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Microsoft Foundry SDKs und Endpunkte

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Dieses Dokument bezieht sich auf das Microsoft Foundry (neue) Portal.

In diesem Artikel werden die SDKs und Endpunkte beschrieben, die Sie mit Ihrer Foundry-Ressource verwenden können. Es zeigt Ihnen, wie Sie eine Verbindung mit Ihrem Projekt herstellen, auf Modelle von verschiedenen Anbietern zugreifen und Foundry Tools verwenden. Das SDK bietet eine einheitliche Möglichkeit zum Arbeiten mit KI-Ressourcen über Clientbibliotheken in mehreren Programmiersprachen.

Das Microsoft Foundry SDK vereinfacht die KI-Anwendungsentwicklung in Azure. Es ermöglicht Entwicklern:

  • Zugreifen auf Modelle von verschiedenen Anbietern über eine Schnittstelle
  • Kombinieren von Modellen, Daten und Foundry Tools zum Erstellen von KI-basierten Anwendungen
  • Bewerten, Debuggen und Verbessern der Anwendungsqualität und -sicherheit in Entwicklung, Tests und Produktion

Das Microsoft Foundry SDK ist in andere Clientbibliotheken und -dienste integriert, die zusammenarbeiten.

Foundry SDK

Entwickler, die mit Microsoft Foundry arbeiten, benötigen Flexibilität, um mehrere KI-Funktionen in einheitliche Workflows zu integrieren. Diese SDKs bieten die Bausteine für die Bereitstellung von Ressourcen, die Orchestrierung von Agents und das Herstellen einer Verbindung mit spezialisierten Foundry Tools. Indem Sie die richtige Bibliothek auswählen, können Sie die Entwicklung optimieren, die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass Ihre Lösungen für Foundry-Projekte und externe Endpunkte skaliert werden.

Note

Dieser Artikel bezieht sich auf ein Foundry-Projekt. Der hier gezeigte Code funktioniert nicht für ein hubbasiertes Projekt. Weitere Informationen finden Sie unter Projekttypen.

Prerequisites

  • Erstellen Sie ein Foundry-Projekt , wenn Sie noch kein Projekt haben.
  • Microsoft Foundry Models ermöglicht Es Kunden, die leistungsstärksten Modelle von Flagship-Modellanbietern mit einem einzigen Endpunkt und anmeldeinformationen zu nutzen. Dies bedeutet, dass Sie zwischen Modellen wechseln und diese aus Ihrer Anwendung nutzen können, ohne eine einzelne Codezeile zu ändern.
    Kopieren Sie den Endpunkt des Foundry-Projekts im Abschnitt "Übersicht" Ihres Projekts. Sie werden es gleich verwenden. Screenshot der Projektübersicht für ein Foundry-Projekt.

    Tip

    Wenn der Endpunkt des Foundry-Projekts nicht angezeigt wird, verwenden Sie ein hubbasiertes Projekt. (Siehe Projekttypen). Wechseln Sie zu einem Foundry-Projekt, oder verwenden Sie die vorherigen Schritte, um ein Projekt zu erstellen.

    1. Wählen Sie "Start" in der oberen rechten Navigationsleiste aus.
    2. Wählen Sie Schlüssel aus, und kopieren Sie den Endpunkt. Sie verwenden sie in Kürze.
  • Kopieren Sie Ihren Endpunkt vom Willkommensbildschirm. Sie verwenden es im nächsten Schritt. Screenshot der Willkommensseite von Microsoft Foundry Models mit der Endpunkt-URL und der Schaltfläche
  • Melden Sie sich mit der Azure CLI mit demselben Konto an, das Sie für den Zugriff auf Ihr Projekt verwenden:

    az login
    

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie einen Client für Ihren Projektendpunkt authentifizieren und erstellen.

Tip

Diese Codebeispiele sind Ausgangspunkte. Verwenden Sie diese Clients, um mit Modellen zu interagieren, Auswertungen auszuführen und vieles mehr, wie im Abschnitt "Clientbibliotheken" erläutert.

