다분위 및 Azure 문서 인텔리전스를 갖춘 래그

소개

데이터를 기반으로 운영되는 현재 세계에서 RENC (Relational AI Graphs)는 데이터를 상관시키고 관계를 매핑하여 산업에 많은 영향을 미칩니다. 그러나 그런 의미에서 다른 사람보다 조금 더 나아갈 수 있다면 어떨까요? 데이터에 대한 더 나은 미리보기를 제공하기 위해 멀티 모달 헝겊, 텍스트 및 이미지, 문서 등을 소개합니다. Azure Document Intelligence의 새로운 고급 기능은 Rag의 기능을 확장합니다. 이러한 기능은 멀티 모달 데이터를 추출, 분석 및 해석하기위한 필수 도구를 제공합니다. 이 기사는 래그를 정의하고 다중 분류가 어떻게 향상되는지 설명합니다. 또한 Azure Document Intelligence가 이러한 고급 시스템을 구축하는 데 어떻게 중요한지 논의 할 것입니다.

이것은 Datahack Summit 2024에서 다중 공정 및 Azure Document Intelligence가있는 Super Charge Rag에 대한 Manoranjan Rajguru가 최근 이야기 한 것입니다.

학습 결과

• 관계 AI 그래프 (RAG)의 핵심 개념과 데이터 분석에서의 중요성을 이해하십시오.
• 헝겊 시스템의 기능과 정확성을 향상시키기 위해 멀티 모달 데이터의 통합을 탐색하십시오.
• Azure Document Intelligence를 사용하여 다양한 AI 모델을 통해 멀티 모달 래그를 구축하고 최적화하는 방법을 알아보십시오.
• 사기 탐지, 고객 서비스 및 약물 발견에서 다중 모드 래그의 실제 적용에 대한 통찰력을 얻습니다.
• 멀티 모달 래그 및 관련 AI 기술에 대한 지식을 발전시키기위한 미래의 트렌드와 리소스를 발견하십시오.

목차

• 소개
• 관계형 AI 그래프 (rag) 란 무엇입니까?
  • 헝겊 성분의 해부학
• 다분위는 무엇입니까?
• Azure Document Intelligence 란 무엇입니까?
• 멀티 모달 헝겊 이해
• 멀티 모달 헝겊의 이점
  • 개선 된 엔티티 인식
  • 강화 된 관계 추출
  • 더 나은 지식 그래프 구성
• 헝겊에 대한 Azure 문서 지능
• Azure Document Intelligence가있는 멀티 모달 헝겊 시스템 구축 : 단계별 안내서
  • 모델 교육
  • 평가 및 정제
• 멀티 모달 헝겊의 사용 사례
  • 사기 탐지
  • 고객 서비스 챗봇
  • 마약 발견
• 멀티 모달 헝겊의 미래
• 자주 묻는 질문

관계형 AI 그래프 (rag) 란 무엇입니까?

관계 AI 그래프 (RAG)는 그래프 형식으로 데이터 엔티티 간의 관계를 매핑, 저장 및 분석하기위한 프레임 워크입니다. 그것은 정보가 고립되지 않고 상호 연결되어 있다는 원칙에 따라 작동합니다. 이 그래프 기반 접근 방식은 복잡한 관계를 간략하게 설명하여 기존 데이터 아키텍처보다보다 정교한 분석을 가능하게합니다.

일반 걸레에서 데이터는 두 가지 주요 구성 요소에 저장되고 두 번째는 노드 또는 엔티티이며 두 번째는 엔티티 간의 가장자리 또는 관계입니다. 예를 들어, 노드는 고객 서비스 애플리케이션에 사용되는 경우 노드가 클라이언트에 해당하는 경우 해당 고객의 구매에 해당 할 수 있습니다. 이 그래프는 그들 사이의 다른 엔티티와 관계를 포착하고 기업이 고객의 행동, 트렌드 또는 특이 치를 추가로 분석 할 수 있도록 도와줍니다.

헝겊 성분의 해부학

• 전문가 시스템 : Azure Form Knokizer, 레이아웃 모델, 문서 라이브러리.
• 데이터 수집 : 다양한 데이터 형식 처리.
• 청킹 : 데이터 청크를위한 최상의 전략.
• 인덱싱 : 검색 쿼리, 필터, 패싯, 점수.
• 프롬프트 : 벡터, 시맨틱 또는 전통적인 접근법.
• 사용자 인터페이스 : 데이터 프리젠 테이션 설계.
• 통합 : Azure Cognitive Search 및 OpenAI 서비스.

