Schnellstart: Verwenden der Dokumentzusammenfassung und Konversationszusammenfassung

  • Artikel

Wichtig

Unsere Vorschauregion „Schweden, Mitte“ zeigt unsere neuesten und ständig weiterentwickelten LLM-Optimierungstechniken auf der Grundlage von GPT-Modellen. Sie können sie gerne mit einer Sprachressource in der Region „Schweden, Mitte“ ausprobieren.

Die Konversationszusammenfassung ist nur verfügbar mit:

  • REST-API
  • Python
  • C#

Verwenden Sie diesen Quickstart, um eine Anwendung zur Textzusammenfassung mit der Client-Bibliothek für .NET zu erstellen. Im folgenden Beispiel werden Sie eine C#-Anwendung erstellen, die Dokumente oder textbasierte Kundendienstunterhaltungen zusammenfassen kann.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um die Dokumentzusammenfassung zu testen, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

  • Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos
  • Visual Studio-IDE
  • Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
    • Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Den Schlüssel und den Endpunkt werden Sie später im Schnellstart in den Code einfügen.
    • Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.
  • Sie benötigen eine Sprachressource des Standard-Tarifs (S), um die Analysefunktion verwenden zu können.

Einrichten

Erstellen von Umgebungsvariablen

Ihre Anwendung muss authentifiziert werden, um API-Anforderungen senden zu können. In der Produktionsumgebung sollten Sie eine sichere Methode zum Speichern Ihrer Anmeldeinformationen sowie zum Zugriff darauf verwenden. In diesem Beispiel schreiben Sie Ihre Anmeldeinformationen in Umgebungsvariablen auf dem lokalen Computer, auf dem die Anwendung ausgeführt wird.

Tipp

Fügen Sie den Schlüssel nicht direkt in Ihren Code ein, und machen Sie ihn nicht öffentlich. Im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit finden Sie weitere Authentifizierungsoptionen wie zum Beispiel Azure Key Vault.

Um die Umgebungsvariable für Ihren Sprachressourcenschlüssel festzulegen, öffnen Sie ein Konsolenfenster und befolgen die Anweisungen für Ihr Betriebssystem und Ihre Entwicklungsumgebung.

  1. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_KEY ersetzen Sie your-key durch einen der Schlüssel für Ihre Ressource.
  2. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_ENDPOINT ersetzen Sie your-endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Hinweis

Wenn Sie nur in der aktuell ausgeführten Konsole auf die Umgebungsvariable zugreifen müssen, können Sie die Umgebungsvariable mit set anstelle von setx festlegen.

Nachdem Sie die Umgebungsvariable hinzugefügt haben, müssen Sie unter Umständen alle ausgeführten Programme neu starten, von denen die Umgebungsvariablen gelesen werden müssen, z. B. das Konsolenfenster. Wenn Sie beispielsweise Visual Studio als Editor verwenden, müssen Sie Visual Studio neu starten, bevor Sie das Beispiel ausführen.

Erstellen einer neuen .NET Core-Anwendung

Erstellen Sie über die Visual Studio-IDE eine neue .NET Core-Konsolenanwendung. Dadurch wird ein Projekt vom Typ „Hallo Welt“ mit einer einzelnen C#-Quelldatei program.cs erstellt.

Installieren Sie die Clientbibliothek, indem Sie im Projektmappen-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Projektmappe klicken und NuGet-Pakete verwalten auswählen. Wählen Sie im daraufhin geöffneten Paket-Manager die Option Durchsuchen aus, und suchen Sie nach Azure.AI.TextAnalytics. Stellen Sie sicher, dass Vorabversion einbeziehen aktiviert ist. Wählen Sie die Version 5.3.0 und anschließend Installieren aus. Sie können auch die Paket-Manager-Konsole verwenden.

Codebeispiel

Kopieren Sie den folgenden Code in die Datei Program.cs. Führen Sie dann den Code aus.

Wichtig

Öffnen Sie das Azure-Portal. Wenn die im Abschnitt Voraussetzungen erstellte Sprachressource erfolgreich bereitgestellt wurde, klicken Sie unter Nächste Schritte auf die Schaltfläche Zu Ressource wechseln. Um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu finden, gehen Sie auf die Seite mit dem Schlüssel und dem Endpunkt Ihrer Ressource unter Ressourcenverwaltung.

Wichtig

Denken Sie daran, den Schlüssel aus Ihrem Code zu entfernen, wenn Sie fertig sind, und ihn niemals zu veröffentlichen. Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie Azure Key Vault. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit.