Die Azure AI Projects-Clientbibliothek für Python ist eine einheitliche Bibliothek, mit der Sie mehrere Clientbibliotheken zusammen verwenden können, indem Sie eine Verbindung mit einem einzelnen Projektendpunkt herstellen.

  • Installieren der Projektclientbibliothek

    pip install azure-ai-projects azure-identity openai
    
    pip install --pre azure-ai-projects
    pip install azure-identity openai
    
  • Erstellen Sie einen Projektclient im Code. Kopieren Sie den Foundry-Projektendpunkt von der Übersichtsseite des Projekts und aktualisieren Sie den Endpunktwert.

    from azure.identity import DefaultAzureCredential
    from azure.ai.projects import AIProjectClient
    
    project = AIProjectClient(
      endpoint="your_project_endpoint",  # Replace with your endpoint
      credential=DefaultAzureCredential())
    # The AIProjectClient lets you access models, data, and services in your project.
    

Die Azure AI Projects-Clientbibliothek für Java (Vorschau) ist eine einheitliche Bibliothek, mit der Sie mehrere Clientbibliotheken zusammen verwenden können, indem Sie eine Verbindung mit einem einzelnen Projektendpunkt herstellen.

Important

Die in diesem Artikel markierten Elemente (Vorschau) sind aktuell als öffentliche Vorschau verfügbar. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel bereitgestellt und sollte nicht für Produktionsworkloads verwendet werden. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar. Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Nutzungsbestimmungen für Microsoft Azure-Vorschauen.

  • Fügen Sie ihrer Installation die folgenden Pakete hinzu:

    • com.azure.ai.projects
    • com.azure.core
  • Erstellen Sie einen Projektclient im Code. Kopieren Sie den Foundry-Projektendpunkt auf der Seite "Übersicht" des Projekts, und aktualisieren Sie den Verbindungszeichenfolgenwert.

    import com.azure.ai.projects.ProjectsClient;
    import com.azure.ai.projects.ProjectsClientBuilder;
    import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
    
    String endpoint ="your_project_endpoint"; // Replace with your endpoint
    
    ProjectsClient projectClient = new ProjectsClientBuilder()
        .credential(new DefaultAzureCredential())
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();
    // The ProjectsClient enables unified access to your project's resources.
    

Die Azure AI Projects-Clientbibliothek für JavaScript ist eine einheitliche Bibliothek, mit der Sie mehrere Clientbibliotheken zusammen verwenden können, indem Sie eine Verbindung mit einem einzelnen Projektendpunkt herstellen.

  • Installieren von Abhängigkeiten (Vorschau):

    npm install @azure/ai-projects @azure/identity
    
    npm install @azure/ai-projects@beta @azure/identity
    
  • Erstellen Sie einen Projektclient im Code. Kopieren Sie den Foundry-Projektendpunkt von der Übersichtsseite des Projekts und aktualisieren Sie den Endpunktwert.

    import { AIProjectClient } from '@azure/ai-projects';
    import { DefaultAzureCredential } from '@azure/identity';
    
    const endpoint = "your_project_endpoint"; // Replace with your actual endpoint
    
    const project = new AIProjectClient(endpoint, new DefaultAzureCredential());
    // The AIProjectClient lets you access models, data, and services in your project.
    

Die Azure AI Projects-Clientbibliothek für .NET ist eine einheitliche Bibliothek, mit der Sie mehrere Clientbibliotheken zusammen verwenden können, indem Sie eine Verbindung mit einem einzelnen Projektendpunkt herstellen.

