具有多模式和Azure文档智能的抹布-人工智能-PHP中文网

在基于数据运行的当前世界中，关系AI图（RAG）通过关联数据并绘制关系来对行业产生很大影响。但是，如果一个人在这个意义上比另一个要多得多，该怎么办？引入多模式抹布，文本和图像，文档等，以更好地预览数据。 Azure文档智能中的新高级功能扩展了RAG的功能。这些功能为提取，分析和解释多模式数据提供了必不可少的工具。本文将定义抹布，并解释多模式如何增强它。我们还将讨论Azure文档智能对于构建这些高级系统至关重要。

这是基于Manoranjan Rajguru在2024年Datahack Summit中对Manoranjan Rajguru关于增压和Azure文档智能的增压抹布的最新演讲。

学习成果

了解关系AI图（RAG）的核心概念及其在数据分析中的重要性。
探索多模式数据的集成，以增强抹布系统的功能和准确性。
了解如何使用Azure文档智能通过各种AI模型来构建和优化多模式的破布。
在欺诈检测，客户服务和药物发现中，了解多模式破布的实际应用。
发现未来的趋势和资源，以促进您在多模式抹布和相关AI技术方面的知识。

介绍
什么是关系AI图（RAG）？
- 抹布组件的解剖结构
什么是多模式？
什么是Azure文档智能？
了解多模式抹布
多模式抹布的好处
- 改进的实体识别
- 增强的关系提取
- 更好的知识图构造
Azure文档智能抹布
使用Azure文档智能构建多模式的抹布系统：分步指南
- 模型培训
- 评估和改进
多模式抹布的用例
- 欺诈检测
- 客户服务聊天机器人
- 药物发现
多模式抹布的未来
常见问题

什么是关系AI图（RAG）？

关系AI图（RAG）是用于映射，存储和分析图形格式数据之间关系的框架。它的运作是根据信息互连而不是隔离的原则。这种基于图的方法概述了复杂的关系，比传统数据体系结构更复杂的分析。

具有多模式和Azure文档智能的抹布

在常规的抹布中，数据存储在两个主要组件中，它们是节点或实体，第二个是实体之间的边缘或关系。例如，该节点可以与客户端相对应，而边缘（如果客户在客户服务应用程序中使用），则可以与客户进行。该图可以捕获它们之间的不同实体及其关系，并帮助企业对客户的行为，趋势甚至异常值进行进一步分析。

抹布组件的解剖结构

专家系统：Azure形式识别器，布局模型，文档库。
数据摄入：处理各种数据格式。
块：数据块的最佳策略。
索引：搜索查询，过滤器，方面，评分。
提示：矢量，语义或传统方法。
用户界面：设计数据显示。
集成：Azure认知搜索和OpenAI服务。

具有多模式和Azure文档智能的抹布

什么是多模式？

探索关系AI图和当今的AI系统，多模式是指系统处理不同类型或“模态”信息并在单个复发周期内合并它们的能力。每种模式都对应于特定类型的数据，例如文本，图像，音频或任何带有用于构建图形的相关数据的结构化设置，从而可以分析数据的相互依赖性。

多模式通过允许AI系统处理各种信息来源并提取更深入的见解，从而扩展了处理一种数据形式的传统方法。在抹布系统中，多模式特别有价值，因为它增强了系统识别实体，理解关系和从各种数据格式中提取知识的能力，从而有助于更准确，更详细的知识图。

什么是Azure文档智能？

Azure文档智能以前称为Azure形式识别器是Microsoft Azure服务，它使组织能够从形式的结构化或非结构化收据，发票和许多其他数据类型等文档中提取信息。该服务依靠现成的AI模型，这些模型有助于阅读和理解文档的内容，Relief的客户可以优化其文档处理，避免手动数据输入并从数据中提取宝贵的见解。

具有多模式和Azure文档智能的抹布

Azure文档智能允许用户利用ML算法和NLP，使系统能够识别特定的实体，例如名称，日期，发票，表格中的数字，表格和实体之间的关系。它接受诸如PDF的格式，具有JPEG和PNG格式的图像以及扫描文档，使其成为适合许多企业的工具。

了解多模式抹布

多模式抹布系统通过整合各种数据类型（例如文本，图像和结构化数据）来增强传统抹布。这种方法为知识提取和关系映射提供了更全面的看法。它允许更有力的见解和决策。通过使用多模式，RAG系统可以处理和关联各种信息源，从而使分析更加适应性和全面。

具有多模式和Azure文档智能的抹布

用多模式增压抹布

传统的破布主要关注结构化数据，但现实世界中的信息有多种形式。通过合并多模式数据（例如，文档，图像甚至音频的文本），抹布变得更加强大。多模式抹布可以：

整合来自多个来源的数据：同时使用文本，图像和其他数据类型来绘制更复杂的关系。
增强上下文：将视觉或音频数据添加到文本数据中丰富了系统对关系，实体和知识的理解。
处理复杂的方案：在医疗保健等领域，多模式抹布可以整合医疗记录，诊断图像和患者数据以创建详尽的知识图，从而提供超出单模型模型提供的见解。

