Hızlı Başlangıç: Dil Algılama istemci kitaplığını ve REST API'yi kullanma
Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (NuGet) | Kitaplık kaynak kodu
.NET için istemci kitaplığıyla bir dil algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili tanımlayabilen bir C# uygulaması oluşturursunuz.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
- Visual Studio IDE
Ayarlama
Azure kaynağı oluşturma
Aşağıdaki kod örneğini kullanmak için bir Azure kaynağı dağıtmanız gerekir. Bu kaynak, Dil hizmetine gönderdiğiniz API çağrılarının kimliğini doğrulamak için kullanacağınız bir anahtar ve uç nokta içerir.
Azure portalını kullanarak dil kaynağı oluşturmak için aşağıdaki bağlantıyı kullanın. Azure aboneliğinizi kullanarak oturum açmanız gerekir.
Görüntülenen Ek özellikleri seçin ekranında Devam'ı seçerek kaynağınızı oluşturun.
Dil oluştur ekranında aşağıdaki bilgileri sağlayın:
Ayrıntı Açıklama Abonelik Kaynağınızın ilişkilendirileceği abonelik hesabı. Açılan menüden Azure aboneliğinizi seçin. Kaynak grubu Kaynak grubu, oluşturduğunuz kaynakları depolayan bir kapsayıcıdır. Yeni kaynak grubu oluşturmak için Yeni oluştur'u seçin. Bölge Dil kaynağınızın konumu. Fiziksel konumunuza bağlı olarak farklı bölgeler gecikmeye neden olabilir, ancak kaynağınızın çalışma zamanı kullanılabilirliğini etkilemez. Bu hızlı başlangıç için yakınınızda kullanılabilir bir bölge seçin veya Doğu ABD'yi seçin. Veri Akışı Adı Dil kaynağınızın adı. Bu ad, uygulamalarınızın API istekleri göndermek için kullanacağı bir uç nokta URL'si oluşturmak için de kullanılır. Fiyatlandırma katmanı Dil kaynağınızın fiyatlandırma katmanı. Ücretsiz F0 katmanını kullanarak hizmeti deneyebilir ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltebilirsiniz. Sorumlu Yapay Zeka Bildirimi onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun.
Sayfanın alt kısmındaki Gözden Geçir + Oluştur'u seçin.
Görüntülenen ekranda doğrulamanın geçtiğinden ve bilgilerinizi doğru girdiğinizden emin olun. Daha sonra, Oluştur'u seçin.
Anahtarınızı ve uç noktanızı alma
Ardından uygulamanızı API'ye bağlamak için kaynağın anahtarına ve uç noktasına ihtiyacınız olacak. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde koda yapıştıracaksınız.
Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıktan sonra, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın.
Kaynağınızın ekranında, sol gezinti menüsünde Anahtarlar ve uç nokta'yı seçin. Aşağıdaki adımlarda anahtarlarınızdan birini ve uç noktanızı kullanacaksınız.
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEY
ayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key
. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINT
ayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint
.
Önemli
API anahtarı kullanıyorsanız, bunu Azure Key Vault gibi başka bir yerde güvenli bir şekilde depolayın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin.
Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setx
ile set
ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
Yeni .NET Core uygulaması oluşturma
Visual Studio IDE’yi kullanarak yeni bir .NET Core konsol uygulaması oluşturun. Bu, tek bir C# kaynak dosyasıyla bir "Merhaba Dünya" projesi oluşturur: program.cs.
Çözüm Gezgini’nde çözüme sağ tıklayarak ve NuGet paketlerini yönet seçeneğini belirleyerek istemci kitaplığını yükleyin. Açılan paket yöneticisinde Gözat'ı seçin ve öğesini arayınAzure.AI.TextAnalytics
. Sürüm olarak 5.2.0
seçin ve Yükle seçeneğini belirleyin. Paket Yöneticisi Konsolu’nu da kullanabilirsiniz.
