Azure Content Understanding은 이미지에서 데이터 추출을 표준화하여 구조화되지 않은 대량의 이미지 데이터를 보다 쉽게 분석할 수 있도록 합니다. 표준화된 추출은 가치 창출 시간을 단축하고 후속 분석 워크플로로의 통합을 간소화합니다. Content Understanding API를 사용하여 스키마를 정의하여 추출에 대한 필드, 설명 및 출력 형식을 지정할 수 있습니다. 그런 다음, 서비스는 이미지를 분석하고 다음과 같은 다양한 사용 사례에 적용할 수 있는 구조화된 데이터를 제공합니다.
검색 강화 생성(RAG) 애플리케이션: 이미지에서 핵심 세부 정보를 추출하여 사용자 대상 채팅 경험을 지원하는 강력한 인덱스를 구축합니다. 이 인덱스를 통해 사용자는 이미지의 내용을 기반으로 질문을 하고 정확한 답변을 받을 수 있습니다.
재무 분석 및 비즈니스 인텔리전스: 비즈니스 성과 차트와 추세를 분석하여 실시간 보고서를 생성함으로써 분석가, 관리자 및 경영진이 더 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
제조 품질 관리: 생산 라인 및 제조 환경에서 흠집, 균열, 정렬 불량 등의 결함 및 이상 현상을 자동으로 감지합니다.
선반 분석 및 재고 관리: 소매 상품에 대한 특정 세부 정보를 감지, 계수 및 추출하여 운영을 최적화하고, 상품이 충분히 비치되고 적절히 정리되도록 함으로써 고객 만족도를 향상시킵니다.
주요 이점
콘텐츠 이해는 이미지에서 정보를 추출하는 데 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다.
향상된 데이터 활용성과 구조: 구조화된 데이터를 제공함으로써 콘텐츠 이해 기능은 데이터베이스, 스프레드시트, 고객 관계 관리(CRM) 또는 전사적 자원 관리(ERP) 도구와 같은 시스템과의 통합을 간소화합니다.
특정 사용 사례에 대한 정확도 향상: 콘텐츠 이해 기능은 고유한 요구사항에 직접 부합하는 맞춤형 데이터 추출을 가능하게 하여, 가장 중요한 데이터 포인트에 집중함으로써 모델 정확도를 개선하는 데 도움을 줍니다.
더 빠르고 비용 효율적인 자동화: 필요한 필드만 추출함으로써 콘텐츠 이해 기능이 자동화를 간소화합니다. 이를 통해 조직은 데이터 처리 워크플로우를 효율적으로 확장하고 관련 없는 데이터의 저장 및 처리를 줄일 수 있습니다.
얼굴 설명 필드
참고
이 기능은 제한된 액세스 권한입니다. 고객은 Azure 지원 요청을 사용하여 Azure OpenAI 모델에 대해 얼굴 흐림을 사용하지 않도록 요청해야 합니다. Azure 지원 요청 관리에 대해 자세히 알아봅니다.
필요에 따라 필드 추출 기능을 향상하여 이미지의 얼굴에 대한 자세한 설명을 제공할 수 있습니다. 이 기능에는 얼굴 털, 얼굴 표정 및 유명 인사의 존재와 같은 특성이 포함되며 다양한 분석 및 인덱싱 목적에 매우 중요할 수 있습니다. 얼굴 설명 기능을 활성화하려면 분석기 설정에서 disableFaceBlurring : true을(를) 설정하세요.
예:
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예제 필드: facialHairDescription: 얼굴 털의 유형(예:
beard, ,mustacheclean-shaven)을 설명합니다. -
예제 필드: nameOfProminentPerson: 이미지에서 가능한 경우 유명인의 이름을 제공합니다(예:
Satya Nadella). - 예제 필드: faceSmilingFrowning: 사람이 웃고 있는지 또는 눈살을 찌푸리고 있는지에 대한 설명을 제공합니다.
시작하기
REST API 빠른 시작을 따르거나 코드 없는 환경을 위해 Microsoft Foundry를 방문하여 Content Understanding을 사용하여 이미지 처리를 시작합니다.
참고
이미지 분석기는 분석이 주로 추출된 텍스트를 기반으로 하는 시나리오에 최적화되지 않습니다. 이미지에서 텍스트를 추출하고 분석하는 것이 주요 목표인 경우 문서 필드 추출 스키마를 대신 사용하는 것이 좋습니다.
중요합니다
생체 데이터를 처리하기 위해 Microsoft 제품 또는 서비스를 사용하는 경우, 귀사는 다음 사항에 대한 책임을 집니다. (i) 보존 기간 및 파기와 관련하여 데이터 주체에게 통지 제공; (ii) 데이터 주체로부터 동의 획득; (iii) 생체 데이터 삭제. 이는 모두 해당 데이터 보호 요건에 따라 적절하게 수행되어야 합니다. 관련 정보는 Face의 데이터 및 개인 정보를 참조하세요.
관련 콘텐츠
- 스키마 디자인 팁을 포함하여 Content Understanding 구현을 최적화하는 방법에 대한 지침은 자세한 모범 사례 가이드를 참조하세요.
- 지원되는 입력 이미지 형식에 대한 자세한 내용은 서비스 할당량 및 제한을참조하세요.
- 코드 샘플을 검토하려면 분석기 템플릿을참조하세요.
- 신뢰 및 보안에 대한 자세한 내용은 데이터, 보호 및 개인 정보 취급 방침을 참조하세요.