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Generic;

namespace Example
{
    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 summarizing text
        static async Task TextSummarizationExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            string document = @"The extractive summarization feature uses natural language processing techniques to locate key sentences in an unstructured text document. 
                These sentences collectively convey the main idea of the document. This feature is provided as an API for developers. 
                They can use it to build intelligent solutions based on the relevant information extracted to support various use cases. 
                Extractive summarization supports several languages. It is based on pretrained multilingual transformer models, part of our quest for holistic representations. 
                It draws its strength from transfer learning across monolingual and harness the shared nature of languages to produce models of improved quality and efficiency." ;
        
            // Prepare analyze operation input. You can add multiple documents to this list and perform the same
            // operation to all of them.
            var batchInput = new List<string>
            {
                document
            };
        
            TextAnalyticsActions actions = new TextAnalyticsActions()
            {
                ExtractSummaryActions = new List<ExtractSummaryAction>() { new ExtractSummaryAction() }
            };
        
            // Start analysis process.
            AnalyzeActionsOperation operation = await client.StartAnalyzeActionsAsync(batchInput, actions);
            await operation.WaitForCompletionAsync();
            // View operation status.
            Console.WriteLine($"AnalyzeActions operation has completed");
            Console.WriteLine();
        
            Console.WriteLine($"Created On   : {operation.CreatedOn}");
            Console.WriteLine($"Expires On   : {operation.ExpiresOn}");
            Console.WriteLine($"Id           : {operation.Id}");
            Console.WriteLine($"Status       : {operation.Status}");
        
            Console.WriteLine();
            // View operation results.
            await foreach (AnalyzeActionsResult documentsInPage in operation.Value)
            {
                IReadOnlyCollection<ExtractSummaryActionResult> summaryResults = documentsInPage.ExtractSummaryResults;
        
                foreach (ExtractSummaryActionResult summaryActionResults in summaryResults)
                {
                    if (summaryActionResults.HasError)
                    {
                        Console.WriteLine($"  Error!");
                        Console.WriteLine($"  Action error code: {summaryActionResults.Error.ErrorCode}.");
                        Console.WriteLine($"  Message: {summaryActionResults.Error.Message}");
                        continue;
                    }
        
                    foreach (ExtractSummaryResult documentResults in summaryActionResults.DocumentsResults)
                    {
                        if (documentResults.HasError)
                        {
                            Console.WriteLine($"  Error!");
                            Console.WriteLine($"  Document error code: {documentResults.Error.ErrorCode}.");
                            Console.WriteLine($"  Message: {documentResults.Error.Message}");
                            continue;
                        }
        
                        Console.WriteLine($"  Extracted the following {documentResults.Sentences.Count} sentence(s):");
                        Console.WriteLine();
        
                        foreach (SummarySentence sentence in documentResults.Sentences)
                        {
                            Console.WriteLine($"  Sentence: {sentence.Text}");
                            Console.WriteLine();
                        }
                    }
                }
            }
        
        }

        static async Task Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            await TextSummarizationExample(client);
        }
    }
}

Output

AnalyzeActions operation has completed

Created On   : 9/16/2021 8:04:27 PM +00:00
Expires On   : 9/17/2021 8:04:27 PM +00:00
Id           : 2e63fa58-fbaa-4be9-a700-080cff098f91
Status       : succeeded

Extracted the following 3 sentence(s):

Sentence: The extractive summarization feature in uses natural language processing techniques to locate key sentences in an unstructured text document.

Sentence: This feature is provided as an API for developers.

Sentence: They can use it to build intelligent solutions based on the relevant information extracted to support various use cases.

Referenzdokumentation | Weitere Beispiele | Paket (Maven) | Quellcode der Bibliothek

Verwenden Sie diesen Schnellstart, um eine Anwendung zur Textzusammenfassung mit der Clientbibliothek für Java zu erstellen. Im folgenden Beispiel werden Sie eine Java-Anwendung erstellen, die Dokumente zusammenfassen kann.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um die Dokumentzusammenfassung zu testen, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

  • Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos
  • Java Development Kit (JDK), Version 8 oder höher
  • Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
    • Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Sie fügen Ihren Schlüssel und Endpunkt weiter unten im Schnellstart in den Code ein.
    • Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.
  • Sie benötigen eine Sprachressource des Standard-Tarifs (S), um die Analysefunktion verwenden zu können.

Einrichten

Hinzufügen der Clientbibliothek

Erstellen Sie ein Maven-Projekt in Ihrer bevorzugten IDE oder Entwicklungsumgebung. Fügen Sie anschließend der Datei pom.xml Ihres Projekts die folgende Abhängigkeit hinzu. Die Implementierungssyntax für andere Buildtools ist online verfügbar.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.3.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Erstellen von Umgebungsvariablen

Ihre Anwendung muss authentifiziert werden, um API-Anforderungen senden zu können. In der Produktionsumgebung sollten Sie eine sichere Methode zum Speichern Ihrer Anmeldeinformationen sowie zum Zugriff darauf verwenden. In diesem Beispiel schreiben Sie Ihre Anmeldeinformationen in Umgebungsvariablen auf dem lokalen Computer, auf dem die Anwendung ausgeführt wird.