Kod örneği
Aşağıdaki kodu program.cs dosyanıza kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.
using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;
namespace LanguageDetectionExample
{
class Program
{
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");
private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
private static readonly Uri endpoint = new Uri(languageEndpoint);
// Example method for detecting the language of text
static void LanguageDetectionExample(TextAnalyticsClient client)
{
DetectedLanguage detectedLanguage = client.DetectLanguage("Ce document est rédigé en Français.");
Console.WriteLine("Language:");
Console.WriteLine($"\t{detectedLanguage.Name},\tISO-6391: {detectedLanguage.Iso6391Name}\n");
}
static void Main(string[] args)
{
var client = new TextAnalyticsClient(languageEndpoint, languageKey);
LanguageDetectionExample(client);
Console.Write("Press any key to exit.");
Console.ReadKey();
}
}
}
Çıktı
Language:
French, ISO-6391: fr
Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (Maven) | Kitaplık kaynak kodu
Java için istemci kitaplığıyla bir dil algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili tanımlayabilen bir Java uygulaması oluşturacaksınız.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
- Java Geliştirme Seti (JDK) sürüm 8 veya üstü
Ayarlama
Azure kaynağı oluşturma
Aşağıdaki kod örneğini kullanmak için bir Azure kaynağı dağıtmanız gerekir. Bu kaynak, Dil hizmetine gönderdiğiniz API çağrılarının kimliğini doğrulamak için kullanacağınız bir anahtar ve uç nokta içerir.
Azure portalını kullanarak dil kaynağı oluşturmak için aşağıdaki bağlantıyı kullanın. Azure aboneliğinizi kullanarak oturum açmanız gerekir.
Görüntülenen Ek özellikleri seçin ekranında Devam'ı seçerek kaynağınızı oluşturun.
Dil oluştur ekranında aşağıdaki bilgileri sağlayın:
Ayrıntı Açıklama Abonelik Kaynağınızın ilişkilendirileceği abonelik hesabı. Açılan menüden Azure aboneliğinizi seçin. Kaynak grubu Kaynak grubu, oluşturduğunuz kaynakları depolayan bir kapsayıcıdır. Yeni kaynak grubu oluşturmak için Yeni oluştur'u seçin. Bölge Dil kaynağınızın konumu. Fiziksel konumunuza bağlı olarak farklı bölgeler gecikmeye neden olabilir, ancak kaynağınızın çalışma zamanı kullanılabilirliğini etkilemez. Bu hızlı başlangıç için yakınınızda kullanılabilir bir bölge seçin veya Doğu ABD'yi seçin. Veri Akışı Adı Dil kaynağınızın adı. Bu ad, uygulamalarınızın API istekleri göndermek için kullanacağı bir uç nokta URL'si oluşturmak için de kullanılır. Fiyatlandırma katmanı Dil kaynağınızın fiyatlandırma katmanı. Ücretsiz F0 katmanını kullanarak hizmeti deneyebilir ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltebilirsiniz. Sorumlu Yapay Zeka Bildirimi onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun.
Sayfanın alt kısmındaki Gözden Geçir + Oluştur'u seçin.
Görüntülenen ekranda doğrulamanın geçtiğinden ve bilgilerinizi doğru girdiğinizden emin olun. Daha sonra, Oluştur'u seçin.
Anahtarınızı ve uç noktanızı alma
Ardından uygulamanızı API'ye bağlamak için kaynağın anahtarına ve uç noktasına ihtiyacınız olacak. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde koda yapıştıracaksınız.
Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıktan sonra, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın.
Kaynağınızın ekranında, sol gezinti menüsünde Anahtarlar ve uç nokta'yı seçin. Aşağıdaki adımlarda anahtarlarınızdan birini ve uç noktanızı kullanacaksınız.
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEY
ayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key
. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINT
ayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint
.
Önemli
API anahtarı kullanıyorsanız, bunu Azure Key Vault gibi başka bir yerde güvenli bir şekilde depolayın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin.
Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setx
ile set
ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
İstemci kitaplığını ekleme
Tercih ettiğiniz IDE veya geliştirme ortamında bir Maven projesi oluşturun. Ardından aşağıdaki bağımlılığı projenizin pom.xml dosyasına ekleyin. Diğer derleme araçlarına yönelik uygulama söz dizimini çevrimiçi olarak bulabilirsiniz.
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
<version>5.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
Kod örneği
Example.java
adlı bir Java dosyası oluşturun. Dosyayı açın ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;
public class Example {
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
private static String languageKey = System.getenv("LANGUAGE_KEY");
private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");
public static void main(String[] args) {
TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
detectLanguageExample(client);
}
// Method to authenticate the client object with your key and endpoint
static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
return new TextAnalyticsClientBuilder()
.credential(new AzureKeyCredential(key))
.endpoint(endpoint)
.buildClient();
}
// Example method for detecting the language of text
static void detectLanguageExample(TextAnalyticsClient client)
{
// The text to be analyzed.
String text = "Ce document est rédigé en Français.";
DetectedLanguage detectedLanguage = client.detectLanguage(text);
System.out.printf("Detected primary language: %s, ISO 6391 name: %s, score: %.2f.%n",
detectedLanguage.getName(),
detectedLanguage.getIso6391Name(),
detectedLanguage.getConfidenceScore());
}
}
Çıktı
Detected primary language: French, ISO 6391 name: fr, score: 1.00.
Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (npm) | Kitaplık kaynak kodu
Node.js için istemci kitaplığıyla bir dil algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili tanımlayabilen bir JavaScript uygulaması oluşturursunuz.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
- Node.js v14 LTS veya üzeri
Ayarlama
Azure kaynağı oluşturma
Aşağıdaki kod örneğini kullanmak için bir Azure kaynağı dağıtmanız gerekir. Bu kaynak, Dil hizmetine gönderdiğiniz API çağrılarının kimliğini doğrulamak için kullanacağınız bir anahtar ve uç nokta içerir.
Azure portalını kullanarak dil kaynağı oluşturmak için aşağıdaki bağlantıyı kullanın. Azure aboneliğinizi kullanarak oturum açmanız gerekir.
Görüntülenen Ek özellikleri seçin ekranında Devam'ı seçerek kaynağınızı oluşturun.
Dil oluştur ekranında aşağıdaki bilgileri sağlayın:
Ayrıntı Açıklama Abonelik Kaynağınızın ilişkilendirileceği abonelik hesabı. Açılan menüden Azure aboneliğinizi seçin. Kaynak grubu Kaynak grubu, oluşturduğunuz kaynakları depolayan bir kapsayıcıdır. Yeni kaynak grubu oluşturmak için Yeni oluştur'u seçin. Bölge Dil kaynağınızın konumu. Fiziksel konumunuza bağlı olarak farklı bölgeler gecikmeye neden olabilir, ancak kaynağınızın çalışma zamanı kullanılabilirliğini etkilemez. Bu hızlı başlangıç için yakınınızda kullanılabilir bir bölge seçin veya Doğu ABD'yi seçin. Veri Akışı Adı Dil kaynağınızın adı. Bu ad, uygulamalarınızın API istekleri göndermek için kullanacağı bir uç nokta URL'si oluşturmak için de kullanılır. Fiyatlandırma katmanı Dil kaynağınızın fiyatlandırma katmanı. Ücretsiz F0 katmanını kullanarak hizmeti deneyebilir ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltebilirsiniz. Sorumlu Yapay Zeka Bildirimi onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun.
Sayfanın alt kısmındaki Gözden Geçir + Oluştur'u seçin.
Görüntülenen ekranda doğrulamanın geçtiğinden ve bilgilerinizi doğru girdiğinizden emin olun. Daha sonra, Oluştur'u seçin.
Anahtarınızı ve uç noktanızı alma
Ardından uygulamanızı API'ye bağlamak için kaynağın anahtarına ve uç noktasına ihtiyacınız olacak. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde koda yapıştıracaksınız.
Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıktan sonra, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın.