  • Installieren der Pakete:

    dotnet add package Azure.Identity
    dotnet add package Azure.Core
    dotnet add package OpenAI
    
  • Erstellen Sie einen Projektclient im Code. Kopieren Sie den Foundry-Projektendpunkt von der Seite "Übersicht" des Projekts, und aktualisieren Sie den Zeichenfolgenwert "endpointUrl".

    using Azure.Identity;
    using Azure.Core;
    using Azure.Core.Pipeline;
    using Azure.AI.Projects;
    using System;
    
    string endpointUrl = "your_project_endpoint"; // Replace with your endpoint
    
    DefaultAzureCredential credential = new();
    BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(credential, "https://cognitiveservices.azure.com/.default");
    
    AIProjectClientOptions clientOptions = new AIProjectClientOptions();
    // The PerRetry position ensures the authentication policy is applied to every retry attempt.
    // This is important for robust authentication in distributed/cloud environments.
    clientOptions.AddPolicy(tokenPolicy, HttpPipelinePosition.PerRetry);
    
    AIProjectClient projectClient = new(new Uri(endpointUrl), new DefaultAzureCredential(), clientOptions);
    // The AIProjectClient lets you access models, data, and services in your project.
    

OpenAI SDK

Mit dem OpenAI SDK können Sie mit dem Azure OpenAI-Dienst interagieren. Es bietet eine einfache Schnittstelle zum Tätigen von API-Aufrufen und zum Verwalten der Authentifizierung. Das OpenAI SDK ruft den Azure OpenAI-Endpunkt direkt auf. Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie Sie den OpenAI-Client aus dem Project-Client erstellen, um die richtige Bereichsdefinition und kontextbezogene Verwaltung zu erhalten.

Welchen Endpunkt sollten Sie verwenden?

  • Verwalten eines Projekts oder Aufrufen von Agents v2? Verwenden Sie den Foundry Project-Endpunkt mit dem Foundry SDK. Rufen Sie Ihren OpenAI-Client aus dem Projekt unter Verwendung der Microsoft Entra-ID zur Authentifizierung ab.
  • Direktes Aufrufen eines Modells? Verwenden Sie den Azure OpenAI-Endpunkt mit dem OpenAI SDK mit Microsoft Entra ID als bevorzugte Authentifizierungsmethode. Wenn Sie API-Schlüssel verwenden, wählen Sie den v1-Endpunkt aus: https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/.

Erstellen eines OpenAI-Clients aus Ihrem Projekt

# Use the AIProjectClient to create an OpenAI client for your project
openai_client = project.get_openai_client(api_version="api_version")
response = openai_client.responses.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")

Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht die Verwendung des Azure OpenAI v1-Endpunkts mit dem OpenAI-Client für Antworten.

from openai import OpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

client = OpenAI(  
  base_url = "https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/",  
  api_key=token_provider,
)

response = client.responses.create(
    model="model_deployment_name",
    input= "What is the size of France in square miles?" 
)

print(response.model_dump_json(indent=2)) 

Weitere Informationen zur Verwendung des OpenAI SDK finden Sie in den von Azure OpenAI unterstützten Programmiersprachen.

# Use the AIProjectClient to create an OpenAI client for your project
openai_client = project.get_openai_client()
response = openai_client.responses.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")

Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht die Verwendung des Azure OpenAI v1-Endpunkts mit dem OpenAI-Client für Antworten.

from openai import OpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

client = OpenAI(  
  base_url = "https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/",  
  api_key=token_provider,
)

response = client.responses.create(
    model="model_deployment_name",
    input= "What is the size of France in square miles?" 
)

print(response.model_dump_json(indent=2)) 

Weitere Informationen zur Verwendung des OpenAI SDK finden Sie in den von Azure OpenAI unterstützten Programmiersprachen.

Important

Die in diesem Artikel markierten Elemente (Vorschau) sind aktuell als öffentliche Vorschau verfügbar. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel bereitgestellt und sollte nicht für Produktionsworkloads verwendet werden. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar. Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Nutzungsbestimmungen für Microsoft Azure-Vorschauen.

// 
OpenAIClient openAIClient = projectClient.getOpenAIClient();

Weitere Informationen zur Verwendung des OpenAI SDK finden Sie in den von Azure OpenAI unterstützten Programmiersprachen.

Weitere Informationen zur Verwendung des OpenAI SDK finden Sie in den von Azure OpenAI unterstützten Programmiersprachen.

// Use the AIProjectClient to create an OpenAI client for your project
const openAIClient = await project.getOpenAIClient();

Weitere Informationen zur Verwendung des OpenAI SDK finden Sie in den von Azure OpenAI unterstützten Programmiersprachen.

