Nawiązywanie połączenia z zasobem wielosłużowym usługi Azure AI za pomocą łącznika usługi

Artykuł
01/29/2025

Ta strona zawiera informacje na temat obsługiwanych metod uwierzytelniania i klientów oraz przykładowego kodu służącego do łączenia zasobu wieloskładnikowego usługi Azure AI z innymi usługami w chmurze przy użyciu łącznika usługi. Ta strona zawiera również listę domyślnych nazw zmiennych środowiskowych i wartości uzyskanych podczas tworzenia połączenia z usługą.

Obsługiwane usługi obliczeniowe

Łącznik usługi może służyć do łączenia następujących usług obliczeniowych z zasobem wielosługi usługi Azure AI:

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

Obsługiwane typy uwierzytelniania i typy klientów

W poniższej tabeli przedstawiono metody uwierzytelniania i klientów obsługiwanych do łączenia usługi obliczeniowej z zasobem wieloskładnikowym usługi Azure AI przy użyciu łącznika usługi. Wartość "Tak" wskazuje, że kombinacja jest obsługiwana, a wartość "Nie" wskazuje, że nie jest obsługiwana.

Typ klienta	Tożsamość zarządzana przypisana przez system	Tożsamość zarządzana przypisana przez użytkownika	Wpis tajny/parametry połączenia	Jednostka usługi
.NET	Tak	Tak	Tak	Tak
Java	Tak	Tak	Tak	Tak
Node.js	Tak	Tak	Tak	Tak
Python	Tak	Tak	Tak	Tak
None	Tak	Tak	Tak	Tak

Ta tabela wskazuje, że obsługiwane są wszystkie kombinacje typów klientów i metod uwierzytelniania w tabeli. Wszystkie typy klientów mogą używać dowolnej z metod uwierzytelniania w celu nawiązania połączenia z zasobem wieloskładnikowym usługi Azure AI przy użyciu łącznika usługi.

Domyślne nazwy zmiennych środowiskowych lub właściwości aplikacji i przykładowy kod

Skorzystaj z poniższych szczegółów połączenia, aby połączyć usługi obliczeniowe z zasobem wielosłużowym usługi Azure AI. Aby uzyskać więcej informacji na temat konwencji nazewnictwa, zapoznaj się z artykułem Dotyczącym wewnętrznych łączników usług.

Tożsamość zarządzana przypisana przez system (zalecana)

Domyślna nazwa zmiennej środowiskowej	opis	Przykładowa wartość
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Usługa dostawcy tokenów usług Azure Cognitive Services	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`

Przykładowy kod

Zapoznaj się z poniższymi krokami i kodem, aby nawiązać połączenie z zasobem wielosłużeniowym usługi azure AI przy użyciu tożsamości zarządzanej przypisanej przez system.

Bibliotekę klienta platformy Azure można używać do uzyskiwania dostępu do różnych interfejsów API poznawczych, które obsługuje wielosób usługi Azure AI. W tym przykładzie używamy usługi Azure AI analiza tekstu. Zapoznaj się z tematem Authentication requests to Azure AI services (Uwierzytelnianie żądań w usługach Azure AI), aby bezpośrednio wywołać interfejsy API poznawcze.

Zainstaluj następujące zależności. Azure.AI.TextAnalytics Używamy jako przykładu.
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

Uwierzytelnianie przy użyciu biblioteki tożsamości platformy Azure i uzyskiwanie punktu końcowego zasobów wielosłużeniowych usługi Azure AI z zmiennych środowiskowych dodanych przez łącznik usługi. Korzystając z poniższego kodu, usuń komentarz z części fragmentu kodu dla typu uwierzytelniania, którego chcesz użyć.

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);

Dodaj następujące zależności w pliku pom.xml . azure-ai-textanalytics Używamy jako przykładu.

<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>

Uwierzytelnianie przy użyciu usługi azure-identity i uzyskiwanie punktu końcowego zasobów wielosłużeniowych usługi Azure AI z zmiennych środowiskowych dodanych przez łącznik usługi. Korzystając z poniższego kodu, usuń komentarz z części fragmentu kodu dla typu uwierzytelniania, którego chcesz użyć.

// 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();

Zainstaluj następujące zależności. azure-ai-textanalytics Używamy jako przykładu.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

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)

Zainstaluj następujące zależności. ai-text-analytics Używamy jako przykładu.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

Uwierzytelnianie przy użyciu usługi @azure/identity i uzyskiwanie punktu końcowego zasobów wielosłużeniowych usługi Azure AI z zmiennych środowiskowych dodanych przez łącznik usługi. Korzystając z poniższego kodu, usuń komentarz z części fragmentu kodu dla typu uwierzytelniania, którego chcesz użyć.