Tipp

Fügen Sie den Schlüssel nicht direkt in Ihren Code ein, und machen Sie ihn nicht öffentlich. Im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit finden Sie weitere Authentifizierungsoptionen wie zum Beispiel Azure Key Vault.

Um die Umgebungsvariable für Ihren Sprachressourcenschlüssel festzulegen, öffnen Sie ein Konsolenfenster und befolgen die Anweisungen für Ihr Betriebssystem und Ihre Entwicklungsumgebung.

  1. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_KEY ersetzen Sie your-key durch einen der Schlüssel für Ihre Ressource.
  2. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_ENDPOINT ersetzen Sie your-endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Hinweis

Wenn Sie nur in der aktuell ausgeführten Konsole auf die Umgebungsvariable zugreifen müssen, können Sie die Umgebungsvariable mit set anstelle von setx festlegen.

Nachdem Sie die Umgebungsvariable hinzugefügt haben, müssen Sie unter Umständen alle ausgeführten Programme neu starten, von denen die Umgebungsvariablen gelesen werden müssen, z. B. das Konsolenfenster. Wenn Sie beispielsweise Visual Studio als Editor verwenden, müssen Sie Visual Studio neu starten, bevor Sie das Beispiel ausführen.

Codebeispiel

Erstellen Sie eine Java-Datei mit dem Namen Example.java. Öffnen Sie die Datei, und kopieren Sie den folgenden Code. Führen Sie dann den Code aus.

Wichtig

Öffnen Sie das Azure-Portal. Wenn die im Abschnitt Voraussetzungen erstellte Sprachressource erfolgreich bereitgestellt wurde, klicken Sie unter Nächste Schritte auf die Schaltfläche Zu Ressource wechseln. Um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu finden, gehen Sie auf die Seite mit dem Schlüssel und dem Endpunkt Ihrer Ressource unter Ressourcenverwaltung.

Wichtig

Denken Sie daran, den Schlüssel aus Ihrem Code zu entfernen, wenn Sie fertig sind, und ihn niemals zu veröffentlichen. Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie Azure Key Vault. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit.

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;
import com.azure.ai.textanalytics.util.*;

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);
        summarizationExample(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 summarizing text
    static void summarizationExample(TextAnalyticsClient client) {
        List<String> documents = new ArrayList<>();
        documents.add(
                "The extractive summarization feature uses natural language processing techniques "
                + "to locate key sentences in an unstructured text document. "
                + "These sentences collectively convey the main idea of the document. This feature is provided as an API for developers. "
                + "They can use it to build intelligent solutions based on the relevant information extracted to support various use cases. "
                + "Extractive summarization supports several languages. "
                + "It is based on pretrained multilingual transformer models, part of our quest for holistic representations. "
                + "It draws its strength from transfer learning across monolingual and harness the shared nature of languages "
                + "to produce models of improved quality and efficiency.");
    
        SyncPoller<AnalyzeActionsOperationDetail, AnalyzeActionsResultPagedIterable> syncPoller =
                client.beginAnalyzeActions(documents,
                        new TextAnalyticsActions().setDisplayName("{tasks_display_name}")
                                .setExtractSummaryActions(
                                        new ExtractSummaryAction()),
                        "en",
                        new AnalyzeActionsOptions());
    
        syncPoller.waitForCompletion();
    
        syncPoller.getFinalResult().forEach(actionsResult -> {
            System.out.println("Extractive Summarization action results:");
            for (ExtractSummaryActionResult actionResult : actionsResult.getExtractSummaryResults()) {
                if (!actionResult.isError()) {
                    for (ExtractSummaryResult documentResult : actionResult.getDocumentsResults()) {
                        if (!documentResult.isError()) {
                            System.out.println("\tExtracted summary sentences:");
                            for (SummarySentence summarySentence : documentResult.getSentences()) {
                                System.out.printf(
                                        "\t\t Sentence text: %s, length: %d, offset: %d, rank score: %f.%n",
                                        summarySentence.getText(), summarySentence.getLength(),
                                        summarySentence.getOffset(), summarySentence.getRankScore());
                            }
                        } else {
                            System.out.printf("\tCannot extract summary sentences. Error: %s%n",
                                    documentResult.getError().getMessage());
                        }
                    }
                } else {
                    System.out.printf("\tCannot execute Extractive Summarization action. Error: %s%n",
                            actionResult.getError().getMessage());
                }
            }
        });
    }
}

Ausgabe

Extractive Summarization action results:
	Extracted summary sentences:
		 Sentence text: The extractive summarization feature uses natural language processing techniques to locate key sentences in an unstructured text document., length: 138, offset: 0, rank score: 1.000000.
		 Sentence text: This feature is provided as an API for developers., length: 50, offset: 206, rank score: 0.510000.
		 Sentence text: Extractive summarization supports several languages., length: 52, offset: 378, rank score: 0.410000.

