具有多模式和Azure文檔智能的抹布

介紹

在基於數據運行的當前世界中，關係AI圖（RAG）通過關聯數據並繪製關係來對行業產生很大影響。但是，如果一個人在這個意義上比另一個要多得多，該怎麼辦？引入多模式抹布，文本和圖像，文檔等，以更好地預覽數據。 Azure文檔智能中的新高級功能擴展了RAG的功能。這些功能為提取，分析和解釋多模式數據提供了必不可少的工具。本文將定義抹布，並解釋多模式如何增強它。我們還將討論Azure文檔智能對於構建這些高級系統至關重要。

這是基於Manoranjan Rajguru在2024年Datahack Summit中對Manoranjan Rajguru關於增壓和Azure文檔智能的增壓抹布的最新演講。

學習成果

• 了解關係AI圖（RAG）的核心概念及其在數據分析中的重要性。
• 探索多模式數據的集成，以增強抹布系統的功能和準確性。
• 了解如何使用Azure文檔智能通過各種AI模型來構建和優化多模式的破布。
• 在欺詐檢測，客戶服務和藥物發現中，了解多模式破布的實際應用。
• 發現未來的趨勢和資源，以促進您在多模式抹布和相關AI技術方面的知識。

目錄

• 介紹
• 什麼是關係AI圖（RAG）？
  • 抹布組件的解剖結構
• 什麼是多模式？
• 什麼是Azure文檔智能？
• 了解多模式抹布
• 多模式抹布的好處
  • 改進的實體識別
  • 增強的關係提取
  • 更好的知識圖構造
• Azure文檔智能抹布
• 使用Azure文檔智能構建多模式的抹布系統：分步指南
  • 模型培訓
  • 評估和改進
• 多模式抹布的用例
  • 欺詐檢測
  • 客戶服務聊天機器人
  • 藥物發現
• 多模式抹布的未來
• 常見問題

什麼是關係AI圖（RAG）？

關係AI圖（RAG）是用於映射，存儲和分析圖形格式數據之間關係的框架。它的運作是根據信息互連而不是隔離的原則。這種基於圖的方法概述了複雜的關係，比傳統數據體系結構更複雜的分析。

在常規的抹布中，數據存儲在兩個主要組件中，它們是節點或實體，第二個是實體之間的邊緣或關係。例如，該節點可以與客戶端相對應，而邊緣（如果客戶在客戶服務應用程序中使用），則可以與客戶進行。該圖可以捕獲它們之間的不同實體及其關係，並幫助企業對客戶的行為，趨勢甚至異常值進行進一步分析。

抹布組件的解剖結構

• 專家系統：Azure形式識別器，佈局模型，文檔庫。
• 數據攝入：處理各種數據格式。
• 塊：數據塊的最佳策略。
• 索引：搜索查詢，過濾器，方面，評分。
• 提示：矢量，語義或傳統方法。
• 用戶界面：設計數據顯示。
• 集成：Azure認知搜索和OpenAI服務。

什麼是多模式？

探索關係AI圖和當今的AI系統，多模式是指系統處理不同類型或“模態”信息並在單個複發週期內合併它們的能力。每種模式都對應於特定類型的數據，例如文本，圖像，音頻或任何帶有用於構建圖形的相關數據的結構化設置，從而可以分析數據的相互依賴性。

多模式通過允許AI系統處理各種信息來源並提取更深入的見解，從而擴展了處理一種數據形式的傳統方法。在抹布系統中，多模式特別有價值，因為它增強了系統識別實體，理解關係和從各種數據格式中提取知識的能力，從而有助於更準確，更詳細的知識圖。

什麼是Azure文檔智能？

Azure文檔智能以前稱為Azure形式識別器是Microsoft Azure服務，它使組織能夠從形式的結構化或非結構化收據，發票和許多其他數據類型等文檔中提取信息。該服務依靠現成的AI模型，這些模型有助於閱讀和理解文檔的內容，Relief的客戶可以優化其文檔處理，避免手動數據輸入並從數據中提取寶貴的見解。

