtige Begriffe aus verschiedenen Modalitäten - Text-, Bilder- und Audio -Transkripten. Dies schafft ein reichhaltigeres Wissensgraphen. Zum Beispiel extrahiert KPE im Gesundheitswesen Drogennamen und Symptome aus medizinischen Unterlagen. Es verknüpft diese Daten mit der Forschung und erstellt ein umfassendes Diagramm, das bei genauen medizinischen Entscheidungen hilft.

Frage Beantwortung mit QNA Maker

Der QNA-Hersteller von Azure fügt eine Konversationsdimension hinzu, um die Intelligenz zu dokumentieren, indem Dokumente in interaktive Fragen- und Antwortensysteme umgewandelt werden. Damit können Benutzer Dokumente abfragen und präzise Antworten auf der Grundlage der darin enthaltenen Informationen erhalten. In Kombination mit einem multimodalen Lappen ermöglicht diese Funktion Benutzern, über mehrere Datenformate hinweg abzufragen und komplexe Fragen zu stellen, die auf Text, Bildern oder strukturierten Daten beruhen.

In der Rechtsanalyse der Rechtsdokument können Benutzer QNA -Hersteller beispielsweise bitten, relevante Klauseln aus Verträgen oder Compliance -Berichten zu ziehen. Diese Fähigkeit verbessert die dokumentbasierte Entscheidungsfindung erheblich, indem sie sofortige, genaue Reaktionen auf komplexe Abfragen bereitstellen, während das Lag-System sicherstellt, dass Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten und Konzepten aufrechterhalten werden.

Erstellen eines multimodalen Lappensystems mit Azure Dokument Intelligenz: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wir werden nun tiefer in die Schritt -für -Schritt -Anleitung eintauchen, wie wir Multi -Modal -Lappen mit Azure Document Intelligence erstellen können.

Datenvorbereitung

Der erste Schritt zum Erstellen eines multimodalen relationalen KI -Diagramms (LAB) unter Verwendung von Azure Document Intelligence ist die Vorbereitung der Daten. Dies beinhaltet das Sammeln multimodaler Daten wie Textdokumente, Bilder, Tabellen und anderen strukturierten/unstrukturierten Daten. Azure Document Intelligence mit seiner Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten, vereinfacht diesen Prozess durch:

• Analyse von Dokumenten: Extrahieren relevanter Informationen aus Dokumenten mithilfe von Azure Formular Recuscizer oder OCR -Diensten. Diese Tools identifizieren und digitalisieren Text und machen ihn für die weitere Analyse geeignet.
• Entitätserkennung: Nutzung der genannten Entitätserkennung (NER), um Entitäten wie Menschen, Orte und Daten in den Dokumenten zu markieren.
• Datenstrukturierung: Organisieren der anerkannten Entitäten in einem Format, das für die Beziehungsextraktion und das Aufbau des Lappenmodells verwendet werden kann. Strukturierte Formate wie JSON oder CSV werden üblicherweise zum Speichern dieser Daten verwendet.

Die Dokumentverarbeitungsmodelle von Azure automatisieren einen Großteil der mühsamen Arbeiten des Sammelns, Reinigens und Organisierens verschiedener Daten in ein strukturiertes Format für die Diagrammmodellierung.

Modelltraining

Nach dem Erhalten der Daten ist der nächste Prozess, der durchgeführt werden muss, das Training des Lappenmodells. Und hier ist Multimodalität tatsächlich nützlich, da sich das Modell um verschiedene Arten von Daten und deren Verbindungen kümmern muss.

• Integration multimodaler Daten: Insbesondere sollte das Wissensgraphen Textinformationen, Bildinformationen und strukturierte Informationen von RAG zum Training eines multimodalen Lappen enthalten. Pytorch- oder Tensorflow- und Azure -Kognitive -Dienste können verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die mit unterschiedlichen Datenarten arbeiten.
• Nutzung der vorgeborenen Modelle von Azure: Es ist möglich zu berücksichtigen, dass die Intelligenz von Azure Dokument vorbereitete Lösungen für verschiedene Aufgaben enthält, wie z. B. Entitätserkennung, Schlüsselwörterextraktion oder Textübersicht. Aufgrund der Offenheit dieser Modelle ermöglichen sie die Anpassung dieser Modelle entsprechend einer Reihe bestimmter Spezifikationen, um sicherzustellen, dass das Wissensgraphen gut identifizierte Entitäten und Beziehungen haben.
• Einbettung von Wissen in Lappen: In Lag werden die anerkannten Wesenheiten eingeführt, wesentlich werden wichtige Phrasen und Beziehungen eingeführt. Dies ermöglicht das Modell, die Daten sowie die Beziehung zwischen den Datenpunkten des großen Datensatzes zu interpretieren.

