Ouvrir Watson Discovery

IBM Cloud

Ces instructions s'appliquent à tous les déploiements gérés, y compris IBM Cloud Pak for Data en tant qu'instances de service.

1. Cliquez sur l'instance d' Discovery s que vous avez créée pour accéder au tableau de bord du service.

2. Sur la page Manage, cliquez sur Launch Watson Discovery.

Si vous êtes invité à vous connecter, entrez vos données d'identification IBM Cloud.

IBM Cloud Pak for Data IBM Software Hub

Ces instructions s'appliquent aux déploiements Discovery:

1. Dans le menu principal du client Web, développez Services, puis cliquez sur Instances.

2. Recherchez votre instance, puis cliquez dessus pour ouvrir sa page récapitulative.

   Vous pouvez créer un maximum de 10 instances par déploiement. Une fois que vous avez atteint le nombre maximum, le bouton Nouvelle instance n'est pas affiché dans IBM Cloud Pak for Data.

3. Cliquez sur Launch tool.

Ouvrir l'exemple de projet

Un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre de navigateur s'ouvre et la page Mes projets s'affiche.

Pour vous familiariser avec le produit, vous pouvez regarder une vidéo de présentation de moins de 3 minutes en cliquant sur le lien Voir une vidéo depuis la page d'accueil du produit.

Dans ce tutoriel, vous allez explorer l'exemple de projet.

L'exemple de projet est un projet intégré qui est fourni en tant que ressource pour vous permettre d'explorer initialement le produit. L'exemple de projet est un type de projet Document Retrieval. Les projets de recherche documentaire sont utilisés pour rechercher et trouver les réponses les plus pertinentes à partir de vos données.

1. Cliquez sur Exemple de projet.

   La page Improve and customize s'affiche.

   Si vous venez d'installer Discovery, le projet d'exemple a besoin de temps pour terminer le traitement des documents. Attendez la fin du traitement avant de commencer l'expérimentation. Vous pouvez vérifier le statut du traitement des données à partir de la page Activité, qui est décrite à l'étape suivante.

   

En savoir plus sur l'exemple de collection

Découvrez comment gérer et améliorer une collection en explorant l'exemple de collection disponible avec l'exemple de projet. L'exemple de collection se compose d'un ensemble de documents PDF de support IBM téléchargés.

1. Cliquez sur l'icône Gérer les collections dans le panneau de navigation.

   Toutes les collections de votre projet sont affichées ici. Ce projet ne comporte qu'une seule collection.

   

2. Cliquez sur Sample Collection.

   La page Activité s'affiche. Cette page indique l'état de la collecte. Par exemple, il affiche le nombre total de documents et la date de leur dernière mise à jour. Si la reconnaissance rencontre un problème lorsqu'un document est téléchargé ou qu'une source de données est explorée, les messages associés s'affichent ici.

   

   Après avoir créé une collection, vous pouvez accéder à cette page pour trouver des informations sur le statut de traitement des données de la collection.

3. Cliquez sur l'onglet Enrichments.

   La page Enrichissements affiche la liste des enrichissements disponibles. Les enrichissements facilitent la recherche et le retour d'informations significatives dans les recherches. Vous pouvez appliquer des enrichissements intégrés à votre collection afin d'optimiser des modèles Natural Language Understanding puissants qui étiquetent des termes, tels que des mots clés couramment connus.

   

   L'enrichissement Entities est appliqué à l'exemple de collection:

   Entités

   Reconnaît les noms appropriés tels que les personnes, les villes et les organisations mentionnées dans le contenu.

   Cet enrichissement est appliqué automatiquement aux collections qui sont ajoutées aux projets de type Extraction de document.

4. Pour l'enrichissement Entities v2, cliquez sur 1x Selected fields.

   La liste des zones disponibles s'affiche et la zone text est sélectionnée. Cette sélection signifie que l'enrichissement Entities a été appliqué au contenu qui a été indexé et ajouté à une zone nommée text lors du traitement des documents de la collection.

   

   A partir de cette page, vous pouvez appliquer de nouveaux enrichissements à votre collection ou modifier les zones dans lesquelles un enrichissement est appliqué.

   Une fonction puissante de la reconnaissance est que vous pouvez ajouter vos propres enrichissements personnalisés, tels que des dictionnaires, des modèles et des modèles d'apprentissage automatique. Lorsque vous créez des enrichissements personnalisés, ils sont également répertoriés sur cette page. Vous pouvez gérer l'emplacement où ils sont utilisés à partir d'ici.