Weitere Informationen zur Verwendung des OpenAI SDK finden Sie in den von Azure OpenAI unterstützten Programmiersprachen.

  1. Installieren Sie das OpenAI-Paket:

    dotnet add package OpenAI
    
  2. Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht, wie der OpenAI-Client direkt mithilfe des Azure OpenAI v1-Endpunkts erstellt wird.

    using Azure.Identity;
    using Azure.Core;
    using Azure.Core.Pipeline;   
    using OpenAI;
    using System;
    using System.ClientModel.Primitives;
    
    endpointUrl = "https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/"
    
    DefaultAzureCredential credential = new();
    BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(credential, "https://cognitiveservices.azure.com/.default");
    
    OpenAIClientOptions clientOptions = new()
    {
        Endpoint = new Uri(endpointUrl)
    };
    
    // The PerRetry position ensures the authentication policy is applied to every retry attempt.
    // This is important for robust authentication in distributed/cloud environments.
    clientOptions.AddPolicy(tokenPolicy, HttpPipelinePosition.PerRetry);
    
    var projectClient = new ResponseClient(
        endpointUrl, 
        credential,
        clientOptions
    );
    // The ResponseClient lets you interact with models and services in your project.
    

Weitere Informationen zur Verwendung des OpenAI SDK finden Sie in den von Azure OpenAI unterstützten Programmiersprachen.

Weitere Informationen zur Verwendung des OpenAI SDK finden Sie in den von Azure OpenAI unterstützten Programmiersprachen.

Nachdem Sie einen Client erstellt haben, verwenden Sie ihn, um auf Modelle zuzugreifen, Auswertungen auszuführen und eine Verbindung mit anderen Foundry Tools herzustellen.

Im nächsten Abschnitt werden die Clientbibliotheken der Foundry Tools aufgelistet und gezeigt, wie sie verwendet werden.

Foundry Tools SDKs

Um Foundry Tools zu verwenden, können Sie die folgenden SDKs mit den aufgelisteten Endpunkten verwenden.

Welchen Endpunkt sollten Sie verwenden?

Wählen Sie einen Endpunkt basierend auf Ihren Anforderungen aus:

Verwenden Sie den Azure AI Services-Endpunkt, um auf Computer vision, Content Safety, Document Intelligence, Language, Translation, and Token Foundry Tools zuzugreifen.

Azure AI Services-Endpunkt: https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.services.ai.azure.com/

Verwenden Sie für die Sprach- und Übersetzungswerkzeuge die Endpunkte in den folgenden Tabellen. Ersetzen Sie Platzhalter durch Ihre Ressourceninformationen.

Sprachendpunkte

Gießerei-Werkzeug Endpunkt
Sprache zu Text (Standard) https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.stt.speech.microsoft.com
Text-zu-Sprache (Neural) https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.tts.speech.microsoft.com
Custom Voice https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/

Übersetzungsendpunkte

Gießerei-Werkzeug Endpunkt
Textübersetzung https://api.cognitive.microsofttranslator.com/
Dokumentübersetzung https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/

Die folgenden Abschnitte enthalten Schnellstartlinks für die Foundry Tools-SDKs und Referenzinformationen.

C#-Unterstützte Foundry Tools

Gießerei-Werkzeug Description Schnellstarts und Referenzdokumentation
Speech-Symbol Speech Fügen Sie Sprach-zu-Text, Text-zu-Sprache, Übersetzungs- und Spracherkennungsfunktionen zu Anwendungen hinzu. Schnellstartanleitung für Sprache-zu-Text

Schnellstart zur Sprachausgabe

Schnellstart für die Sprachübersetzung

Speech SDK für .NET

Speech NuGet-Paket (Speech CLI)
Inhaltssicherheit-Symbol Inhaltssicherheit Erkennen von schädlichen Inhalten in Anwendungen und Diensten. Schnellstart zum Analysieren von Textinhalten

