Guide du développeur pour SDK et REST pour le service de langage

Utilisez cet article pour trouver des informations sur l’intégration des SDK de service de langage et de l’API REST dans vos applications.

Options de développement

Le service de langage assure la prise en charge par le biais d’une API REST et de bibliothèques clientes dans plusieurs langages.

Bibliothèque cliente (SDK Azure)

Bibliothèques clientes (SDK Azure)

Le service de langage fournit trois espaces de noms pour l’utilisation des fonctionnalités disponibles. Selon les fonctionnalités et le langage de programmation que vous utilisez, vous devrez télécharger un ou plusieurs des packages suivants, ainsi que disposer de la prise en charge des versions de framework/langage suivante :

Framework/Langage	Version minimale prise en charge
.NET	.NET Framework 4.6.1 ou version ultérieure, ou .NET (anciennement .NET Core) 2.0 ou version ultérieure.
Java	v8 ou version ultérieure
JavaScript	v14 LTS ou version ultérieure
Python	v3.7 ou version ultérieure

Azure.AI.TextAnalytics

Notes

Si vous utilisez une reconnaissance d’entité nommée personnalisée ou une classification de texte personnalisée, vous devez créer un projet et entraîner un modèle avant d’utiliser le SDK. Le SDK permet uniquement d’analyser du texte à l’aide de modèles que vous créez. Pour plus d’informations sur la création d’un modèle, consultez les guides de démarrage rapide suivants.

• Reconnaissance d’entité nommée personnalisée
• Classification de texte personnalisée

L’espace de noms Azure.AI.TextAnalytics vous permet d’utiliser les fonctionnalités de langage suivantes. Utilisez les liens ci-dessous pour obtenir des articles pour vous aider à envoyer des demandes d’API à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK).

• Reconnaissance d’entité nommée personnalisée
• Classification de texte personnalisée
• Résumé de document
• Liaison d’entités
• Extraction de phrases clés
• Reconnaissance d’entité nommée (NER)
• Détection des informations d’identification personnelle (PII)
• Analyse des sentiments et exploration des opinions
• Analyse de texte pour la santé

Lorsque vous utilisez ces fonctionnalités dans votre application, utilisez la documentation et les exemples de code suivants pour plus d’informations.

Langage → Dernière version en disponibilité générale	Documentation de référence	Exemples
C#/.NET → v5.2.0	Documentation C#	Exemples C#
Java → v5.2.0	Documentation Java	Exemples Java
JavaScript → v1.0.0	Documentation JavaScript	Exemples JavaScript
Python → v5.2.0	Documentation Python	Exemples Python

Azure.AI.Language.Conversations

Remarque

Si vous utilisez le workflow de compréhension du langage conversationnel ou d’orchestration, vous devez créer un projet et entraîner un modèle avant d’utiliser le Kit de développement logiciel (SDK). Le SDK permet uniquement d’analyser du texte à l’aide de modèles que vous créez. Pour plus d’informations, consultez les guides de démarrage rapide suivants.

• Compréhension du langage courant
• Workflow d’orchestration

L’espace de noms Azure.AI.Language.Conversations vous permet d’utiliser les fonctionnalités de langage suivantes. Utilisez les liens ci-dessous pour obtenir des articles pour vous aider à envoyer des demandes d’API à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK).

• Compréhension du langage courant
• Workflow d’orchestration
• Résumé de conversation (Python uniquement)
• Détection des informations d’identification personnelles pour les conversations

Lorsque vous utilisez ces fonctionnalités dans votre application, utilisez la documentation et les exemples de code suivants pour plus d’informations.

Langage → Dernière version en disponibilité générale	Documentation de référence	Exemples
C#/.NET → v1.0.0	Documentation C#	Exemples C#
Python → v1.0.0	Documentation Python	Exemples Python

Azure.AI.Language.QuestionAnswering

L’espace de noms Azure.AI.Language.QuestionAnswering vous permet d’utiliser les fonctionnalités de langage suivantes :

• Réponses aux questions
  • Création : automatisez les tâches courantes telles que l’ajout de nouvelles paires de réponses aux questions et l’utilisation de projets/bases de connaissances.
  • Prédiction : répondez aux questions en fonction des passages de texte.

Lorsque vous utilisez ces fonctionnalités dans votre application, utilisez la documentation et les exemples de code suivants pour plus d’informations.

Langage → Dernière version en disponibilité générale	Documentation de référence	Exemples
C#/.NET → v1.0.0	Documentation C#	Exemples C#
Python → v1.0.0	Documentation Python	Exemples Python

REST API

API REST

Le service de langage fournit plusieurs points de terminaison d’API en fonction de la fonctionnalité que vous souhaitez utiliser.

API de création d’analyse de conversation

L’API de création d’analyse de conversation vous permet de créer des modèles personnalisés et de créer/gérer des projets pour les fonctionnalités suivantes.

• Compréhension du langage courant
• Workflow d’orchestration

Lorsque vous utilisez cette API dans votre application, consultez la documentation de référence pour plus d’informations.

API runtime d’analyse de conversation

L’API runtime d’analyse de conversation vous permet d’envoyer des demandes à des modèles personnalisés que vous avez créés pour :

• Compréhension du langage courant
• Workflow d’orchestration

Elle vous permet également d’utiliser les fonctionnalités suivantes, sans créer de modèles :

• Résumé de conversation
• Détection des informations d’identification personnelles pour les conversations

Lorsque vous utilisez cette API dans votre application, consultez la documentation de référence pour plus d’informations.

API de création d’analyse de texte

L’API de création d’analyse de texte vous permet de créer des modèles personnalisés et de créer/gérer des projets pour :

• Reconnaissance d’entité nommée personnalisée
• Classification de texte personnalisée

Lorsque vous utilisez cette API dans votre application, consultez la documentation de référence pour plus d’informations.

API runtime d’analyse de texte

L’API runtime d’analyse de texte vous permet d’envoyer des requêtes à des modèles personnalisés que vous avez créés pour :

• Reconnaissance d’entité nommée personnalisée
• Classification de texte personnalisée

Elle vous permet également d’utiliser les fonctionnalités suivantes, sans créer de modèles :

• Résumé de document
• Liaison d’entités
• Extraction de phrases clés
• Reconnaissance d’entité nommée (NER)
• Détection des informations d’identification personnelle (PII)
• Analyse des sentiments et exploration des opinions
• Analyse de texte pour la santé

Lorsque vous utilisez cette API dans votre application, consultez la documentation de référence pour plus d’informations.

API de réponses aux questions

Les API de réponse aux questions vous permettent d’utiliser la fonctionnalité de réponse aux questions.

Documentation de référence

Lorsque vous utilisez cette API dans votre application, consultez la documentation de référence suivante pour plus d’informations.

• API prédéfinie : utilisez l’API runtime prédéfinie pour répondre à une question spécifiée à l’aide du texte fourni par les utilisateurs.
• API de création personnalisée : créez une base de connaissances pour répondre aux questions.

Voir aussi

Vue d’ensemble d’Azure AI Language