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Azure Language ist ein cloudbasierter Dienst, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verstehen und Analysieren von Text bereitstellt. Verwenden Sie diesen Dienst, um intelligente Anwendungen mithilfe der webbasierten Microsoft Foundry-, REST-APIs und Clientbibliotheken zu erstellen. Für die KI-Agent-Entwicklung stehen die Dienstfunktionen auch als Tools im Azure Language MCP-Server zur Verfügung, die sowohl als Remoteserver im Microsoft Foundry Tool Catalog als auch als lokaler Server für selbst gehostete Umgebungen verfügbar sind.
Verfügbare Tools
Azure Language bietet spezielle Tools, die eine nahtlose Integration zwischen KI-Agents und Sprachverarbeitungsdiensten über standardisierte Protokolle ermöglichen.
Azure Language MCP-Server 🆕
Der MCP-Server (Model Context Protocol) erstellt eine standardisierte Brücke, die KI-Agents über Branchenstandardprotokolle direkt mit Azure Language-Diensten verbindet. Mit dieser Integration können Entwickler anspruchsvolle Unterhaltungsanwendungen mit zuverlässigen Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprachen erstellen und gleichzeitig die Compliance, den Datenschutz und die Verarbeitungsgenauigkeit in ihren KI-Workflows sicherstellen.
Azure Language bietet sowohl Remote- als auch lokale MCP-Serveroptionen:
- Remoteserver: Verfügbar über den Foundry Tool Catalog für in der Cloud gehostete Bereitstellungen.
- Lokaler Server: Verfügbar für Entwickler, die den Server lieber in ihrer eigenen Umgebung hosten möchten.
Weitere Informationen finden Sie unterAzure Language MCP-Server.
Verfügbare Agents
Azure Language bietet vorgefertigte Agents, die bestimmte Unterhaltungs-KI-Szenarien mit integrierten Governance-, Routinglogik- und Qualitätskontrollmechanismen behandeln.
Azure Language Intent-Routing-Agent 🆕
Der Intent Routing-Agent verwaltet Gesprächsabläufe intelligent, indem er Benutzerabsichten versteht und genaue Antworten in Konversations-KI-Anwendungen liefert. Dieser Agent verwendet vorhersehbare Entscheidungsprozesse in Kombination mit kontrollierter Reaktionsgenerierung, um konsistente, zuverlässige Interaktionen sicherzustellen, die Organisationen vertrauen und überwachen können.
Weitere Informationen finden Sie unterAzure Language Intent Routing Agent.
Azure Language Exakte Fragebeantwortung Agent 🆕
Der Agent für die genaue Fragebeantwortung bietet zuverlässige, Wort-für-Wort-Antworten auf Ihre wichtigsten Geschäftsfragen. Dieser Agent automatisiert häufig gestellte Fragen und behält gleichzeitig die menschliche Kontrolle und Qualitätskontrolle bei, um Genauigkeit und Compliance zu gewährleisten.
Weitere Informationen finden Sie unterAzure Language Exact Question Answering Agent.
Verfügbare Features
Dieser Sprachdienst vereint die folgenden zuvor verfügbaren Foundry Tools: Text Analytics, QnA Maker und LUIS. Wenn Sie von diesen Diensten migrieren müssen, lesen Sie den Abschnitt "Migration".
Die Sprache bietet mehrere neue Funktionen, die entweder sein können:
- Vorkonfiguriert, d. h. die KI-Modelle, die die Funktion verwendet, können nicht angepasst werden. Sie senden nur Ihre Daten und verwenden die Ausgabe des Features in Ihren Anwendungen.
- Anpassbar, was bedeutet, dass Sie ein KI-Modell mit unseren Tools trainieren, um Ihre Daten speziell anzupassen.
Tip
Sind Sie nicht sicher, welches Feature Sie verwenden sollen? Lesen Sie, welche Sprachfunktion ich verwenden sollte , um Sie bei der Entscheidung zu unterstützen.
Foundry ermöglicht es Ihnen, die meisten der folgenden Dienstfeatures zu verwenden, ohne Code schreiben zu müssen.
Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER)
Die benannte Entitätserkennung identifiziert unterschiedliche Einträge im Text und kategorisiert sie in vordefinierte Typen.
Erkennung personenbezogener und gesundheitsdaten
Von Bedeutung
Die Azure-Language in Foundry Tools-Erkennung von persönlich identifizierbaren Informationen (PII) mit der Anonymisierungsfunktion ist derzeit in preview verfügbar und als Teil Ihres Azure-Abonnements für Sie lizenziert. Ihre Verwendung dieses Features unterliegt den Für Previews geltenden Bedingungen, wie in den ergänzenden Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure Previews und dem Datenschutzzusatz von Microsoft-Produkten und -Diensten (Data Protection Addendum, DPA) beschrieben.