Kaynağınızın ekranında, sol gezinti menüsünde Anahtarlar ve uç nokta'yı seçin. Aşağıdaki adımlarda anahtarlarınızdan birini ve uç noktanızı kullanacaksınız.
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEY
ayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key
. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINT
ayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint
.
Önemli
API anahtarı kullanıyorsanız, bunu Azure Key Vault gibi başka bir yerde güvenli bir şekilde depolayın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin.
Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setx
ile set
ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
Yeni bir Node.js uygulaması oluşturma
Konsol penceresinde (cmd, PowerShell veya Bash gibi), uygulamanız için yeni bir dizin oluşturun ve bu dizine gidin.
mkdir myapp
cd myapp
Bir package.json
dosyası ile bir düğüm uygulaması oluşturmak için npm init
komutunu çalıştırın.
npm init
İstemci kitaplığını yükleme
npm paketini yükleyin:
npm install @azure/ai-language-text
Kod örneği
Dosyayı açın ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.
"use strict";
const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;
//Example sentences in different languages to be analyzed
const documents = [
"This document is written in English.",
"这是一个用中文写的文件",
];
//Example of how to use the client library to detect language
async function main() {
console.log("== Language detection sample ==");
const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
const result = await client.analyze("LanguageDetection", documents);
for (const doc of result) {
if (!doc.error) {
console.log(
`ID ${doc.id} - Primary language: ${doc.primaryLanguage.name} (iso6391 name: ${doc.primaryLanguage.iso6391Name})`
);
}
}
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
});
Çıktı
== Language detection sample ==
ID 0 - Primary language: English (iso6391 name: en)
ID 1 - Primary language: Chinese_Simplified (iso6391 name: zh_chs)
Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (PyPi) | Kitaplık kaynak kodu
Python için istemci kitaplığıyla bir dil algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili belirleyebilen bir Python uygulaması oluşturursunuz.
İpucu
Kod yazmaya gerek kalmadan özetlemeyi denemek için Azure AI Foundry'yi kullanabilirsiniz.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
- Python 3.8 veya üzeri
Ayarlama
Azure kaynağı oluşturma
Aşağıdaki kod örneğini kullanmak için bir Azure kaynağı dağıtmanız gerekir. Bu kaynak, Dil hizmetine gönderdiğiniz API çağrılarının kimliğini doğrulamak için kullanacağınız bir anahtar ve uç nokta içerir.
Azure portalını kullanarak dil kaynağı oluşturmak için aşağıdaki bağlantıyı kullanın. Azure aboneliğinizi kullanarak oturum açmanız gerekir.
Görüntülenen Ek özellikleri seçin ekranında Devam'ı seçerek kaynağınızı oluşturun.
Dil oluştur ekranında aşağıdaki bilgileri sağlayın:
Ayrıntı Açıklama Abonelik Kaynağınızın ilişkilendirileceği abonelik hesabı. Açılan menüden Azure aboneliğinizi seçin. Kaynak grubu Kaynak grubu, oluşturduğunuz kaynakları depolayan bir kapsayıcıdır. Yeni kaynak grubu oluşturmak için Yeni oluştur'u seçin. Bölge Dil kaynağınızın konumu. Fiziksel konumunuza bağlı olarak farklı bölgeler gecikmeye neden olabilir, ancak kaynağınızın çalışma zamanı kullanılabilirliğini etkilemez. Bu hızlı başlangıç için yakınınızda kullanılabilir bir bölge seçin veya Doğu ABD'yi seçin. Veri Akışı Adı Dil kaynağınızın adı. Bu ad, uygulamalarınızın API istekleri göndermek için kullanacağı bir uç nokta URL'si oluşturmak için de kullanılır. Fiyatlandırma katmanı Dil kaynağınızın fiyatlandırma katmanı. Ücretsiz F0 katmanını kullanarak hizmeti deneyebilir ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltebilirsiniz. Sorumlu Yapay Zeka Bildirimi onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun.
Sayfanın alt kısmındaki Gözden Geçir + Oluştur'u seçin.
Görüntülenen ekranda doğrulamanın geçtiğinden ve bilgilerinizi doğru girdiğinizden emin olun. Daha sonra, Oluştur'u seçin.
