Content Understanding 影像解決方案 （預覽）
重要
- Azure AI Content Understanding 可在預覽中取得。 公開預覽版本提供主動開發中功能的早期存取權。
- 正式運作之前，功能、方法和程式可能會變更或具有限制功能。
- 如需詳細資訊，請參閱 Azure 預覽版Microsoft補充使用規定。
Azure AI Content Understanding 會標準化從影像擷取數據，讓您更輕鬆地分析大量的非結構化數據。 標準化擷取可加快時間到價值，並簡化與下游分析工作流程的整合。 透過 Content Understanding API，您可以定義架構來指定要擷取的欄位、描述和輸出類型。 服務接著會分析影像並提供結構化數據，這些數據可在各種使用案例中套用，例如：
擷取增強世代 （RAG） 應用程式： 從您的影像擷取重要詳細數據，以建置強大的索引，提供使用者面向聊天體驗。 此索引可讓用戶根據影像的內容提出問題並接收正確的答案。
財務分析和商業智慧： 分析商務績效圖表和趨勢，以產生實時報告，以協助分析師、經理和主管做出更快速、更明智的決策。
製造品質控制： 自動化在生產線和製造環境中偵測瑕疵和異常，例如劃痕、裂縫或錯誤。
貨架分析和庫存管理： 偵測、計算和擷取零售產品的特定詳細數據、優化作業，以及確保產品庫存良好且組織正確，以改善客戶滿意度。
主要權益
Content Understanding 提供數個主要優點，可從影像擷取資訊，包括：
增強的數據可用性和結構： 透過提供結構化數據，Content Understanding 可簡化與資料庫、電子錶格和系統整合，例如客戶關係管理（CRM）或企業資源規劃 （ERP） 工具。
改善特定使用案例的正確性： Content Understanding 可讓目標數據擷取直接與您的獨特需求一致，藉由專注於最重要的數據點來改善模型精確度。
更快速且更具成本效益的自動化： 只擷取必要的欄位可讓 Content Understanding 簡化自動化。 因此，可讓組織有效率地調整其數據處理工作流程，並減少無關數據的儲存和處理。
輸入需求
如需所支援輸入檔格式的詳細資訊，請參閱我們的 服務配額和限制 頁面。
注意
為了獲得最佳結果，映像架構應該只用來處理非檔型影像。 應該使用文件架構來處理大量文件的文字影像。 使用需要使用檔欄位擷取架構來處理需要從檔影像擷取文字或使用影像格式掃描的檔。
支援的語言和區域
如需支援語言和區域的詳細清單，請瀏覽我們的 語言和區域支援 頁面。
支援的欄位類型
如需支援欄位類型的詳細資訊，請參閱我們的 服務配額和限制 頁面。
資料隱私權和安全性
如同所有 Azure AI 服務，使用 Content Understanding 服務的開發人員應該注意Microsoft客戶數據的原則。 若要深入瞭解，請參閱我們的 數據、保護和隱私權 頁面。
重要
如果您使用 Microsoft 產品或服務來處理生物特徵辨識資料，您必須負責：(i) 向資料主體提供通知，包括與保留期間和毀損有關的通知；(ii) 向資料主體取得同意；以及 (iii) 刪除生物特徵辨識資料，應根據適用資料保護要求酌情採取上述措施。 「生物特徵辨識資料」具有 GDPR 第 4 條中所述的意義，以及其他資料保護要求中的對等字詞 (如適用)。 如需相關資訊，請參閱臉部的資料和隱私權。