Co to jest język platformy Azure w narzędziach Foundry?

Azure Language to oparta na chmurze usługa, która udostępnia funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP) do zrozumienia i analizowania tekstu. Użyj tej usługi, aby pomóc w tworzeniu inteligentnych aplikacji korzystając z internetowej platformy Microsoft Foundry, interfejsów API REST i bibliotek klienckich. W przypadku tworzenia agenta sztucznej inteligencji funkcje usługi są również dostępne jako narzędzia na serwerze MCP języka platformy Azure, który jest dostępny zarówno jako serwer zdalny w katalogu narzędzi Microsoft Foundry , jak i jako serwer lokalny dla środowisk hostowanych samodzielnie.

Dostępne narzędzia

Język platformy Azure udostępnia wyspecjalizowane narzędzia, które umożliwiają bezproblemową integrację między agentami sztucznej inteligencji i usługami przetwarzania języka za pośrednictwem standardowych protokołów.

Serwer MCP języka platformy Azure 🆕

Serwer MCP (Model Context Protocol) tworzy standardowy most, który łączy agentów sztucznej inteligencji bezpośrednio z usługami językowymi platformy Azure za pomocą standardowych protokołów branżowych. Ta integracja umożliwia deweloperom tworzenie zaawansowanych aplikacji konwersacyjnych z niezawodnymi funkcjami przetwarzania języka naturalnego przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności klasy korporacyjnej, ochrony danych i dokładności przetwarzania w przepływach pracy sztucznej inteligencji.

Język platformy Azure udostępnia zarówno opcje serwera zdalnego, jak i lokalnego serwera MCP:

Serwer zdalny: dostępny za pośrednictwem katalogu narzędzi foundry dla wdrożeń hostowanych w chmurze.
Serwer lokalny: dostępne dla deweloperów, którzy wolą hostować serwer we własnym środowisku.

Aby uzyskać więcej informacji, zobaczSerwer MCP języka platformy Azure.

Dostępni agenci

Azure Language oferuje wbudowanych agentów, którzy obsługują określone scenariusze konwersacyjne sztucznej inteligencji z wbudowanymi mechanizmami zarządzania, logiki routingu i kontroli jakości.

Agent routingu intencji języka Azure 🆕

Agent routingu intencji inteligentnie zarządza przepływami konwersacji, rozumiejąc intencje użytkowników i dostarczając dokładne odpowiedzi w konwersacyjnych aplikacjach sztucznej inteligencji. Ten agent używa przewidywalnych procesów podejmowania decyzji w połączeniu z kontrolowaną generacją odpowiedzi w celu zapewnienia spójnych, niezawodnych interakcji, które organizacje mogą ufać i monitorować.

Aby uzyskać więcej informacji, zobaczAgent kierowania intencjami języka Azure.

Agent Azure Language do precyzyjnego odpowiadania na pytania 🆕

Agent dokładnej odpowiedzi na pytania zapewnia niezawodne odpowiedzi word-for-word na najważniejsze pytania biznesowe. Ten agent automatyzuje często zadawane pytania przy zachowaniu nadzoru człowieka i kontroli jakości w celu zapewnienia dokładności i zgodności.

Aby uzyskać więcej informacji, zobaczAzure Language Exact Question Answering agent (Agent odpowiadania na pytania w języku platformy Azure).

Dostępne funkcje

Ta usługa językowa łączy następujące wcześniej dostępne narzędzia Foundry Tools: Text Analytics, QnA Maker i LUIS. Jeśli chcesz przeprowadzić migrację z tych usług, zobacz sekcję migracji.

Język udostępnia również kilka nowych funkcji, które mogą być następujące:

Wstępnie skonfigurowane, co oznacza, że modele sztucznej inteligencji używane przez funkcję nie są dostosowywalne. Wystarczy wysłać swoje dane, a następnie wykorzystać wyniki funkcjonalności w swoich aplikacjach.
Dostosowywalne, co oznacza trenowanie modelu sztucznej inteligencji przy użyciu naszych narzędzi w celu dopasowania ich do konkretnych danych.

Tip

Nie ma pewności, której funkcji użyć? Zobacz , której funkcji języka należy używać , aby ułatwić ci podjęcie decyzji.

Funkcja Foundry umożliwia korzystanie z większości następujących funkcji usługi bez konieczności pisania kodu.

Rozpoznawanie jednostek nazwanych

Rozpoznawanie nazwanych jednostek identyfikuje różne wpisy w tekście i kategoryzuje je na wstępnie zdefiniowane typy.