다분위는 무엇입니까?

관계형 AI 그래프 및 현재 AI 시스템을 탐색하는 Multimodal은 단일 재발주기 내에서 다양한 유형 또는 '양식'의 정보를 처리 할 수있는 시스템의 용량을 의미합니다. 모든 양식은 특정 유형의 데이터, 예를 들어 텍스트, 이미지, 오디오 또는 그래프 구성을위한 관련 데이터가있는 구조화 된 세트에 해당하여 데이터의 상호 종속성을 분석 할 수 있습니다.

다중 분비물은 AI 시스템이 다양한 정보 소스를 처리하고 더 깊은 통찰력을 추출 할 수 있도록하여 한 형태의 데이터를 다루는 전통적인 접근 방식을 확장합니다. RAG 시스템에서 다중 분비물은 시스템의 엔티티를 인식하고 관계를 이해하며 다양한 데이터 형식에서 지식을 추출하여보다 정확하고 상세한 지식 그래프에 기여하는 시스템의 능력을 향상시키기 때문에 특히 가치가 있습니다.

Azure Document Intelligence 란 무엇입니까?

Azure Document Intelligence 이전에 Azure Form 인식기라고 불리는 Microsoft Azure 서비스는 조직이 양식 구조화 또는 구조화되지 않은 영수증, 송장 및 기타 여러 데이터 유형과 같은 문서에서 정보를 추출 할 수 있도록하는 Microsoft Azure 서비스입니다. 이 서비스는 문서의 내용을 읽고 이해하는 데 도움이되는 기성품 AI 모델에 의존하며, Relief의 클라이언트는 문서 처리를 최적화하고 수동 데이터 입력을 피하며 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출 할 수 있습니다.

Azure Document Intelligence를 사용하면 사용자가 ML 알고리즘 및 NLP를 활용하여 시스템이 이름, 날짜, 송장의 숫자, 테이블 및 엔티티 간의 관계를 인식 할 수 있습니다. PDFS, JPEG 및 PNG 형식의 이미지 및 스캔 된 문서와 같은 형식을 수용하여 많은 비즈니스에 적합한 도구가됩니다.

멀티 모달 헝겊 이해

멀티 모달 래그 시스템은 텍스트, 이미지 및 구조화 된 데이터와 같은 다양한 데이터 유형을 통합하여 전통적인 래그를 향상시킵니다. 이 접근법은 지식 추출 및 관계 매핑에 대한보다 전체적인 관점을 제공합니다. 더 강력한 통찰력과 의사 결정을 허용합니다. Rag 시스템은 다중 분무를 사용하여 다양한 정보 소스를 처리하고 상관시킬 수 있으므로 분석을보다 적응력 있고 포괄적으로 만들 수 있습니다.

다중 공학으로 과급 래그

전통적인 걸레는 주로 구조화 된 데이터에 중점을 두지 만 실제 정보는 다양한 형태로 제공됩니다. 멀티 모달 데이터 (예 : 문서, 이미지 또는 오디오의 텍스트)를 통합함으로써 래그가 훨씬 더 유능 해집니다. 멀티 모달 래그는 다음과 같습니다.

• 여러 소스의 데이터를 통합 : 텍스트, 이미지 및 기타 데이터 유형을 동시에 사용하여보다 복잡한 관계를 매핑하십시오.
• 컨텍스트 향상 : 텍스트 데이터에 시각적 또는 오디오 데이터를 추가하면 시스템의 관계, 엔티티 및 지식에 대한 이해가 풍부합니다.
• 복잡한 시나리오 처리 : 건강 관리와 같은 부문에서 멀티 모달 래그는 의료 기록, 진단 이미지 및 환자 데이터를 통합하여 철저한 지식 그래프를 만들 수 있으며, 단일 모드 모델이 제공 할 수있는 것 이상의 통찰력을 제공합니다.

멀티 모달 헝겊의 이점

이제 아래에서 멀티 모달 헝겊의 이점을 살펴 보겠습니다.

개선 된 엔티티 인식

멀티 모달 래그는 여러 데이터 유형을 활용할 수 있기 때문에 엔티티를 식별하는 데 더 효율적입니다. 예를 들어 텍스트에만 의존하는 대신 스프레드 시트의 이미지 데이터 또는 구조화 된 데이터를 교차 참조하여 정확한 엔티티 인식을 보장 할 수 있습니다.

