Einführung

In der aktuellen Welt, die basierend auf Daten arbeitet, haben relationale AI-Diagramme (RAG) einen gro?en 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 k?nnte? 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 F?higkeiten von Lag. Diese Funktionen bieten wesentliche Tools zum Extrahieren, Analysieren und Interpretieren multimodaler Daten. In diesem Artikel wird Lag definiert und erkl?rt, wie die Multimodalit?t 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 Multimodalit?t 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 Funktionalit?t 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 Multimodalit?t?
• 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
• Anwendungsf?lle für multimodalen Lappen
  • Betrugserkennung
  • Kundendienst Chatbots
  • Drogenentdeckung
• Zukunft des multimodalen Lappen
• H?ufig gestellte Fragen

Was ist relationaler KI -Diagramm (LAG)?

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

In einem regul?ren Lappen werden die Daten in zwei Hauptkomponenten gespeichert, die sie Knoten oder Entit?ten sind, und die zweite ist Kanten oder Beziehung zwischen Entit?ten. Zum Beispiel kann der Knoten einem Kunden entsprechen, w?hrend die Kante - einem von diesem Kunden get?tigten 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 Ausrei?ern 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 Ans?tze.
• Benutzeroberfl?che : Entwerfen der Datenpr?sentation.
• Integration : Azure Cognitive Search und OpenAI -Service.

Was ist Multimodalit?t?

Multimodal untersucht relationale KI -Diagramme und aktuelle KI -Systeme und bedeutet die Kapazit?t des Systems, die Informationen verschiedener Typen oder ?Modalit?ten“ zu verarbeiten und sie innerhalb eines einzelnen wiederkehrenden Zyklus zu sammeln. Jede Modalit?t entspricht einer bestimmten Art von Daten, beispielsweise die Textualit?t, Bilder, Audio oder ein strukturiertes Set mit relevanten Daten zum Erstellen des Diagramms und erm?glicht die Analyse der gegenseitigen Abh?ngigkeiten der Daten.

Die Multimodalit?t erweitert den traditionellen Ansatz des Umgangs mit einer Datenform, indem sie KI -Systemen erm?glichen, verschiedene Informationsquellen zu bew?ltigen und tiefere Erkenntnisse zu extrahieren. In Lappensystemen ist Multimodalit?t besonders wertvoll, da sie die F?higkeit des Systems verbessert, Entit?ten 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 k?nnen. Der Service basiert auf vorbereiteten KI-Modellen, mit denen Sie den Inhalt von Dokumenten lesen und verstehen k?nnen. Die Kunden von Relief k?nnen ihre Dokumentenverarbeitung optimieren, manuelle Dateneingaben vermeiden und wertvolle Erkenntnisse aus den Daten extrahieren.

Mit Azure Document Intelligence k?nnen die Benutzer ML -Algorithmen und NLP nutzen, damit das System bestimmte Entit?ten wie Namen, Daten, Zahlen in Rechnungen, Tabellen und Beziehungen zwischen Entit?ten 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 erm?glicht leistungsf?higere Erkenntnisse und Entscheidungen. Durch die Verwendung von Multimodalit?t k?nnen RAG -Systeme verschiedene Informationsquellen verarbeiten und korrelieren, wodurch Analysen anpassungsf?higer und umfassender werden.

Aufladungslappen mit Multimodalit?t

Traditionelle Lumpen konzentrieren sich haupts?chlich 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 f?higer. Multimodale Lumpen k?nnen:

• 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 Verst?ndnis des Systems von Beziehungen, Entit?ten und Wissen.
• Umgang mit komplexen Szenarien : In Sektoren wie Gesundheitswesen kann multimodaler Lappen medizinische Unterlagen, diagnostische Bilder und Patientendaten integrieren, um ein ersch?pfendes Wissensgraphen zu erstellen, um Einblicke zu erstellen, die über die Bereitstellung von Einzelmodalit?tsmodellen 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 Entit?ten, da sie mehrere Datentypen nutzen k?nnen. Anstatt sich ausschlie?lich auf Text zu verlassen, k?nnen sie Bilddaten oder strukturierte Daten aus Tabellenkalkulationen durchführen, um eine genaue Erkennung von Entit?ten zu gew?hrleisten.

