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Azure Language es un servicio basado en la nube que proporciona características de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprender y analizar texto. Utilice este servicio para ayudar a crear aplicaciones inteligentes mediante Microsoft Foundry, las API REST y las bibliotecas cliente basadas en la web. Para el desarrollo de agentes de IA, las funcionalidades de servicio también están disponibles como herramientas en el servidor MCP de lenguaje de Azure, que está disponible tanto como servidor remoto en el Catálogo de herramientas de Microsoft Foundry como servidor local para entornos autohospedados.
Herramientas disponibles
Azure Language proporciona herramientas especializadas que permiten la integración sin problemas entre agentes de inteligencia artificial y servicios de procesamiento de lenguaje a través de protocolos estandarizados.
Servidor MCP de lenguaje de Azure 🆕
El servidor MCP (Protocolo de contexto de modelo) crea un puente estandarizado que conecta los agentes de inteligencia artificial directamente a los servicios de lenguaje de Azure a través de protocolos estándar del sector. Esta integración permite a los desarrolladores crear aplicaciones conversacionales sofisticadas con funcionalidades de procesamiento de lenguaje natural confiables, a la vez que garantizan el cumplimiento de nivel empresarial, la protección de datos y la precisión del procesamiento a lo largo de sus flujos de trabajo de inteligencia artificial.
El lenguaje de Azure proporciona opciones de servidor MCP remotos y locales:
- Servidor remoto: disponible a través del Catálogo de herramientas de Foundry para implementaciones hospedadas en la nube.
- Servidor local: disponible para desarrolladores que prefieren hospedar el servidor en su propio entorno.
Para más información, consulteServidor MCP de lenguaje de Azure.
Agentes disponibles
Azure Language ofrece agentes creados previamente que controlan escenarios específicos de inteligencia artificial conversacional con mecanismos integrados de gobernanza, lógica de enrutamiento y control de calidad.
Agente de enrutamiento de intenciones de lenguaje de Azure 🆕
El agente de enrutamiento de intenciones administra de forma inteligente los flujos de conversación mediante la comprensión de las intenciones del usuario y la entrega de respuestas precisas en las aplicaciones de inteligencia artificial conversacional. Este agente usa procesos predecibles de toma de decisiones combinados con la generación de respuesta controlada para garantizar interacciones coherentes y confiables que las organizaciones puedan confiar y supervisar.
Para más información, consulteAgente de enrutamiento de intenciones de lenguaje de Azure.
Agente de respuesta exacta a preguntas de Azure Language 🆕
Agente Exacto de Respuesta a Preguntas proporciona respuestas confiables y precisas a sus preguntas empresariales más importantes. Este agente automatiza las preguntas más frecuentes al tiempo que mantiene la supervisión humana y el control de calidad para garantizar la precisión y el cumplimiento.
Para más información, consulteAgente de respuesta a preguntas exactas de lenguaje de Azure.
Características disponibles
Este servicio de lenguaje unifica las siguientes herramientas foundry disponibles anteriormente: Text Analytics, QnA Maker y LUIS. Si necesita migrar desde estos servicios, consulte la sección migración.
El lenguaje también proporciona varias características nuevas, que pueden ser:
- Preconfigurado, lo que significa que los modelos de inteligencia artificial que usa la característica no son personalizables. Solo tiene que enviar los datos y usar la salida de la característica en las aplicaciones.
- Personalizable, lo que significa que entrena un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL mediante nuestras herramientas para adaptarse específicamente a los datos.
Tip
¿No está seguro de qué característica usar? Consulte Qué característica de lenguaje debo usar para ayudarle a decidir.
Foundry le permite usar la mayoría de las siguientes características de servicio sin necesidad de escribir código.
Reconocimiento de entidades con nombre (NER)
El reconocimiento de entidades con nombre identifica diferentes entradas en texto y las clasifica en tipos predefinidos.