강화 된 관계 추출

관계 추출은 다중 모드 데이터로 더 미묘하게됩니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오 또는 PDF를 처리함으로써 멀티 모달 래그 시스템은 전통적인 걸레가 놓칠 수있는 복잡한 계층 관계를 감지 할 수 있습니다.

더 나은 지식 그래프 구성

멀티 모달 데이터의 통합은 실제 시나리오를보다 효과적으로 캡처하는 지식 그래프를 구축하는 기능을 향상시킵니다. 이 시스템은 다양한 형식의 데이터를 연결하여 지식 그래프의 깊이와 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

헝겊에 대한 Azure 문서 지능

Azure Document Intelligence는 문서에서 정보를 추출하기위한 Microsoft의 AI 도구 제품군입니다. 관계형 AI 그래프 (RAG)와 통합되어 문서 이해를 향상시킵니다. 문서 구문 분석, 엔티티 인식, 관계 추출 및 질문 응답에 미리 구축 된 모델을 사용합니다. 이 통합은 RAG가 송장이나 계약과 같은 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 지식 그래프 내에서 구조화 된 통찰력으로 변환하는 데 도움이됩니다.

문서 이해를위한 사전 구축 된 AI 모델

Azure는 PDF, 이미지 및 구조화 된 텍스트 데이터를 포함하여 복잡한 문서 형식을 처리하고 이해할 수있는 미리 훈련 된 AI 모델을 제공합니다. 이 모델은 RAG 시스템에 원활하게 연결하여 문서 처리 파이프 라인을 자동화하고 향상 시키도록 설계되었습니다. 사전 구축 된 모델은 광학 문자 인식 (OCR), 레이아웃 추출 및 특정 문서 필드의 탐지와 같은 강력한 기능을 제공하여 RAG 시스템과의 통합을 매끄럽고 효과적으로 제공합니다.

이러한 모델을 활용하여 조직은 송장, 영수증, 연구 논문 또는 법적 계약과 같은 문서에서 데이터를 쉽게 추출하고 분석 할 수 있습니다. 이로 인해 워크 플로가 속도가 빨라지고 인간의 개입을 줄이며 래그 시스템의 지식 그래프 내에 주요 통찰력이 캡처되어 저장되도록합니다.

명명 된 엔티티 인식 (NER)을 사용한 엔티티 인식

Azure의 명명 된 엔티티 인식 (NER)은 텍스트가 많은 문서에서 구조화 된 정보를 추출하는 데 핵심입니다. 문서 내의 사람, 위치, 날짜 및 조직과 같은 단체를 식별하고이를 관계 그래프에 연결합니다. Multimodal Rag에 통합 될 때 NER은 다양한 문서 유형에서 이름, 날짜 및 용어를 인식하여 엔티티 연결의 정확도를 향상시킵니다.

예를 들어, 재무 문서에서 NER을 사용하여 고객 이름, 거래 금액 또는 회사 식별자를 추출 할 수 있습니다. 그런 다음이 데이터는 RAG 시스템으로 공급되며,이 엔티티 간의 관계는 자동으로 매핑되어 조직이 정밀하게 대규모 문서 컬렉션을 쿼리하고 분석 할 수 있습니다.

주요 문구 추출 (KPE)과의 관계 추출

Azure Document Intelligence의 또 다른 강력한 특징은 핵심 문구 추출 (KPE)입니다. 이 기능은 문서 내에서 중요한 관계 또는 개념을 나타내는 주요 문구를 자동으로 식별합니다. KPE는 텍스트에서 제품 이름, 법적 용어 또는 약물 상호 작용과 같은 문구를 추출하여 RAG 시스템 내에서 연결합니다.

Multimodal Rag에서 KPE는 텍스트, 이미지 및 오디오 전 사체와 같은 다양한 양식의 주요 용어를 연결합니다. 이것은 더 풍부한 지식 그래프를 구축합니다. 예를 들어, 의료에서 ​​KPE는 의료 기록에서 약물 이름과 증상을 추출합니다. 이 데이터를 연구에 연결하여 정확한 의료 의사 결정을 돕는 포괄적 인 그래프를 만듭니다.