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 k?nnte.

Bessere Wissensgrafikkonstruktion

Die Integration multimodaler Daten verbessert die F?higkeit, 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 Dokumentverst?ndnis. Es verwendet vorgefertigte Modelle für Dokumente Parsing, Entit?tserkennung, Beziehungsextraktion und Fragen. Diese Integration hilft bei unstrukturierten Lag -Prozess, wie Rechnungen oder Vertr?ge, und sie in strukturierte Erkenntnisse innerhalb eines Wissensdiagramms umwandeln.

Vorgefertigte KI-Modelle für das Verst?ndnis des Dokuments

Azure bietet vorgebildete KI-Modelle, die komplexe Dokumentformate verarbeiten und verstehen k?nnen, einschlie?lich 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 k?nnen Organisationen Daten aus Dokumenten wie Rechnungen, Einnahmen, Forschungsarbeiten oder Rechtsvertr?gen 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.

Entit?tserkennung mit der genannten Entit?tserkennung (NER)

Die benannte Entit?tserkennung 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 Entit?tsverbindung durch Erkennung von Namen, Daten und Begriffen über verschiedene Dokumenttypen hinweg.

In Finanzdokumenten kann beispielsweise NER verwendet werden, um Kundennamen, Transaktionsbetr?ge oder Unternehmenskennungen zu extrahieren. Diese Daten werden dann in das Lag -System eingespeist, wobei die Beziehungen zwischen diesen Entit?ten automatisch zugeordnet werden, sodass Unternehmen gro?e Dokumentsammlungen mit Genauigkeit abfragen und analysieren k?nnen.

Beziehungsextraktion mit der Schlüsselphrasextraktion (KPE)

Ein weiteres leistungsstarkes Merkmal von Azure Document Intelligence ist die Schlüsselphrasextraktion (KPE). Diese F?higkeit 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 Modalit?ten - 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 k?nnen Benutzer Dokumente abfragen und pr?zise Antworten auf der Grundlage der darin enthaltenen Informationen erhalten. In Kombination mit einem multimodalen Lappen erm?glicht 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 k?nnen Benutzer QNA -Hersteller beispielsweise bitten, relevante Klauseln aus Vertr?gen oder Compliance -Berichten zu ziehen. Diese F?higkeit verbessert die dokumentbasierte Entscheidungsfindung erheblich, indem sie sofortige, genaue Reaktionen auf komplexe Abfragen bereitstellen, w?hrend das Lag-System sicherstellt, dass Beziehungen zwischen verschiedenen Entit?ten 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 k?nnen.

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 F?higkeit, 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.
• Entit?tserkennung: Nutzung der genannten Entit?tserkennung (NER), um Entit?ten wie Menschen, Orte und Daten in den Dokumenten zu markieren.
• Datenstrukturierung: Organisieren der anerkannten Entit?ten 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 Gro?teil 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 n?chste Prozess, der durchgeführt werden muss, das Training des Lappenmodells. Und hier ist Multimodalit?t tats?chlich 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 k?nnen verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die mit unterschiedlichen Datenarten arbeiten.
• Nutzung der vorgeborenen Modelle von Azure: Es ist m?glich zu berücksichtigen, dass die Intelligenz von Azure Dokument vorbereitete L?sungen für verschiedene Aufgaben enth?lt, wie z. B. Entit?tserkennung, Schlüsselw?rterextraktion oder Textübersicht. Aufgrund der Offenheit dieser Modelle erm?glichen sie die Anpassung dieser Modelle entsprechend einer Reihe bestimmter Spezifikationen, um sicherzustellen, dass das Wissensgraphen gut identifizierte Entit?ten und Beziehungen haben.
• Einbettung von Wissen in Lappen: In Lag werden die anerkannten Wesenheiten eingeführt, wesentlich werden wichtige Phrasen und Beziehungen eingeführt. Dies erm?glicht das Modell, die Daten sowie die Beziehung zwischen den Datenpunkten des gro?en 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 gew?hrleisten.

• Modellvalidierung: Verwenden einer Teilmenge der Daten zur Validierung k?nnen die Tools von Azure die Leistung des Lappen in Bereichen wie Entit?tserkennung, Beziehungsextraktion und Kontextverst?ndnis messen.
• Iterative Verfeinerung: Basierend auf den Validierungsergebnissen müssen Sie m?glicherweise 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.