Die Erkennung personenbezogener Informationen (Personally Identifiable Information, PII) identifiziert Entitäten in Text und Unterhaltungen (Chats oder Transkripten), die personen zugeordnet sind.
Spracherkennung
Die Sprachenerkennung wertet Text aus und erkennt eine Vielzahl von Sprachen und Dialekten.
Stimmungsanalyse und Opinion Mining
Stimmungsanalyse und Meinungsanalyse vorkonfigurierte Features, die Ihnen helfen, die öffentliche Wahrnehmung Ihrer Marke oder Ihres Themas zu verstehen. Diese Features analysieren Text, um positive oder negative Stimmungen zu identifizieren und sie mit bestimmten Elementen innerhalb des Texts zu verknüpfen.
Summarization
Die Zusammenfassung fasst Informationen für Text und Unterhaltungen (Chat und Transkripte) zusammen. Textzusammenfassung generiert eine Zusammenfassung, die zwei Ansätze unterstützt: Extrahierende Zusammenfassung erstellt eine Zusammenfassung, indem schlüsselsätze aus dem Dokument ausgewählt und ihre ursprünglichen Positionen beibehalten werden. Im Gegensatz dazu generiert abstrakte Zusammenfassungen eine Zusammenfassung, indem neue, prägnante und kohärente Sätze oder Ausdrücke erstellt werden, die nicht direkt aus dem Originaldokument kopiert werden. Die Konversationszusammenfassung fasst lange Besprechungen zusammen und segmentiert sie in Kapiteln mit Zeitstempeln. Die Callcenter-Zusammenfassung fasst Probleme von Kund*innen und deren Lösung zusammen.
Schlüsselwortextraktion
Die Schlüsselbegriffsextraktion ist ein vorkonfiguriertes Feature, das die wichtigsten Konzepte in unstrukturiertem Text auswertet und als Liste zurückgibt.
Entitätsverknüpfung
Von Bedeutung
Die Entitätsverknüpfung wird ab dem 1. September 2028 von Azure Language in Foundry Tools eingestellt. Nach diesem Datum wird das Feature "Entitätsverknüpfung" nicht mehr unterstützt. Im Supportfenster wird empfohlen, vorhandene Workloads zu migrieren und alle neuen Projekte in Azure Language Named Entity Recognition zu leiten oder andere alternative Lösungen in Betracht zu ziehen.
Die Entitätsverknüpfung ist ein vorkonfiguriertes Feature, das die Identität von Entitäten (Wörtern oder Ausdrücken), die in unstrukturiertem Text gefunden werden, eindeutig zuordnet und Links zu Wikipedia zurückgibt.
Textanalyse für Gesundheit
Die Textanalyse für Gesundheitsinformationen extrahiert und beschriftet relevante Gesundheitsinformationen aus unstrukturiertem Text.
Benutzerdefinierte Textklassifizierung
Die benutzerdefinierte Textklassifizierung ermöglicht Ihnen das Erstellen benutzerdefinierte KI-Modelle zum Klassifizieren unstrukturierter Textdokumente in von Ihnen definierte benutzerdefinierte Klassen.
Benutzerdefinierte benannte Entitätserkennung
Mit der benutzerdefinierten Erkennung benannter Entitäten können Sie benutzerdefinierte KI-Modelle erstellen, um benutzerdefinierte Entitätskategorien (Bezeichnungen für Wörter oder Ausdrücke) aus von Ihnen bereitgestelltem unstrukturiertem Text zu extrahieren.
Conversational Language Understanding
Conversational Language Understanding (CLU) ermöglicht Benutzern das Erstellen benutzerdefinierter Modelle zum Verstehen natürlicher Sprache, um die allgemeine Absicht einer empfangenen Äußerung vorherzusagen und wichtige Informationen daraus zu extrahieren.
Orchestrierungsablauf
Der Orchestrierungsworkflow ist ein benutzerdefiniertes Feature, mit dem Sie Conversational Language Understanding (CLU), Fragen und Antworten und LUIS-Anwendungen miteinander verbinden können.
Beantwortung von Fragen
Die Frageantwort ist ein benutzerdefiniertes Feature, das die am besten geeignete Antwort für Benutzereingaben identifiziert. Dieses Feature wird in der Regel verwendet, um Unterhaltungsclientanwendungen zu entwickeln, einschließlich Social-Media-Plattformen, Chat-Bots und sprachfähige Desktopanwendungen.
Welches Sprachfeature sollte ich verwenden?