QNA 제조업체와의 답변

Azure의 QNA Maker는 문서를 대화식 질문 및 답변 시스템으로 변환하여 문서 정보에 대화 차원을 추가합니다. 이를 통해 사용자는 문서를 쿼리하고 내부의 정보를 기반으로 정확한 답변을받을 수 있습니다. 멀티 모달 래그와 결합하면이 기능을 통해 사용자는 여러 데이터 형식을 쿼리하여 텍스트, 이미지 또는 구조화 된 데이터에 의존하는 복잡한 질문을 할 수 있습니다.

예를 들어, 법적 문서 분석에서 사용자는 QNA ​​Maker에게 계약 또는 규정 준수 보고서에서 관련 조항을 가져 오도록 요청할 수 있습니다. 이 기능은 복잡한 쿼리에 대한 즉각적이고 정확한 응답을 제공함으로써 문서 기반 의사 결정을 크게 향상시키는 반면, RAG 시스템은 다양한 엔티티와 개념 간의 관계가 유지되도록합니다.

Azure Document Intelligence가있는 멀티 모달 헝겊 시스템 구축 : 단계별 안내서

이제 우리는 Azure Document Intelligence로 멀티 모달 래그를 구축 할 수있는 방법에 대한 단계별 가이드에 더 깊이 뛰어들 것입니다.

데이터 준비

Azure Document Intelligence를 사용하여 멀티 모달 관계 AI 그래프 (RAG)를 구축하는 첫 번째 단계는 데이터를 준비하는 것입니다. 여기에는 텍스트 문서, 이미지, 테이블 및 기타 구조화 된/비정형 데이터와 같은 멀티 모달 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 다양한 데이터 유형을 처리 할 수있는 Azure Document Intelligence는 다음과 같이 단순화합니다.

• 문서 구문 분석 : Azure Form Knokizer 또는 OCR 서비스를 사용하여 문서에서 관련 정보를 추출합니다. 이 도구는 텍스트를 식별하고 디지털화하여 추가 분석에 적합합니다.
• 엔티티 인식 : 문서의 사람, 장소 및 날짜와 같은 엔티티를 태그로 지명 된 엔티티 인식 (NER)을 사용합니다.
• 데이터 구조화 : 인식 된 엔티티를 관계 추출 및 헝겊 모델 구축에 사용할 수있는 형식으로 구성합니다. JSON 또는 CSV와 같은 구조화 된 형식은 일반적 으로이 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

Azure의 문서 처리 모델은 다양한 데이터를 수집, 청소 및 구성하는 많은 지루한 작업을 그래프 모델링을 위해 구조화 된 형식으로 자동화합니다.

모델 교육

데이터를 얻은 후에 수행 해야하는 다음 프로세스는 헝겊 모델의 훈련입니다. 그리고 이것은 모델이 다양한 유형의 데이터와 상호 연결에 관심을 갖기 때문에 다중 분무가 실제로 유용한 곳입니다.

• 멀티 모달 데이터 통합 ​​: 구체적으로, 지식 그래프에는 텍스트 정보, 이미지 정보 및 래그의 구조화 된 정보가 포함되어야합니다. Pytorch 또는 Tensorflow 및 Azure Cognitive Services는 다른 유형의 데이터와 함께 작동하는 모델을 훈련시키기 위해 활용할 수 있습니다.
• Azure의 미리 훈련 된 모델 활용 : Azure Document Intelligence는 엔티티 감지, 키워드 추출 또는 텍스트 요약과 같은 다양한 작업에 대한 기성품 솔루션을 고려할 수 있습니다. 이러한 모델의 개방성으로 인해 지식 그래프가 엔티티와 관계를 잘 식별하도록하기 위해 특정 사양에 따라 이러한 모델을 조정할 수 있습니다.
• 걸레에 대한 지식을 포함시킨다 : 헝겊에서 공인 된 실체, 주요 문구와 관계가 소개된다. 이를 통해 모델은 데이터와 대형 데이터 세트의 데이터 포인트 간의 관계뿐만 아니라 데이터를 해석 할 수 있습니다.

평가 및 정제

마지막 단계는 실제 시나리오에서 정확성과 관련성을 보장하기 위해 멀티 모달 래그 모델을 평가하고 정제하는 것입니다.

