Discovery optimal verwenden
Discovery wurde überarbeitet, um neue Features und eine einfachere Methode zur Erstellung von Lösungen einzuführen.
Das neu gestaltete Produkt wird als Discovery v2bezeichnet. Wenn Sie eine Instanz in IBM Cloud erstellen oder eine Instanz in IBM Cloud Pak for Datainstallieren und bereitstellen, erhalten Sie die neue und verbesserte Version von Discovery
Vorteile der Verwendung der neuesten Version
Discovery v2 bietet die folgenden Features und Erweiterungen:
- Eine projektbasierte Erfahrung, die viele verschiedene Anwendungsfälle in einer einzigen Umgebung unterstützt
- Integrierte Anpassungstools zum Hinzufügen von Wörterverzeichnissen, Mustern und Klassifikationsmerkmalen, damit Geschäftsbenutzer Projekte erstellen können, die die Sprache ihrer Domäne verstehen.
- Connectors zu gängigen Datenquellen, die schnell auf wertvolle Daten zugreifen können, wo sie sich befinden.
- Smart Document Understanding, das aus der Struktur lesbarer Dokumente, z. B. PDFs, lernt.
- Unterstützung von Abfragen in natürlicher Sprache für alle Dokumenttypen, optimiert mit maschinellem Lernen, um zielgerichtete Antworten zu finden.
- Erweiterte Suchfunktionen wie Antwortsuche, Kurationen und Tabellenabruf.
- Eine sofort einsatzfähige Funktion zum Verstehen von Verträgen, mit der Sie rechtliche Verträge suchen und interpretieren können.
- Eine mit vielen Funktionen ausgestattete Content-Mining-Anwendung, mit der Sie detaillierte Analysen von unstrukturiertem Text durchführen können.
- Anpassbare Benutzerschnittstellenkomponenten, die Sie bei der Implementierung angepasster Anwendungen unterstützen.
Weitere Informationen finden Sie unter Migration auf Discovery v2.
Features von v1 und v2 vergleichen
Wenn Sie bereits mit Discovery v1vertraut sind, erfahren Sie mehr über den Vergleich mit Discovery v2.
Discovery v2 hat neue Features, die zuvor nicht verfügbar waren. In der folgenden Tabelle wird die Featureunterstützung in beiden Versionen beschrieben.
Funktion | Produktneugestaltung (v2) | Frühere Version (v1) |
---|---|---|
Projekte verwenden, um Ihre Arbeit zu organisieren | ||
Smart Document Understanding (SDU) zum Annotieren von Dokumenten verwenden | ||
Nutzen Sie intuitive Benutzerschnittstellentools, um domänenspezifische Artefakte wie Wörterverzeichnisse und angepasste Modelle für maschinelles Lernen hinzuzufügen. | ||
Erstellen Sie einen Content-Mining-Projekttyp und verwenden Sie dann die integrierte Content-Mining-Anwendung, um eine detaillierte Datenanalyse durchzuführen (nur fürIBM Cloud Pak for Data, Enterprise-und Premium-Pläne). | ||
Echtzeit-NLP mit der Analyse-API ausführen (nurIBM Cloud Pak for Data und Enterprise-Pläne) | ||
Wenden Sie ein vortrainiertes Smart Document Understanding-Modell auf Ihre Sammlung an, um ähnliche Vorteile mit geringerem Aufwand zu erzielen | ||
Text aus gescannten Dokumenten oder anderen Bildern verarbeiten | ||
Bedeutung aus Tabellen extrahieren | ||
Einblicke aus Verträgen erhalten (nurIBM Cloud Pak for Data-, Enterprise-und Premium-Pläne) | ||
Wenden Sie die Aufbereitung Part of Speech auf Ihre Daten an. | ||
Aufbereitungen für Entitätsextraktion, Stimmungsanalyse für Dokumente und Phrasen und Schlüsselwortextraktion verwenden | ||
Verwenden Sie die Kategorieklassifikation, das Konzepttagging, die Beziehungsextraktion, die Emotion Analysisund die Semantikrollenextraktion, die Stimmung von Schlüsselwörtern und Entitätsaufbereitungen, die mit dem Service Natural Language Understanding verfügbar sind. | ||
Angepasstes Entitätstypsystem erstellen | ||
Watson Knowledge Studio-NLP-Modelle auf Ihre Daten anwenden | ||
Unterstützung für weitere Connectors aus einer IBM Cloud Pak for Data-Implementierung, einschließlich Datenbanken, Dateisysteme, FileNet P8und HCL Notes | ||
Einige Connectors unterstützen die Sicherheit auf Dokumentebene von einer IBM Cloud Pak for Data-Bereitstellung | ||
Crawlersuche für externe Datenquellen programmgesteuert konfigurieren | ||
Normalisierungsprozesse für Dokumentsegmentierung und HTML-Dateiein-oder -ausschlussregeln während der Aufnahme konfigurieren | ||
Konfigurieren Sie den JSON-Normalisierungsprozess während der Aufnahme und nach der Aufbereitung. | ||
Wörterbuchtokenisierung konfigurieren | ||
Erweiterte Funktionen zur Beantwortung von Fragen, z. B. Rückgabe der exakten Antwort | ||
Discovery-Unterstützung der DQL-API (Query Language) | ||
Passagen aus Dokumenten abrufen | ||
Relevanztraining durchführen, um Abfrageergebnisse zu verbessern | ||
Kontinuierliches Relevanztraining konfigurieren | ||
Tabellen abrufen | ||
Deduplizierung von Abfrageergebnissen | ||
Dokumentähnlichkeit in Abfrageergebnissen ermitteln | ||
Vorgabe (Verzerrung) in Abfragen angeben | ||
Abfrageprotokollierung und -metriken überprüfen |
Begrenzungsdetails
Weitere Informationen zu Artefaktgrenzwerten pro Plan finden Sie in der Featuredokumentation:
- Modellgrenzwerte für erweiterte Regeln
- Grenzwerte für Klassifikationsmerkmale
- Objektgruppenbegrenzungen
- Grenzwerte für Wörterbücher
- Dokumentbegrenzungen
- Grenzwerte des Extraktors für Entitäten
- Modellgrenzwerte fürMachine Learning
- Musterbegrenzungen
- Projektgrenzwerte
- Abfragegrenzwerte
- Grenzwerte für reguläre Ausdrücke
- SDU-Grenzwerte
- Grenzwerte für externe Aufbereitung
Die folgenden Grenzwerte gelten nur für Content-Mining-Projekttypen:
Um den aktuellen Status der Grenzwerte und der Nutzung für Ihren Plantyp zu überprüfen, können Sie die Seite Grenzwerte und Nutzung planen jederzeit öffnen.
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