Připojení k prostředku azure AI s více službami pomocí konektoru Service Connector

Tato stránka obsahuje informace o podporovaných metodách ověřování a klientech spolu s ukázkovým kódem pro připojení prostředku Azure AI s více službami k dalším cloudovým službám pomocí konektoru služby. Tato stránka obsahuje také výchozí názvy proměnných prostředí a hodnoty získané při vytváření připojení služby.

Podporované výpočetní služby

Konektor služby se dá použít k připojení následujících výpočetních služeb k prostředku Azure AI s více službami:

• Azure App Service
• Azure Container Apps
• Azure Functions
• Azure Kubernetes Service (AKS)
• Azure Spring Apps

Podporované typy ověřování a typy klientů

Následující tabulka uvádí metody ověřování a klienty podporované pro připojení výpočetní služby k prostředku azure AI s více službami pomocí konektoru služby. "Ano" označuje, že kombinace je podporována, zatímco "Ne" označuje, že není podporována.

Typ klienta	Spravovaná identita přiřazená systémem	Spravovaná identita přiřazená uživatelem	Tajný kód/připojovací řetězec	Instanční objekt
.NET	Ano	Ano	Ano	Yes
Java	Ano	Ano	Ano	Yes
Node.js	Ano	Ano	Ano	Yes
Python	Ano	Ano	Ano	Yes
Nic	Ano	Ano	Ano	Yes

Tato tabulka označuje, že jsou podporovány všechny kombinace typů klientů a metod ověřování v tabulce. Všechny typy klientů můžou použít některou z metod ověřování pro připojení k prostředku azure AI s více službami pomocí konektoru služby.

Výchozí názvy proměnných prostředí nebo vlastnosti aplikace a ukázkový kód

Pomocí následujících podrobností o připojení připojte výpočetní služby k prostředku azure AI s více službami. Další informace o konvencích vytváření názvů najdete v interním článku o konektoru služeb.

Spravovaná identita přiřazená systémem (doporučeno)

Výchozí název proměnné prostředí	Popis	Ukázková hodnota
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Služba zprostředkovatele tokenů Azure Cognitive Services	https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/

Ukázkový kód

Pokud se chcete připojit k prostředku azure AI s více službami pomocí spravované identity přiřazené systémem, projděte si následující postup a kód.

Pomocí klientské knihovny Azure můžete získat přístup k různým kognitivním rozhraním API, která podporuje prostředek Azure AI s více službami. Jako příklad v této ukázce používáme Analýza textu Azure AI. Projděte si žádosti o ověření ve službách Azure AI a volejte přímo kognitivní rozhraní API.

.NET

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme Azure.AI.TextAnalytics .

   dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
   dotnet add package Azure.Identity
   

2. Ověřte se pomocí knihovny Identit Azure a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   using Azure.AI.TextAnalytics;
   using Azure.Identity;
   
   string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // system-assigned managed identity
   // var credential = new DefaultAzureCredential();
   
   // user-assigned managed identity
   // var credential = new DefaultAzureCredential(
   //     new DefaultAzureCredentialOptions
   //     {
   //         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
   //     });
   
   // service principal 
   // var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID");
   // var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
   // var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET");
   // var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
     new Uri(endpoint),
     credential);
   

Java

1. Do souboru pom.xml přidejte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
       <version>5.1.12</version>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-identity</artifactId>
       <version>1.11.4</version>
   </dependency>
   

2. Ověřte se pomocí azure-identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // for system-managed identity
   // DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
   
   // for user-assigned managed identity
   // DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
   //     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
   //     .build();
   
   // for service principal
   // ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
   //   .clientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
   //   .clientSecret(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET"))
   //   .tenantId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID"))
   //   .build();
   
   String endpoint = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
       .credential(credential)
       .endpoint(endpoint)
       .buildClient();
   

Python

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

   pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
   pip install azure-identity
   

2. Ověřte se pomocí azure-identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   import os
   from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
   from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential
   
   # Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   # system-assigned managed identity
   # cred = ManagedIdentityCredential()
   
   # user-assigned managed identity
   # managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
   # cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
   
   # service principal
   # tenant_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID')
   # client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
   # client_secret = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET')
   # cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
   endpoint = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
   
   language_service_client = TextAnalyticsClient(
     endpoint=endpoint, 
     credential=cred)
   

NodeJS

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme ai-text-analytics .

   npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
   npm install @azure/identity
   

2. Ověřte se pomocí @azure/identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
   const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");
   
   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // for system-assigned managed identity
   // const credential = new DefaultAzureCredential();
   
   // for user-assigned managed identity
   // const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
   // const credential = new DefaultAzureCredential({
   //     managedIdentityClientId: clientId
   // });
   
   // for service principal
   // const tenantId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID;
   // const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
   // const clientSecret = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET;
   // const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   const endpoint = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
   const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
   

Další

V jiných jazycích můžete použít informace o připojení, které Service Connector nastaví na proměnné prostředí pro připojení k prostředku azure AI s více službami. Podrobnosti o proměnné prostředí najdete v tématu Integrace prostředku azure AI s více službami s konektorem Service Connector.

