Conexión a servicios de Azure AI mediante Service Connector

En esta página se proporciona información sobre los métodos de autenticación y los clientes compatibles, así como el código de ejemplo para conectar los servicios de Azure AI a otros servicios en la nube mediante Service Connector. En esta página también se enumeran los nombres y valores predeterminados de las variables de entorno obtenidos al crear la conexión de servicio.

Servicios de proceso admitidos

Service Connector se puede usar para conectar los siguientes servicios de proceso a los Servicios de Azure AI:

• Azure App Service
• Azure Container Apps
• Funciones de Azure
• Azure Kubernetes Service (AKS)
• Azure Spring Apps

Tipos de autenticación y tipos de cliente admitidos

En la siguiente tabla se indica qué combinaciones de métodos de autenticación y clientes se admiten para conectar su servicio de cómputo a los Servicios de Azure AI Services mediante el Conector de servicio. Un valor "Sí" indica que se admite la combinación, mientras que "No" indica que no se admite.

Tipo de cliente	Identidad administrada asignada por el sistema	Identidad administrada asignada por el usuario	Secreto/cadena de conexión	Entidad de servicio
.NET	Sí	Sí	Sí	Sí
Java	Sí	Sí	Sí	Sí
Node.js	Sí	Sí	Sí	Sí
Python	Sí	Sí	Sí	Sí
None	Sí	Sí	Sí	Sí

Esta tabla indica que todas las combinaciones de tipos de cliente y métodos de autenticación de la tabla son compatibles. Todos los tipos de cliente pueden usar cualquiera de los métodos de autenticación para conectarse a los Servicios de Azure AI mediante el Conector de servicio.

Nombres de variables de entorno predeterminados o propiedades de aplicación y código de ejemplo

Use los detalles de conexión siguientes para conectar los servicios de proceso a los Servicios de Azure AI. Para obtener más información sobre las convenciones de nomenclatura, consulte el artículo sobre los elementos internos del conector de servicio.

Identidad administrada asignada por el sistema (recomendado)

Nombre de la variable de entorno predeterminado	Descripción	Valor de ejemplo
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Punto de conexión de Azure OpenAI	https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Servicio de proveedor de tokens de Azure Cognitive Services	https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	Extremo de API de conversión de voz en texto (estándar)	https://<location>.stt.speech.microsoft.com

Código de ejemplo

Consulte los pasos y el código siguientes para conectarse a los Servicios de Azure AI mediante una identidad administrada asignada por el sistema.

Puede usar la biblioteca cliente de Azure para acceder a varias API cognitivas compatibles con los Servicios de Azure AI. En esta muestra se usa Text Analytics de Azure AI como ejemplo. Consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI para llamar directamente a las API cognitivas.

.NET

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa Azure.AI.TextAnalytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante la biblioteca de identidades de Azure y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por el Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   using Azure.AI.TextAnalytics;
   using Azure.Identity;
   
   string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_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_AISERVICES_CLIENTID");
   //     });
   
   // service principal 
   // var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
   // var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
   // var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
   // var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
     new Uri(endpoint),
     credential);
   

Java

1. Agregue las siguientes dependencias en el archivo pom.xml. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

   <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. Autentíquese mediante azure-identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   // 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_AISERVICES_CLIENTID"))
   //     .build();
   
   // for service principal
   // ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
   //   .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
   //   .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
   //   .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
   //   .build();
   
   String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
       .credential(credential)
       .endpoint(endpoint)
       .buildClient();
   

Python

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante azure-identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   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_AISERVICES_CLIENTID')
   # cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
   
   # service principal
   # tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
   # client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
   # client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
   # cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
   endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
   
   language_service_client = TextAnalyticsClient(
     endpoint=endpoint, 
     credential=cred)
   

NodeJS

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa ai-text-analytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante @azure/identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   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_AISERVICES_CLIENTID;
   // const credential = new DefaultAzureCredential({
   //     managedIdentityClientId: clientId
   // });
   
   // for service principal
   // const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
   // const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
   // const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
   // const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
   const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
   

Otros

Para otros lenguajes, puede usar la información de conexión que el Conector de servicio establece en las variables de entorno para conectarse a los Servicios de Azure AI. Para más información sobre las variables de entorno, consulte la Integración de Servicios de Azure AI con el Conector de servicio.

Identidad administrada asignada por el usuario

Nombre de la variable de entorno predeterminado	Descripción	Valor de ejemplo
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Punto de conexión de Azure OpenAI	https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Servicio de proveedor de tokens de Azure Cognitive Services	https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	Extremo de API de conversión de voz en texto (estándar)	https://<location>.stt.speech.microsoft.com
AZURE_AISERVICES_CLIENTID	Id. de cliente	<client-ID>

Código de ejemplo

Consulte los pasos y el código siguientes para conectarse a los Servicios de Azure AI mediante una identidad administrada asignada por el usuario.

Puede usar la biblioteca cliente de Azure para acceder a varias API cognitivas compatibles con los Servicios de Azure AI. En esta muestra se usa Text Analytics de Azure AI como ejemplo. Consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI para llamar directamente a las API cognitivas.