In diesem Abschnitt können Sie entscheiden, welches Sprachfeature Sie für Ihre Anwendung verwenden sollten:
| Was möchten Sie tun? | Dokumentformat | Für Sie am besten geeignete Lösung | Ist diese Lösung anpassbar?* |
|---|---|---|---|
Erkennen und/oder redigieren vertraulicher Informationen wie PII und PHI. |
Unstrukturierter Text, Transkribierte Unterhaltungen |
PII-Erkennung | |
| Extrahieren von Informationskategorien, ohne ein benutzerdefiniertes Modell zu erstellen | Unstrukturierter Text | Das vorkonfigurierte NER-Feature | |
| Extrahieren von Informationskategorien mithilfe eines für Ihre Daten spezifischen Modells | Unstrukturierter Text | Benutzerdefinierte NER | ✓ |
| Extrahieren von wesentlichen Themen und wichtigen Ausdrücke | Unstrukturierter Text | Schlüsselbegriffserkennung | |
| Bestimmen von in Text ausgedrückten Standpunkten und Meinungen | Unstrukturierter Text | Stimmungsanalyse und Opinion Mining | |
| Zusammenfassen langer Textblöcke oder Unterhaltungen | Unstrukturierter Text, Transkribierte Unterhaltungen. |
Summarization | |
| Beseitigen von Mehrdeutigkeiten in Entitäten und Einrichten von Links zu Wikipedia | Unstrukturierter Text | Entitätsverknüpfung | |
| Klassifizieren von Dokumenten in eine oder mehrere Kategorien | Unstrukturierter Text | Benutzerdefinierte Textklassifizierung | ✓ |
| Extrahieren Sie medizinische Informationen aus klinischen/medizinischen Dokumenten, ohne ein Modell zu erstellen. | Unstrukturierter Text | Text Analytics for Health (Textanalyse für Gesundheitsdaten) | |
| Erstellen einer Unterhaltungsanwendung, die auf Benutzereingaben reagiert. | Unstrukturierte Benutzereingaben | Beantworten von Fragen | ✓ |
| Erkennen der Sprache, in der ein Text geschrieben wurde | Unstrukturierter Text | Sprachenerkennung | |
| Vorhersagen der Absicht von Benutzereingaben und Extrahieren von Informationen aus diesen | Unstrukturierte Benutzereingaben | Conversational Language Understanding | ✓ |
| Verbinden von Apps mit Conversational Language Understanding, LUIS sowie Fragen und Antworten | Unstrukturierte Benutzereingaben | Orchestrierungsworkflow | ✓ |
* Wenn ein Feature anpassbar ist, können Sie ein KI-Modell mithilfe unserer Tools trainieren, um Ihre Daten speziell anzupassen. Andernfalls ist ein Feature vorkonfiguriert, was bedeutet, dass die von ihr verwendeten KI-Modelle nicht geändert werden können. Sie senden nur Ihre Daten und verwenden die Ausgabe des Features in Ihren Anwendungen.
Migration von Textanalyse, QnA Maker oder Language Understanding (LUIS)
Azure Language vereint drei einzelne Sprachen in Foundry Tools – Text Analytics, QnA Maker und Language Understanding (LUIS). Wenn Sie diese drei Dienste verwendet haben, können Sie ganz einfach zur neuen Azure-Sprache migrieren. Anweisungen finden Sie unter Migrieren zu Azure Language.
Tutorials
Nachdem Sie mit azure Language schnellstarts begonnen haben, probieren Sie unsere Lernprogramme aus, die Ihnen zeigen, wie Sie verschiedene Szenarien lösen können.
- Extrahieren von Schlüsselwörtern aus Text, der in Power BI gespeichert ist
- Verwenden von Power Automate zum Sortieren von Informationen in Microsoft Excel
- Übersetzen von Text, Analysieren der Stimmung und Synthetisieren von Sprache mithilfe von Flask
- Verwenden von Foundry Tools in Canvas-Apps
- FAQ-Bot erstellen
Codebeispiele
Weitere Codebeispiele für die folgenden Sprachen finden Sie auf GitHub:
Lokales Bereitstellen unter Verwendung von Docker-Containern
Verwenden Sie Sprachcontainer, um API-Features lokal bereitzustellen. Mithilfe dieser Docker-Container können Sie den Dienst näher an Ihre Daten heranbringen, um Compliance- oder Sicherheitsanforderungen zu erfüllen oder anderen betrieblichen Anforderungen gerecht zu werden. Die Sprache bietet die folgenden Container:
- Standpunktanalyse
- Sprachenerkennung
- Schlüsselbegriffserkennung
- Benutzerdefinierte Erkennung benannter Entitäten (Custom Named Entity Recognition)
- Text Analytics for Health
- Summarization
Verantwortungsvolle KI
Zu einem KI-System gehört nicht nur die Technologie, sondern auch die Personen, die es verwenden, die davon betroffenen Personen und die Bereitstellungsumgebung. Lesen Sie die folgenden Artikel, um mehr über verantwortungsvolle KI-Nutzung und -Bereitstellung in Ihren Systemen zu erfahren: