Preguntas más frecuentes

Content Understanding es una herramienta foundry diseñada para generar información estructurada a partir de contenido no estructurado mediante inteligencia artificial. Proporciona una experiencia coherente para extraer contenido o un esquema estructurado de audio, vídeo, imágenes, documentos o entradas de texto.

Content Understanding utiliza modelos de INTELIGENCIA ARTIFICIAL generativa para analizar e interpretar diversas formas de contenido no estructurado. Integra datos de diferentes modalidades (por ejemplo, texto, imágenes, audio) para generar una salida coherente y estructurada. El servicio usa modelos de aprendizaje automático entrenados en diversos conjuntos de datos y modelos de inteligencia artificial generativa para garantizar una alta precisión y relevancia en la información proporcionada.

Content Understanding puede procesar una amplia gama de contenido no estructurado, entre los que se incluyen, entre otros:

• Grabaciones de audio
• Contenido de vídeo
• Documentos
• Contenido de texto
• Imágenes

Entre las principales ventajas de usar Content Understanding se incluyen las siguientes:

• Puntuaciones de confianza: asegúrese de la precisión de los valores extraídos al tiempo que minimiza el costo de la revisión humana.
• Esquema definido: defina un esquema para asegurarse de que los valores extraídos se alinean con el uso previsto.
• Fundamento: trace todos los campos extraídos o generados en su ubicación de origen en el documento.
• Aprendizaje en contexto: mejore la calidad de extracción en las nuevas plantillas proporcionando algunos ejemplos etiquetados sin volver a entrenar.
• Mejoras de calidad a lo largo del tiempo: el servicio proporciona funcionalidades para mejorar la calidad del esquema extraído.
• Toma de decisiones mejorada: la información estructurada ayuda a las organizaciones a tomar decisiones fundamentadas de forma rápida y eficaz.
• Mayor eficiencia: automatizar el análisis de contenido no estructurado ahorra tiempo y reduce el esfuerzo manual necesario.
• Escalabilidad: el servicio puede controlar grandes volúmenes de datos, por lo que es adecuado para organizaciones de todos los tamaños.

Las empresas pueden usar Content Understanding de varias maneras, como:

• Automatización: automatice el procesamiento del contenido para extraer un esquema definido. Centro de atención telefónica, documentos y otros escenarios similares.
• Catalogación de contenido: administración de un gran corpus de recursos digitales.
• Análisis de sentimientos del cliente: Comprensión de los comentarios de los clientes a partir de reseñas, redes sociales e interacciones de soporte.
• Investigación de mercado: análisis de tendencias y patrones de diversos orígenes de datos para informar a las estrategias empresariales.
• Información operativa: obtenga información de documentos internos, correos electrónicos y otros datos no estructurados para mejorar las operaciones.

Sí, Content Understanding se integra fácilmente con los flujos de trabajo y los sistemas existentes. Por ejemplo:

• Búsqueda de Azure AI
• Microsoft Fabric
• Servicio de agente de Foundry
• Azure Logic Apps

El servicio ofrece un conjunto de API fáciles de usar que se pueden integrar en cualquier aplicación. Consulte muestras de código en GitHub.

Foundry Tools, incluido Content Understanding, cumple los estrictos estándares de seguridad y cumplimiento para garantizar la protección de datos. Estas medidas incluyen el cifrado de datos, los controles de acceso seguro y el cumplimiento de las normativas del sector, como HIPAA. El servicio también se adhiere al uso responsable de la inteligencia artificial de Microsoft.

Content Understanding usa una combinación de modelos para procesar el contenido:

• Foundry Models: usted trae sus propias implementaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM) e inserciones de Foundry. Content Understanding admite las familias de modelos GPT-4.1 y GPT-5.2 y los modelos de inserción de OpenAI. Consulte el artículo Implementaciones de modelos para obtener la lista completa de modelos admitidos.
• Otros modelos base: Content Understanding también usa varias funcionalidades, incluidos los servicios speech, Vision y Language para admitir la extracción y el procesamiento de contenido en distintas modalidades.

Content Understanding usa un modelo de precios transparente basado en el uso con dos categorías de cargos principales:

• Extracción de contenido: cargos por unidad de entrada procesada (por cada 1000 páginas para documentos, por minuto para audio/vídeo).
• Característicasgenerativas: al usar características con tecnología de IA, incurre en cargos de contextualización (tasa fija por unidad de contenido) además de cargos basados en tokens de las implementaciones de modelos de Microsoft Foundry (tokens de entrada/salida e incrustaciones).

Para obtener información detallada sobre los precios, ejemplos y sugerencias de optimización de costos, consulte la página De explicación de precios y Descripción del contenido.