Cel zestawu SDK: interfejs API REST 2022–08–31 (ogólna dostępność)

! [Znacznik wyboru analizy dokumentów].. /media/yes-icon.png) Interfejs API REST w wersji 2022–08–31 (OGÓLNA DOSTĘPNOŚĆ)

Azure AI Document Intelligence to usługa w chmurze, która używa uczenia maszynowego do analizowania tekstu i danych strukturalnych z dokumentów. Zestaw SDK (Document Intelligence Software Development Kit) to zestaw bibliotek i narzędzi, które umożliwiają łatwe integrowanie modeli i możliwości analizy dokumentów z aplikacjami. Zestaw SDK analizy dokumentów jest dostępny na różnych platformach w językach programowania C#/.NET, Java, JavaScript i Python.

Obsługiwane języki programowania

Zestaw SDK analizy dokumentów obsługuje następujące języki i platformy:

Wersja zestawu SDK analizy dokumentów języka →	Pakiet	Obsługiwana wersja interfejsu API	Obsługa platform
.NET/C# → 4.0.0 (ogólna dostępność)	NuGet	Wersja 3.0	Windows, macOS, Linux, Docker
Java → 4.0.6 (ogólna dostępność)	Repozytorium Maven	Wersja 3.0	Windows, macOS, Linux
JavaScript → 4.0.0 (ogólna dostępność)	npm	Wersja 3.0	Przeglądarka, Windows, macOS, Linux
Python → 3.2.0 (ogólna dostępność)	PyPI	Wersja 3.0	Windows, macOS, Linux

Aby uzyskać więcej informacji na temat innych wersji zestawu SDK, zobacz:

• 2024-02-29 Wersja 4.0 (wersja zapoznawcza)

• 2023-07-31 Wersja 3.1 (ogólna dostępność)

• v2.1 (ogólna dostępność)

Obsługiwani klienci

Język	Wersja zestawu SDK	Wersja interfejsu API	Obsługiwani klienci
JavaScript dla platformy .NET/C#	4.0.0 (ogólna dostępność)	v3.0:2022-08-31 (ustawienie domyślne)	DocumentAnalysisClient DocumentModelAdministrationClient
JavaScript dla platformy .NET/C#	3.1.x	Wersja 2.1 (domyślna) v2.0	FormRecognizerClient FormTrainingClient
JavaScript dla platformy .NET/C#	3.0.x	Wersja 2.0	FormRecognizerClient FormTrainingClient
Python	3.2.x (ogólna dostępność)	v3.0:2022-08-31 (ustawienie domyślne)	DocumentAnalysisClient DocumentModelAdministrationClient
Python	3.1.x	Wersja 2.1 (domyślna) v2.0	FormRecognizerClient FormTrainingClient
Python	3.0.0	Wersja 2.0	FormRecognizerClient FormTrainingClient

Korzystanie z zestawu Document Intelligence SDK w aplikacjach

Zestaw SDK analizy dokumentów umożliwia korzystanie z usługi Document Intelligence i zarządzanie nią w aplikacji. Zestaw SDK opiera się na podstawowym interfejsie API REST analizy dokumentów, który umożliwia łatwe korzystanie z tych interfejsów API w ramach paradygmatu języka programowania. Oto jak używasz zestawu SDK analizy dokumentów dla preferowanego języka:

1. Instalowanie biblioteki klienta zestawu SDK

C#/.NET

dotnet add package Azure.AI.FormRecognizer --version 4.0.0

Install-Package Azure.AI.FormRecognizer -Version 4.0.0

Java

<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-formrecognizer</artifactId>
<version>4.0.6</version>
</dependency>

implementation("com.azure:azure-ai-formrecognizer:4.0.6")

JavaScript

npm i @azure/ai-form-recognizer@4.0.0

Python

pip install azure-ai-formrecognizer==3.2.0

2. Importowanie biblioteki klienta zestawu SDK do aplikacji

C#/.NET

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

Java

import com.azure.ai.formrecognizer.*;
import com.azure.ai.formrecognizer.models.*;
import com.azure.ai.formrecognizer.DocumentAnalysisClient.*;

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;

JavaScript

const { AzureKeyCredential, DocumentAnalysisClient } = require("@azure/ai-form-recognizer");

Python

from azure.ai.formrecognizer import DocumentAnalysisClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

3. Konfigurowanie uwierzytelniania

Istnieją dwie obsługiwane metody uwierzytelniania:

• Użyj klucza interfejsu API analizy dokumentów z elementem AzureKeyCredential z pliku azure.core.credentials.

