Что такое Microsoft Azure Cognitive Services?

Microsoft Azure Cognitive Services (теперь часть Azure AI Services) — это обширное семейство облачных сервисов ИИ, которое позволяет разработчикам легко встраивать интеллектуальные функции в свои приложения, не требуя глубоких знаний в области машинного обучения. Эти сервисы доступны через REST API и клиентские библиотеки SDK, предоставляя предварительно обученные модели для задач, связанных со зрением, речью, языком, принятием решений и доступом к моделям OpenAI. Платформа разработана для корпоративного масштаба, безопасности и надежности.

Ключевые Особенности

• API Зрения: Анализируйте изображения и видео для идентификации и понимания содержимого. Это включает обнаружение объектов, распознавание лиц, оптическое распознавание символов (OCR) и создание подписей к изображениям.
• API Речи: Преобразуйте речь в текст и текст в речь с естественным звучанием голосов. Также поддерживается перевод речи в реальном времени и распознавание говорящего.
• API Языка: Обрабатывайте естественный язык для извлечения смысла и идей. Возможности включают анализ тональности, извлечение ключевых фраз, определение языка и перевод текста.
• API Принятия решений: Создавайте приложения, которые предлагают рекомендации и обеспечивают более разумное принятие решений. Сервисы включают обнаружение аномалий, модерацию контента и персонализаторы.
• Сервис Azure OpenAI: Предоставляет доступ через REST API к мощным языковым моделям OpenAI, включая серии GPT-4, GPT-3.5-Turbo и Embeddings.

Сценарии Использования

• Автоматизация Поддержки Клиентов: Использование понимания естественного языка для чат-ботов, чтобы отвечать на запросы клиентов и анализировать тональность обращений в службу поддержки.
• Модерация Контента: Автоматическое обнаружение и фильтрация неприемлемого текста, изображений или видео на платформах с пользовательским контентом.
• Доступность: Создание субтитров в реальном времени для прямых трансляций или создание голосовых интерфейсов для приложений.
• Анализ Данных: Извлечение текста и структуры из документов (счетов, квитанций) с помощью OCR для автоматизированного ввода данных.
• Персонализация: Предоставление персонализированного пользовательского опыта путем понимания предпочтений и поведения пользователей.

Начало Работы

Вот пример “Hello World” с использованием Python SDK для анализа тональности нескольких предложений. Сначала убедитесь, что у вас есть ресурс Azure AI Language, а также его ключ и конечная точка.

Установите клиентскую библиотеку: ```bash pip install azure-ai-textanalytics

Затем выполните следующий код Python: ```python from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

Замените вашим ключом и конечной точкой

key = “ВАШ_API_КЛЮЧ” endpoint = “ВАША_КОНЕЧНАЯ_ТОЧКА”

Аутентификация клиента

def authenticate_client(): ta_credential = AzureKeyCredential(key) text_analytics_client = TextAnalyticsClient( endpoint=endpoint, credential=ta_credential) return text_analytics_client

client = authenticate_client()

Примеры документов

documents = [ “У меня был замечательный опыт! Обслуживание было превосходным.”, “Продукт посредственный и не оправдал моих ожиданий.”, “Я отношусь к этому нейтрально.” ]

Выполнение анализа тональности

response = client.analyze_sentiment(documents=documents) results = [doc for doc in response if not doc.is_error]

for idx, doc in enumerate(results): print(f”— Документ {idx+1} —”) print(f”Текст: ‘{documents[idx]}’”) print(f”Общая тональность: {doc.sentiment}”) print(f”Оценки уверенности: Позитивная={doc.confidence_scores.positive:.2f}; Нейтральная={doc.confidence_scores.neutral:.2f}; Негативная={doc.confidence_scores.negative:.2f}\n”)

Цены

Azure Cognitive Services работает по модели оплаты по мере использования, где вы платите в зависимости от потребления (например, количество вызовов API, часы обработанного аудио). Большинство сервисов включают щедрый бесплатный уровень, позволяющий вести разработку и использовать в продакшене с низким объемом бесплатно. Это делает его доступным для небольших проектов и масштабируемым для крупных корпоративных приложений.