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O objetivo desse laboratório é testar algumas ferramentas de indexação, pesquisa e document intelligence com o recurso Azure AI Search. Esses procedimentos foram realizados como parte do Bootcamp Microsoft Azure AI Fundamentals, da DIO.
Document Intelligence é uma das áreas em que a aplicação de inteligência artificial se mostra muito útil e eficaz. É um conceito que envolve a aplicação de diversas ferramentas de processamento de documentos, tornando possível extrair suas informações de forma muito mais eficiente ao permitir o entendimento do que elas representam. Dentre essas ferramentas, pode-se citar o uso de OCR (Optical Character Recognition), a fim de identificar texto em imagens de recibos ou outros documentos digitalizados; indexação de conteúdos, o que os torna pesquisáveis dentro de uma base de dados; extração de frases-chave e dados de forma automática e até mesmo análise de sentimentos, como em casos de comentários e avaliações.
Nesse laboratório, utilizo algumas técnicas de Document Intelligence para desenvolver uma solução de mining knowledge, a fim de obter insights de avaliações de consumidores de uma loja de café fictícia. Isso foi feito construindo um Azure AI Search index através dessas avaliações.
Esses experimentos foram baseados nos guias da Microsoft Learn. Para informações mais detalhadas, consulte a página Explore an Azure AI Search index (UI).
Para realizar o procedimento de Document Intelligence desse exercício são necessários três recursos Azure: Azure AI Search, Azure AI Services e Storage account.
- Azure AI Search: esse recurso gerencia a indexação e pesquisa dos documentos.
- Azure AI Services: esse recurso contém as funcionalidades de IA necessárias para enriquecer os dados dos documentos com insights.
- Storage account: É o recurso no qual os documentos estão armazenados (em blob containers).
As reviews, ou avaliações, utilizadas nesse experimento estão disponíveis nesse link. Uma vez criado o container de armazenamento, foi feito o upload das avaliações para o mesmo.
Com os documentos no armazenamento, temos tudo pronto para utilizar o Azure AI Search para criar um index e começar a extrair insights dos documentos. Isso pode ser feito através de um assistente presente no portal Azure, na visão geral do recurso.
Nessa etapa, é importante selecionar o storage em que os documentos estão armazenados, bem como as skills que serão usadas para enriquecer a extração de conhecimento dos documentos. Existem diversas skills disponíveis, é preciso selecionar aquelas que se adequam melhor ao contexto dos documentos analisados.
O recurso Azure AI Search também fornece um assistente para realizar pesquisas no Index recém criado. Os resultados são retornados em JSON.
Na imagem abaixo, podemos ver uma pesquisa simples, filtrando os resultados que estão localizados na cidade de Chicago.
Podemos ir além e pesquisar pelas avaliações que possuem um tom negativo de acordo com a análise de sentimentos extraída dos documentos.
É interessante notar ainda as frases-chave (keyphrases) extraídas das avaliações. São sentenças, ou palavras chave, também obtido no processo de enriquecimento, que tentam extrair o máximo de significado do texto analisado. Apenas por meio delas é possível ter uma boa compreensão sobre o sentido geral da avaliação.
Na era da informação, não basta apenas ter terabytes de dados sem ser capaz de analisá-los e extrair algo disso. É nesse contexto que as técnicas de Document Intelligence se destacam. Através dessas ferramentas é possível tornar úteis e valiosas as informações em massa que não poderiam ser analisadas individualmente por pessoas. A análise desses grandes conjuntos de dados podem revelar insights valiosos para empresas que os detém, o que faz dessa área muito proveitosa no presente contexto.