多模式抹布的好处

现在让我们探索以下多模式抹布的好处：

改进的实体识别

多模式抹布在识别实体方面更有效，因为它们可以利用多种数据类型。例如，它们可以交叉引用图像数据或从电子表格的结构化数据来确保准确的实体识别，而不是仅仅依靠文本。

增强的关系提取

通过多模式数据，关系提取变得更加细微。通过不仅处理文本，还处理图像，视频或PDF，多模式的抹布系统可以检测传统抹布可能会错过的复杂的，分层的关系。

更好的知识图构造

多模态数据的集成增强了构建知识图的能力，以更有效地捕获现实世界情景。该系统可以将数据链接到各种格式上，从而提高知识图的深度和准确性。

Azure文档智能抹布

Azure文档智能是Microsoft的AI工具套件，用于从文档中提取信息。与关系AI图（RAG）集成，可以增强文档的理解。它使用预先构建的模型来进行文档解析，实体识别，关系提取和提问。这种集成有助于抹布处理非结构化数据，例如发票或合同，并将其转换为知识图内的结构化见解。

预先构建的AI模型用于文档理解

Azure提供了预训练的AI模型，可以处理和理解复杂的文档格式，包括PDF，图像和结构化文本数据。这些模型旨在自动化和增强文档处理管道，无缝连接到抹布系统。预构建的型号具有强大的功能，例如光学特征识别（OCR），布局提取以及对特定文档字段的检测，从而使与抹布系统的集成顺利有效。

具有多模式和Azure文档智能的抹布

通过利用这些模型，组织可以轻松地从文档中提取和分析数据，例如发票，收据，研究论文或法律合同。这加快了工作流程，减少人类干预，并确保在抹布系统的知识图中捕获并存储关键的见解。

具有指定实体识别（NER）的实体识别

Azure的命名实体识别（NER）是从文本繁重文档中提取结构化信息的关键。它标识了文档中的人，位置，日期和组织等实体，并将其连接到关系图。当整合到多模式抹布中时，NER通过识别各种文档类型的名称，日期和术语来增强实体链接的准确性。

例如，在财务文件中，NER可用于提取客户名称，交易金额或公司标识符。然后将这些数据馈送到抹布系统中，这些数据会自动映射这些实体之间的关系，从而使组织能够精确查询和分析大型文档收集。

与关键短语提取（KPE）的关系提取

Azure文档智能的另一个强大功能是关键短语提取（KPE）。此能力自动确定代表文档中重要关系或概念的关键短语。 KPE从文本中提取诸如产品名称，法律术语或药物互动之类的短语，并将其链接在抹布系统中。

在多模式的抹布中，KPE连接了各种模态的关键术语 - 文本，图像和音频成绩单。这构建了更丰富的知识图。例如，在医疗保健中，KPE从病历中提取了药物名称和症状。它将这些数据与研究联系起来，创建一个综合图，有助于准确的医疗决策。

与QNA制造商回答的问题

Azure的QNA制造商通过将文档转换为交互式问答系统来增加对话智能的对话维度。它允许用户查询文档并根据其中的信息接收精确的答案。当与多模式抹布结合使用时，此功能使用户能够跨多个数据格式查询，询问依赖文本，图像或结构化数据的复杂问题。

例如，在法律文档分析中，用户可以要求QNA制造商从合同或合规报告中提取相关条款。这种能力通过提供对复杂查询的即时，准确的响应来显着增强基于文件的决策，而RAG系统可确保保持各个实体和概念之间的关系。

使用Azure文档智能构建多模式的抹布系统：分步指南

现在，我们将更深入地研究如何使用Azure文档智能构建多模式抹布的逐步指南。

具有多模式和Azure文档智能的抹布

数据准备

使用Azure文档智能构建多模式关系AI图（RAG）的第一步是准备数据。这涉及收集多模式数据，例如文本文档，图像，表和其他结构化/非结构化数据。 Azure文档智能具有处理多种数据类型的能力，通过以下方式简化了此过程。

文档解析：使用Azure表单识别器或OCR服务从文档中提取相关信息。这些工具识别和数字化文本，使其适合进一步分析。
实体识别：利用命名的实体识别（NER）到文件中的人，地点和日期等标签实体。
数据结构：将公认的实体组织成一种格式，该格式可用于关系提取和构建抹布模型。诸如JSON或CSV之类的结构化格式通常用于存储此数据。