Anahtarınızı ve uç noktanızı alma
Ardından uygulamanızı API'ye bağlamak için kaynağın anahtarına ve uç noktasına ihtiyacınız olacak. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde koda yapıştıracaksınız.
Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıktan sonra, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın.
Kaynağınızın ekranında, sol gezinti menüsünde Anahtarlar ve uç nokta'yı seçin. Aşağıdaki adımlarda anahtarlarınızdan birini ve uç noktanızı kullanacaksınız.
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEY
ayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key
. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINT
ayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint
.
Önemli
API anahtarı kullanıyorsanız, bunu Azure Key Vault gibi başka bir yerde güvenli bir şekilde depolayın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin.
Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setx
ile set
ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
İstemci kitaplığını yükleme
Python yükledikten sonra şunları kullanarak istemci kitaplığını yükleyebilirsiniz:
pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0
Kod örneği
Yeni bir Python dosyası oluşturun ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.
# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
# Authenticate the client using your key and endpoint
def authenticate_client():
ta_credential = AzureKeyCredential(language_key)
text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
endpoint=language_endpoint,
credential=ta_credential)
return text_analytics_client
client = authenticate_client()
# Example method for detecting the language of text
def language_detection_example(client):
try:
documents = ["Ce document est rédigé en Français."]
response = client.detect_language(documents = documents, country_hint = 'us')[0]
print("Language: ", response.primary_language.name)
except Exception as err:
print("Encountered exception. {}".format(err))
language_detection_example(client)
Çıktı
Language: French
REST API kullanarak dil algılama istekleri göndermek için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili tanımlamak için cURL kullanacaksınız.
Önkoşullar
- Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
Ayarlama
Azure kaynağı oluşturma
Aşağıdaki kod örneğini kullanmak için bir Azure kaynağı dağıtmanız gerekir. Bu kaynak, Dil hizmetine gönderdiğiniz API çağrılarının kimliğini doğrulamak için kullanacağınız bir anahtar ve uç nokta içerir.
Azure portalını kullanarak dil kaynağı oluşturmak için aşağıdaki bağlantıyı kullanın. Azure aboneliğinizi kullanarak oturum açmanız gerekir.
Görüntülenen Ek özellikleri seçin ekranında Devam'ı seçerek kaynağınızı oluşturun.
Dil oluştur ekranında aşağıdaki bilgileri sağlayın:
Ayrıntı Açıklama Abonelik Kaynağınızın ilişkilendirileceği abonelik hesabı. Açılan menüden Azure aboneliğinizi seçin. Kaynak grubu Kaynak grubu, oluşturduğunuz kaynakları depolayan bir kapsayıcıdır. Yeni kaynak grubu oluşturmak için Yeni oluştur'u seçin. Bölge Dil kaynağınızın konumu. Fiziksel konumunuza bağlı olarak farklı bölgeler gecikmeye neden olabilir, ancak kaynağınızın çalışma zamanı kullanılabilirliğini etkilemez. Bu hızlı başlangıç için yakınınızda kullanılabilir bir bölge seçin veya Doğu ABD'yi seçin. Veri Akışı Adı Dil kaynağınızın adı. Bu ad, uygulamalarınızın API istekleri göndermek için kullanacağı bir uç nokta URL'si oluşturmak için de kullanılır. Fiyatlandırma katmanı Dil kaynağınızın fiyatlandırma katmanı. Ücretsiz F0 katmanını kullanarak hizmeti deneyebilir ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltebilirsiniz. Sorumlu Yapay Zeka Bildirimi onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun.
Sayfanın alt kısmındaki Gözden Geçir + Oluştur'u seçin.
Görüntülenen ekranda doğrulamanın geçtiğinden ve bilgilerinizi doğru girdiğinizden emin olun. Daha sonra, Oluştur'u seçin.
Anahtarınızı ve uç noktanızı alma
Ardından uygulamanızı API'ye bağlamak için kaynağın anahtarına ve uç noktasına ihtiyacınız olacak. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde koda yapıştıracaksınız.
Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıktan sonra, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın.
Kaynağınızın ekranında, sol gezinti menüsünde Anahtarlar ve uç nokta'yı seçin. Aşağıdaki adımlarda anahtarlarınızdan birini ve uç noktanızı kullanacaksınız.
Ortam değişkenlerini oluşturma
API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.
Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.
- Ortam değişkenini
LANGUAGE_KEY
ayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirinyour-key
. - Ortam değişkenini
LANGUAGE_ENDPOINT
ayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirinyour-endpoint
.
Önemli
API anahtarı kullanıyorsanız, bunu Azure Key Vault gibi başka bir yerde güvenli bir şekilde depolayın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin.
Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Not
Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setx
ile set
ayarlayabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.
Örnek istek gövdesiyle bir JSON dosyası oluşturma
Kod düzenleyicisinde adlı test_languagedetection_payload.json
yeni bir dosya oluşturun ve aşağıdaki JSON örneğini kopyalayın. Bu örnek istek, sonraki adımda API'ye gönderilecektir.
{
"kind": "LanguageDetection",
"parameters": {
"modelVersion": "latest"
},
"analysisInput":{
"documents":[
{
"id":"1",
"text": "This is a document written in English."
}
]
}
}
Bilgisayarınızda bir yere kaydedin test_detection_payload.json
. Örneğin, masaüstünüz.
Dil algılama isteği gönderme
Kullandığınız programı kullanarak API isteği göndermek için aşağıdaki komutları kullanın. Komutunu terminalinize kopyalayın ve çalıştırın.
parametre | Açıklama |
---|---|
-X POST <endpoint> |
API'ye erişmek için uç noktanızı belirtir. |
-H Content-Type: application/json |
JSON verilerini göndermek için içerik türü. |
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> |
API'ye erişmek için anahtarı belirtir. |
-d <documents> |
Göndermek istediğiniz belgeleri içeren JSON. |
Bilgisayarınızda bir yere kaydedin test_languagedetection_payload.json
. Örneğin, masaüstünüz.
Dil algılama API'si isteği gönderme
Kullandığınız programı kullanarak API isteği göndermek için aşağıdaki komutları kullanın. Komutunu terminalinize kopyalayın ve çalıştırın.
Parametre | Açıklama |
---|---|
-X POST <endpoint> |
API'ye erişmek için uç noktanızı belirtir. |
-H Content-Type: application/json |
JSON verilerini göndermek için içerik türü. |
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> |
API'ye erişmek için anahtarı belirtir. |
-d <documents> |
Göndermek istediğiniz belgeleri içeren JSON. |
değerini önceki adımda oluşturduğunuz örnek JSON istek dosyasının konumuyla değiştirin C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_languagedetection_payload.json
.
Komut istemi
curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_languagedetection_payload.json"
PowerShell
curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_languagedetection_payload.json"
Kullandığınız programı kullanarak API isteği göndermek için aşağıdaki komutları kullanın. değerini önceki adımda oluşturduğunuz örnek JSON istek dosyasının konumuyla değiştirin /home/mydir/test_detection_payload.json
.
curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d "@/home/mydir/test_detection_payload.json"
JSON yanıtı
{
"kind": "LanguageDetectionResults",
"results": {
"documents": [
{
"id": "1",
"detectedLanguage": {
"name": "English",
"iso6391Name": "en",
"confidenceScore": 1.0,
"script": "Latin",
"scriptCode": "Latn"
},
"warnings": []
}
],
"errors": [],
"modelVersion": "2023-12-01"
}
}
Bu hızlı başlangıçta oluşturduğunuz ortam değişkenlerini silmek için aşağıdaki komutları kullanın.
Kaynakları temizleme
Azure AI hizmetleri aboneliğini temizlemek ve kaldırmak istiyorsanız, kaynağı veya kaynak grubunu silebilirsiniz. Kaynak grubunun silinmesi, kaynak grubuyla ilişkili diğer tüm kaynakları da siler.