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);

Tożsamość zarządzana przypisana przez użytkownika

Domyślna nazwa zmiennej środowiskowej	opis	Przykładowa wartość
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Usługa dostawcy tokenów usług Azure Cognitive Services	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID	Identyfikator klienta	`<client-ID>`

Przykładowy kod

Zapoznaj się z poniższymi krokami i kodem, aby nawiązać połączenie z zasobem wielosób usługi azure AI przy użyciu tożsamości zarządzanej przypisanej przez użytkownika.

Zainstaluj następujące zależności. Azure.AI.TextAnalytics Używamy jako przykładu.
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

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);

Dodaj następujące zależności w pliku pom.xml . azure-ai-textanalytics Używamy jako przykładu.

<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>

// 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();

Zainstaluj następujące zależności. azure-ai-textanalytics Używamy jako przykładu.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

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)

Zainstaluj następujące zależności. ai-text-analytics Używamy jako przykładu.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

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);

Connection string

Domyślna nazwa zmiennej środowiskowej	opis	Przykładowa wartość
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Usługa dostawcy tokenów usług Azure Cognitive Services	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY	Klucz interfejsu API zasobu obejmującego wiele usług platformy Azure AI	`<api-key>`

Przykładowy kod

Zapoznaj się z poniższymi krokami i kodem, aby nawiązać połączenie z zasobem wielosłużowym usługi azure AI przy użyciu parametry połączenia.

Zainstaluj następujące zależności. Azure.AI.TextAnalytics Używamy jako przykładu.

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

Pobierz punkt końcowy i klucz zasobu wielosłużytowego usługi Azure AI ze zmiennych środowiskowych dodanych przez łącznik usługi.

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));

Dodaj następujące zależności w pliku pom.xml . azure-ai-textanalytics Używamy jako przykładu.

<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>

Pobierz punkt końcowy i klucz zasobu wielosłużytowego usługi Azure AI ze zmiennych środowiskowych dodanych przez łącznik usługi.

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();

Zainstaluj następujące zależności. azure-ai-textanalytics Używamy jako przykładu.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-core
```

Pobierz punkt końcowy i klucz zasobu wielosłużytowego usługi Azure AI ze zmiennych środowiskowych dodanych przez łącznik usługi.

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))

Zainstaluj następującą zależność. ai-text-analytics Używamy jako przykładu.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
```

Pobierz punkt końcowy i klucz zasobu wielosłużytowego usługi Azure AI ze zmiennych środowiskowych dodanych przez łącznik usługi.

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);

Jednostka usługi

Domyślna nazwa zmiennej środowiskowej	opis	Przykładowa wartość
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Usługa dostawcy tokenów usług Azure Cognitive Services	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID	Identyfikator klienta	`<client-ID>`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET	Klucz tajny klienta	`<client-secret>`
AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID	Identyfikator dzierżawy	`<tenant-ID>`

Przykładowy kod

Zapoznaj się z poniższymi krokami i kodem, aby nawiązać połączenie z zasobem wielosłużowym usługi Azure AI przy użyciu usługi principaL.

Zainstaluj następujące zależności. Azure.AI.TextAnalytics Używamy jako przykładu.
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

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);

Dodaj następujące zależności w pliku pom.xml . azure-ai-textanalytics Używamy jako przykładu.

<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>

// 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();

Zainstaluj następujące zależności. azure-ai-textanalytics Używamy jako przykładu.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

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)

Zainstaluj następujące zależności. ai-text-analytics Używamy jako przykładu.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

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);

Udostępnij za pośrednictwem

Nawiązywanie połączenia z zasobem wielosłużowym usługi Azure AI za pomocą łącznika usługi

Obsługiwane usługi obliczeniowe

Obsługiwane typy uwierzytelniania i typy klientów

Domyślne nazwy zmiennych środowiskowych lub właściwości aplikacji i przykładowy kod

Tożsamość zarządzana przypisana przez system (zalecana)

Przykładowy kod

Tożsamość zarządzana przypisana przez użytkownika

Przykładowy kod

Connection string

Przykładowy kod

Jednostka usługi

Przykładowy kod

Opinia

Dodatkowe zasoby

Udostępnij za pośrednictwem

Nawiązywanie połączenia z zasobem wielosłużowym usługi Azure AI za pomocą łącznika usługi

Obsługiwane usługi obliczeniowe

Obsługiwane typy uwierzytelniania i typy klientów

Domyślne nazwy zmiennych środowiskowych lub właściwości aplikacji i przykładowy kod

Tożsamość zarządzana przypisana przez system (zalecana)

Przykładowy kod

Tożsamość zarządzana przypisana przez użytkownika

Przykładowy kod

Connection string

Przykładowy kod

Jednostka usługi

Przykładowy kod

Powiązana zawartość

Opinia

Dodatkowe zasoby