Azure文檔智能允許用戶利用ML算法和NLP，使系統能夠識別特定的實體，例如名稱，日期，發票，表格中的數字，表格和實體之間的關係。它接受諸如PDF的格式，具有JPEG和PNG格式的圖像以及掃描文檔，使其成為適合許多企業的工具。

了解多模式抹布

多模式抹布系統通過整合各種數據類型（例如文本，圖像和結構化數據）來增強傳統抹布。這種方法為知識提取和關係映射提供了更全面的看法。它允許更有力的見解和決策。通過使用多模式，RAG系統可以處理和關聯各種信息源，從而使分析更加適應性和全面。

用多模式增壓抹布

傳統的破布主要關注結構化數據，但現實世界中的信息有多種形式。通過合併多模式數據（例如，文檔，圖像甚至音頻的文本），抹布變得更加強大。多模式抹布可以：

• 整合來自多個來源的數據：同時使用文本，圖像和其他數據類型來繪製更複雜的關係。
• 增強上下文：將視覺或音頻數據添加到文本數據中豐富了系統對關係，實體和知識的理解。
• 處理複雜的方案：在醫療保健等領域，多模式抹布可以整合醫療記錄，診斷圖像和患者數據以創建詳盡的知識圖，從而提供超出單模型模型提供的見解。

多模式抹布的好處

現在讓我們探索以下多模式抹布的好處：

改進的實體識別

多模式抹佈在識別實體方面更有效，因為它們可以利用多種數據類型。例如，它們可以交叉引用圖像數據或從電子表格的結構化數據來確保准確的實體識別，而不是僅僅依靠文本。

增強的關係提取

通過多模式數據，關係提取變得更加細微。通過不僅處理文本，還處理圖像，視頻或PDF，多模式的抹布系統可以檢測傳統抹布可能會錯過的複雜的，分層的關係。

更好的知識圖構造

多模態數據的集成增強了構建知識圖的能力，以更有效地捕獲現實世界情景。該系統可以將數據鏈接到各種格式上，從而提高知識圖的深度和準確性。

Azure文檔智能抹布

Azure文檔智能是Microsoft的AI工具套件，用於從文檔中提取信息。與關係AI圖（RAG）集成，可以增強文檔的理解。它使用預先構建的模型來進行文檔解析，實體識別，關係提取和提問。這種集成有助於抹布處理非結構化數據，例如發票或合同，並將其轉換為知識圖內的結構化見解。

預先構建的AI模型用於文檔理解

Azure提供了預訓練的AI模型，可以處理和理解複雜的文檔格式，包括PDF，圖像和結構化文本數據。這些模型旨在自動化和增強文檔處理管道，無縫連接到抹布系統。預構建的型號具有強大的功能，例如光學特徵識別（OCR），佈局提取以及對特定文檔字段的檢測，從而使與抹布系統的集成順利有效。

通過利用這些模型，組織可以輕鬆地從文檔中提取和分析數據，例如發票，收據，研究論文或法律合同。這加快了工作流程，減少人類干預，並確保在抹布系統的知識圖中捕獲並存儲關鍵的見解。

具有指定實體識別（NER）的實體識別

Azure的命名實體識別（NER）是從文本繁重文檔中提取結構化信息的關鍵。它標識了文檔中的人，位置，日期和組織等實體，並將其連接到關係圖。當整合到多模式抹布中時，NER通過識別各種文檔類型的名稱，日期和術語來增強實體鏈接的準確性。

例如，在財務文件中，NER可用於提取客戶名稱，交易金額或公司標識符。然後將這些數據饋送到抹布系統中，這些數據會自動映射這些實體之間的關係，從而使組織能夠精確查詢和分析大型文檔收集。

與關鍵短語提取（KPE）的關係提取

Azure文檔智能的另一個強大功能是關鍵短語提取（KPE）。此能力自動確定代表文檔中重要關係或概念的關鍵短語。 KPE從文本中提取諸如產品名稱，法律術語或藥物互動之類的短語，並將其鏈接在抹布系統中。

在多模式的抹布中，KPE連接了各種模態的關鍵術語 - 文本，圖像和音頻成績單。這構建了更豐富的知識圖。例如，在醫療保健中，KPE從病歷中提取了藥物名稱和症狀。它將這些數據與研究聯繫起來，創建一個綜合圖，有助於準確的醫療決策。