Bewertung und Verfeinerung

Der letzte Schritt besteht darin, das multimodale Lappenmodell zu bewerten und zu verfeinern, um die Genauigkeit und Relevanz in realen Szenarien zu gewährleisten.

• Modellvalidierung: Verwenden einer Teilmenge der Daten zur Validierung können die Tools von Azure die Leistung des Lappen in Bereichen wie Entitätserkennung, Beziehungsextraktion und Kontextverständnis messen.
• Iterative Verfeinerung: Basierend auf den Validierungsergebnissen müssen Sie möglicherweise die Hyperparameter des Modells anpassen, die Einbettungsdings fein abteilen oder die Daten weiter reinigen. Die AI-Pipeline von Azure bietet Werkzeuge für das kontinuierliche Modelltraining und -bewertung, sodass das Lag-Modell iterativ feinstimmen kann.
• Expansion der Wissensgrafik: Wenn mehr multimodale Daten verfügbar werden, kann der Lappen erweitert werden, um neue Erkenntnisse aufzunehmen, um sicherzustellen, dass das Modell auf dem neuesten Stand und relevant bleibt.

Anwendungsfälle für multimodalen Lappen

Multimodale relationale AI -Graphen (LAGS) nutzen die Integration verschiedener Datentypen, um leistungsstarke Erkenntnisse in verschiedenen Bereichen zu liefern. Die Fähigkeit, Text, Bilder und strukturierte Daten in ein einheitliches Diagramm zu kombinieren, macht sie in mehreren realen Anwendungen besonders effektiv. So kann multimodaler Lappen in verschiedenen Anwendungsfällen verwendet werden:

Betrugserkennung

Die Betrugserkennung ist ein Bereich, in dem sich multimodale Lappen auszeichnet, indem verschiedene Datenformen integriert werden, um Muster und Anomalien aufzudecken, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten.

• Integration von Text- und visuellen Daten: Durch Kombination von Textdaten aus Transaktionsakten mit visuellen Daten aus Sicherheitsmaterial oder Dokumenten (z. B. Rechnungen und Quittungen) können Lappen eine umfassende Ansicht von Transaktionen erstellen. Wenn beispielsweise ein Rechnungsbild nicht mit den Textdaten in einem Transaktionsdatensatz übereinstimmt, kann es potenzielle Diskrepanzen kennzeichnen.
• Verbesserter Anomalie -Nachweis: Der multimodale Ansatz ermöglicht eine ausgefeiltere Erkennung von Anomalie. Beispielsweise können Lumpen ungewöhnliche Muster in Transaktionsdaten mit visuellen Anomalien in gescannten Dokumenten oder Bildern korrelieren und einen robusteren Mechanismus für Betrugserkennung bieten.
• Kontextanalyse: Das Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht ein besseres kontextbezogenes Verständnis. Das Verknüpfen verdächtiger Transaktionsmuster mit Kundenverhalten oder externen Daten (wie bekannte Betrugsschemata) verbessert die Genauigkeit der Betrugserkennung.

Kundendienst Chatbots

Multimodale Lumpen verbessern die Funktionalität von Chatbots von Kundendienst erheblich, indem sie ein umfassenderes Verständnis der Kundeninteraktionen vermitteln.

• Kontextverständnis: Durch die Integration von Text aus Kundenabfragen mit Kontextinformationen aus früheren Interaktionen und visuellen Daten (wie Produktbildern oder Diagrammen) können Chatbots genauere und kontextbezogene Antworten liefern.
• Umgang mit komplexen Abfragen: Multimodale Lappen ermöglichen es Chatbots, komplexe Abfragen zu verstehen und zu verarbeiten, die mehrere Datenarten beinhalten. Wenn beispielsweise ein Kunde nach dem Status einer Bestellung fragt, kann der Chatbot auf textbasierte Auftragsdetails und visuelle Daten (z. B. Verfolgung von Karten) zugreifen, um eine umfassende Antwort zu liefern.
• Verbesserte Interaktionsqualität: Durch die Nutzung der im Lappen gespeicherten Beziehungen und Unternehmen können Chatbots personalisierte Antworten basierend auf der Geschichte, den Vorlieben und den Interaktionen des Kunden mit verschiedenen Datentypen anbieten.

Drogenentdeckung

Im Bereich der Arzneimittelentdeckung erleichtern multimodale Lappen die Integration verschiedener Datenquellen, um Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu beschleunigen.