Referenzdokumentation | Weitere Beispiele | Paket (npm) | Quellcode der Bibliothek

Verwenden Sie diesen Schnellstart, um eine Anwendung zur Textzusammenfassung mit der Clientbibliothek für Node.js zu erstellen. Im folgenden Beispiel wird eine JavaScript-Anwendung erstellt, die Dokumente zusammenfassen kann.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um die Dokumentzusammenfassung zu testen, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

  • Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos
  • Node.js v16 LTS
  • Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
    • Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Der Schlüssel und der Endpunkt werden weiter unten in der Schnellstartanleitung in den Code eingefügt.
    • Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.
  • Sie benötigen eine Sprachressource des Standard-Tarifs (S), um die Analysefunktion verwenden zu können.

Einrichten

Erstellen von Umgebungsvariablen

Ihre Anwendung muss authentifiziert werden, um API-Anforderungen senden zu können. In der Produktionsumgebung sollten Sie eine sichere Methode zum Speichern Ihrer Anmeldeinformationen sowie zum Zugriff darauf verwenden. In diesem Beispiel schreiben Sie Ihre Anmeldeinformationen in Umgebungsvariablen auf dem lokalen Computer, auf dem die Anwendung ausgeführt wird.

Tipp

Fügen Sie den Schlüssel nicht direkt in Ihren Code ein, und machen Sie ihn nicht öffentlich. Im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit finden Sie weitere Authentifizierungsoptionen wie zum Beispiel Azure Key Vault.

Um die Umgebungsvariable für Ihren Sprachressourcenschlüssel festzulegen, öffnen Sie ein Konsolenfenster und befolgen die Anweisungen für Ihr Betriebssystem und Ihre Entwicklungsumgebung.

  1. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_KEY ersetzen Sie your-key durch einen der Schlüssel für Ihre Ressource.
  2. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_ENDPOINT ersetzen Sie your-endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Hinweis

Wenn Sie nur in der aktuell ausgeführten Konsole auf die Umgebungsvariable zugreifen müssen, können Sie die Umgebungsvariable mit set anstelle von setx festlegen.

Nachdem Sie die Umgebungsvariable hinzugefügt haben, müssen Sie unter Umständen alle ausgeführten Programme neu starten, von denen die Umgebungsvariablen gelesen werden müssen, z. B. das Konsolenfenster. Wenn Sie beispielsweise Visual Studio als Editor verwenden, müssen Sie Visual Studio neu starten, bevor Sie das Beispiel ausführen.

Erstellen einer neuen Node.js-Anwendung

Erstellen Sie in einem Konsolenfenster (etwa cmd, PowerShell oder Bash) ein neues Verzeichnis für Ihre App, und rufen Sie es auf.

mkdir myapp 

cd myapp

Führen Sie den Befehl npm init aus, um eine Knotenanwendung mit der Datei package.json zu erstellen.

npm init

Installieren der Clientbibliothek

Installieren Sie die npm-Pakete:

npm install --save @azure/ai-language-text@1.1.0

Codebeispiel

Öffnen Sie die Datei, und kopieren Sie den folgenden Code. Führen Sie dann den Code aus.

Wichtig

Öffnen Sie das Azure-Portal. Wenn die im Abschnitt Voraussetzungen erstellte Sprachressource erfolgreich bereitgestellt wurde, klicken Sie unter Nächste Schritte auf die Schaltfläche Zu Ressource wechseln. Um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu finden, gehen Sie auf die Seite mit dem Schlüssel und dem Endpunkt Ihrer Ressource unter Ressourcenverwaltung.

Wichtig

Denken Sie daran, den Schlüssel aus Ihrem Code zu entfernen, wenn Sie fertig sind, und ihn niemals zu veröffentlichen. Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie Azure Key Vault. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit.