Verwenden einer Textblockliste – Schnellstart

Schnellstart zum Analysieren von Bildinhalten

Content Safety SDK für .NET

Content Safety NuGet-Paket
Vision-Symbol Vision Analysieren Sie Inhalte in digitalen Bildern und Rich-Media-Ressourcen. Azure Vision in Foundry Tools v3.2 GA – Schnellstart lesen

Schnellstart zur Bildanalyse

Verwenden des Gesichtsdiensts – Schnellstart

Vision SDK für .NET

Vision NuGet-Paket
Language-Symbol Language Erstellen Sie Anwendungen mit Funktionen für natürliches Sprachverständnis. Schnellstart zur benutzerdefinierten Fragebeantwortung (CQA)

Schnellstart zum Verknüpfen von Entitäten

Schnellstart zur Spracherkennung

Schnellstart zur Schlüsselbegriff-Extraktion

Schnellstart zum Erkennen benannter Entitäten (NER)

Schnellstart zum Erkennen von personenbezogenen Informationen (PII)

Sentimentanalyse und Meinungs-Mining – Schnellstart

Schnellstart: Verwenden der Text-, Dokument- und Konversationszusammenfassung

Verwenden der Textanalyse für den Gesundheitsschnellstart

Language SDK für .NET (Textanalyse)

NuGet-Sprachpaket (Textanalyse)

Language SDK für .NET (Frageantwort)

NuGet-Sprachpaket (Fragebeantwortung)
Translator-Symbol Translator Verwenden Sie KI-gestützte Übersetzungstechnologie, um mehr als 100 gebräuchliche, gefährdete und bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen. Translator SDK für .NET (Text)

Translator NuGet-Paket (Text)

Translator SDK für .NET (batch)

Translator NuGet-Paket (Batch)
Dokument Intelligenz-Symbol Dokument Intelligenz Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. Schnellstart für Dokumentintelligenz

Document Intelligence SDK für .NET

Document Intelligence NuGet-Paket
Azure KI Suche-Symbol Azure KI-Suche Integrieren Sie die KI-gestützte Cloudsuche in Ihre mobilen Apps und Web-Apps. Agentischen Abruf im Schnellstart verwenden

Schnellstart für die Vektorsuche

Klassische generative Suche (RAG) mithilfe von Erdungsdaten – Schnellstart

Schnellstart für die Volltextsuche

Schnellstart zur semantischen Rangfolge

Chatten mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten zum schnellen Start

Azure AI Search SDK für .NET

Azure AI Search NuGet-Paket

Von Java unterstützte Foundry-Tools

Gießerei-Werkzeug Description Schnellstarts und Referenzdokumentation
Speech-Symbol Speech Fügen Sie Sprach-zu-Text, Text-zu-Sprache, Übersetzungs- und Spracherkennungsfunktionen zu Anwendungen hinzu. Schnellstartanleitung für Sprache-zu-Text

Schnellstart zur Sprachausgabe

Schnellstart für die Sprachübersetzung

Speech SDK für Java

Speech Maven-Paket
Inhaltssicherheit-Symbol Inhaltssicherheit Erkennen von schädlichen Inhalten in Anwendungen und Diensten. Schnellstart zum Analysieren von Textinhalten

Verwenden einer Textblockliste – Schnellstart

Schnellstart zum Analysieren von Bildinhalten

Content Safety SDK für Java

Content Safety Maven-Paket
Vision-Symbol Vision Analysieren Sie Inhalte in digitalen Bildern und Rich-Media-Ressourcen. Schnellstart zur Bildanalyse

Verwenden des Gesichtsdiensts – Schnellstart

Vision SDK für Java

Vision Maven Paket
Language-Symbol Language Erstellen Sie Anwendungen mit Funktionen für natürliches Sprachverständnis. Schnellstart zum Verknüpfen von Entitäten

Schnellstart zur Spracherkennung

Schnellstart zur Schlüsselbegriff-Extraktion

Schnellstart zum Erkennen benannter Entitäten (NER)

Schnellstart zum Erkennen von personenbezogenen Informationen (PII)