Spravovaná identita přiřazená uživatelem

Výchozí název proměnné prostředí	Popis	Ukázková hodnota
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Služba zprostředkovatele tokenů Azure Cognitive Services	https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID	ID klienta	<client-ID>

Ukázkový kód

Pokud se chcete připojit k prostředku azure AI s více službami pomocí spravované identity přiřazené uživatelem, projděte si následující postup a kód.

Pomocí klientské knihovny Azure můžete získat přístup k různým kognitivním rozhraním API, která podporuje prostředek Azure AI s více službami. Jako příklad v této ukázce používáme Analýza textu Azure AI. Projděte si žádosti o ověření ve službách Azure AI a volejte přímo kognitivní rozhraní API.

.NET

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme Azure.AI.TextAnalytics .

   dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
   dotnet add package Azure.Identity
   

2. Ověřte se pomocí knihovny Identit Azure a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   using Azure.AI.TextAnalytics;
   using Azure.Identity;
   
   string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // system-assigned managed identity
   // var credential = new DefaultAzureCredential();
   
   // user-assigned managed identity
   // var credential = new DefaultAzureCredential(
   //     new DefaultAzureCredentialOptions
   //     {
   //         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
   //     });
   
   // service principal 
   // var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID");
   // var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
   // var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET");
   // var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
     new Uri(endpoint),
     credential);
   

Java

1. Do souboru pom.xml přidejte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
       <version>5.1.12</version>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-identity</artifactId>
       <version>1.11.4</version>
   </dependency>
   

2. Ověřte se pomocí azure-identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // for system-managed identity
   // DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
   
   // for user-assigned managed identity
   // DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
   //     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
   //     .build();
   
   // for service principal
   // ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
   //   .clientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
   //   .clientSecret(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET"))
   //   .tenantId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID"))
   //   .build();
   
   String endpoint = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
       .credential(credential)
       .endpoint(endpoint)
       .buildClient();
   

Python

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

   pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
   pip install azure-identity
   

2. Ověřte se pomocí azure-identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   import os
   from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
   from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential
   
   # Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   # system-assigned managed identity
   # cred = ManagedIdentityCredential()
   
   # user-assigned managed identity
   # managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
   # cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
   
   # service principal
   # tenant_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID')
   # client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
   # client_secret = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET')
   # cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
   endpoint = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
   
   language_service_client = TextAnalyticsClient(
     endpoint=endpoint, 
     credential=cred)
   

NodeJS

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme ai-text-analytics .

   npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
   npm install @azure/identity
   

2. Ověřte se pomocí @azure/identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
   const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");
   
   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // for system-assigned managed identity
   // const credential = new DefaultAzureCredential();
   
   // for user-assigned managed identity
   // const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
   // const credential = new DefaultAzureCredential({
   //     managedIdentityClientId: clientId
   // });
   
   // for service principal
   // const tenantId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID;
   // const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
   // const clientSecret = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET;
   // const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   const endpoint = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
   const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
   

Další

V jiných jazycích můžete použít informace o připojení, které Service Connector nastaví na proměnné prostředí pro připojení k prostředku azure AI s více službami. Podrobnosti o proměnné prostředí najdete v tématu Integrace prostředku azure AI s více službami s konektorem Service Connector.

Connection string

Výchozí název proměnné prostředí	Popis	Ukázková hodnota
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Služba zprostředkovatele tokenů Azure Cognitive Services	https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/
AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY	Klíč rozhraní API prostředku Azure AI s více službami	<api-key>

Ukázkový kód

Projděte si následující kroky a kód a připojte se k prostředku azure AI s více službami pomocí připojovací řetězec.

Pomocí klientské knihovny Azure můžete získat přístup k různým kognitivním rozhraním API, která podporuje prostředek Azure AI s více službami. Jako příklad v této ukázce používáme Analýza textu Azure AI. Projděte si žádosti o ověření ve službách Azure AI a volejte přímo kognitivní rozhraní API.

.NET

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme Azure.AI.TextAnalytics .

   dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
   dotnet add package Azure.Core --version 1.40.0
   

2. Získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami a klíč z proměnných prostředí přidaných konektorem služby.

   using Azure.AI.TextAnalytics;
   
   string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT")
   string key = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY");
   
   TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
     new Uri(endpoint),
     new AzureKeyCredential(key));
   

Java

1. Do souboru pom.xml přidejte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-core</artifactId>
       <version>1.49.1</version>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
       <version>5.1.12</version>
   </dependency>
   

2. Získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami a klíč z proměnných prostředí přidaných konektorem služby.

