Use os modelos de linguagem grandes (LLMs) do Google, a IA generativa e os serviços do Google Cloud para resumir documentos e textos.
Novos clientes ganham até US$ 300 em créditos para testar a Vertex AI e outros produtos do Google Cloud.
Novos clientes ganham até US$ 300 em créditos ao se inscreverem para uma solução de resumo de documentos.
Visão geral
Simplificando, o resumo por IA é o uso de tecnologias de inteligência artificial para sintetizar textos, documentos ou conteúdos em um formato curto e fácil de entender. Por exemplo, ele pode usar a compreensão ou o processamento de linguagem natural para condensar um PDF longo e mostrar as partes mais importantes em apenas algumas frases.
A melhor IA para fazer resumos varia de acordo com seus objetivos. O Gemini do Google ajuda você a resumir textos, códigos, scripts, composições musicais, e-mails, cartas e muito mais para uso pessoal. Nos casos mais avançados, inclusive em pesquisas e Business Intelligence, a API PaLM da Vertex AI pode extrair as informações mais importantes de um texto usando comandos de resumo.
A Document AI do Google Cloud usa IA generativa para gerar facilmente resumos personalizáveis (você pode mudar o tamanho e outros aspectos como quiser). Além disso, com o recurso Document AI Warehouse, os usuários recebem respostas para perguntas em linguagem natural sobre os documentos.
Os benefícios do resumo por IA incluem economia de custos e um acesso maior a informações. Esse recurso pode ajudar empresas e organizações a poupar tempo e dinheiro na produção de pesquisas, Business Intelligence ou insights. O resumo com tecnologia de IA consegue extrair informações importantes de artigos de notícias, pesquisas, documentos jurídicos e financeiros, literatura técnica e até mesmo feedback de clientes. Em vez de ficar procurando as informações, você tem mais tempo para colocá-las em prática.
Existem vários desafios associados ao resumo por IA, principalmente o uso de tecnologia imatura ou uma IA mal ajustada. Às vezes, falta contexto aos modelos de machine learning (ML) de resumo por IA, o que resulta em conteúdo não informativo. Os resumos também podem ser parciais, dependendo da IA usada e de como ela foi treinada, gerando resultados imprecisos ou factualmente incorretos. Porém, muitos desses problemas podem ser minimizados ou até mesmo evitados com a implementação de uma IA, um treinamento de ML e serviços adequados.
Como funciona
O resumo de IA usa modelos de machine learning (ML) para gerar uma sinopse concisa de textos, documentos etc. Há dois tipos principais de resumo de IA: extrativo e de abstração. O resumo extrativo usa métodos estatísticos para identificar frases com maior probabilidade de serem importantes. O resumo de abstração gera novas frases que resumem os pontos-chave do texto original.
Usos comuns
Lançar uma solução pré-configurada e recomendada pelo Google que usa IA generativa para extrair textos rapidamente e resumir documentos grandes.
Lançar uma solução pré-configurada e recomendada pelo Google que usa IA generativa para extrair textos rapidamente e resumir documentos grandes.
Neste guia, você vai criar um processador de resumo de documentos, fazer upload de um arquivo de amostra para processamento e criar uma versão do processador personalizada para ajustar a estrutura do resumo. Aqui, também abordaremos como ativar a Document AI em um projeto do Google Cloud e usar o gerador de resumos de documentos.
Neste guia, você vai criar um processador de resumo de documentos, fazer upload de um arquivo de amostra para processamento e criar uma versão do processador personalizada para ajustar a estrutura do resumo. Aqui, também abordaremos como ativar a Document AI em um projeto do Google Cloud e usar o gerador de resumos de documentos.
Este exemplo de código permite resumir conteúdo de texto usando um modelo de texto de editor com a Vertex AI. O exemplo está disponível na documentação do Google Cloud e no GitHub.
Este exemplo de código permite resumir conteúdo de texto usando um modelo de texto de editor com a Vertex AI. O exemplo está disponível na documentação do Google Cloud e no GitHub.