Content Understanding Studio は、事前構築済みのアナライザーの試用、カスタム アナライザーのビルドとテスト、および時間の経過に伴うアナライザーのパフォーマンスの向上に役立ちます。 このクイック スタートでは、開始するための基本的な手順について説明します。
[前提条件]
開始するには、次のリソースとアクセス許可があることを確認します。
- Azure サブスクリプション。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、無料アカウントを作成してください。
- サポートされているリージョンに作成された Microsoft Foundry リソース。
- Content Understanding リソースの既定のモデル デプロイを設定します。 既定値を設定すると、Content Understanding 要求に使用する Microsoft Foundry モデルへの接続が作成されます。 以下のいずれかの方法を選択します。
左上にある [+ リソースの追加] ボタンを選択します。
使用する Foundry リソースを選択し、[ 次へ>保存] を選択します。
[使用可能な既定値がない場合は、必要なモデルの自動デプロイを有効にする] チェック ボックスがオンになっていることを確認します。 この選択により、必要な
GPT-4.1、GPT-4.1-mini、およびtext-embedding-3-largeモデルでリソースが完全に設定されます。 事前構築済みのアナライザーが異なると、異なるモデルが必要になります。
Content Understanding Studio を探索する
ドキュメント インテリジェンスに慣れている場合は、従来の機能を認識できます。 Content Understanding Studio には、これらの機能が含まれており、マルチモーダル分析が追加されています。
Content Understanding Studio に到着したら、従来の Document Intelligence Studio と新しい Content Understanding エクスペリエンスのどちらかを選択します。 [Content Understanding] を選択して開始します。
事前構築済みのアナライザーを試す
まず、Content Understanding を通じて提供される事前構築済みのアナライザーを試してみましょう。 まず 、Content Understanding Studio を開きます。
- 事前構築済みアナライザーを参照する: Content Understanding Studio のホーム ページからすべての事前構築済みアナライザーを表示するオプションを選択します。
- 事前構築済みのアナライザーを選択します。Content Understanding には、すべてのモダリティにわたるシナリオをサポートする事前構築済みアナライザーの広範な一覧が用意されています。 データに基づいてオプションを選択すると、どのような機能が提供されるかを調べることができます。
-
サンプル データのテスト: 指定されたサンプル データに対してアナライザーがどのように実行されるかを調べる。
- 独自のデータを試す: データに対して Content Understanding を試すには、チャット完了モデルと埋め込みモデルの両方のデプロイを選択する必要があります。 詳細については、「 Content Understanding アナライザーを Foundry モデルデプロイに接続する」を参照してください。
- 結果を確認する: アナライザーを実行した後、結果ウィンドウで出力を確認します。 選択したアナライザーに応じて、抽出されたフィールド、キーと値のペア、またはその他の構造化データが表示されます。 出力が期待値と一致する場合は、事前構築済みのアナライザーを正常にテストしました。
アナライザーをカスタマイズする (省略可能)
事前構築済みのアナライザーを試した後は、特定のニーズに合わせてそれらをカスタマイズできます。
- スキーマを変更する: Content Understanding では、すべての事前構築済みアナライザーのカスタマイズがサポートされます。 Content Understanding Studio でカスタム アナライザーを構築する方法を参照してください。
- ゼロから構築する: AI 支援の提案を使用してカスタム アナライザーを作成します。 Content Understanding Studio でカスタム アナライザーを構築する方法を参照してください。
- データの分類: ドキュメントをさまざまな処理パスにルーティングします。 Content Understanding Studio でカスタム カテゴリを使用して分類およびルーティングする方法を参照してください。