Wykrywanie informacji o danych osobistych i zdrowotnych

Ważne

Funkcja anonimizacji wykrywania danych osobowych (PII) w narzędziach Azure Language in Foundry jest obecnie dostępna w preview i licencjonowana w ramach Twojej subskrypcji Azure. Korzystanie z tej funkcji podlega warunkom mającym zastosowanie do wersji zapoznawczych zgodnie z opisem w uzupełniających warunkach użytkowania dla wersji zapoznawczych platformy Microsoft Azure oraz dodatku do ochrony danych produktów i usług firmy Microsoft (DPA).

Wykrywanie danych osobowych (PII) identyfikuje jednostki w tekście i konwersacjach (czat lub transkrypcje), które są skojarzone z osobami fizycznymi.

Wykrywanie języka

Wykrywanie języka ocenia tekst i wykrywa szeroką gamę języków i wariantów dialektów.

Analiza nastrojów i górnictwo opinii

Analiza sentymentu i badanie opinii to wstępnie skonfigurowane funkcje, które pomagają zrozumieć publiczne postrzeganie marki lub tematu. Te funkcje analizują tekst w celu identyfikowania pozytywnych lub negatywnych tonacji i mogą łączyć je z określonymi elementami w tekście.

Summarization

Podsumowanie kondensuje informacje dotyczące tekstu i konwersacji (czat i transkrypcje). Podsumowanie tekstu generuje podsumowanie, które obsługuje dwa podejścia: podsumowanie wyodrębniające tworzy podsumowanie, wybierając zdania kluczowe z dokumentu i zachowując ich oryginalne pozycje. Natomiast podsumowanie abstrakcyjne generuje podsumowanie, tworząc nowe, zwięzłe i spójne zdania lub frazy, które nie są bezpośrednio kopiowane z oryginalnego dokumentu. Podsumowanie konwersacji dzieli długie spotkania na rozdziały z przypisanymi znacznikami czasu. Podsumowanie centrum obsługi klienta podsumowuje problemy klientów i ich rozwiązania.

Wyodrębnianie kluczowych fraz

Wyodrębnianie kluczowych fraz to wstępnie skonfigurowana funkcja, która ocenia i zwraca główne pojęcia w tekście bez struktury i zwraca je jako listę.

Łączenie jednostek

Ważne

Od 1 września 2028 r. program Entity Linking wycofa się z usługi Azure Language in Foundry Tools. Po tej dacie funkcja Entity Linking nie jest już obsługiwana. W oknie pomocy technicznej zalecamy, aby użytkownicy migrowali istniejące obciążenia i kierować wszystkie nowe projekty do rozpoznawania jednostek nazwanych w języku platformy Azure lub rozważyć inne alternatywne rozwiązania.

Łączenie encji to wstępnie skonfigurowana funkcja, która rozpoznaje tożsamość encji (słów lub fraz) znalezionych w tekście nieustrukturyzowanym i zwraca linki do Wikipedii.

Analiza tekstu dla opieki zdrowotnej

Analiza tekstu dla zdrowia Wyodrębnia i etykietuje odpowiednie informacje o zdrowiu z tekstu nieustrukturyzowanego.

Niestandardowa klasyfikacja tekstu

Niestandardowa klasyfikacja tekstu umożliwia tworzenie niestandardowych modeli sztucznej inteligencji w celu klasyfikowania dokumentów tekstowych bez struktury do zdefiniowanych klas niestandardowych.

Niestandardowe rozpoznawanie nazwanych jednostek (niestandardowe NER)

Niestandardowa funkcja NER umożliwia tworzenie niestandardowych modeli sztucznej inteligencji w celu wyodrębniania niestandardowych kategorii jednostek (etykiet dla słów lub fraz) przy użyciu podanego tekstu bez struktury.

Rozumienie języka konwersacji

Zrozumienie języka konwersacyjnego (CLU) umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych modeli interpretacji języka naturalnego w celu przewidywania ogólnego zamiaru przychodzącej wypowiedzi i wyodrębniania z niego ważnych informacji.

Przepływ pracy orkiestracji

Przepływ pracy orkiestracji to funkcja niestandardowa, która umożliwia łączenie aplikacji Conversational Language Understanding (CLU), aplikacji do odpowiadania na pytania i aplikacji LUIS.

Odpowiadanie na pytania

Odpowiadanie na pytania to funkcja niestandardowa, która identyfikuje najbardziej odpowiednią odpowiedź na dane wejściowe użytkownika. Ta funkcja jest zwykle używana do tworzenia konwersacyjnych aplikacji klienckich, w tym platform mediów społecznościowych, czatbotów i aplikacji klasycznych z obsługą mowy.

