Preguntas más frecuentes

Content Understanding es una nueva herramienta foundry diseñada para generar información estructurada a partir de contenido no estructurado mediante inteligencia artificial. Proporciona una experiencia coherente para extraer contenidos o un esquema estructurado a partir de entradas de audio, vídeo, imágenes, documentos o texto.

La comprensión de contenidos utiliza modelos de IA generativa para analizar e interpretar diversas formas de contenidos no estructurados. Integra datos de distintas modalidades (por ejemplo, texto, imágenes, audio) para generar una salida cohesionada y estructurada. El servicio usa modelos de aprendizaje automático entrenados en diversos conjuntos de datos y modelos de IA generativa para garantizar una gran precisión y relevancia en la información proporcionada.

La comprensión de contenidos puede procesar una amplia gama de contenidos no estructurados, entre otros:

• Grabaciones de audio
• Contenido del vídeo
• Documentos
• Contenido de texto
• Imágenes

Las ventajas clave de usar la comprensión de contenidos incluyen:

• Puntuaciones de confianza: garantizan la precisión de los valores extraídos al tiempo que minimizan el costo de la revisión humana.
• Esquema definido: defina un esquema para garantizar que los valores extraídos se ajustan al uso previsto.
• Fundamento: trace todos los campos extraídos o generados en su ubicación de origen en el documento.
• Aprendizaje en contexto: mejore la calidad de extracción en las nuevas plantillas proporcionando algunos ejemplos etiquetados sin volver a entrenar.
• Mejoras de la calidad a lo largo del tiempo: el servicio proporciona capacidades para mejorar la calidad del esquema extraído.
• Mejora de la toma de decisiones: las conclusiones estructuradas ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas de forma rápida y eficaz.
• Mayor eficacia: la automatización del análisis del contenido no estructurado ahorra tiempo y reduce el esfuerzo manual necesario.
• Escalabilidad: El servicio puede controlar grandes volúmenes de datos, lo que lo hace adecuado para organizaciones de todos los tamaños.

Las empresas pueden usar la comprensión de contenidos de varias formas, por ejemplo:

• Automatización: automatización del procesamiento del contenido para extraer un esquema definido. Centro de llamadas, documentos y otros escenarios similares.
• Catalogación de contenidos: administración de un gran conjunto de recursos digitales.
• Análisis de sentimiento de los clientes: comprensión de los comentarios de los clientes a partir de reseñas, las redes sociales y las interacciones con el servicio de asistencia.
• Investigación de mercados: análisis de tendencias y patrones a partir de diversas fuentes de datos para fundamentar las estrategias empresariales.
• Información operativa: obtenga información de los documentos internos, correos electrónicos y otros datos no estructurados para mejorar las operaciones.

Sí, la comprensión de contenidos se integra fácilmente con los sistemas y flujos de trabajo existentes. Por ejemplo:

• Azure AI Search
• Microsoft Fabric
• Servicio de agente de fundición
• Azure Logic Apps

El servicio ofrece un conjunto de API fáciles de usar que pueden integrarse en cualquier aplicación. Consulte ejemplos de código en GitHub.

Foundry Tools, incluido Content Understanding, cumple los estrictos estándares de seguridad y cumplimiento para garantizar la protección de datos. Estas medidas incluyen el cifrado de datos, los controles de acceso seguro y el cumplimiento de las normativas del sector, como HIPAA. El servicio también se adhiere al uso responsable de la IA por parte de Microsoft.

Content Understanding usa una combinación de modelos para procesar el contenido:

• Foundry Models: trae sus propias implementaciones de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y representaciones de Foundry. Content Understanding admite la familia de modelos GPT-4o y GPT-4.1 y los modelos de inserción de OpenAI. Consulte el artículo Implementaciones de modelos para obtener la lista completa de modelos admitidos.
• Otros modelos base: Content Understanding también usa varias funcionalidades, incluidos los servicios speech, Vision y Language para admitir la extracción y el procesamiento de contenido en distintas modalidades.

Content Understanding usa un modelo de precios transparente basado en el uso con dos categorías de cargos principales:

• Extracción de contenido: cargos por unidad de entrada procesada (por cada 1000 páginas para documentos, por minuto para audio/vídeo).
• Características generativas: al usar características con tecnología de IA, incurre en cargos de contextualización (tasa fija por unidad de contenido) además de cargos basados en tokens de las implementaciones del modelo de Microsoft Foundry (tokens de entrada/salida e incrustaciones).

Para obtener información detallada sobre los precios, ejemplos y sugerencias de optimización de costos, consulte la página De explicación de precios y Descripción del contenido.

En la versión de la API de disponibilidad general (2025-11-01), Content Understanding proporciona funcionalidades relacionadas con la cara centradas en la privacidad y la descripción en lugar de la identificación:

• Desenfoque facial: de forma predeterminada, se desenfoca automáticamente las caras en el contenido de vídeo e imagen para proteger la privacidad.
• Descripción de la cara: use modelos generativos para generar descripciones textuales de caras en el contenido, capturar atributos, características e identificación de celebridades.

Content Understanding no incluye las características completas del servicio Azure AI Face, como el reconocimiento facial, la verificación, la identificación o las funcionalidades de directorio de personas en esta versión de API.