Sentimentanalyse und Meinungs-Mining – Schnellstart

Schnellstart: Verwenden der Text-, Dokument- und Konversationszusammenfassung

Verwenden der Textanalyse für den Gesundheitsschnellstart

Language SDK für Java (Textanalyse)

Maven-Sprachpaket
Translator-Symbol Translator Verwenden Sie KI-gestützte Übersetzungstechnologie, um mehr als 100 gebräuchliche, gefährdete und bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen. Translator SDK für Java (Text)

Translator Maven-Paket (Text)
Dokument Intelligenz-Symbol Dokument Intelligenz Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. Schnellstart für Dokumentintelligenz

Document Intelligence SDK für Java

Document Intelligence Maven-Paket
Azure KI Suche-Symbol Azure KI-Suche Integrieren Sie die KI-gestützte Cloudsuche in Ihre mobilen Apps und Web-Apps. Agentischen Abruf im Schnellstart verwenden

Schnellstart für die Vektorsuche

Klassische generative Suche (RAG) mithilfe von Erdungsdaten – Schnellstart

Schnellstart für die Volltextsuche

Schnellstart zur semantischen Rangfolge

Chatten mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten zum schnellen Start

Azure AI Search SDK für Java

Azure AI Search Maven-Paket

JavaScript unterstützte Foundry Tools

Gießerei-Werkzeug Description Referenzdokumentation
Speech-Symbol Speech Fügen Sie Sprach-zu-Text, Text-zu-Sprache, Übersetzungs- und Spracherkennungsfunktionen zu Anwendungen hinzu. Schnellstartanleitung für Sprache-zu-Text

Schnellstart zur Sprachausgabe

Schnellstart für die Sprachübersetzung

Speech SDK für JavaScript

Npm-Spracherkennungspaket
Inhaltssicherheit-Symbol Inhaltssicherheit Erkennen von schädlichen Inhalten in Anwendungen und Diensten. Schnellstart zum Analysieren von Textinhalten

Verwenden einer Textblockliste – Schnellstart

Schnellstart zum Analysieren von Bildinhalten

Npm-Paket zur Inhaltssicherheit
Vision-Symbol Vision Analysieren Sie Inhalte in digitalen Bildern und Rich-Media-Ressourcen. Azure Vision in Foundry Tools v3.2 GA – Schnellstart lesen

Schnellstart zur Bildanalyse

Verwenden des Gesichtsdiensts – Schnellstart

Vision SDK für JavaScript

Vision npm-Paket
Language-Symbol Language Erstellen Sie Anwendungen mit Funktionen für natürliches Sprachverständnis. Schnellstart zum Verknüpfen von Entitäten

Schnellstart zur Spracherkennung

Schnellstart zur Schlüsselbegriff-Extraktion

Schnellstart zum Erkennen benannter Entitäten (NER)

Schnellstart zum Erkennen von personenbezogenen Informationen (PII)

Sentimentanalyse und Meinungs-Mining – Schnellstart

Schnellstart: Verwenden der Text-, Dokument- und Konversationszusammenfassung

Verwenden der Textanalyse für den Gesundheitsschnellstart

Language SDK für JavaScript (Textanalyse)

Npm-Sprachpaket
Translator-Symbol Translator Verwenden Sie KI-gestützte Übersetzungstechnologie, um mehr als 100 gebräuchliche, gefährdete und bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen. Translator SDK für JavaScript (Text)

Übersetzer npm-Paket (Text)
Dokument Intelligenz-Symbol Dokument Intelligenz Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. Schnellstart für Dokumentintelligenz

Document Intelligence SDK für JavaScript

Npm-Paket für Die Dokumentintelligenz
Azure KI Suche-Symbol Azure KI-Suche Integrieren Sie die KI-gestützte Cloudsuche in Ihre mobilen Apps und Web-Apps. Agentischen Abruf im Schnellstart verwenden

Schnellstart für die Vektorsuche

Klassische generative Suche (RAG) mithilfe von Erdungsdaten – Schnellstart

Schnellstart für die Volltextsuche

Schnellstart zur semantischen Rangfolge

Chatten mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten zum schnellen Start