與QNA製造商回答的問題

Azure的QNA製造商通過將文檔轉換為交互式問答系統來增加對話智能的對話維度。它允許用戶查詢文檔並根據其中的信息接收精確的答案。當與多模式抹布結合使用時，此功能使用戶能夠跨多個數據格式查詢，詢問依賴文本，圖像或結構化數據的複雜問題。

例如，在法律文檔分析中，用戶可以要求QNA製造商從合同或合規報告中提取相關條款。這種能力通過提供對複雜查詢的即時，準確的響應來顯著增強基於文件的決策，而RAG系統可確保保持各個實體和概念之間的關係。

使用Azure文檔智能構建多模式的抹布系統：分步指南

現在，我們將更深入地研究如何使用Azure文檔智能構建多模式抹布的逐步指南。

數據準備

使用Azure文檔智能構建多模式關係AI圖（RAG）的第一步是準備數據。這涉及收集多模式數據，例如文本文檔，圖像，表和其他結構化/非結構化數據。 Azure文檔智能具有處理多種數據類型的能力，通過以下方式簡化了此過程。

• 文檔解析：使用Azure表單識別器或OCR服務從文檔中提取相關信息。這些工具識別和數字化文本，使其適合進一步分析。
• 實體識別：利用命名的實體識別（NER）到文件中的人，地點和日期等標籤實體。
• 數據結構：將公認的實體組織成一種格式，該格式可用於關係提取和構建抹布模型。諸如JSON或CSV之類的結構化格式通常用於存儲此數據。

Azure的文檔處理模型自動化了許多繁瑣的收集，清潔和將各種數據組織為結構化格式進行圖形建模的工作。

模型培訓

獲得數據後，需要完成的下一個過程是培訓抹布模型。在這裡，多模態實際上是有用的，因為該模型必須關心各種類型的數據及其互連。

• 集成多模式數據：具體來說，知識圖應包括文本信息，圖像信息和抹布的結構化信息，以訓練多模式抹布。可以利用Pytorch或Tensorflow和Azure認知服務來訓練與不同類型數據一起使用的模型。
• 利用Azure的預培訓模型：可以考慮Azure文檔智能具有針對各種任務的現成解決方案，例如實體檢測，關鍵字提取或文本摘要。由於這些模型的開放性，它們允許根據一組某些規範對這些模型進行調整，以確保知識圖具有良好的實體和關係。
• 嵌入抹布中的知識：在抹布中，引入了公認的實體，關鍵短語和關係。這賦予了模型來解釋數據以及大數據集的數據點之間的關係。

評估和改進

最後一步是評估和完善多模式的抹布模型，以確保在現實情況下的準確性和相關性。

• 模型驗證：使用數據子集進行驗證，Azure的工具可以在實體識別，關係提取和上下文理解等領域中衡量抹布的性能。
• 迭代精緻：根據驗證結果，您可能需要調整模型的超參數，微調嵌入或進一步清潔數據。 Azure的AI管道提供了用於連續模型培訓和評估的工具，使其更容易迭代地進行抹布模型。
• 知識圖擴展：隨著更多的多模式數據可用，可以擴展抹布以結合新見解，以確保模型保持最新和相關。

多模式抹布的用例

多模式關係AI圖（RAGS）利用了不同數據類型的集成，以在各個領域提供強大的見解。將文本，圖像和結構化數據組合到統一圖中的能力使它們在幾個現實世界應用中特別有效。以下是在不同用例中使用多模式抹布的方式：

欺詐檢測

欺詐檢測是一個通過將各種形式的數據集成到可能表明欺詐活動的模式和異常的區域。

• 集成文本和視覺數據：通過將交易記錄中的文本數據與來自安全錄像或文檔（例如發票和收據）的視覺數據相結合，RAG可以創建交易的全面視圖。例如，如果發票映像與事務記錄中的文本數據不匹配，則可以標記潛在的差異。
• 增強的異常檢測：多模式方法允許更複雜的異常檢測。例如，RAG可以將交易數據中的異常模式與掃描文檔或圖像中的視覺異常相關聯，從而提供了更強大的欺詐檢測機制。
• 上下文分析：結合來自各種來源的數據可以更好地理解上下文理解。例如，將可疑交易模式與客戶行為或外部數據（如已知欺詐方案）聯繫起來可提高欺詐檢測的準確性。

