使用服務連接器整合 Azure AI 服務

發行項
09/03/2024

此頁面會顯示支援的驗證方法和用戶端，並顯示範例程式碼，您可以用來將 Azure AI 服務連線到使用服務連接器的其他雲端服務。您可能仍可以使用其他方法連線到 Azure AI 服務。此頁面也顯示您在建立服務連線時取得的預設環境變數名稱和值。

支援的計算服務

服務連接器可用來將下列計算服務連線至 Azure AI 服務：

Azure App Service
Azure 容器應用程式
Azure Functions
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Spring Apps

支援的驗證類型和用戶端類型

下表顯示使用服務連接器將計算服務連線到 Azure AI 服務時，支援哪些驗證方法和用戶端組合。「是」表示支援的組合，而「否」則表示不支援。

用戶端類型	系統指派的受控識別	使用者指派的受控識別	祕密/連接字串	服務主體
.NET	Yes	.是	.是	Yes
Java	Yes	.是	.是	Yes
Node.js	Yes	.是	.是	Yes
Python	Yes	.是	.是	Yes
無	Yes	.是	.是	Yes

下表指出支源表格中所有用戶端類型和驗證方法組合。所有用戶端類型都可以使用任何驗證方法，使用服務連接器連線到 Azure AI 服務。

預設環境變數名稱或應用程式屬性和範例程式碼

使用下列連線詳細資料，將計算服務連線到 Azure AI 服務。如需命名慣例的詳細資訊，請參閱服務連接器內部一文。

系統指派的受控識別

預設環境變數名稱	描述	範例值
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Azure OpenAI 端點	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Azure 認知服務權杖提供者服務	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	語音轉換文字 (標準) API 端點	`https://<location>.stt.speech.microsoft.com`

範例指令碼

請參閱下面的步驟和程式碼，以使用系統指派的受控識別來連線到 Azure AI 服務。

您可以使用 Azure 用戶端程式庫，以存取 Azure AI 服務支援的各種認知 API。我們在此範例中使用 Azure AI 文字分析作為範例。請參閱驗證對 Azure AI 服務的要求 (英文)，以直接呼叫認知 API。

安裝下列相依性。我們使用 Azure.AI.TextAnalytics 作為範例。

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

使用 Azure 身分識別庫進行驗證，並從服務連接器新增的環境變數中取得 Azure AI 服務端點。使用下列程式代碼時，請取消註解您想要使用的驗證類型代碼段部分。

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);

在 pom.xml 檔案中新增下列相依性。我們使用 azure-ai-textanalytics 作為範例。

<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>

使用 azure-identity 進行驗證，並從服務連接器新增的環境變數中取得 Azure AI 服務端點。使用下列程式代碼時，請取消註解您想要使用的驗證類型代碼段部分。

// 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();

安裝下列相依性。我們使用 azure-ai-textanalytics 作為範例。
```
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_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)

安裝下列相依性。我們使用 ai-text-analytics 作為範例。

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

使用 @azure/identity 進行驗證，並從服務連接器新增的環境變數中取得 Azure AI 服務端點。使用下列程式代碼時，請取消註解您想要使用的驗證類型代碼段部分。

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);

使用者指派的受控識別

預設環境變數名稱	描述	範例值
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Azure OpenAI 端點	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Azure 認知服務權杖提供者服務	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	語音轉換文字 (標準) API 端點	`https://<location>.stt.speech.microsoft.com`
AZURE_AISERVICES_CLIENTID	您的用戶端識別碼	`<client-ID>`

範例指令碼

請參閱下面的步驟和程式碼，使用使用者指派的受控識別，以連線到 Azure AI 服務。

安裝下列相依性。我們使用 Azure.AI.TextAnalytics 作為範例。

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

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);

在 pom.xml 檔案中新增下列相依性。我們使用 azure-ai-textanalytics 作為範例。

<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_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();

安裝下列相依性。我們使用 azure-ai-textanalytics 作為範例。
```
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_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)

安裝下列相依性。我們使用 ai-text-analytics 作為範例。

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_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);

Connection string

預設環境變數名稱	描述	範例值
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Azure OpenAI 端點	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Azure 認知服務權杖提供者服務	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	語音轉換文字 (標準) API 端點	`https://<location>.stt.speech.microsoft.com`
AZURE_AISERVICES_KEY	Azure AI 服務 API 金鑰	`<api-key>`

範例程式碼

請參閱下面的步驟和程式碼，以使用連接字串來連線到 Azure AI 服務。

安裝下列相依性。我們使用 Azure.AI.TextAnalytics 作為範例。

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

從服務連接器新增的環境變數中取得 Azure AI 服務端點和金鑰。

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));

在 pom.xml 檔案中新增下列相依性。我們使用 azure-ai-textanalytics 作為範例。

<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>

從服務連接器新增的環境變數中取得 Azure AI 服務端點和金鑰。

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();

安裝下列相依性。我們使用 azure-ai-textanalytics 作為範例。
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-core
```

從服務連接器新增的環境變數中取得 Azure AI 服務端點和金鑰。

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))

安裝下列相依性。我們使用 ai-text-analytics 作為範例。
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
```

從服務連接器新增的環境變數中取得 Azure AI 服務端點和金鑰。

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);

服務主體

預設環境變數名稱	描述	範例值
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Azure OpenAI 端點	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Azure 認知服務權杖提供者服務	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	語音轉換文字 (標準) API 端點	`https://<location>.stt.speech.microsoft.com`
AZURE_AISERVICES_CLIENTID	您的用戶端識別碼	`<client-ID>`
AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET	您的用戶端密碼	`<client-secret>`
AZURE_AISERVICES_TENANTID	您的租用戶識別碼	`<tenant-ID>`

範例指令碼

請參閱下面的步驟和程式碼，以使用服務主體來連線到 Azure AI 服務。

安裝下列相依性。我們使用 Azure.AI.TextAnalytics 作為範例。

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

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);

在 pom.xml 檔案中新增下列相依性。我們使用 azure-ai-textanalytics 作為範例。

<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_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();

安裝下列相依性。我們使用 azure-ai-textanalytics 作為範例。
```
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_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)

安裝下列相依性。我們使用 ai-text-analytics 作為範例。

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_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);

下一步

請透過下方列出的教學課程深入了解服務連接器。

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