• Użyj poświadczeń tokenu z tożsamości platformy Azure, aby uwierzytelnić się przy użyciu identyfikatora Entra firmy Microsoft.

Używanie klucza interfejsu API

Oto gdzie znaleźć klucz interfejsu API analizy dokumentów w witrynie Azure Portal:

Ważne

Zalecamy uwierzytelnianie za pomocą identyfikatora Entra firmy Microsoft z tożsamościami zarządzanymi dla zasobów platformy Azure, aby uniknąć przechowywania poświadczeń przy użyciu aplikacji uruchamianych w chmurze.

Jeśli używasz klucza interfejsu API, zapisz go bezpiecznie w innym miejscu, na przykład w usłudze Azure Key Vault. Nie dołączaj klucza interfejsu API bezpośrednio do kodu i nigdy nie publikuj go publicznie.

Aby uzyskać więcej informacji na temat zabezpieczeń usług sztucznej inteligencji, zobacz Uwierzytelnianie żądań w usługach Azure AI.

C#/.NET

//set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instance
string key = "<your-key>";
string endpoint = "<your-endpoint>";
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

Java

// create your `DocumentAnalysisClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClientBuilder()
            .credential(new AzureKeyCredential("<your-key>"))
            .endpoint("<your-endpoint>")
            .buildClient();

JavaScript

// create your `DocumentAnalysisClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
async function main() {
    const client = new DocumentAnalysisClient("<your-endpoint>", new AzureKeyCredential("<your-key>"));

Python

# create your `DocumentAnalysisClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    document_analysis_client = DocumentAnalysisClient(endpoint="<your-endpoint>", credential=AzureKeyCredential("<your-key>"))

Używanie poświadczeń tokenu entra firmy Microsoft

Uwaga

Regionalne punkty końcowe nie obsługują uwierzytelniania entra firmy Microsoft. Utwórz niestandardową poddomenę dla zasobu, aby użyć tego typu uwierzytelniania.

Autoryzacja jest najłatwiejsza przy użyciu .DefaultAzureCredential Zapewnia on domyślne poświadczenia tokenu oparte na uruchomionym środowisku, które może obsługiwać większość scenariuszy uwierzytelniania platformy Azure.

C#/.NET

Poniżej przedstawiono sposób uzyskiwania i używania wartości DefaultAzureCredential dla aplikacji platformy .NET:

1. Zainstaluj bibliotekę tożsamości platformy Azure dla platformy .NET:

       dotnet add package Azure.Identity
   

       Install-Package Azure.Identity
   

2. Zarejestruj aplikację Microsoft Entra i utwórz nową jednostkę usługi.

3. Udziel dostępu do analizy dokumentów, przypisując Cognitive Services User rolę do jednostki usługi.

4. Ustaw wartości identyfikatora klienta, identyfikatora dzierżawy i klucza tajnego klienta w aplikacji Microsoft Entra jako zmienne środowiskowe: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDi AZURE_CLIENT_SECRET, odpowiednio.

5. DocumentAnalysisClient Utwórz wystąpienie, w tym element DefaultAzureCredential:

   string endpoint = "<your-endpoint>";
   var client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential());
   

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Uwierzytelnianie klienta.