Detección de información de datos personales y de salud
Importante
La funcionalidad de anonimización de detección de información de identificación personal (DCP) de texto del Lenguaje de Azure en Foundry Tools (reemplazo sintético) está disponible actualmente en preview y tiene licencia para usted como parte de su suscripción a Azure. El uso de esta característica está sujeto a los términos aplicables a las versiones preliminares, tal como se describe en los Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure y el Anexo de protección de datos de productos y servicios de Microsoft (DPA).
La detección de información de identificación personal (PII) identifica entidades en texto y conversaciones (chat o transcripciones) asociadas a personas.
Detección de idioma
Detección de idioma evalúa texto y detecta una amplia variedad de idiomas y variantes dialectales.
Análisis de sentimiento y minería de opiniones
Análisis de sentimiento y características preconfiguradas de minería de opiniones que le ayudan a comprender la percepción pública de su marca o tema. Estas características analizan texto para identificar opiniones positivas o negativas y pueden vincularlas a elementos específicos dentro del texto.
Summarization
Resumen condensa la información de texto y conversaciones (chat y transcripciones). El resumen de texto genera un resumen que admite dos enfoques: el resumen extractivo crea un resumen seleccionando frases clave del documento y conservando sus posiciones originales. En cambio, el resumen abstractivo genera un resumen mediante la producción de oraciones o frases nuevas, concisas y coherentes que no se copian directamente del documento original. El resumen de conversaciones resume y segmenta las reuniones largas en capítulos con marcas de tiempo. El resumen del centro de llamadas resume los problemas de los clientes y las resoluciones.
Extracción de la frase clave
Extracción de frases clave es una característica preconfigurada que evalúa y devuelve los conceptos principales de un texto no estructurado y los devuelve como una lista.
Vinculación de entidades
Importante
Entity Linking se retira del lenguaje de Azure en Foundry Tools a partir del 1 de septiembre de 2028. Después de esta fecha, ya no se admite la característica Vinculación de entidades. Durante la ventana de soporte técnico, se recomienda que los usuarios migren las cargas de trabajo existentes y dirijan todos los nuevos proyectos a Reconocimiento de entidades nombradas de lenguaje de Azure o consideren otras soluciones alternativas.
Vinculación de entidades es una característica preconfigurada que desambigua la identidad de las entidades (palabras o frases) que se encuentran en texto no estructurado y devuelve vínculos a Wikipedia.
Text Analytics para el mantenimiento
Text Analytics para mantenimiento extrae y etiqueta la información de salud pertinente del texto no estructurado.
Clasificación de texto personalizada
Clasificación de texto personalizado permite crear modelos de IA personalizados para clasificar documentos de texto no estructurados en clases personalizadas que defina.
Reconocimiento de entidades con nombre (NER personalizado)
NER personalizado habilita crear modelos de IA personalizados para extraer categorías de entidades personalizadas (etiquetas para palabras o frases) mediante el texto no estructurado que el usuario proporcione.
Reconocimiento del lenguaje conversacional
Reconocimiento del lenguaje conversacional (CLU) permite a los usuarios crear modelos personalizados de reconocimiento del lenguaje natural para predecir la intención general de una expresión entrante y extraer información importante a partir de esta.
Flujo de trabajo de orquestación
Flujo de trabajo de orquestación es una característica personalizada que permite conectar aplicaciones de Language Understanding conversacionales (CLU),respuesta a preguntas y LUIS.
Respuesta a preguntas
La respuesta a preguntas es una característica personalizada que identifica la respuesta más adecuada para las entradas del usuario. Esta característica se usa normalmente para desarrollar aplicaciones cliente conversacionales, incluidas plataformas de redes sociales, bots de chat y aplicaciones de escritorio habilitadas para voz.
¿Qué característica de idioma debo usar?