Anwendungsf?lle für multimodalen Lappen

Multimodale relationale AI -Graphen (LAGS) nutzen die Integration verschiedener Datentypen, um leistungsstarke Erkenntnisse in verschiedenen Bereichen zu liefern. Die F?higkeit, 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 Anwendungsf?llen 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 Aktivit?ten hinweisen k?nnten.

• Integration von Text- und visuellen Daten: Durch Kombination von Textdaten aus Transaktionsakten mit visuellen Daten aus Sicherheitsmaterial oder Dokumenten (z. B. Rechnungen und Quittungen) k?nnen 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 erm?glicht eine ausgefeiltere Erkennung von Anomalie. Beispielsweise k?nnen Lumpen ungew?hnliche 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 erm?glicht ein besseres kontextbezogenes Verst?ndnis. Das Verknüpfen verd?chtiger Transaktionsmuster mit Kundenverhalten oder externen Daten (wie bekannte Betrugsschemata) verbessert die Genauigkeit der Betrugserkennung.

Kundendienst Chatbots

Multimodale Lumpen verbessern die Funktionalit?t von Chatbots von Kundendienst erheblich, indem sie ein umfassenderes Verst?ndnis der Kundeninteraktionen vermitteln.

• Kontextverst?ndnis: Durch die Integration von Text aus Kundenabfragen mit Kontextinformationen aus früheren Interaktionen und visuellen Daten (wie Produktbildern oder Diagrammen) k?nnen Chatbots genauere und kontextbezogene Antworten liefern.
• Umgang mit komplexen Abfragen: Multimodale Lappen erm?glichen 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 Interaktionsqualit?t: Durch die Nutzung der im Lappen gespeicherten Beziehungen und Unternehmen k?nnen 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 Entit?ten (wie Arzneimittelverbindungen, Proteinen und Krankheiten) aus verschiedenen Datenquellen helfen Lappen dazu, potenzielle Arzneimittelkandidaten zu identifizieren und ihre Auswirkungen genauer vorherzusagen.
• Verbesserte Wissensgrafikkonstruktion: Multimodale Lappen erm?glichen die Konstruktion detaillierter Wissensgraphen, die experimentelle Daten mit Forschungsergebnissen und molekularen Daten verknüpfen. Diese ganzheitliche Sichtweise hilft bei der Identifizierung neuer Arzneimittelziele und der Verst?ndnis 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 erm?glicht komplexere Analysen und Echtzeit-Entscheidungsfunktionen.

Verbesserte Algorithmen und leistungsf?higere Rechenressourcen erleichtern die Behandlung immer komplexerer Datens?tze. Dies wird Lumpen effektiver machen, um Erkenntnisse aufzudecken und Ergebnisse vorherzusagen. Darüber hinaus k?nnte die Integration neu auftretender Technologien wie Quantum Computing und fortschrittliche neuronale Netze die potenziellen Anwendungen multimodaler Lappen weiter erweitern. Dies k?nnte 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 k?nnen Unternehmen ihre F?higkeit 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 f?rdert die Innovation und Effizienz in Anwendungen, die von der Betrugserkennung bis zur Entdeckung von Arzneimitteln reichen.

Ressourcen für das Erlernen mehr

Um Ihr Verst?ndnis 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

H?ufig gestellte Fragen

A. Ein relationales AI -Diagramm (LAB) ist eine Datenstruktur, die Beziehungen zwischen verschiedenen Entit?ten 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.

A. Multimodalit?t verbessert Lappensysteme durch Integration verschiedener Datenarten (Text, Bilder, Tabellen usw.) in ein einzelnes koh?rentes Framework. Diese Integration verbessert die Genauigkeit und Tiefe der Erkennung von Entit?ten, zur Extraktion und des Wissensdiagramms, was zu robusteren und vielseitigeren Datenanalysen führt.

A. Azure Document Intelligence bietet KI -Modelle für Entit?tserkennung, Beziehungsextraktion und Fragenbeantwortung, Vereinfachung des Dokumentverst?ndnisses und der Datenintegration.

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

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

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLappen mit Multimodalit?t und Azure Dokument Intelligenz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!