   Pour plus d'informations sur les enrichissements personnalisés, voir Ajout de ressources spécifiques à un domaine.

5. Vous allez appliquer un autre enrichissement à la collection. Recherchez l'enrichissement Mots-clés dans la liste, puis cliquez sur Sélectionner des zones.

   L'enrichissement Mots-clés reconnaît les termes couramment connus dans votre contenu.

6. Faites défiler la liste des zones jusqu'à ce que vous trouviez la zone text et sélectionnez-la.

   

7. Cliquez sur Apply changes and reprocess.

   Pendant que vos documents sont traités à nouveau pour rechercher et étiqueter des mots clés, vous pouvez continuer à explorer les outils disponibles pour la gestion d'une collection.

8. Cliquez sur Identifier les zones.

   La plupart du contenu d'un document est indexé automatiquement dans la zone text. Vous pouvez vouloir indexer certains types de contenu dans des zones différentes ou fractionner des documents volumineux de sorte que la zone text contienne moins de passages par document. Pour ce faire, vous pouvez apprendre à Discovery à reconnaître des champs importants dans vos documents en appliquant un modèle Smart Document Understanding à votre collection.

   Smart Document Understanding (SDU) est une technologie qui apprend le contenu d'un document en fonction de sa structure. Vous pouvez appliquer un modèle SDU prégénéré ou créer un modèle SDU personnalisé.

   

   Pour créer un modèle SDU personnalisé, sélectionnez l'option Modèle entraîné par l'utilisateur, puis annotez les champs de votre document. (Vous n'annotez pas les documents dans le cadre de ce tutoriel.)

   

   Pour plus d'informations sur SDU, voir Utilisation de Smart Document Understanding.

9. Cliquez sur Gérer les zones.

   La page Gérer les zones répertorie les zones indexées. A partir de là, vous pouvez inclure ou supprimer des zones de l'index. Vous pouvez également fractionner des documents volumineux en plusieurs documents plus petits.

   

   Pour plus d'informations sur le fractionnement de documents, voir Fractionnement de documents pour rendre les résultats de requête plus succincts.

Rechercher dans l'exemple de projet

1. Cliquez sur l'icône Améliorer et personnaliser dans le panneau de navigation.

   La page Améliorer et personnaliser vous permet de tester des requêtes, puis d'ajouter et de tester des personnalisations pour améliorer les résultats de la requête pour votre projet. Une liste d'exemples de requêtes s'affiche pour vous aider à commencer à soumettre des requêtes de test.

2. Cliquez sur le bouton Exécuter la recherche pour IBM.

   Les résultats de la requête sont affichés.

3. Dans l'un des résultats de la requête, cliquez sur Afficher les passages dans le document.

   Un aperçu du document dans lequel le résultat a été trouvé s'affiche.

4. Effectuez l'une des opérations suivantes pour explorer les résultats de la recherche.

   1. Cliquez sur Ouvrir la vue avancée.

      Des informations récapitulatives utiles sont affichées, telles que le nombre d'occurrences des enrichissements détectés dans le document.

   2. Sélectionnez l'entité URL pour mettre en évidence les mentions d'URL dans le texte.

      

   3. Pour voir comment les informations du document sont stockées au format JSON, cliquez sur le menu Afficher en tant que dans l'en-tête de la vue et sélectionnez JSON.

      Une représentation JSON du document s'affiche.

      

      Vous pouvez explorer la représentation JSON pour voir les informations que la reconnaissance a capturées à partir du document. Par exemple, si vous développez la section enriched_text, puis la section entities, vous pouvez voir les mentions d'entités qui ont été reconnues et marquées par l'enrichissement Entities.

      

Personnalisation de l'exemple de projet

Maintenant, personnalisons un peu la vue des résultats de la recherche en ajoutant une facette. Une facette est un moyen d'organiser et de classer des documents qui partagent des modèles ou du contenu similaires.

1. Dans la page Improve and customize, soumettez la requête en langage naturel suivante:

   How do I install Discovery?
   

2. Passez en revue les résultats de requête affichés.

   

   Notez qu'une section Top Entities s'affiche. Vous pouvez développer les entités et cliquer sur l'une d'elles pour filtrer les résultats de la requête afin de n'afficher que les résultats dans lesquels l'entité est mentionnée. La section Top Entities est une facette intégrée. Il utilise les informations qui ont été ajoutées aux documents par l'enrichissement Entities.

   Vous allez ajouter votre propre facette qui utilise l'enrichissement Mots-clés que vous avez appliqué à la collection lors d'une étape précédente.

3. Dans le panneau Outils d'amélioration, développez Personnaliser l'affichage, puis cliquez sur Facettes.

   

4. Cliquez sur Nouvelle facette, puis sur le bouton À partir des champs existants dans une collection.

5. Choisissez enriched_text.keywords.mentions.text, remplacez le libellé par Keywords, puis cliquez sur Appliquer.

   

   Vous vous souvenez de la représentation JSON du document que vous avez consulté plus tôt? Maintenant que l'enrichissement Mots-clés est appliqué à la zone text et que les documents sont traités à nouveau, toutes les mentions de mots clés trouvées dans la zone text sont incluses dans la représentation JSON du document.

   La zone que vous avez choisi d'utiliser pour la facette (enriched_text.keywords.mentions.text) indique où le texte de mot clé est stocké dans JSON.

   "enriched_{field_name}": [
     "keywords" : [
       "mentions" : [
         "text": "Cloud Pak"
       ]
     ]
   ]
   

6. La nouvelle facette s'affiche. Vous pouvez cliquer sur un mot clé pour filtrer les documents afin de n'inclure que les résultats qui mentionnent le mot clé.

   

Vous avez ajouté un enrichissement NLU intégré qui reconnaît les mots clés dans les exemples de documents de collection. Vous avez ensuite ajouté une facette qui utilise l'enrichissement de mots clés pour vous permettre de filtrer les documents par mot clé.

Partager l'exemple de projet

1. Cliquez sur Intégrer et déployer dans le panneau de navigation.

   De là, vous pouvez partager votre projet avec des collègues et le déployer.

2. Suivez les instructions à l'écran pour ajouter un utilisateur, puis envoyez les identifiants de connexion et le lien fourni à votre collègue.

   

   Une fois que vous avez généré votre propre application de recherche et que vous êtes prêt à la déployer, vous pouvez utiliser des composants d'interface utilisateur préconfigurés ou générer une application personnalisée.

   • Cliquez sur Informations sur l'API. A partir de cette page, vous pouvez obtenir l'ID de votre projet. Vous avez besoin de l'ID de projet pour utiliser l'API Discovery. Vous avez également besoin de l'instance de service URL et de la clé API. Les détails de l'accréditation sont disponibles sur la page Gérer de votre instance de service à l'adresse IBM Cloud.

   • Cliquez sur Composants de l'interface utilisateur pour trouver des liens vers du code prêt à l'emploi que vous pouvez utiliser pour créer plus rapidement une application de recherche complète.

Ajouter votre propre contenu

Maintenant que vous en savez plus sur certaines des fonctions du produit, vous êtes prêt à évaluer les données que vous souhaitez rechercher.

Il s'agit des données. Passez en revue les types de contenu que vous possédez et que vous souhaitez que votre solution de recherche puisse exploiter.

Sources de données prises en charge

Le tableau suivant présente les sources de données prises en charge pour chaque type de déploiement.

Sources de données prises en charge
Ce tableau comporte des en-têtes de ligne et de colonne. Les en-têtes de ligne identifient les sources de données prises en charge. Les en-têtes de colonne identifient les différentes options de type de déploiement de produit. Pour savoir quelles sources de données sont disponibles pour votre type de déploiement, accédez à la ligne qui décrit la source de données et recherchez les colonnes correspondant au type de déploiement qui vous intéresse.

Source de données	IBM Cloud	IBM Cloud Pak for Data
Box
Base de données (IBM Data Virtualization, IBM Db2, Microsoft SQL, Oracle, Postgres)
FileNet P8
HCL Notes
IBM Cloud Object Storage
Système de fichiers local
Salesforce
Microsoft SharePoint Online
Microsoft SharePoint sur site
Site Web
Microsoft Windows système de fichiers

Vous n'êtes pas sûr de ce que vous pouvez générer?

Pour plus d'informations sur les types de solutions de recherche que vous pouvez générer, voir Commencer à obtenir de la valeur à partir de vos données.

Vous pouvez accéder à la documentation du produit à tout moment en sélectionnant l'icône d'aide dans l'en-tête de page de l'interface utilisateur du produit. Le contenu de l'aide est personnalisé pour fournir des informations relatives à ce que vous faites dans le produit.

Peu importe ce que vous générez, l'étape 1 consiste à créer un projet. Choisissez le type de projet qui correspond le mieux à vos besoins.

Si aucun des types existants n'est tout à fait correct, vous pouvez choisir Aucun des types ci-dessus pour créer un projet personnalisé à la place.

Descriptions de projet

Pour plus d'informations, voir Création de projets.