• 모델 유효성 검사 : 유효성 검사를 위해 데이터의 하위 집합을 사용하여 Azure의 도구는 엔티티 인식, 관계 추출 및 컨텍스트 이해와 같은 영역에서 RAG의 성능을 측정 할 수 있습니다.
• 반복 정제 : 검증 결과를 기반으로 모델의 초 파라미터를 조정하거나 임베딩을 미세 조정하거나 데이터를 더 정리해야 할 수도 있습니다. Azure의 AI 파이프 라인은 지속적인 모델 교육 및 평가를위한 도구를 제공하여 RAG 모델을 반복적으로 쉽게 조정할 수 있습니다.
• 지식 그래프 확장 : 더 많은 멀티 모달 데이터를 사용할 수있게되면 RAG는 새로운 통찰력을 통합하여 모델을 최신 상태로 유지하도록 확장 할 수 있습니다.

멀티 모달 헝겊의 사용 사례

멀티 모달 관계 AI 그래프 (RAGS)는 다양한 데이터 유형의 통합을 활용하여 다양한 도메인에서 강력한 통찰력을 제공합니다. 텍스트, 이미지 및 구조화 된 데이터를 통합 그래프로 결합하는 기능은 여러 실제 응용 프로그램에서 특히 효과적입니다. 다음은 다양한 사용 사례에서 멀티 모달 래그를 사용하는 방법입니다.

사기 탐지

사기 탐지는 다양한 형태의 데이터를 통합하여 사기 활동을 나타내는 패턴과 이상을 발견하여 탁월한 영역입니다.

• 텍스트 및 시각적 데이터 통합 ​​: 트랜잭션 레코드의 텍스트 데이터를 보안 장면 또는 문서 (예 : 송장 및 영수증)의 시각적 데이터와 결합하여 RAGS는 트랜잭션에 대한 포괄적 인 관점을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 송장 이미지가 트랜잭션 레코드의 텍스트 데이터와 일치하지 않으면 잠재적 인 불일치를 표시 할 수 있습니다.
• 향상된 이상 탐지 : 멀티 모달 접근법은보다 정교한 이상 탐지를 가능하게합니다. 예를 들어, RAGS는 스캔 된 문서 나 이미지에서 시각적 이상과 트랜잭션 데이터의 비정상적인 패턴을 상관시켜보다 강력한 사기 탐지 메커니즘을 제공 할 수 있습니다.
• 상황 분석 : 다양한 소스의 데이터를 결합하면 상황에 대한 이해가 향상됩니다. 예를 들어, 의심스러운 트랜잭션 패턴을 고객 행동 또는 외부 데이터 (예 : 알려진 사기 체계)와 연결하면 사기 탐지의 정확도가 향상됩니다.

고객 서비스 챗봇

멀티 모달 래그는 고객 상호 작용에 대한 풍부한 이해를 제공함으로써 고객 서비스 챗봇의 기능을 크게 향상시킵니다.

• 상황에 맞는 이해 : 이전 상호 작용 및 시각적 데이터 (제품 이미지 또는 다이어그램)의 상황에 맞는 정보와 고객 쿼리의 텍스트를 통합함으로써 챗봇은보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공 할 수 있습니다.
• 복잡한 쿼리 처리 : 멀티 모달 래그를 사용하면 챗봇이 여러 유형의 데이터와 관련된 복잡한 쿼리를 이해하고 처리 할 수 ​​있습니다. 예를 들어, 고객이 주문 상태에 대해 묻는 경우 챗봇은 텍스트 기반 주문 세부 정보 및 시각적 데이터 (예 : 추적 맵)에 액세스하여 포괄적 인 응답을 제공 할 수 있습니다.
• 개선 된 상호 작용 품질 : RAG에 저장된 관계 및 엔티티를 활용하여 Chatbots는 고객의 기록, 선호도 및 다양한 데이터 유형과의 상호 작용에 따라 개인화 된 응답을 제공 할 수 있습니다.

마약 발견

약물 발견 분야에서, 다중 모드 래그는 연구 및 개발 프로세스를 가속화하기 위해 다양한 데이터 소스의 통합을 용이하게합니다.

• 데이터 통합 ​​: 약물 발견에는 과학 문헌, 임상 시험, 실험실 결과 및 분자 구조의 데이터가 포함됩니다. 멀티 모달 래그는 이러한 다른 데이터 유형을 통합하여보다 정보에 입각 한 의사 결정을 지원하는 포괄적 인 지식 그래프를 만듭니다.
• 관계 추출 : 다양한 데이터 소스에서 다른 실체 (예 : 약물 화합물, 단백질 및 질병) 간의 관계를 추출함으로써 RAGS는 잠재적 인 약물 후보를 식별하고 그 효과를보다 정확하게 예측하는 데 도움이됩니다.
• 향상된 지식 그래프 구성 : 멀티 모달 래그는 실험 데이터와 연구 결과 및 분자 데이터를 연결하는 상세한 지식 그래프를 구성 할 수 있습니다. 이 전체적인 견해는 새로운 약물 목표를 식별하고 기존 약물의 작용 메커니즘을 이해하는 데 도움이됩니다.