客戶服務聊天機器人

多模式破布通過提供對客戶互動的更豐富的了解，可以顯著增強客戶服務聊天機器人的功能。

• 上下文理解：通過將客戶查詢的文本與以前的交互和視覺數據（例如產品圖像或圖表）中的上下文信息集成在一起，聊天機器人可以提供更準確且上下文相關的響應。
• 處理複雜的查詢：多模式破布允許聊天機器人理解和處理涉及多種數據的複雜查詢。例如，如果客戶詢問訂單狀態，則聊天機器人可以訪問基於文本的訂單詳細信息和視覺數據（例如跟踪地圖），以提供全面的響應。
• 改進的交互質量：通過利用抹布中存儲的關係和實體，聊天機器人可以根據客戶的歷史記錄，偏好以及與各種數據類型的互動提供個性化響應。

藥物發現

在藥物發現領域，多模式破布促進了各種數據源的整合以加速研發過程。

• 數據整合：藥物發現涉及來自科學文獻，臨床試驗，實驗室結果和分子結構的數據。多模式抹布整合了這些不同的數據類型，以創建一個支持更明智的決策的綜合知識圖。
• 關係提取：通過從各種數據源中提取不同實體（例如藥物化合物，蛋白質和疾病）之間的關係，抹布有助於識別潛在的候選藥物並更準確地預測其作用。
• 增強知識圖構造：多模式破布可以構建詳細的知識圖，這些圖形將實驗數據與研究發現和分子數據聯繫起來。這種整體觀點有助於識別新藥物目標並了解現有藥物的作用機制。

多模式抹布的未來

展望未來，多模式抹布的未來將是變革的。 AI和機器學習的進步將推動其發展。未來的發展將集中於提高準確性和可擴展性。這將實現更複雜的分析和實時決策能力。

增強的算法和更強大的計算資源將有助於處理日益複雜的數據集。這將使抹佈在發現見解和預測結果方面更有效。此外，新興技術（例如量子計算和先進的神經網絡）的整合可以進一步擴大多模式抹布的潛在應用。這可能為在不同領域的突破鋪平道路。

結論

多模式關係AI圖（RAG）與Azure文檔智能等先進技術的集成代表了數據分析和人工智能中的重大飛躍。通過利用多模式數據集成，組織可以增強其提取有意義見解的能力。這種方法改善了決策過程，並解決了各個領域的複雜挑戰。多種數據類型的協同作用 - 文本，圖像和結構化數據 - 能夠進行更全面的分析。它也會導致更準確的預測。這種整合促進了從欺詐檢測到藥物發現等應用的創新和效率。

學習更多資源

為了加深您對多模式抹布和相關技術的理解，請考慮探索以下資源：

• Microsoft Azure文檔
• AI和知識圖社區博客
• 關於Coursera和EDX的多模式AI和圖形技術課程

常見問題

Q1。什麼是關係AI圖（RAG）？

答：關係AI圖（RAG）是代表不同實體之間關係並組織關係的數據結構。它通過繪製數據集中各個元素之間的連接來增強數據檢索和分析，從而促進了更具洞察力和有效的數據交互。

Q2。多模態如何增強抹布系統？

答：多模式通過將各種類型的數據（文本，圖像，表等）集成到單個連貫的框架中，從而增強了抹布系統。這種整合提高了實體識別，關係提取和知識圖構建的準確性和深度，從而導致更健壯和多功能的數據分析。

Q3。在抹布系統中使用Azure文檔智能有什麼好處？

A. Azure文檔智能提供了實體識別，關係提取和問題答案的AI模型，從而簡化了文檔的理解和數據集成。

Q4。多模式破布的實際應用是什麼？

答：應用程序包括欺詐檢測，客戶服務聊天機器人和藥物發現，利用綜合數據分析以改善結果。

Q5。多模式抹布的未來是什麼？

答：未來的進步將增強各種數據類型的整合，從而提高各種行業的準確性，效率和可擴展性。

以上是具有多模式和Azure文檔智能的抹布的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！