/**
 * This sample program extracts a summary of two sentences at max from an article.
 * For more information, see the feature documentation: {@link https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/summarization/overview}
 *
 * @summary extracts a summary from an article
 */

const { AzureKeyCredential, TextAnalysisClient } = require("@azure/ai-language-text");

// Load the .env file if it exists
require("dotenv").config();

// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;
const apiKey = process.env.LANGUAGE_KEY;

const documents = [
  `
           Windows 365 was in the works before COVID-19 sent companies around the world on a scramble to secure solutions to support employees suddenly forced to work from home, but “what really put the firecracker behind it was the pandemic, it accelerated everything,” McKelvey said. She explained that customers were asking, “’How do we create an experience for people that makes them still feel connected to the company without the physical presence of being there?”
           In this new world of Windows 365, remote workers flip the lid on their laptop, bootup the family workstation or clip a keyboard onto a tablet, launch a native app or modern web browser and login to their Windows 365 account. From there, their Cloud PC appears with their background, apps, settings and content just as they left it when they last were last there – in the office, at home or a coffee shop.
           “And then, when you’re done, you’re done. You won’t have any issues around security because you’re not saving anything on your device,” McKelvey said, noting that all the data is stored in the cloud.
           The ability to login to a Cloud PC from anywhere on any device is part of Microsoft’s larger strategy around tailoring products such as Microsoft Teams and Microsoft 365 for the post-pandemic hybrid workforce of the future, she added. It enables employees accustomed to working from home to continue working from home; it enables companies to hire interns from halfway around the world; it allows startups to scale without requiring IT expertise.
           “I think this will be interesting for those organizations who, for whatever reason, have shied away from virtualization. This is giving them an opportunity to try it in a way that their regular, everyday endpoint admin could manage,” McKelvey said.
           The simplicity of Windows 365 won over Dean Wells, the corporate chief information officer for the Government of Nunavut. His team previously attempted to deploy a traditional virtual desktop infrastructure and found it inefficient and unsustainable given the limitations of low-bandwidth satellite internet and the constant need for IT staff to manage the network and infrastructure.
           We didn’t run it for very long,” he said. “It didn’t turn out the way we had hoped. So, we actually had terminated the project and rolled back out to just regular PCs.”
           He re-evaluated this decision after the Government of Nunavut was hit by a ransomware attack in November 2019 that took down everything from the phone system to the government’s servers. Microsoft helped rebuild the system, moving the government to Teams, SharePoint, OneDrive and Microsoft 365. Manchester’s team recruited the Government of Nunavut to pilot Windows 365. Wells was intrigued, especially by the ability to manage the elastic workforce securely and seamlessly.
           “The impact that I believe we are finding, and the impact that we’re going to find going forward, is being able to access specialists from outside the territory and organizations outside the territory to come in and help us with our projects, being able to get people on staff with us to help us deliver the day-to-day expertise that we need to run the government,” he said.
           “Being able to improve healthcare, being able to improve education, economic development is going to improve the quality of life in the communities.”`,
];

async function main() {
  console.log("== Extractive Summarization Sample ==");

  const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(apiKey));
  const actions = [
    {
      kind: "ExtractiveSummarization",
      maxSentenceCount: 2,
    },
  ];
  const poller = await client.beginAnalyzeBatch(actions, documents, "en");

  poller.onProgress(() => {
    console.log(
      `Last time the operation was updated was on: ${poller.getOperationState().modifiedOn}`
    );
  });
  console.log(`The operation was created on ${poller.getOperationState().createdOn}`);
  console.log(`The operation results will expire on ${poller.getOperationState().expiresOn}`);

  const results = await poller.pollUntilDone();

  for await (const actionResult of results) {
    if (actionResult.kind !== "ExtractiveSummarization") {
      throw new Error(`Expected extractive summarization results but got: ${actionResult.kind}`);
    }
    if (actionResult.error) {
      const { code, message } = actionResult.error;
      throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
    }
    for (const result of actionResult.results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (result.error) {
        const { code, message } = result.error;
        throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
      }
      console.log("Summary:");
      console.log(result.sentences.map((sentence) => sentence.text).join("\n"));
    }
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

module.exports = { main };

Verwenden Sie diesen Schnellstart, um eine Anwendung zur Textzusammenfassung mit der Clientbibliothek für Python zu erstellen. Im folgenden Beispiel werden Sie eine Python-Anwendung erstellen, die Dokumente oder textbasierte Kundendienstunterhaltungen zusammenfassen kann.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um die Dokumentzusammenfassung zu testen, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

  • Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos
  • Python 3.x
  • Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
    • Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Sie fügen Ihren Schlüssel und Endpunkt weiter unten im Schnellstart in den Code ein.
    • Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.
  • Sie benötigen eine Sprachressource des Standard-Tarifs (S), um die Analysefunktion verwenden zu können.