Java

Poniżej przedstawiono sposób uzyskiwania i używania elementu DefaultAzureCredential dla aplikacji Java:

1. Zainstaluj bibliotekę tożsamości platformy Azure dla języka Java:

   <dependency>
       <groupId>com.azure</groupId>
       <artifactId>azure-identity</artifactId>
       <version>1.5.3</version>
   </dependency>
   

2. Zarejestruj aplikację Microsoft Entra i utwórz nową jednostkę usługi.

3. Udziel dostępu do analizy dokumentów, przypisując Cognitive Services User rolę do jednostki usługi.

4. Ustaw wartości identyfikatora klienta, identyfikatora dzierżawy i wpisu tajnego klienta aplikacji Microsoft Entra jako zmienne środowiskowe: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDi AZURE_CLIENT_SECRET, odpowiednio.

5. DocumentAnalysisClient Utwórz wystąpienie i TokenCredential zmienną:

   TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
   DocumentAnalysisClient documentAnalysisClient = new DocumentAnalysisClientBuilder()
       .endpoint("{your-endpoint}")
       .credential(credential)
       .buildClient();
   

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Uwierzytelnianie klienta.

JavaScript

Poniżej przedstawiono sposób uzyskiwania i używania wartości DefaultAzureCredential dla aplikacji JavaScript:

1. Zainstaluj bibliotekę tożsamości platformy Azure dla języka JavaScript:

   npm install @azure/identity
   

2. Zarejestruj aplikację Microsoft Entra i utwórz nową jednostkę usługi.

3. Udziel dostępu do analizy dokumentów, przypisując Cognitive Services User rolę do jednostki usługi.

4. Ustaw wartości identyfikatora klienta, identyfikatora dzierżawy i wpisu tajnego klienta aplikacji Microsoft Entra jako zmienne środowiskowe: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDi AZURE_CLIENT_SECRET, odpowiednio.

5. DocumentAnalysisClient Utwórz wystąpienie, w tym element DefaultAzureCredential:

   const { DocumentAnalysisClient } = require("@azure/ai-form-recognizer");
   const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
   
   const client = new DocumentAnalysisClient("<your-endpoint>", new DefaultAzureCredential());
   

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie i uwierzytelnianie klienta.

Python

Poniżej przedstawiono sposób uzyskiwania i używania wartości DefaultAzureCredential dla aplikacji języka Python.

1. Zainstaluj bibliotekę tożsamości platformy Azure dla języka Python:

   pip install azure-identity
   

2. Zarejestruj aplikację Microsoft Entra i utwórz nową jednostkę usługi.

3. Udziel dostępu do analizy dokumentów, przypisując Cognitive Services User rolę do jednostki usługi.

4. Ustaw wartości identyfikatora klienta, identyfikatora dzierżawy i wpisu tajnego klienta aplikacji Microsoft Entra jako zmienne środowiskowe: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDi AZURE_CLIENT_SECRET, odpowiednio.

5. DocumentAnalysisClient Utwórz wystąpienie, w tym element DefaultAzureCredential:

   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   from azure.ai.formrecognizer import DocumentAnalysisClient
   
   credential = DefaultAzureCredential()
   document_analysis_client = DocumentAnalysisClient(
       endpoint="https://<my-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com/",
       credential=credential
   )
   

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Uwierzytelnianie klienta.

4. Kompilowanie aplikacji

Utwórz obiekt klienta do interakcji z zestawem SDK analizy dokumentów, a następnie wywołaj metody dla tego obiektu klienta w celu interakcji z usługą. Zestawy SDK zapewniają metody synchroniczne i asynchroniczne. Aby uzyskać więcej informacji, wypróbuj przewodnik Szybki start w wybranym języku.

Opcje pomocy

Fora Microsoft Q & A i Stack Overflow są dostępne dla społeczności deweloperów, aby zadawać i odpowiadać na pytania dotyczące analizy dokumentów sztucznej inteligencji platformy Azure i innych usług. Firma Microsoft monitoruje fora i odpowiada na pytania, na które społeczność nie odpowiedziała. Aby upewnić się, że widzisz pytanie, oznacz je tagiem azure-form-recognizer.

Następne kroki

Eksplorowanie interfejsu API REST analizy dokumentów w wersji 3.0

Wypróbuj przewodnik Szybki start dotyczący analizy dokumentów