Краткое руководство: Ознакомление с возможностями понимания контента через веб-портал

Content Understanding Studio помогает пробовать предварительно созданные анализаторы, создавать и тестировать пользовательские анализаторы, а также улучшать их производительность со временем. В этом кратком руководстве описаны основные шаги по началу работы.

Необходимые условия

Чтобы приступить к работе, убедитесь, что у вас есть следующие ресурсы и разрешения:

Подписка Azure. Если у вас нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись.
Ресурс Microsoft Foundry, созданный в поддерживаемом регионе.
Настройте развертывания моделей по умолчанию для ресурса Content Understanding. По умолчанию вы создаете подключение к моделям Microsoft Foundry, используемым для запросов на распознавание контента. Выберите один из следующих методов:
- Портал
- REST API
1. Перейдите на страницу параметров распознавания содержимого.
2. Нажмите кнопку +Добавить ресурс в левом верхнем углу.
3. Выберите ресурс Foundry, который вы хотите использовать, и нажмите кнопку "Далее>сохранить".
  
  Убедитесь, что установлен флажок Enable autodeployment для обязательных моделей, если значения по умолчанию недоступны. Этот выбор гарантирует, что ваш ресурс полностью настроен с необходимыми моделями GPT-4.1, GPT-4.1-mini и text-embedding-3-large. Для различных предварительно созданных анализаторов требуются разные модели.
  
  Важно
  
  Семейство моделей GPT-4.1 (gpt-4.1, gpt-4.1-mini, ) gpt-4.1-nanoотменяется в октябре 2026 года. Мы рекомендуем выполнить миграцию на gpt-5.2, который обеспечивает расширенные возможности. Для получения полного графика выведения из эксплуатации см. раздел Выведение из эксплуатации моделей Azure OpenAI.
Выполнив эти действия, вы настроите подключение между моделями Content Understanding и Foundry в ресурсе Foundry.
1. В ресурсе Foundry создайте развертывания моделей Foundry для моделей GPT-4.1, GPT-4.1-mini и text-embedding-3-large. Дополнительные сведения о развертывании этих моделей см. в статье Создание развертываний моделей на портале Microsoft Foundry. Для разных встроенных анализаторов требуются разные модели, поэтому необходимо развернуть все три модели.
2. Определите развертывания модели по умолчанию на уровне ресурсов. Перед выполнением следующей cURL команды внесите следующие изменения в HTTP-запрос:
  1. Замените {endpoint} и {key} соответствующими значениями из экземпляра Foundry на портале Azure.
  2. Замените {myGPT41Deployment}, {myGPT41MiniDeployment} и {myEmbeddingDeployment} фактическими именами развёртывания моделей из вашего ресурса Foundry.
```
curl -i -X PATCH "{endpoint}/contentunderstanding/defaults?api-version=2025-11-01" \
  -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "modelDeployments": {
          "gpt-5.2": "{myGPT52Deployment}",
          "gpt-4.1-mini": "{myGPT41MiniDeployment}",
          "text-embedding-3-large": "{myEmbeddingDeployment}"
        }
      }'
```

Студия анализа контента
Microsoft Foundry (new)

Исследуйте Студию понимания содержимого

Если вы знакомы с аналитикой документов, вы можете распознать классические функции. Content Understanding Studio включает эти функции и добавляет многомодальный анализ.

При поступлении в Студию распознавания содержимого выберите классическую студию Аналитики документов и новый интерфейс распознавания содержимого. Выберите "Основные сведения о содержимом", чтобы приступить к работе.

Попробуйте предварительно созданные анализаторы

Начните работу, протестировав предварительно настроенные анализаторы, предлагаемые с помощью Content Understanding. Начните с открытия Content Understanding Studio.

Просмотрите предварительно настроенные анализаторы: выберите эту опцию, чтобы просмотреть все предварительно настроенные анализаторы на домашней странице студии Content Understanding Studio.
Выберите готовое решение, чтобы попробовать: Content Understanding предлагает обширный список готовых анализаторов, которые поддерживают сценарии во всех модальностях. Выберите опцию на основе ваших данных, чтобы изучить предлагаемые функции.
Тестирование на образце данных. Изучите, как анализатор работает с предоставленными примерами данных.
Ознакомьтесь с собственными данными. Чтобы попробовать понять содержимое данных, необходимо выбрать развертывание модели завершения чата и модели внедрения. Дополнительные сведения см. в разделе "Подключение анализатора распознавания содержимого к развертываниям модели Foundry".
Проверьте результаты: после запуска анализатора просмотрите выходные данные в области результатов. Вы должны увидеть извлеченные поля, пары "ключ-значение" или другие структурированные данные в зависимости от выбранного анализатора. Если выходные данные соответствуют вашим ожиданиям, вы успешно проверили предварительно созданный анализатор.

Настройка анализатора (необязательно)

После проверки предварительно созданных анализаторов их можно настроить в соответствии с конкретными потребностями:

Измените схему: Content Understanding поддерживает настройку для всех предварительно созданных анализаторов. Узнайте , как создать пользовательский анализатор в Студии Content Understanding.
Создание с нуля: создание пользовательских анализаторов с помощью предложений, основанных на ИИ. Узнайте как создать пользовательский анализатор в Студии анализа контента.
Классификация данных: маршрутизация документов в разные пути обработки. Узнайте, как классифицировать и маршрутизировать с помощью пользовательских категорий в Content Understanding Studio.

С помощью Microsoft Foundry (новое) можно быстро протестировать предварительно созданные модели анализатора. Вам не нужно развертывать какие-либо модели самостоятельно. Просто выберите эти параметры, чтобы изучить их возможности и узнать, как они извлекают и упорядочивают информацию из документов.

Доступные анализаторы

Чтение (prebuilt-read) извлекает текстовые элементы, такие как слова, абзацы, формулы и штрихкоды. Он предоставляет OCR без анализа макета.
Макет (prebuilt-layout) извлекает элементы текста и макета, такие как слова, цифры, абзацы и таблицы. Он также извлекает структуру документов (разделы и форматирование), гиперссылки, а для цифровых PDF-файлов — примечания, такие как выделение, подчеркивание и зачеркивание.

Для этих предварительно созданных анализаторов не требуется большая языковая модель или модель внедрения. Дополнительные сведения см. в анализаторах извлечения содержимого.

Попробуйте предварительно созданные анализаторы

Перейдите к Microsoft Foundry и выберите проект или создайте новый.
Выберите "Сборка " в правом верхнем меню, а затем выберите "Модели " на левой панели. Это позволяет получить доступ к собственным развернутым моделям и любым предварительно созданным моделям, предоставляемым средствами Foundry.
Перейдите на вкладку AI Services и найдите Azure Распознавание содержимого - Чтение или Azure Распознавание содержимого - Макет. При выборе любого из них вы можете открыть соответствующую страницу игровой площадки модели.
Запустите анализатор на предоставленных образцах данных или подключите собственные данные, чтобы узнать, как работает модель. Изучите результаты, отформатированные или как необработанные данные JSON.

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-05-08

Краткое руководство: Ознакомление с возможностями понимания контента через веб-портал

Необходимые условия

Исследуйте Студию понимания содержимого

Попробуйте предварительно созданные анализаторы

Настройка анализатора (необязательно)

Связанное содержимое

Обратная связь

Дополнительные ресурсы