Einrichten

Erstellen von Umgebungsvariablen

Ihre Anwendung muss authentifiziert werden, um API-Anforderungen senden zu können. In der Produktionsumgebung sollten Sie eine sichere Methode zum Speichern Ihrer Anmeldeinformationen sowie zum Zugriff darauf verwenden. In diesem Beispiel schreiben Sie Ihre Anmeldeinformationen in Umgebungsvariablen auf dem lokalen Computer, auf dem die Anwendung ausgeführt wird.

Tipp

Fügen Sie den Schlüssel nicht direkt in Ihren Code ein, und machen Sie ihn nicht öffentlich. Im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit finden Sie weitere Authentifizierungsoptionen wie zum Beispiel Azure Key Vault.

Um die Umgebungsvariable für Ihren Sprachressourcenschlüssel festzulegen, öffnen Sie ein Konsolenfenster und befolgen die Anweisungen für Ihr Betriebssystem und Ihre Entwicklungsumgebung.

  1. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_KEY ersetzen Sie your-key durch einen der Schlüssel für Ihre Ressource.
  2. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_ENDPOINT ersetzen Sie your-endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Hinweis

Wenn Sie nur in der aktuell ausgeführten Konsole auf die Umgebungsvariable zugreifen müssen, können Sie die Umgebungsvariable mit set anstelle von setx festlegen.

Nachdem Sie die Umgebungsvariable hinzugefügt haben, müssen Sie unter Umständen alle ausgeführten Programme neu starten, von denen die Umgebungsvariablen gelesen werden müssen, z. B. das Konsolenfenster. Wenn Sie beispielsweise Visual Studio als Editor verwenden, müssen Sie Visual Studio neu starten, bevor Sie das Beispiel ausführen.

Installieren der Clientbibliothek

Nach der Installation von Python, können Sie die Clientbibliothek mit Folgendem installieren:

pip install azure-ai-textanalytics==5.3.0

Codebeispiel

Erstellen Sie eine neue Python-Datei, und kopieren Sie den folgenden Code. Führen Sie dann den Code aus.

Wichtig

Öffnen Sie das Azure-Portal. Wenn die im Abschnitt Voraussetzungen erstellte Sprachressource erfolgreich bereitgestellt wurde, klicken Sie unter Nächste Schritte auf die Schaltfläche Zu Ressource wechseln. Um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu finden, gehen Sie auf die Seite mit dem Schlüssel und dem Endpunkt Ihrer Ressource unter Ressourcenverwaltung.

Wichtig

Denken Sie daran, den Schlüssel aus Ihrem Code zu entfernen, wenn Sie fertig sind, und ihn niemals zu veröffentlichen. Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie Azure Key Vault. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit.

# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
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(key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

# Example method for summarizing text
def sample_extractive_summarization(client):
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
    from azure.ai.textanalytics import (
        TextAnalyticsClient,
        ExtractiveSummaryAction
    ) 

    document = [
        "The extractive summarization feature uses natural language processing techniques to locate key sentences in an unstructured text document. "
        "These sentences collectively convey the main idea of the document. This feature is provided as an API for developers. " 
        "They can use it to build intelligent solutions based on the relevant information extracted to support various use cases. "
        "Extractive summarization supports several languages. It is based on pretrained multilingual transformer models, part of our quest for holistic representations. "
        "It draws its strength from transfer learning across monolingual and harness the shared nature of languages to produce models of improved quality and efficiency. "
    ]

    poller = client.begin_analyze_actions(
        document,
        actions=[
            ExtractiveSummaryAction(max_sentence_count=4)
        ],
    )

    document_results = poller.result()
    for result in document_results:
        extract_summary_result = result[0]  # first document, first result
        if extract_summary_result.is_error:
            print("...Is an error with code '{}' and message '{}'".format(
                extract_summary_result.code, extract_summary_result.message
            ))
        else:
            print("Summary extracted: \n{}".format(
                " ".join([sentence.text for sentence in extract_summary_result.sentences]))
            )

sample_extractive_summarization(client)

Output

Summary extracted: 
The extractive summarization feature uses natural language processing techniques to locate key sentences in an unstructured text document. This feature is provided as an API for developers. They can use it to build intelligent solutions based on the relevant information extracted to support various use cases.

Verwenden Sie diesen Schnellstart, um Anfragen zur Zusammenfassung von Texten über die REST-API zu senden. Im folgenden Beispiel werden Sie cURL verwenden, um Dokumente oder textbasierte Unterhaltungen im Kundenservice zusammenzufassen.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um die Dokumentzusammenfassung zu testen, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

  • Aktuelle Version von cURL.
  • Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
    • Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Der Schlüssel und der Endpunkt werden weiter unten in der Schnellstartanleitung in den Code eingefügt.
    • Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.

