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Comprensión del contenido de Azure en soluciones de procesamiento de imágenes de Foundry Tools

Azure Content Understanding estandariza la extracción de datos de imágenes, lo que facilita el análisis de grandes volúmenes de datos de imágenes no estructurados. La extracción estandarizada acelera la obtención de valor y simplifica la integración en los flujos de trabajo analíticos posteriores. Con las API de Content Understanding, puede definir esquemas para especificar los campos, descripciones y tipos de salida para la extracción. A continuación, el servicio analiza las imágenes y proporciona datos estructurados que se pueden aplicar en varios casos de uso, como:

  • Aplicaciones de la generación aumentada de recuperación (RAG): extraiga detalles clave de sus imágenes para construir un índice robusto que potencie las experiencias de chat de cara al usuario. Este índice permite a los usuarios formular preguntas y recibir respuestas precisas basadas en el contenido de sus imágenes.

  • Análisis financiero e inteligencia empresarial: analice los gráficos y las tendencias del rendimiento empresarial para generar informes en tiempo real que ayuden a los analistas, administradores y ejecutivos a tomar decisiones más rápidas y fundamentadas.

  • Control de calidad de la fabricación: automatice la detección de defectos y anomalías, como arañazos, grietas o errores de alineación, en líneas de producción y entornos de fabricación.

  • Análisis de lineales y administración de inventarios: detecte, cuente y extraiga detalles específicos sobre los productos de venta al por menor, optimizando las operaciones y mejorando la satisfacción del cliente al garantizar que los productos están bien surtidos y organizados adecuadamente.

Ventajas clave

La comprensión de contenidos ofrece varias ventajas clave para extraer información de las imágenes, entre ellas,

  • Facilidad de uso y estructuración de los datos mejorados: al proporcionar datos estructurados, la comprensión de contenidos simplifica la integración con bases de datos, hojas de cálculo y sistemas como las herramientas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) o de planificación de recursos empresariales (ERP).

  • Precisión mejorada para casos de uso específicos: la comprensión de contenidos permite una extracción de datos selectiva que se alinea directamente con sus requisitos exclusivos, ayudando a mejorar la precisión del modelo al centrarse en los puntos de datos más importantes.

  • Automatización más rápida y más rentable: la extracción solo de los campos necesarios permite que la comprensión de contenidos simplifique la automatización. De este modo, las organizaciones pueden escalar sus flujos de trabajo de procesamiento de datos de forma eficaz y reducir el almacenamiento y procesamiento de datos irrelevantes.

Captura de pantalla de un diagrama de flujo de datos para el procesamiento de imágenes en la comprensión del contenido.

Campos de descripción de caras

Nota:

Esta característica tiene acceso limitado; Los clientes deben solicitar deshabilitar el desenfoque facial para los modelos de Azure OpenAI con una solicitud de soporte técnico de Azure. Obtenga más información sobre cómo administrar una solicitud de soporte técnico de Azure.

Opcionalmente, la funcionalidad de extracción de campos se puede mejorar para proporcionar descripciones detalladas de caras en las imágenes. Esta funcionalidad incluye atributos como el cabello facial, la expresión facial y la presencia de celebridades, que pueden ser cruciales para diversos propósitos analíticos e indizadores. Para habilitar las capacidades de descripción facial, configure disableFaceBlurring : true en la configuración del analizador.

Ejemplos:

  • Campo de ejemplo: facialHairDescription: Describe el tipo de cabello facial (por ejemplo, beard, mustache, clean-shaven)
  • Campo de ejemplo: nameOfProminentPerson: Proporciona un nombre si es posible de una celebridad en la imagen (por ejemplo, Satya Nadella)
  • Campo de ejemplo: faceSmilingFrowning: proporciona una descripción de si una persona está sonriendo o frunciendo el ceño

Comienza

Comience a procesar imágenes con Content Understanding siguiendo nuestro inicio rápido de la API REST o visitando Microsoft Foundry para obtener una experiencia sin código.

Nota:

Los analizadores de imágenes no están optimizados para escenarios en los que el análisis se basa principalmente en texto extraído. Si el objetivo principal es extraer y analizar texto de imágenes, considere la posibilidad de usar un esquema de extracción de campos de documento en su lugar.

Importante

Si utiliza productos o servicios de Microsoft para procesar datos biométricos, es responsable de: (i) notificar a los interesados, incluso respecto a los periodos de retención y destrucción; (ii) obtener el consentimiento de los interesados; y (iii) eliminar los datos biométricos, todo ello según corresponda y se requiera en virtud de los Requisitos de Protección de datos aplicables. Para obtener información relacionada, consulte Datos y privacidad para Face.

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