Której funkcji języka należy używać?

Ta sekcja ułatwia określenie, która funkcja języka powinna być używana dla aplikacji:

Co chcesz zrobić?	Format dokumentu	Twoje najlepsze rozwiązanie	Czy to rozwiązanie jest możliwe do dostosowania?*
Wykrywać i/lub redagować poufne informacje, takie jak `PII` i `PHI`.	Tekst bez struktury, transkrypcja konwersacji	Wykrywanie danych osobowych
Wyodrębnij kategorie informacji bez tworzenia modelu niestandardowego.	Tekst bez struktury	Wstępnie skonfigurowana funkcja NER
Wyodrębnij kategorie informacji przy użyciu modelu specyficznego dla danych.	Tekst bez struktury	Niestandardowa NER	✓
Wyodrębnij główne tematy i ważne frazy.	Tekst bez struktury	Wyodrębnianie kluczowych fraz
Określanie tonacji i opinii wyrażonych w tekście.	Tekst bez struktury	Analiza tonacji i wyszukiwania opinii
Podsumowywanie długich fragmentów tekstu lub konwersacji.	Tekst bez struktury, transkrypcja konwersacji.	Summarization
Uściślanie jednostek i uzyskiwanie linków do Wikipedii.	Tekst bez struktury	Łączenie jednostek
Klasyfikowanie dokumentów do jednej lub więcej kategorii.	Tekst bez struktury	Niestandardowa klasyfikacja tekstu	✓
Wyodrębnij informacje medyczne z dokumentów klinicznych/medycznych bez tworzenia modelu.	Tekst bez struktury	Analiza tekstu pod kątem kondycji
Utwórz aplikację konwersacyjną, która odpowiada na dane wejściowe użytkownika.	Dane wejściowe użytkownika bez struktury	Odpowiadanie na pytania	✓
Wykryj język, w jakim został napisany tekst.	Tekst bez struktury	Wykrywanie języka
Przewidywanie intencji danych wejściowych użytkownika i wyodrębnianie z nich informacji.	Dane wejściowe użytkownika bez struktury	Rozumienie języka konwersacji	✓
Połącz aplikacje, które wykorzystują interpretację języka konwersacyjnego, LUIS oraz odpowiadanie na pytania.	Dane wejściowe użytkownika bez struktury	Przepływ pracy orkiestracji	✓

* Jeśli funkcja jest dostosowywalna, możesz wytrenować model sztucznej inteligencji przy użyciu naszych narzędzi, aby dopasować dane specjalnie. W przeciwnym razie funkcja jest wstępnie skonfigurowana, co oznacza, że nie można zmienić używanych modeli sztucznej inteligencji. Wystarczy wysłać swoje dane, a następnie wykorzystać wyniki funkcjonalności w swoich aplikacjach.

Migrowanie z usługi Analiza Tekstu, QnA Maker lub Language Understanding (LUIS)

Język platformy Azure łączy trzy poszczególne języki w narzędziach Foundry Tools — Analiza tekstu, QnA Maker i Language Understanding (LUIS). Jeśli używasz tych trzech usług, możesz łatwo przeprowadzić migrację do nowego języka platformy Azure. Aby uzyskać instrukcje, zobacz Migrowanie do języka platformy Azure.

Tutorials

Po rozpoczęciu pracy z szybkimi startami języka Azure wypróbuj nasze samouczki, które pokazują, jak rozwiązywać różne scenariusze.

Przykłady kodu

Więcej przykładów kodu można znaleźć w witrynie GitHub dla następujących języków:

Wdrażanie lokalnie przy użyciu kontenerów platformy Docker

Użyj kontenerów języka, aby wdrożyć funkcje interfejsu API lokalnie. Te kontenery platformy Docker umożliwiają przybliżenie usługi do danych ze względów zgodności, zabezpieczeń lub innych powodów operacyjnych. Język programowania oferuje następujące kontenery:

Odpowiedzialne używanie sztucznej inteligencji

System sztucznej inteligencji obejmuje nie tylko technologię, ale także osoby, które go używają, osoby, których to dotyczy, oraz środowisko wdrażania. Przeczytaj następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej na temat odpowiedzialnego używania i wdrażania sztucznej inteligencji w systemach:

Sprzężenie zwrotne

Czy ta strona była pomocna?

Last updated on 2025-11-18