Azure的文档处理模型自动化了许多繁琐的收集，清洁和将各种数据组织为结构化格式进行图形建模的工作。

模型培训

获得数据后，需要完成的下一个过程是培训抹布模型。在这里，多模态实际上是有用的，因为该模型必须关心各种类型的数据及其互连。

集成多模式数据：具体来说，知识图应包括文本信息，图像信息和抹布的结构化信息，以训练多模式抹布。可以利用Pytorch或Tensorflow和Azure认知服务来训练与不同类型数据一起使用的模型。
利用Azure的预培训模型：可以考虑Azure文档智能具有针对各种任务的现成解决方案，例如实体检测，关键字提取或文本摘要。由于这些模型的开放性，它们允许根据一组某些规范对这些模型进行调整，以确保知识图具有良好的实体和关系。
嵌入抹布中的知识：在抹布中，引入了公认的实体，关键短语和关系。这赋予了模型来解释数据以及大数据集的数据点之间的关系。

评估和改进

最后一步是评估和完善多模式的抹布模型，以确保在现实情况下的准确性和相关性。

模型验证：使用数据子集进行验证，Azure的工具可以在实体识别，关系提取和上下文理解等领域中衡量抹布的性能。
迭代精致：根据验证结果，您可能需要调整模型的超参数，微调嵌入或进一步清洁数据。 Azure的AI管道提供了用于连续模型培训和评估的工具，使其更容易迭代地进行抹布模型。
知识图扩展：随着更多的多模式数据可用，可以扩展抹布以结合新见解，以确保模型保持最新和相关。

多模式抹布的用例

多模式关系AI图（RAGS）利用了不同数据类型的集成，以在各个领域提供强大的见解。将文本，图像和结构化数据组合到统一图中的能力使它们在几个现实世界应用中特别有效。以下是在不同用例中使用多模式抹布的方式：

欺诈检测

欺诈检测是一个通过将各种形式的数据集成到可能表明欺诈活动的模式和异常的区域。

集成文本和视觉数据：通过将交易记录中的文本数据与来自安全录像或文档（例如发票和收据）的视觉数据相结合，RAG可以创建交易的全面视图。例如，如果发票映像与事务记录中的文本数据不匹配，则可以标记潜在的差异。
增强的异常检测：多模式方法允许更复杂的异常检测。例如，RAG可以将交易数据中的异常模式与扫描文档或图像中的视觉异常相关联，从而提供了更强大的欺诈检测机制。
上下文分析：结合来自各种来源的数据可以更好地理解上下文理解。例如，将可疑交易模式与客户行为或外部数据（如已知欺诈方案）联系起来可提高欺诈检测的准确性。

客户服务聊天机器人

多模式破布通过提供对客户互动的更丰富的了解，可以显着增强客户服务聊天机器人的功能。

上下文理解：通过将客户查询的文本与以前的交互和视觉数据（例如产品图像或图表）中的上下文信息集成在一起，聊天机器人可以提供更准确且上下文相关的响应。
处理复杂的查询：多模式破布允许聊天机器人理解和处理涉及多种数据的复杂查询。例如，如果客户询问订单状态，则聊天机器人可以访问基于文本的订单详细信息和视觉数据（例如跟踪地图），以提供全面的响应。
改进的交互质量：通过利用抹布中存储的关系和实体，聊天机器人可以根据客户的历史记录，偏好以及与各种数据类型的互动提供个性化响应。

药物发现

在药物发现领域，多模式破布促进了各种数据源的整合以加速研发过程。

数据整合：药物发现涉及来自科学文献，临床试验，实验室结果和分子结构的数据。多模式抹布整合了这些不同的数据类型，以创建一个支持更明智的决策的综合知识图。
关系提取：通过从各种数据源中提取不同实体（例如药物化合物，蛋白质和疾病）之间的关系，抹布有助于识别潜在的候选药物并更准确地预测其作用。
增强知识图构造：多模式破布可以构建详细的知识图，这些图形将实验数据与研究发现和分子数据联系起来。这种整体观点有助于识别新药物目标并了解现有药物的作用机制。

多模式抹布的未来

展望未来，多模式抹布的未来将是变革的。 AI和机器学习的进步将推动其发展。未来的发展将集中于提高准确性和可扩展性。这将实现更复杂的分析和实时决策能力。

增强的算法和更强大的计算资源将有助于处理日益复杂的数据集。这将使抹布在发现见解和预测结果方面更有效。此外，新兴技术（例如量子计算和先进的神经网络）的整合可以进一步扩大多模式抹布的潜在应用。这可能为在不同领域的突破铺平道路。

结论

多模式关系AI图（RAG）与Azure文档智能等先进技术的集成代表了数据分析和人工智能中的重大飞跃。通过利用多模式数据集成，组织可以增强其提取有意义见解的能力。这种方法改善了决策过程，并解决了各个领域的复杂挑战。多种数据类型的协同作用 - 文本，图像和结构化数据 - 能够进行更全面的分析。它也会导致更准确的预测。这种整合促进了从欺诈检测到药物发现等应用的创新和效率。