Conectar-se a um recurso multisserviço do Azure AI com o Service Connector

Artigo
01/29/2025

Esta página fornece informações sobre clientes e métodos de autenticação suportados, juntamente com código de exemplo para conectar um recurso multisserviço do Azure AI a outros serviços de nuvem usando o Service Connector. Esta página também lista nomes de variáveis de ambiente padrão e valores obtidos ao criar a conexão de serviço.

Serviços de computação suportados

O Service Connector pode ser usado para conectar os seguintes serviços de computação a um recurso multisserviço do Azure AI:

Serviço de Aplicações do Azure
Azure Container Apps
Funções do Azure
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Spring Apps

Tipos de autenticação e tipos de cliente suportados

A tabela abaixo indica os métodos de autenticação e os clientes suportados para conectar seu serviço de computação a um recurso multisserviço do Azure AI usando o Service Connector. Um "Sim" indica que a combinação é suportada, enquanto um "Não" indica que ela não é suportada.

Tipo de cliente	Identidade gerida atribuída pelo sistema	Identidade gerida atribuída pelo utilizador	Segredo/cadeia de conexão	Service principal (Principal de serviço)
.NET	Sim	Sim	Sim	Sim
Java	Sim	Sim	Sim	Sim
Node.js	Sim	Sim	Sim	Sim
Python	Sim	Sim	Sim	Sim
Nenhuma	Sim	Sim	Sim	Sim

Esta tabela indica que todas as combinações de tipos de cliente e métodos de autenticação na tabela são suportadas. Todos os tipos de cliente podem usar qualquer um dos métodos de autenticação para se conectar a um recurso multisserviço do Azure AI usando o Service Connector.

Nomes de variáveis de ambiente padrão ou propriedades de aplicativo e código de exemplo

Use os detalhes de conexão abaixo para conectar serviços de computação a um recurso multisserviço do Azure AI. Para obter mais informações sobre convenções de nomenclatura, consulte o artigo interno do Service Connector.

Identidade gerenciada atribuída ao sistema (recomendado)

Nome da variável de ambiente padrão	Description	Valores de exemplo
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Serviço de provedor de token dos Serviços Cognitivos do Azure	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`

Código de exemplo

Consulte as etapas e o código abaixo para se conectar a um recurso multisserviço do Azure AI usando uma identidade gerenciada atribuída ao sistema.

Você pode usar a biblioteca de cliente do Azure para acessar várias APIs cognitivas suportadas por um recurso multisserviço de IA do Azure. Usamos o Azure AI Text Analytics como um exemplo neste exemplo. Consulte Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure para chamar as APIs cognitivas diretamente.

Instale as seguintes dependências. Usamos Azure.AI.TextAnalytics como exemplo.

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

Autentique-se usando a biblioteca de Identidade do Azure e obtenha o ponto de extremidade de recurso multisserviço do Azure AI a partir das variáveis de ambiente adicionadas pelo Service Connector. Ao usar o código abaixo, descomente a parte do trecho de código para o tipo de autenticação que você deseja usar.

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);

Adicione as seguintes dependências no arquivo pom.xml . Usamos azure-ai-textanalytics como exemplo.

<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>

Autentique-se usando azure-identity e obtenha o ponto de extremidade de recurso multisserviço do Azure AI a partir das variáveis de ambiente adicionadas pelo Service Connector. Ao usar o código abaixo, descomente a parte do trecho de código para o tipo de autenticação que você deseja 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_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();

Instale as seguintes dependências. Usamos azure-ai-textanalytics como exemplo.
```
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)

Instale as seguintes dependências. Usamos ai-text-analytics como exemplo.

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

Autentique-se usando @azure/identity e obtenha o ponto de extremidade de recurso multisserviço do Azure AI a partir das variáveis de ambiente adicionadas pelo Service Connector. Ao usar o código abaixo, descomente a parte do trecho de código para o tipo de autenticação que você deseja 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_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);

Identidade gerida atribuída pelo utilizador

Nome da variável de ambiente padrão	Description	Valores de exemplo
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Serviço de provedor de token dos Serviços Cognitivos do Azure	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID	O seu ID de cliente	`<client-ID>`

Código de exemplo

Consulte as etapas e o código abaixo para se conectar a um recurso multisserviço do Azure AI usando uma identidade gerenciada atribuída pelo usuário.

Instale as seguintes dependências. Usamos Azure.AI.TextAnalytics como exemplo.

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);

Adicione as seguintes dependências no arquivo pom.xml . Usamos azure-ai-textanalytics como exemplo.

<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();

Instale as seguintes dependências. Usamos azure-ai-textanalytics como exemplo.
```
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)

Instale as seguintes dependências. Usamos ai-text-analytics como exemplo.

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

Nome da variável de ambiente padrão	Description	Valores de exemplo
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Serviço de provedor de token dos Serviços Cognitivos do Azure	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY	Chave de API de um recurso multisserviço de IA do Azure	`<api-key>`

Código de exemplo

Consulte as etapas e o código abaixo para se conectar a um recurso multisserviço do Azure AI usando uma cadeia de conexão.

Instale as seguintes dependências. Usamos Azure.AI.TextAnalytics como exemplo.

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

Obtenha o ponto de extremidade e a chave do recurso multisserviço do Azure AI das variáveis de ambiente adicionadas pelo Service Connector.

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));

Adicione as seguintes dependências no arquivo pom.xml . Usamos azure-ai-textanalytics como exemplo.

<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>

Obtenha o ponto de extremidade e a chave do recurso multisserviço do Azure AI das variáveis de ambiente adicionadas pelo Service Connector.

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();

Instale as seguintes dependências. Usamos azure-ai-textanalytics como exemplo.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-core
```

Obtenha o ponto de extremidade e a chave do recurso multisserviço do Azure AI das variáveis de ambiente adicionadas pelo Service Connector.

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))

Instale a seguinte dependência. Usamos ai-text-analytics como exemplo.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
```

Obtenha o ponto de extremidade e a chave do recurso multisserviço do Azure AI das variáveis de ambiente adicionadas pelo Service Connector.

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);

Service principal (Principal de serviço)

Nome da variável de ambiente padrão	Description	Valores de exemplo
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Serviço de provedor de token dos Serviços Cognitivos do Azure	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID	O seu ID de cliente	`<client-ID>`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET	O segredo do seu cliente	`<client-secret>`
AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID	O seu ID de inquilino	`<tenant-ID>`

Código de exemplo

Consulte as etapas e o código abaixo para se conectar a um recurso multisserviço do Azure AI usando um principaL de serviço.

Instale as seguintes dependências. Usamos Azure.AI.TextAnalytics como exemplo.

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);

Adicione as seguintes dependências no arquivo pom.xml . Usamos azure-ai-textanalytics como exemplo.

<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();

Instale as seguintes dependências. Usamos azure-ai-textanalytics como exemplo.
```
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)

Instale as seguintes dependências. Usamos ai-text-analytics como exemplo.

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);

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Identidade gerenciada atribuída ao sistema (recomendado)

Código de exemplo

Identidade gerida atribuída pelo utilizador

Código de exemplo

Connection string

Código de exemplo

Service principal (Principal de serviço)

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Identidade gerenciada atribuída ao sistema (recomendado)

Código de exemplo

Identidade gerida atribuída pelo utilizador

Código de exemplo

Connection string

Código de exemplo

Service principal (Principal de serviço)

Código de exemplo

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