• Datenintegration: Die Erkennung von Arzneimitteln umfasst Daten aus wissenschaftlicher Literatur, klinischen Studien, Laborergebnissen und molekularen Strukturen. Multimodale Lappen integrieren diese unterschiedlichen Datentypen, um ein umfassendes Wissensgraphen zu erstellen, das fundiertere Entscheidungen unterstützt.
• Beziehungsextraktion: Durch Extrahieren von Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten (wie Arzneimittelverbindungen, Proteinen und Krankheiten) aus verschiedenen Datenquellen helfen Lappen dazu, potenzielle Arzneimittelkandidaten zu identifizieren und ihre Auswirkungen genauer vorherzusagen.
• Verbesserte Wissensgrafikkonstruktion: Multimodale Lappen ermöglichen die Konstruktion detaillierter Wissensgraphen, die experimentelle Daten mit Forschungsergebnissen und molekularen Daten verknüpfen. Diese ganzheitliche Sichtweise hilft bei der Identifizierung neuer Arzneimittelziele und der Verständnis der Wirkungsmechanismen für bestehende Arzneimittel.

Zukunft des multimodalen Lappen

Mit Blick auf die Zukunft wird die Zukunft multimodaler Lumpen transformativ sein. Fortschritte in KI und maschinellem Lernen werden ihre Entwicklung vorantreiben. Zukünftige Entwicklungen konzentrieren sich auf die Verbesserung der Genauigkeit und Skalierbarkeit. Dies ermöglicht komplexere Analysen und Echtzeit-Entscheidungsfunktionen.

Verbesserte Algorithmen und leistungsfähigere Rechenressourcen erleichtern die Behandlung immer komplexerer Datensätze. Dies wird Lumpen effektiver machen, um Erkenntnisse aufzudecken und Ergebnisse vorherzusagen. Darüber hinaus könnte die Integration neu auftretender Technologien wie Quantum Computing und fortschrittliche neuronale Netze die potenziellen Anwendungen multimodaler Lappen weiter erweitern. Dies könnte den Weg für Durchbrüche in verschiedenen Bereichen ebnen.

Abschluss

Die Integration multimodaler relationaler KI -Diagramme (Lappen) in fortschrittliche Technologien wie Azure Document Intelligence stellt einen signifikanten Sprung in der Datenanalyse und der künstlichen Intelligenz dar. Durch die Nutzung der multimodalen Datenintegration können Unternehmen ihre Fähigkeit verbessern, sinnvolle Erkenntnisse zu extrahieren. Dieser Ansatz verbessert die Entscheidungsprozesse und befasst sich mit komplexen Herausforderungen in verschiedenen Bereichen. Die Synergie verschiedener Datentypen - Text, Bilder und strukturierte Daten - setzt umfassendere Analysen auf. Es führt auch zu genaueren Vorhersagen. Diese Integration fördert die Innovation und Effizienz in Anwendungen, die von der Betrugserkennung bis zur Entdeckung von Arzneimitteln reichen.

Ressourcen für das Erlernen mehr

Um Ihr Verständnis von multimodalen Lumpen und verwandten Technologien zu vertiefen, sollten Sie die folgenden Ressourcen untersuchen:

• Microsoft Azure -Dokumentation
• KI- und Wissensgrafik -Community -Blogs
• Kurse zu multimodalen KI- und Graphentechnologien zu Coursera und EDX

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist eine relationale KI -Grafik (LAG)?

A. Ein relationales AI -Diagramm (LAB) ist eine Datenstruktur, die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten darstellt und organisiert. Es verbessert das Abrufen und Analysen von Daten, indem die Verbindungen zwischen verschiedenen Elementen in einem Datensatz abgebildet werden, wodurch aufschlussreichere und effizientere Dateninteraktionen erleichtert werden.

Q2. Wie verstärkt Multimodalität Rag -Systeme?

A. Multimodalität verbessert Lappensysteme durch Integration verschiedener Datenarten (Text, Bilder, Tabellen usw.) in ein einzelnes kohärentes Framework. Diese Integration verbessert die Genauigkeit und Tiefe der Erkennung von Entitäten, zur Extraktion und des Wissensdiagramms, was zu robusteren und vielseitigeren Datenanalysen führt.

Q3. Was sind die Vorteile der Verwendung von Azure Document Intelligence in Rag -Systemen?

A. Azure Document Intelligence bietet KI -Modelle für Entitätserkennung, Beziehungsextraktion und Fragenbeantwortung, Vereinfachung des Dokumentverständnisses und der Datenintegration.

Q4. Was sind einige reale Anwendungen von multimodalen Lumpen?

A. Bewerbungen umfassen Betrugserkennung, Kundendienst -Chatbots und Arzneimittelentdeckungen, die umfassende Datenanalysen für verbesserte Ergebnisse nutzen.

Q5. Was ist die Zukunft des multimodalen Lappen?

A. Zukünftige Fortschritte werden die Integration verschiedener Datentypen verbessern und die Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit in verschiedenen Branchen verbessern.

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