.NET

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa Azure.AI.TextAnalytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante la biblioteca de identidades de Azure y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por el Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   using Azure.AI.TextAnalytics;
   using Azure.Identity;
   
   string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_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_AISERVICES_CLIENTID");
   //     });
   
   // service principal 
   // var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
   // var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
   // var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
   // var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
     new Uri(endpoint),
     credential);
   

Java

1. Agregue las siguientes dependencias en el archivo pom.xml. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

   <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. Autentíquese mediante azure-identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   // 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_AISERVICES_CLIENTID"))
   //     .build();
   
   // for service principal
   // ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
   //   .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
   //   .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
   //   .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
   //   .build();
   
   String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
       .credential(credential)
       .endpoint(endpoint)
       .buildClient();
   

Python

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante azure-identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   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_AISERVICES_CLIENTID')
   # cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
   
   # service principal
   # tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
   # client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
   # client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
   # cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
   endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
   
   language_service_client = TextAnalyticsClient(
     endpoint=endpoint, 
     credential=cred)
   

NodeJS

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa ai-text-analytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante @azure/identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   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_AISERVICES_CLIENTID;
   // const credential = new DefaultAzureCredential({
   //     managedIdentityClientId: clientId
   // });
   
   // for service principal
   // const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
   // const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
   // const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
   // const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
   const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
   

Otros

Para otros lenguajes, puede usar la información de conexión que el Conector de servicio establece en las variables de entorno para conectarse a los Servicios de Azure AI. Para más información sobre las variables de entorno, consulte la Integración de Servicios de Azure AI con el Conector de servicio.

Cadena de conexión

Nombre de la variable de entorno predeterminado	Descripción	Valor de ejemplo
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Punto de conexión de Azure OpenAI	https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Servicio de proveedor de tokens de Azure Cognitive Services	https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	Extremo de API de conversión de voz en texto (estándar)	https://<location>.stt.speech.microsoft.com
AZURE_AISERVICES_KEY	Clave de API de los Servicios de Azure AI	<api-key>

Código de ejemplo

Consulte los pasos y el código siguientes para conectarse a los Servicios de Azure AI mediante una cadena de conexión.

Puede usar la biblioteca cliente de Azure para acceder a varias API cognitivas compatibles con los Servicios de Azure AI. En esta muestra se usa Text Analytics de Azure AI como ejemplo. Consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI para llamar directamente a las API cognitivas.

.NET

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa Azure.AI.TextAnalytics como ejemplo.

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

2. Obtenga el punto de conexión y la clave de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por el Conector de servicio.

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

Java

1. Agregue las siguientes dependencias en el archivo pom.xml. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

   <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. Obtenga el punto de conexión y la clave de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por el Conector de servicio.

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

Python

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

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

2. Obtenga el punto de conexión y la clave de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por el Conector de servicio.

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

NodeJS

1. Instale la dependencia siguiente. Se usa ai-text-analytics como ejemplo.

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

2. Obtenga el punto de conexión y la clave de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por el Conector de servicio.

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

Otros

Para otros lenguajes, puede usar la información de conexión que el Conector de servicio establece en las variables de entorno para conectarse a los Servicios de Azure AI. Para más información sobre las variables de entorno, consulte la Integración de Servicios de Azure AI con el Conector de servicio.

Entidad de servicio

Nombre de la variable de entorno predeterminado	Descripción	Valor de ejemplo
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Punto de conexión de Azure OpenAI	https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Servicio de proveedor de tokens de Azure Cognitive Services	https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	Extremo de API de conversión de voz en texto (estándar)	https://<location>.stt.speech.microsoft.com
AZURE_AISERVICES_CLIENTID	Id. de cliente	<client-ID>
AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET	Secreto de cliente	<client-secret>
AZURE_AISERVICES_TENANTID	El identificador de inquilino	<tenant-ID>

Código de ejemplo

Consulte los pasos y el código siguientes para conectarse a los Servicios de Azure AI mediante una entidad de servicio.

Puede usar la biblioteca cliente de Azure para acceder a varias API cognitivas compatibles con los Servicios de Azure AI. En esta muestra se usa Text Analytics de Azure AI como ejemplo. Consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI para llamar directamente a las API cognitivas.

.NET

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa Azure.AI.TextAnalytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante la biblioteca de identidades de Azure y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por el Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   using Azure.AI.TextAnalytics;
   using Azure.Identity;
   
   string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_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_AISERVICES_CLIENTID");
   //     });
   
   // service principal 
   // var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
   // var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
   // var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
   // var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
     new Uri(endpoint),
     credential);
   

Java

1. Agregue las siguientes dependencias en el archivo pom.xml. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

   <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. Autentíquese mediante azure-identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   // 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_AISERVICES_CLIENTID"))
   //     .build();
   
   // for service principal
   // ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
   //   .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
   //   .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
   //   .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
   //   .build();
   
   String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
   
   TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
       .credential(credential)
       .endpoint(endpoint)
       .buildClient();
   

Python

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante azure-identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   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_AISERVICES_CLIENTID')
   # cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
   
   # service principal
   # tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
   # client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
   # client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
   # cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
   endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
   
   language_service_client = TextAnalyticsClient(
     endpoint=endpoint, 
     credential=cred)
   

NodeJS

1. Instale las siguientes dependencias. Se usa ai-text-analytics como ejemplo.

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

2. Autentíquese mediante @azure/identity y obtenga el punto de conexión de los Servicios de Azure AI de las variables de entorno agregadas por Conector de servicio. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

   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_AISERVICES_CLIENTID;
   // const credential = new DefaultAzureCredential({
   //     managedIdentityClientId: clientId
   // });
   
   // for service principal
   // const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
   // const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
   // const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
   // const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
   
   const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
   const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
   

Otros

Para otros lenguajes, puede usar la información de conexión que el Conector de servicio establece en las variables de entorno para conectarse a los Servicios de Azure AI. Para más información sobre las variables de entorno, consulte la Integración de Servicios de Azure AI con el Conector de servicio.

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