Esta sección le ayuda a decidir qué característica de idioma debe usar para la aplicación:
| ¿Qué quiere hacer? | Formato de documento | Su mejor solución | ¿Se puede personalizar esta solución?* |
|---|---|---|---|
Detecte o redacte información confidencial como PII y PHI. |
Texto no estructurado, conversaciones transcritas |
Detección de DCP | |
| Extraiga categorías de información sin crear un modelo personalizado. | Texto no estructurado | La característica NER preconfigurada | |
| Extraer categorías de información mediante un modelo específico para los datos. | Texto no estructurado | NER personalizado | ✓ |
| Extraer temas principales y frases importantes. | Texto no estructurado | Extracción de frases clave | |
| Determinar el sentimiento y las opiniones expresadas en el texto. | Texto no estructurado | Análisis de sentimiento y minería de opiniones | |
| Resumir fragmentos largos de texto o conversaciones. | Texto no estructurado, conversaciones transcritas. |
Summarization | |
| Desambiguar entidades y obtener vínculos a Wikipedia. | Texto no estructurado | Vinculación de entidad | |
| Clasificar documentos en una o varias categorías. | Texto no estructurado | Clasificación de texto personalizado | ✓ |
| Extraiga información médica de documentos clínicos o médicos, sin crear un modelo. | Texto no estructurado | Text Analytics for Health | |
| Crear una aplicación de conversación que responda a las entradas del usuario. | Entradas de usuario no estructuradas | Respuesta a preguntas | ✓ |
| Detectar el idioma en el que se escribió un texto. | Texto no estructurado | Detección de idioma | |
| Predecir la intención de las entradas del usuario y extraer información de ellas. | Entradas de usuario no estructuradas | Reconocimiento del lenguaje conversacional | ✓ |
| Conecte aplicaciones desde la comprensión del lenguaje conversacional, LUIS y la respuesta a preguntas. | Entradas de usuario no estructuradas | Flujo de trabajo de orquestación | ✓ |
* Si una característica es personalizable, puede entrenar un modelo de inteligencia artificial mediante nuestras herramientas para adaptarse específicamente a sus datos. De lo contrario, una característica está preconfigurada, lo que significa que los modelos de IA que usa no se pueden cambiar. Solo tiene que enviar los datos y usar la salida de la característica en las aplicaciones.
Migración desde Text Analytics, QnA Maker o Language Understanding (LUIS)
Azure Language unifica tres lenguajes individuales en las herramientas de Foundry: Text Analytics, QnA Maker y Language Understanding (LUIS). Si ha estado usando estos tres servicios, puede migrar fácilmente al nuevo lenguaje de Azure. Para obtener instrucciones, consulte Migración al lenguaje de Azure.
Tutorials
Después de empezar a trabajar con los inicios rápidos de Lenguaje de Azure, pruebe nuestros tutoriales que muestran cómo resolver varios escenarios.
- Extracción de frases clave del texto almacenado en Power BI
- Uso de Power Automate para ordenar la información en Microsoft Excel
- Usar Flask para traducir texto, analizar opiniones y sintetizar el voz
- Uso de Foundry Tools en aplicaciones de lienzo
- Creación de un bot de preguntas más frecuentes
Ejemplos de código
En GitHub puede encontrar más ejemplos de código para los siguientes lenguajes:
Implementación local mediante contenedores de Docker
Use contenedores de lenguaje para implementar características de API locales. Estos contenedores de Docker permiten acercar el servicio a los datos para mejorar el cumplimiento, la seguridad o por otras razones operativas. El lenguaje ofrece los siguientes contenedores:
- Análisis de opiniones
- Detección de idioma
- Extracción de frases clave
- Reconocimiento de entidades con nombre personalizado
- Text Analytics para mantenimiento
- Summarization
Inteligencia artificial responsable
Los sistemas de inteligencia artificial no solo incluyen la tecnología, sino también las personas que la usan, las que se ven afectadas por ella y el entorno en el que se implementan. Lea los artículos siguientes para obtener información sobre el uso y la implementación de inteligencia artificial responsable en los sistemas: