Discovery 에서 최대한 활용
Discovery 는 새 기능을 도입하고 솔루션을 빌드하는 더 간단한 방법을 도입하도록 다시 디자인되었습니다.
재설계된 제품을 Discovery v2라고 합니다. IBM Cloud 에서 인스턴스를 작성하거나 IBM Cloud Pak for Data에서 인스턴스를 설치하고 프로비저닝할 때 Discovery의 새 버전 및 개선된 버전을 가져옵니다.
최신 버전 사용의 장점
Discovery v2 는 다음 기능 및 개선사항을 제공합니다.
- 단일 환경 내에서 여러 다양한 유스 케이스를 지원하는 프로젝트 기반 환경입니다.
- 비즈니스 사용자가 도메인의 언어를 이해하는 프로젝트를 빌드하는 데 도움을 주는 사전, 패턴 및 클래스류를 추가하기 위한 기본 제공 사용자 정의 도구입니다.
- 중요한 데이터가 있는 위치에서 신속하게 액세스할 수 있는 대중적인 데이터 소스에 대한 커넥터입니다.
- PDF와 같은 사용자가 읽을 수 있는 문서의 구조에서 학습하는 Smart Document Understanding입니다.
- 대상으로 지정된 응답을 찾기 위해 기계 학습으로 최적화된 모든 문서 유형에서 자연어 조회를 지원합니다.
- 고급 검색 기능 (예: 응답 찾기, 큐레이션 및 테이블 검색).
- 법적 계약을 검색하고 해석하는 데 도움이 되는 즉시 사용 가능한 계약 이해 기능입니다.
- 비정형 텍스트의 심층 분석을 수행하는 데 사용할 수 있는 완전한 기능의 컨텐츠 마이닝 애플리케이션입니다.
- 사용자 정의 애플리케이션을 배치하는 데 도움이 되는 사용자 정의 가능한 사용자 인터페이스 구성요소입니다.
자세한 정보는 Discovery v2로 마이그레이션 을 참조하십시오.
v1 및 v2 기능 비교
이미 Discovery v1에 익숙한 경우 Discovery v2 비교 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
Discovery v2 에는 이전에 사용 불가능했던 새 기능이 있습니다. 다음 표에서는 두 버전 모두의 기능 지원에 대해 설명합니다.
| 기능 | 제품 재설계 (v2) | 이전 버전 (v1) |
|---|---|---|
| 프로젝트를 사용하여 작업 구성 |  |
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| SDU (Smart Document Understanding) 를 사용하여 문서에 어노테이션 작성 | |
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| 직관적인 사용자 인터페이스 도구를 활용하여 사전 및 사용자 정의 기계 학습 모델과 같은 도메인 특정 아티팩트를 추가합니다. | |
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| 컨텐츠 마이닝 프로젝트 유형을 작성한 후 내장 컨텐츠 마이닝 애플리케이션을 사용하여 심층 데이터 분석 수행 (IBM Cloud Pak for Data, 엔터프라이즈 및 프리미엄 플랜 전용) | |
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| Analyze API를 사용하여 실시간 NLP 수행 (IBM Cloud Pak for Data 및 엔터프라이즈 플랜 전용) | |
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| 사전 훈련된 Smart Document Understanding 모델을 콜렉션에 적용하여 더 적은 노력으로 유사한 이점을 얻을 수 있습니다. | |
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| 스캔된 문서 또는 기타 이미지의 텍스트 처리 | |
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| 테이블에서 의미 추출 | |
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| 계약에서 인사이트 얻기 (IBM Cloud Pak for Data, 엔터프라이즈 및 프리미엄 플랜 전용) | |
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| Part of Speech 인리치먼트를 데이터에 적용하십시오. | |
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| 엔티티 추출, 문서 및 구문 감성 분석 및 키워드 추출 인리치먼트 사용 | |
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| Natural Language Understanding 서비스에서 사용 가능한 카테고리 분류, 개념 태그 지정, 관계 추출, Emotion Analysis및 시맨틱 역할 추출, 키워드 및 엔티티 인리치먼트의 감성을 사용하십시오. | |
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| 사용자 정의 엔티티 유형 시스템 빌드 | |
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| 데이터에 Watson Knowledge Studio NLP 모델 적용 | |
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| 데이터베이스, 파일 시스템, FileNet P8및 HCL Notes 를 포함하여 IBM Cloud Pak for Data 배치에서 추가 커넥터 지원 | |
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| 일부 커넥터는 IBM Cloud Pak for Data 배치에서 문서 레벨 보안을 지원합니다. | |
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| 프로그래밍 방식으로 외부 데이터 소스 크롤링 구성 | |
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| 수집 중에 문서 세그먼트화 및 HTML 파일 포함 또는 제외 규칙의 정규화 프로세스 구성 | |
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| 수집 중 및 인리치먼트 후에 JSON 정규화 프로세스 구성 | |
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| 사전 토큰화 구성 | |
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| 고급 질문 응답 기능 (예: 정확한 응답 리턴) | |
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| Discovery DQL (Query Language) API 지원 | |
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| 문서에서 단락 검색 | |
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| 관련성 훈련을 수행하여 조회 결과 개선 | |
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| 지속적 관련성 훈련 구성 | |
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| 테이블 검색 | |
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| 조회 결과 중복 제거 | |
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| 쿼리 결과에서 문서 유사성 식별 | |
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| 조회에서 환경 설정 (편향성) 표시 | |
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| 쿼리 로깅 및 메트릭 검토 | |
한계 세부사항
계획별 아티팩트 한계에 대한 자세한 정보는 기능 문서를 참조하십시오.
- 고급 규칙 모델 한계
- 클래스류 한계
- 콜렉션 한계
- 사전 한계
- 문서 한계
- 엔티티 추출기 한계
- Machine Learning 모델 한계
- 패턴 한계
- 프로젝트 한계
- 조회 한계
- 정규식 한계
- SDU 한계
- 외부 인리치먼트 한계
다음 한계는 컨텐츠 마이닝 프로젝트 유형에만 적용됩니다.
플랜 유형에 대한 한계 및 사용의 현재 상태를 확인하기 위해 언제든지 플랜 한계 및 사용 페이지를 열 수 있습니다.
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제품 페이지 헤더에서 사용자 아이콘
을 클릭하십시오.사용법 섹션은 간단한 요약을 표시합니다.
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모든 계획 한계 카테고리에 대한 사용 정보를 보려면 모두 보기 를 클릭하십시오.
페이지를 종료하려면 웹 브라우저의 뒤로 단추 또는 내 프로젝트 탭을 클릭하십시오.