Azure AI Search SDK für JavaScript

Npm-Paket für Azure AI Search

Python unterstützte Foundry Tools

Gießerei-Werkzeug Description Schnellstarts und Referenzdokumentation
Speech-Symbol Speech Fügen Sie Sprach-zu-Text, Text-zu-Sprache, Übersetzungs- und Spracherkennungsfunktionen zu Anwendungen hinzu. Schnellstartanleitung für Sprache-zu-Text

Schnellstart zur Sprachausgabe

Schnellstart für die Sprachübersetzung

Speech SDK für Python

PyPi-Sprachpaket
Inhaltssicherheit-Symbol Inhaltssicherheit Erkennen von schädlichen Inhalten in Anwendungen und Diensten. Schnellstart zum Analysieren von Textinhalten

Verwenden einer Textblockliste – Schnellstart

Schnellstart zum Analysieren von Bildinhalten

Content Safety SDK für Python

Content Safety PyPi-Paket
Vision-Symbol Vision Analysieren Sie Inhalte in digitalen Bildern und Rich-Media-Ressourcen. Azure Vision in Foundry Tools v3.2 GA – Schnellstart lesen

Schnellstart zur Bildanalyse

Verwenden des Gesichtsdiensts – Schnellstart

Vision SDK für Python

Vision PyPi Paket
Language-Symbol Language Erstellen Sie Anwendungen mit Funktionen für natürliches Sprachverständnis. Schnellstart zur benutzerdefinierten Fragebeantwortung (CQA)

Schnellstart zum Verknüpfen von Entitäten

Schnellstart zur Spracherkennung

Schnellstart zur Schlüsselbegriff-Extraktion

Schnellstart zum Erkennen benannter Entitäten (NER)

Schnellstart zum Erkennen von personenbezogenen Informationen (PII)

Sentimentanalyse und Meinungs-Mining – Schnellstart

Schnellstart: Verwenden der Text-, Dokument- und Konversationszusammenfassung

Verwenden der Textanalyse für den Gesundheitsschnellstart

Language SDK für Python (Textanalyse)

PyPi-Sprachpaket (Textanalyse)

Language SDK für Python (Frageantwort)

PyPi-Sprachpaket (Frageantwort)

Language SDK für Python (Sprachdialoge)

PyPi-Sprachpaket (Sprachunterhaltungen)
Translator-Symbol Translator Verwenden Sie KI-gestützte Übersetzungstechnologie, um mehr als 100 gebräuchliche, gefährdete und bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen. Translator SDK für Python (Text)

Übersetzer PyPi-Paket (Text)

Translator SDK für Python (Batch)

Translator PyPi-Paket (Batch)
Dokument Intelligenz-Symbol Dokument Intelligenz Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. Schnellstart für Dokumentintelligenz

Document Intelligence SDK für Python

Document Intelligence PyPi-Paket
Azure KI Suche-Symbol Azure KI-Suche Integrieren Sie die KI-gestützte Cloudsuche in Ihre mobilen Apps und Web-Apps. Herstellen einer Verbindung mit einem Suchdienst – Schnellstart

Agentischen Abruf im Schnellstart verwenden

Schnellstart für die Vektorsuche

Klassische generative Suche (RAG) mithilfe von Erdungsdaten – Schnellstart

Schnellstart für die Volltextsuche

Schnellstart zur semantischen Rangfolge

Chatten mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten zum schnellen Start

Azure AI Search SDK für Python

PyPi-Paket für Azure AI Search

Verwenden des Agent-Frameworks für die lokale Orchestrierung

Microsoft Agent Framework ist ein Open-Source Development Kit zum Erstellen von KI-Agents und Multi-Agent-Workflows für .NET und Python. Es bietet eine Möglichkeit, KI-Agents zu erstellen und zu verwalten, die mit Benutzern und anderen Diensten interagieren können. Es kann Agenten in Foundry koordinieren oder lokale Agenten haben, die Foundry-Modelle verwenden.

Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über das Microsoft Agent Framework