Encontre respostas a perguntas frequentes sobre Compreensão de Conteúdo no Azure
O que é Compreensão de Conteúdo?
Content Understanding é uma nova ferramenta da Foundry concebida para gerar insights estruturados a partir de conteúdos não estruturados, utilizando inteligência artificial. Ele fornece uma experiência consistente para extrair conteúdo ou um esquema estruturado de áudio, vídeo, imagens, documentos ou entradas de texto.
Como funciona a Compreensão de Conteúdo?
O Content Understanding utiliza modelos de IA generativa para analisar e interpretar várias formas de conteúdo não estruturado. Integra dados de diferentes modalidades (por exemplo, texto, imagens, áudio) para gerar uma saída coesa e estruturada. O serviço usa modelos de aprendizado de máquina treinados em diversos conjuntos de dados e modelos de IA generativa para garantir alta precisão e relevância nos insights fornecidos.
Que tipos de conteúdo não estruturado o Content Understanding pode processar?
O Entendimento de Conteúdo pode processar uma ampla gama de conteúdo não estruturado, incluindo, entre outros:
- Gravações áudio
- Conteúdo de vídeo
- Documentos
- Conteúdo do texto
- Imagens
Quais são os principais benefícios de usar o Content Understanding?
Os principais benefícios do uso do Content Understanding incluem:
- Pontuações de confiança: Garanta a precisão dos valores extraídos, minimizando o custo da revisão humana.
- Esquema definido: defina um esquema para garantir que os valores extraídos estejam alinhados com o uso pretendido.
- Aterramento: Rastreie cada campo extraído ou gerado até à sua localização de origem no documento.
- Aprendizagem em contexto: Melhore a qualidade da extração em novos modelos fornecendo alguns exemplos rotulados sem necessidade de reeducação.
- Melhorias de qualidade ao longo do tempo: O serviço fornece recursos para melhorar a qualidade do esquema extraído.
- Melhor tomada de decisões: insights estruturados ajudam as organizações a tomar decisões informadas de forma rápida e eficaz.
- Maior eficiência: automatizar a análise de conteúdo não estruturado economiza tempo e reduz o esforço manual necessário.
- Escalabilidade: O serviço pode lidar com grandes volumes de dados, tornando-o adequado para organizações de todos os tamanhos.
Como as empresas podem usar o Entendimento de Conteúdo?
As empresas podem usar o Entendimento de Conteúdo de várias maneiras, como:
- Automação: automatize o processamento de conteúdo para extrair um esquema definido. Call center, documentos e outros cenários semelhantes.
- Catalogação de conteúdo: gestão de um grande corpus de ativos digitais.
- Análise do sentimento do cliente: compreender o feedback dos clientes das avaliações, das redes sociais e das interações de suporte.
- Pesquisa de mercado: Analisar tendências e padrões de diversas fontes de dados para informar estratégias de negócios.
- Informações operacionais: obtenha insights de documentos internos, e-mails e outros dados não estruturados para melhorar as operações.
O Content Understanding é fácil de integrar com os sistemas existentes?
Sim, o Content Understanding integra-se facilmente com sistemas e fluxos de trabalho existentes. Por exemplo:
- Pesquisa de IA do Azure
- Microsoft Fabric
- Serviço de Agente de Fundição
- Azure Logic Apps
O serviço oferece um conjunto de APIs fáceis de usar que podem ser integradas em qualquer aplicativo. Veja exemplos de código no GitHub.
Que medidas de segurança estão em vigor para proteger os dados processados pelo Content Understanding?
A Foundry Tools, incluindo a Content Understanding, cumpre rigorosos padrões de segurança e conformidade para garantir a proteção dos dados. Estas medidas incluem encriptação de dados, controlos de acesso seguros e conformidade com regulamentos do setor como a HIPAA. O serviço também adere ao uso responsável da IA pela Microsoft.
Que modelos base utiliza o Azure Content Understanding?
A Compreensão de Conteúdo utiliza uma combinação de modelos para processar o seu conteúdo:
- Modelos Foundry: Pode trazer as suas próprias implementações de grandes modelos de linguagem (LLMs) e embeddings a partir do Foundry. A Content Understanding suporta a família de modelos GPT-4o e GPT-4.1, bem como os modelos de embedding OpenAI. Consulte o artigo sobre implementações de modelos para a lista completa de modelos suportados.
- Outros modelos base: A Compreensão de Conteúdos também utiliza várias capacidades, incluindo serviços de Fala, Visão e Linguagem, para apoiar a extração e processamento de conteúdos em diferentes modalidades.
Quais são as opções de escalões de preços para a Compreensão de Conteúdos?
A Content Understanding utiliza um modelo de preços transparente e baseado na utilização, com duas categorias principais de cobrança:
- Extração de conteúdo: Cobranças por unidade de entrada processada (por 1.000 páginas para documentos, por minuto para áudio/vídeo).
- Funcionalidades generativas: Ao utilizar funcionalidades alimentadas por IA, incorre em custos de contextualização (taxa fixa por unidade de conteúdo) mais encargos baseados em tokens devido às implementações do seu modelo Microsoft Foundry (tokens de entrada/saída e embeddings).
Para informações detalhadas sobre preços, exemplos e dicas de otimização de custos, consulte a explicação de preços e a página de Compreensão de Conteúdo.
Como os recursos faciais no Entendimento de Conteúdo diferem do serviço Azure AI Face?
Na versão da API GA (2025-11-01), o Content Understanding oferece capacidades relacionadas com rostos, focadas na privacidade e descrição em vez da identificação:
- Desfoque facial: Por defeito, desfoca automaticamente os rostos em conteúdos de vídeo e imagens para proteger a privacidade.
- Descrição do rosto: Use modelos generativos para gerar descrições textuais dos rostos no seu conteúdo, captando atributos, características e identificação de celebridades.
O Content Understanding não inclui todas as funcionalidades do serviço facial do Azure AI, como reconhecimento facial, verificação, identificação ou capacidades de diretório de pessoas, nesta versão da API.