Conexión a un recurso de varios servicios de Azure AI con Service Connector

2025-01-29

En esta página se proporciona información sobre los métodos de autenticación y los clientes compatibles, así como el código de ejemplo para conectar un recurso multiservicio de Azure AI a otros servicios de nube usando Service Connector. En esta página también se enumeran los nombres y valores predeterminados de las variables de entorno obtenidos al crear la conexión de servicio.

Servicios de proceso admitidos

Service Connector se puede usar para conectar los siguientes servicios de proceso a un recurso de varios servicios de Azure AI:

Azure App Service
Azure Container Apps
Funciones de Azure
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Spring Apps

Tipos de autenticación y tipos de cliente admitidos

En la tabla siguiente se indican los métodos de autenticación y los clientes compatibles para conectar su servicio de proceso a un recurso multiservicio de Azure AI usando Service Connector. Un valor "Sí" indica que se admite la combinación, mientras que "No" indica que no se admite.

Tipo de cliente	Identidad administrada asignada por el sistema	Identidad administrada asignada por el usuario	Secreto/cadena de conexión	Entidad de servicio
.NET	Sí	Sí	Sí	Sí
Java	Sí	Sí	Sí	Sí
Node.js	Sí	Sí	Sí	Sí
Python	Sí	Sí	Sí	Sí
None	Sí	Sí	Sí	Sí

Esta tabla indica que todas las combinaciones de tipos de cliente y métodos de autenticación de la tabla son compatibles. Todos los tipos de cliente pueden usar cualquiera de los métodos de autenticación para conectarse a un recurso multiservicio de Azure AI usando Service Connector.

Nombres de variables de entorno predeterminados o propiedades de aplicación y código de ejemplo

Use los siguientes detalles de conexión para conectar servicios de proceso a un recurso multiservicio de Azure AI. Para obtener más información sobre las convenciones de nomenclatura, consulte el artículo sobre los elementos internos del conector de servicio.

Identidad administrada asignada por el sistema (recomendado)

Nombre de la variable de entorno predeterminado	Descripción	Valor de ejemplo
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Servicio de proveedor de tokens de Azure Cognitive Services	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`

Código de ejemplo

Consulte los pasos y el código siguientes para conectarse a un recurso multiservicio de Azure AI usando una identidad administrada asignada por el sistema.

Puede usar la biblioteca de cliente de Azure para acceder a varias API cognitivas compatibles con un recurso multiservicio de Azure AI. En esta muestra se usa Text Analytics de Azure AI como ejemplo. Consulte Autenticación de solicitudes a los servicios de Azure AI para llamar directamente a las API cognitivas.

Instale las siguientes dependencias. Se usa Azure.AI.TextAnalytics como ejemplo.
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

Autentifíquese usando la biblioteca de identidades de Azure y obtenga el punto de conexión de recursos multiservicio de Azure AI a partir de las variables de entorno agregadas por Service Connector. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// system-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential();

// user-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential(
//     new DefaultAzureCredentialOptions
//     {
//         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
//     });

// service principal 
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
  new Uri(endpoint),
  credential);

Agregue las siguientes dependencias en el archivo pom.xml. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
    <version>5.1.12</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.11.4</version>
</dependency>

Autentifíquese usando azure-identity y obtenga el punto de conexión de recursos multiservicio de Azure AI a partir de las variables de entorno agregadas por Service Connector. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();

// for user-assigned managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
//     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
//     .build();

// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
//   .clientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
//   .clientSecret(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET"))
//   .tenantId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID"))
//   .build();

String endpoint = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
    .credential(credential)
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Instale las siguientes dependencias. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential

# Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
# system-assigned managed identity
# cred = ManagedIdentityCredential()

# user-assigned managed identity
# managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)

# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')

language_service_client = TextAnalyticsClient(
  endpoint=endpoint, 
  credential=cred)

Instale las siguientes dependencias. Se usa ai-text-analytics como ejemplo.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

Autentifíquese usando @azure/identity y obtenga el punto de conexión de recursos multiservicio de Azure AI a partir de las variables de entorno agregadas por Service Connector. Al usar el código siguiente, quite la marca de comentario de la parte del fragmento de código para el tipo de autenticación que desea usar.

import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-assigned managed identity
// const credential = new DefaultAzureCredential();

// for user-assigned managed identity
// const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
//     managedIdentityClientId: clientId
// });

// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

const endpoint = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);

Identidad administrada asignada por el usuario

Nombre de la variable de entorno predeterminado	Descripción	Valor de ejemplo
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Servicio de proveedor de tokens de Azure Cognitive Services	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID	Id. de cliente	`<client-ID>`

Código de ejemplo

Consulte los pasos y el código siguientes para conectarse a un recurso multiservicio de Azure AI usando una identidad administrada asignada por el usuario.