멀티 모달 헝겊의 미래

앞으로, 멀티 모달 래그의 미래는 변형 될 예정이다. AI와 기계 학습의 발전은 그들의 진화를 주도 할 것입니다. 미래의 발전은 정확성과 확장 성을 향상시키는 데 중점을 둘 것입니다. 이를 통해보다 정교한 분석과 실시간 의사 결정 기능이 가능합니다.

향상된 알고리즘과보다 강력한 계산 리소스는 점점 더 복잡한 데이터 세트의 처리를 용이하게 할 것입니다. 이것은 통찰력을 밝히고 결과를 예측하는 데 걸레를 더 효과적으로 만들 것입니다. 또한, 양자 컴퓨팅 및 고급 신경망과 같은 새로운 기술의 통합은 멀티 모달 래그의 잠재적 응용을 더욱 확장 할 수 있습니다. 이것은 다양한 분야에서 획기적인 길을 열어 줄 수 있습니다.

결론

Azure Document Intelligence와 같은 고급 기술과 Multimodal Relational AI Graphs (RAGS)의 통합은 데이터 분석 및 인공 지능의 상당한 도약을 나타냅니다. 멀티 모달 데이터 통합을 활용하여 조직은 의미있는 통찰력을 추출하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이 접근법은 의사 결정 프로세스를 향상시키고 다양한 영역에서 복잡한 문제를 해결합니다. 다양한 데이터 유형 (텍스트, 이미지 및 구조화 된 데이터)의 시너지 효과는보다 포괄적 인 분석을 활성화시킵니다. 또한보다 정확한 예측으로 이어집니다. 이 통합은 사기 탐지에서 약물 발견에 이르기까지 응용 프로그램의 혁신과 효율성을 유발합니다.

더 많은 것을 배우기위한 리소스

멀티 모달 래그 및 관련 기술에 대한 이해를 심화 시키려면 다음 자원을 탐색하는 방법을 고려하십시오.

• Microsoft Azure 문서
• AI 및 지식 그래프 커뮤니티 블로그
• Coursera 및 EDX의 멀티 모달 AI 및 그래프 기술 과정

자주 묻는 질문

Q1. 관계형 AI 그래프 (rag) 란 무엇입니까?

A. 관계형 AI 그래프 (RAG)는 다른 엔티티 간의 관계를 나타내고 구성하는 데이터 구조입니다. 데이터 세트의 다양한 요소 간의 연결을 매핑하여 데이터 검색 및 분석을 향상시켜보다 통찰력 있고 효율적인 데이터 상호 작용을 용이하게합니다.

Q2. 다중 분류는 걸레 시스템을 어떻게 향상 시킵니까?

A. 멀티 분류는 다양한 유형의 데이터 (텍스트, 이미지, 테이블 등)를 단일 일관성 프레임 워크에 통합하여 RAG 시스템을 향상시킵니다. 이 통합은 엔티티 인식, 관계 추출 및 지식 그래프 구성의 정확성과 깊이를 향상시켜보다 강력하고 다재다능한 데이터 분석으로 이어집니다.

Q3. RAG 시스템에서 Azure Document Intelligence를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

A. Azure Document Intelligence는 엔티티 인식, 관계 추출 및 질문 답변을위한 AI 모델을 제공하여 문서 이해 및 데이터 통합을 단순화합니다.

Q4. 멀티 모달 래그의 실제 응용 프로그램은 무엇입니까?

A. 응용 프로그램에는 사기 탐지, 고객 서비스 챗봇 및 약물 발견이 포함되어 있으며 개선 된 결과를위한 포괄적 인 데이터 분석을 활용합니다.

Q5. 멀티 모달 헝겊의 미래는 무엇입니까?

A. 향후 발전은 다양한 데이터 유형의 통합을 향상시켜 다양한 산업의 정확성, 효율성 및 확장 성을 향상시킬 것입니다.

위 내용은 다분위 및 Azure 문서 인텔리전스를 갖춘 래그의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!