   String endpoint = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   String key = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY");
   TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
       .credential(new AzureKeyCredential(key))
       .endpoint(endpoint)
       .buildClient();
   

Python

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

   pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
   pip install azure-core
   

2. Získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami a klíč z proměnných prostředí přidaných konektorem služby.

   import os
   from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   
   key = os.environ['AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY']
   endpoint = os.environ['AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT']
   language_service_client = TextAnalyticsClient(
     endpoint=retrieved_endpoint, 
     credential=AzureKeyCredential(key))
   

NodeJS

1. Nainstalujte následující závislost. Jako příklad použijeme ai-text-analytics .

   npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
   

2. Získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami a klíč z proměnných prostředí přidaných konektorem služby.

   const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
   
   const endpoint = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
   const credential = new AzureKeyCredential(process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY);
   
   const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
   

Další

V jiných jazycích můžete použít informace o připojení, které Service Connector nastaví na proměnné prostředí pro připojení k prostředku azure AI s více službami. Podrobnosti o proměnné prostředí najdete v tématu Integrace prostředku azure AI s více službami s konektorem Service Connector.

Instanční objekt

Výchozí název proměnné prostředí	Popis	Ukázková hodnota
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Služba zprostředkovatele tokenů Azure Cognitive Services	https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID	ID klienta	<client-ID>
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET	Tajný klíč klienta	<client-secret>
AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID	ID vašeho tenanta	<tenant-ID>

Ukázkový kód

Pokud se chcete připojit k prostředku azure AI s více službami pomocí principaL služby, projděte si následující postup a kód.

Pomocí klientské knihovny Azure můžete získat přístup k různým kognitivním rozhraním API, která podporuje prostředek Azure AI s více službami. Jako příklad v této ukázce používáme Analýza textu Azure AI. Projděte si žádosti o ověření ve službách Azure AI a volejte přímo kognitivní rozhraní API.

.NET

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme Azure.AI.TextAnalytics .

   dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
   dotnet add package Azure.Identity
   

2. Ověřte se pomocí knihovny Identit Azure a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   using Azure.AI.TextAnalytics;
   using Azure.Identity;
   
   string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // system-assigned managed identity
   // var credential = new DefaultAzureCredential();
   
   // user-assigned managed identity
   // var credential = new DefaultAzureCredential(
   //     new DefaultAzureCredentialOptions
   //     {
   //         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
   //     });
   
   // service principal 
   // var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID");
   // var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
   // var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET");
   // var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
     new Uri(endpoint),
     credential);
   

Java

1. Do souboru pom.xml přidejte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
       <version>5.1.12</version>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-identity</artifactId>
       <version>1.11.4</version>
   </dependency>
   

2. Ověřte se pomocí azure-identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // for system-managed identity
   // DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
   
   // for user-assigned managed identity
   // DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
   //     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
   //     .build();
   
   // for service principal
   // ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
   //   .clientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
   //   .clientSecret(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET"))
   //   .tenantId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID"))
   //   .build();
   
   String endpoint = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
       .credential(credential)
       .endpoint(endpoint)
       .buildClient();
   

Python

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

   pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
   pip install azure-identity
   

2. Ověřte se pomocí azure-identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   import os
   from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
   from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential
   
   # Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   # system-assigned managed identity
   # cred = ManagedIdentityCredential()
   
   # user-assigned managed identity
   # managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
   # cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
   
   # service principal
   # tenant_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID')
   # client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
   # client_secret = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET')
   # cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
   endpoint = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
   
   language_service_client = TextAnalyticsClient(
     endpoint=endpoint, 
     credential=cred)
   

NodeJS

1. Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme ai-text-analytics .

   npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
   npm install @azure/identity
   

2. Ověřte se pomocí @azure/identity a získejte koncový bod prostředku Azure AI s více službami z proměnných prostředí přidaných konektorem služby. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

   import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
   const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");
   
   // Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
   // for system-assigned managed identity
   // const credential = new DefaultAzureCredential();
   
   // for user-assigned managed identity
   // const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
   // const credential = new DefaultAzureCredential({
   //     managedIdentityClientId: clientId
   // });
   
   // for service principal
   // const tenantId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID;
   // const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
   // const clientSecret = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET;
   // const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   const endpoint = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
   const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
   

Další

V jiných jazycích můžete použít informace o připojení, které Service Connector nastaví na proměnné prostředí pro připojení k prostředku azure AI s více službami. Podrobnosti o proměnné prostředí najdete v tématu Integrace prostředku azure AI s více službami s konektorem Service Connector.

Související obsah

• Připojení ke službám Azure AI
• Připojení ke službě Azure OpenAI
• Připojení ke službě Azure OpenAI v AKS pomocí identity úloh