官方技术资料：Microsoft（第 18 页）
官方技术资料 · Microsoft：共 312 条，本页为第 256–270 条。
Use Document Intelligence incremental classifiers
Incrementally train custom classifiers by adding new samples to existing classes or adding new classes.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：multimodal · structured-output · rag
链接复核时间：2026-09-24
Understanding Document Intelligence Layout API Markdown Output Format
Description of the supported Markdown elements returned as part of the Layout API response and how to use the response in your applications.
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关联概念：multimodal · structured-output · rag
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Document Intelligence query field extraction
Use Document Intelligence query fields to extend model schema.
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关联概念：multimodal · structured-output · rag
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Retrieval-Augmented Generation with Azure Document Intelligence in Foundry Tools
Introduction to how semantic chunking can help with Retrieval-Augmented Generation (RAG) implementation using Azure Document Intelligence in Foundry Tools Layout model.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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关联概念：multimodal · structured-output · rag
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Configure Language docker containers
Language service provides each container with a common configuration framework, so that you can easily configure and manage storage, logging, and security settings for your containers.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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关联概念：agent · agent-frameworks
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Project versioning
Learn how versioning works in conversational language understanding
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关联概念：agent · agent-frameworks
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Service limits for Azure Language in Foundry Tools
Data and service limitations for Azure Language in Foundry Tools features.
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关联概念：tool-calling · agent
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Language encryption of data at rest
Learn how Azure Language service encrypts your data when persisted to the cloud.
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关联概念：agent · agent-frameworks
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Azure Language tools and agents
Learn how Azure Language in Foundry Tools integrates with Microsoft Foundry, including Model Context Protocol (MCP) server endpoints, intent routing agents, and exact question answering agents.
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关联概念：tool-calling · agent
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Model lifecycle
This article describes the timelines for models and model versions used by Language service features.
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关联概念：agent · agent-frameworks
链接复核时间：2026-09-24
Multilingual and emoji support in Language features
Learn about offsets caused by multilingual and emoji encodings in Language service features.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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关联概念：agent · agent-frameworks
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When to use conversational language understanding or orchestration workflow apps
Learn when to choose between conversational language understanding or orchestration workflow.
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关联概念：supervised-learning · embedding
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Best practices for conversational language understanding
Learn how to apply best practices when you use conversational language understanding.
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关联概念：supervised-learning · embedding
链接复核时间：2026-09-24
Entity components
Learn how conversational language understanding extracts entities from text.
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关联概念：supervised-learning · embedding
链接复核时间：2026-09-24
Conversational language understanding model concepts
Learn core concepts for conversational language understanding models: evaluation metrics, the None intent, and accepted data formats.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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关联概念：model-evaluation · llm
链接复核时间：2026-09-24