Einrichten

Erstellen von Umgebungsvariablen

Ihre Anwendung muss authentifiziert werden, um API-Anforderungen senden zu können. In der Produktionsumgebung sollten Sie eine sichere Methode zum Speichern Ihrer Anmeldeinformationen sowie zum Zugriff darauf verwenden. In diesem Beispiel schreiben Sie Ihre Anmeldeinformationen in Umgebungsvariablen auf dem lokalen Computer, auf dem die Anwendung ausgeführt wird.

Tipp

Fügen Sie den Schlüssel nicht direkt in Ihren Code ein, und machen Sie ihn nicht öffentlich. Im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit finden Sie weitere Authentifizierungsoptionen wie zum Beispiel Azure Key Vault.

Um die Umgebungsvariable für Ihren Sprachressourcenschlüssel festzulegen, öffnen Sie ein Konsolenfenster und befolgen die Anweisungen für Ihr Betriebssystem und Ihre Entwicklungsumgebung.

  1. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_KEY ersetzen Sie your-key durch einen der Schlüssel für Ihre Ressource.
  2. Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_ENDPOINT ersetzen Sie your-endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Hinweis

Wenn Sie nur in der aktuell ausgeführten Konsole auf die Umgebungsvariable zugreifen müssen, können Sie die Umgebungsvariable mit set anstelle von setx festlegen.

Nachdem Sie die Umgebungsvariable hinzugefügt haben, müssen Sie unter Umständen alle ausgeführten Programme neu starten, von denen die Umgebungsvariablen gelesen werden müssen, z. B. das Konsolenfenster. Wenn Sie beispielsweise Visual Studio als Editor verwenden, müssen Sie Visual Studio neu starten, bevor Sie das Beispiel ausführen.

Beispielanforderung

Hinweis

  • In den folgenden Bash-Beispielen wird das Zeilenfortsetzungszeichen \ verwendet. Verwenden Sie dieses Zeichen, falls in Ihrer Konsole oder Ihrem Terminal ein anderes Zeilenfortsetzungszeichen genutzt wird.
  • Sprachspezifische Beispiele finden Sie auf GitHub. Sie benötigen die folgenden Informationen, um die API aufzurufen:

Wählen Sie den Typ der Zusammenfassung aus, den Sie ausführen möchten, und wählen Sie dann eine der folgenden Registerkarten aus, um einen Beispiel-API-Aufruf anzuzeigen:

Funktion BESCHREIBUNG
Dokumentzusammenfassung Verwenden Sie extraktive Textzusammenfassung, um eine Zusammenfassung wichtiger oder relevanter Informationen innerhalb eines Dokuments zu erstellen.
Konversationszusammenfassung Verwenden Sie abstrakte Textzusammenfassungen, um eine Zusammenfassung von Problemen und Lösungen in Transkripten zwischen Kundendienstmitarbeitern und Kunden zu erstellen.
parameter BESCHREIBUNG
-X POST <endpoint> Gibt den Endpunkt für den Zugriff auf die API an
-H Content-Type: application/json Der Inhaltstyp zum Senden von JSON-Daten
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> Gibt den Schlüssel für den Zugriff auf die API an
-d <documents> Die JSON-Datei, die die zu sendenden Dokumente enthält

Die folgenden cURL-Befehle werden über eine Bash-Shell ausgeführt. Bearbeiten Sie diese Befehle mit Ihren eigenen JSON-Werten.

Dokumentzusammenfassung

Beispiel für extraktive Dokumentzusammenfassung

Das folgende Beispiel verhilft Ihnen zu einem Einstieg in die extraktive Dokumentzusammenfassung:

  1. Kopieren Sie den Befehl unten in einen Text-Editor. Im BASH-Beispiel wird das Zeilenfortsetzungszeichen \ verwendet. Wenn Ihre Konsole oder Ihr Terminal ein anderes Zeilenfortsetzungszeichen nutzt, verwenden Sie stattdessen dieses Zeichen.
curl -i -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/analyze-text/jobs?api-version=2023-04-01 \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d \
' 
{
  "displayName": "Document ext Summarization Task Example",
  "analysisInput": {
    "documents": [
      {
        "id": "1",
        "language": "en",
        "text": "At Microsoft, we have been on a quest to advance AI beyond existing techniques, by taking a more holistic, human-centric approach to learning and understanding. As Chief Technology Officer of Azure AI services, I have been working with a team of amazing scientists and engineers to turn this quest into a reality. In my role, I enjoy a unique perspective in viewing the relationship among three attributes of human cognition: monolingual text (X), audio or visual sensory signals, (Y) and multilingual (Z). At the intersection of all three, there’s magic—what we call XYZ-code as illustrated in Figure 1—a joint representation to create more powerful AI that can speak, hear, see, and understand humans better. We believe XYZ-code will enable us to fulfill our long-term vision: cross-domain transfer learning, spanning modalities and languages. The goal is to have pre-trained models that can jointly learn representations to support a broad range of downstream AI tasks, much in the way humans do today. Over the past five years, we have achieved human performance on benchmarks in conversational speech recognition, machine translation, conversational question answering, machine reading comprehension, and image captioning. These five breakthroughs provided us with strong signals toward our more ambitious aspiration to produce a leap in AI capabilities, achieving multi-sensory and multilingual learning that is closer in line with how humans learn and understand. I believe the joint XYZ-code is a foundational component of this aspiration, if grounded with external knowledge sources in the downstream AI tasks."
      }
    ]
  },
  "tasks": [
    {
      "kind": "ExtractiveSummarization",
      "taskName": "Document Extractive Summarization Task 1",
      "parameters": {
        "sentenceCount": 6
      }
    }
  ]
}
'