Instale las siguientes dependencias. Se usa Azure.AI.TextAnalytics como ejemplo.
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// system-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential();

// user-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential(
//     new DefaultAzureCredentialOptions
//     {
//         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
//     });

// service principal 
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
  new Uri(endpoint),
  credential);

Agregue las siguientes dependencias en el archivo pom.xml. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
    <version>5.1.12</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.11.4</version>
</dependency>

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();

// for user-assigned managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
//     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
//     .build();

// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
//   .clientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
//   .clientSecret(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET"))
//   .tenantId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID"))
//   .build();

String endpoint = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
    .credential(credential)
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Instale las siguientes dependencias. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential

# Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
# system-assigned managed identity
# cred = ManagedIdentityCredential()

# user-assigned managed identity
# managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)

# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')

language_service_client = TextAnalyticsClient(
  endpoint=endpoint, 
  credential=cred)

Instale las siguientes dependencias. Se usa ai-text-analytics como ejemplo.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-assigned managed identity
// const credential = new DefaultAzureCredential();

// for user-assigned managed identity
// const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
//     managedIdentityClientId: clientId
// });

// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

const endpoint = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);

Cadena de conexión

Nombre de la variable de entorno predeterminado	Descripción	Valor de ejemplo
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Servicio de proveedor de tokens de Azure Cognitive Services	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY	Clave API de un recurso multiservicio de Azure AI	`<api-key>`

Código de ejemplo

Consulte los pasos y el código siguientes para conectarse a un recurso multiservicio de Azure AI usando una cadena de conexión.

Instale las siguientes dependencias. Se usa Azure.AI.TextAnalytics como ejemplo.

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

Obtenga el punto de conexión y la clave de los recursos multiservicio de Azure AI a partir de las variables de entorno agregadas por Service Connector.

using Azure.AI.TextAnalytics;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT")
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY");

TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
  new Uri(endpoint),
  new AzureKeyCredential(key));

Agregue las siguientes dependencias en el archivo pom.xml. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-core</artifactId>
    <version>1.49.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
    <version>5.1.12</version>
</dependency>

Obtenga el punto de conexión y la clave de los recursos multiservicio de Azure AI a partir de las variables de entorno agregadas por Service Connector.

String endpoint = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
String key = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY");
TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
    .credential(new AzureKeyCredential(key))
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Instale las siguientes dependencias. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-core
```

Obtenga el punto de conexión y la clave de los recursos multiservicio de Azure AI a partir de las variables de entorno agregadas por Service Connector.

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

key = os.environ['AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY']
endpoint = os.environ['AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT']
language_service_client = TextAnalyticsClient(
  endpoint=retrieved_endpoint, 
  credential=AzureKeyCredential(key))

Instale la dependencia siguiente. Se usa ai-text-analytics como ejemplo.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
```

Obtenga el punto de conexión y la clave de los recursos multiservicio de Azure AI a partir de las variables de entorno agregadas por Service Connector.

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

const endpoint = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const credential = new AzureKeyCredential(process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_KEY);

const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);

Entidad de servicio

Nombre de la variable de entorno predeterminado	Descripción	Valor de ejemplo
AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Servicio de proveedor de tokens de Azure Cognitive Services	`https://<cognitive-service-name>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID	Id. de cliente	`<client-ID>`
AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET	Secreto de cliente	`<client-secret>`
AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID	El identificador de inquilino	`<tenant-ID>`

Código de ejemplo

Consulte los pasos y el código siguientes para conectarse a un recurso multiservicio de Azure AI usando una entidad de servicio.

Instale las siguientes dependencias. Se usa Azure.AI.TextAnalytics como ejemplo.
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// system-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential();

// user-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential(
//     new DefaultAzureCredentialOptions
//     {
//         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
//     });

// service principal 
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
  new Uri(endpoint),
  credential);

Agregue las siguientes dependencias en el archivo pom.xml. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
    <version>5.1.12</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.11.4</version>
</dependency>

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();

// for user-assigned managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
//     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
//     .build();

// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
//   .clientId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID"))
//   .clientSecret(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET"))
//   .tenantId(System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID"))
//   .build();

String endpoint = System.getenv("AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
    .credential(credential)
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Instale las siguientes dependencias. Se usa azure-ai-textanalytics como ejemplo.
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential

# Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
# system-assigned managed identity
# cred = ManagedIdentityCredential()

# user-assigned managed identity
# managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)

# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')

language_service_client = TextAnalyticsClient(
  endpoint=endpoint, 
  credential=cred)

Instale las siguientes dependencias. Se usa ai-text-analytics como ejemplo.
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-assigned managed identity
// const credential = new DefaultAzureCredential();

// for user-assigned managed identity
// const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
//     managedIdentityClientId: clientId
// });

// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

const endpoint = process.env.AZURE_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);

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Conexión a un recurso de varios servicios de Azure AI con Service Connector

Servicios de proceso admitidos

Tipos de autenticación y tipos de cliente admitidos

Nombres de variables de entorno predeterminados o propiedades de aplicación y código de ejemplo

Identidad administrada asignada por el sistema (recomendado)

Código de ejemplo

Identidad administrada asignada por el usuario

Código de ejemplo

Cadena de conexión

Código de ejemplo

Entidad de servicio

Código de ejemplo

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