  1. Öffnen Sie ein Eingabeaufforderungsfenster (z. B. BASH).

  2. Fügen Sie den Befehl aus dem Text-Editor in das Eingabeaufforderungsfenster ein, und führen Sie den Befehl dann aus.

  3. Rufen Sie operation-location aus dem Antwortheader ab. Der Wert sieht etwa wie die folgende URL aus:

https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-text/jobs/12345678-1234-1234-1234-12345678?api-version=2023-04-01
  1. Verwenden Sie den folgenden cURL-Befehl, um die Ergebnisse der Anforderung abzurufen. Ersetzen Sie <my-job-id> durch den numerischen ID-Wert, den Sie aus dem vorherigen operation-location-Antwortheader erhalten haben:
curl -X GET $LANGUAGE_ENDPOINT/language/analyze-text/jobs/<my-job-id>?api-version=2023-04-01 \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY"

JSON-Antwort für das Beispiel für extraktive Dokumentzusammenfassung

{
    "jobId": "56e43bcf-70d8-44d2-a7a7-131f3dff069f",
    "lastUpdateDateTime": "2022-09-28T19:33:43Z",
    "createdDateTime": "2022-09-28T19:33:42Z",
    "expirationDateTime": "2022-09-29T19:33:42Z",
    "status": "succeeded",
    "errors": [],
    "displayName": "Document ext Summarization Task Example",
    "tasks": {
        "completed": 1,
        "failed": 0,
        "inProgress": 0,
        "total": 1,
        "items": [
            {
                "kind": "ExtractiveSummarizationLROResults",
                "taskName": "Document Extractive Summarization Task 1",
                "lastUpdateDateTime": "2022-09-28T19:33:43.6712507Z",
                "status": "succeeded",
                "results": {
                    "documents": [
                        {
                            "id": "1",
                            "sentences": [
                                {
                                    "text": "At Microsoft, we have been on a quest to advance AI beyond existing techniques, by taking a more holistic, human-centric approach to learning and understanding.",
                                    "rankScore": 0.69,
                                    "offset": 0,
                                    "length": 160
                                },
                                {
                                    "text": "In my role, I enjoy a unique perspective in viewing the relationship among three attributes of human cognition: monolingual text (X), audio or visual sensory signals, (Y) and multilingual (Z).",
                                    "rankScore": 0.66,
                                    "offset": 324,
                                    "length": 192
                                },
                                {
                                    "text": "At the intersection of all three, there’s magic—what we call XYZ-code as illustrated in Figure 1—a joint representation to create more powerful AI that can speak, hear, see, and understand humans better.",
                                    "rankScore": 0.63,
                                    "offset": 517,
                                    "length": 203
                                },
                                {
                                    "text": "We believe XYZ-code will enable us to fulfill our long-term vision: cross-domain transfer learning, spanning modalities and languages.",
                                    "rankScore": 1.0,
                                    "offset": 721,
                                    "length": 134
                                },
                                {
                                    "text": "The goal is to have pre-trained models that can jointly learn representations to support a broad range of downstream AI tasks, much in the way humans do today.",
                                    "rankScore": 0.74,
                                    "offset": 856,
                                    "length": 159
                                },
                                {
                                    "text": "I believe the joint XYZ-code is a foundational component of this aspiration, if grounded with external knowledge sources in the downstream AI tasks.",
                                    "rankScore": 0.49,
                                    "offset": 1481,
                                    "length": 148
                                }
                            ],
                            "warnings": []
                        }
                    ],
                    "errors": [],
                    "modelVersion": "latest"
                }
            }
        ]
    }
}

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie ein Azure KI Services-Abonnement bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource oder die Ressourcengruppe löschen. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

Nächste Schritte