Szybki start: korzystanie z biblioteki klienta wykrywania języka i interfejsu API REST

Dokumentacja referencyjna Więcej przykładów | Package (NuGet) | Library source code |

Użyj tego przewodnika Szybki start, aby utworzyć aplikację do wykrywania języka za pomocą biblioteki klienta dla platformy .NET. W poniższym przykładzie utworzysz aplikację w języku C#, która może zidentyfikować język, w którym został napisany przykład tekstu.

Napiwek

Możesz użyć programu Language Studio , aby wypróbować funkcje usługi językowej bez konieczności pisania kodu.

Wymagania wstępne

• Subskrypcja platformy Azure — utwórz bezpłatnie
• Środowisko IDE programu Visual Studio
• Po utworzeniu subskrypcji platformy Azure utwórz zasób language w witrynie Azure Portal, aby uzyskać klucz i punkt końcowy. Po wdrożeniu wybierz pozycję Przejdź do zasobu.
  • Potrzebujesz klucza i punktu końcowego z utworzonego zasobu, aby połączyć aplikację z interfejsem API. Klucz i punkt końcowy wklejasz do kodu w dalszej części przewodnika Szybki start.
  • Możesz użyć warstwy cenowej bezpłatna (Free F0), aby wypróbować usługę, a następnie uaktualnić ją do warstwy płatnej dla środowiska produkcyjnego.
• Aby użyć funkcji Analizuj, potrzebny jest zasób Język ze standardową warstwą cenową (S).

Konfigurowanie

Tworzenie nowej aplikacji .NET Core

Za pomocą środowiska IDE programu Visual Studio utwórz nową aplikację konsolową platformy .NET Core. Spowoduje to utworzenie projektu "Hello World" z pojedynczym plikiem źródłowym języka C#: program.cs.

Zainstaluj bibliotekę klienta, klikając prawym przyciskiem myszy rozwiązanie w Eksploratorze rozwiązań i wybierając polecenie Zarządzaj pakietami NuGet. W menedżerze pakietów, który zostanie otwarty, wybierz pozycję Przeglądaj i wyszukaj ciąg Azure.AI.TextAnalytics. Wybierz wersję 5.2.0, a następnie pozycję Zainstaluj. Możesz również użyć konsoli menedżera pakietów.

Przykład kodu

Skopiuj następujący kod do pliku program.cs . Pamiętaj, aby zastąpić zmienną key kluczem zasobu i zastąpić endpoint zmienną punktem końcowym zasobu. Następnie uruchom kod.

Ważne

Przejdź do portalu Azure Portal. Jeśli zasób języka utworzony w sekcji Wymagania wstępne został wdrożony pomyślnie, kliknij przycisk Przejdź do zasobu w obszarze Następne kroki. Klucz i punkt końcowy można znaleźć, przechodząc do strony Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Ważne

Pamiętaj, aby usunąć klucz z kodu po zakończeniu i nigdy nie publikować go publicznie. W przypadku środowiska produkcyjnego użyj bezpiecznego sposobu przechowywania i uzyskiwania dostępu do poświadczeń, takich jak usługa Azure Key Vault. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Dotyczący zabezpieczeń usług Azure AI.

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;

namespace LanguageDetectionExample
{
    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");

        // Example method for detecting the language of text
        static void LanguageDetectionExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            DetectedLanguage detectedLanguage = client.DetectLanguage("Ce document est rédigé en Français.");
            Console.WriteLine("Language:");
            Console.WriteLine($"\t{detectedLanguage.Name},\tISO-6391: {detectedLanguage.Iso6391Name}\n");
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(languageEndpoint, languageKey);
            LanguageDetectionExample(client);

            Console.Write("Press any key to exit.");
            Console.ReadKey();
        }

    }
}

Wyjście

Language:
    French, ISO-6391: fr

Dokumentacja referencyjna Więcej przykładów | Package (Maven) | Library source code |

Użyj tego przewodnika Szybki start, aby utworzyć aplikację do wykrywania języka za pomocą biblioteki klienta dla języka Java. W poniższym przykładzie utworzysz aplikację Java, która może zidentyfikować język, w którym został napisany przykład tekstu.

Napiwek

Możesz użyć programu Language Studio , aby wypróbować funkcje usługi językowej bez konieczności pisania kodu.

Wymagania wstępne

• Subskrypcja platformy Azure — utwórz bezpłatnie
• Zestaw Java Development Kit (JDK) w wersji 8 lub nowszej
• Po utworzeniu subskrypcji platformy Azure utwórz zasób language w witrynie Azure Portal, aby uzyskać klucz i punkt końcowy. Po wdrożeniu wybierz pozycję Przejdź do zasobu.
  • Potrzebujesz klucza i punktu końcowego z utworzonego zasobu, aby połączyć aplikację z interfejsem API. Wklej klucz i punkt końcowy do poniższego kodu w dalszej części przewodnika Szybki start.
  • Możesz użyć warstwy cenowej bezpłatna (Free F0), aby wypróbować usługę, a następnie uaktualnić ją do warstwy płatnej dla środowiska produkcyjnego.
• Aby użyć funkcji Analizuj, potrzebny jest zasób Język ze standardową warstwą cenową (S).

Konfigurowanie

Dodawanie biblioteki klienta

Utwórz projekt Maven w preferowanym środowisku IDE lub w środowisku deweloperskim. Następnie dodaj następującą zależność do pliku pom.xml projektu. Składnię implementacji dla innych narzędzi kompilacji można znaleźć w Internecie.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Przykład kodu

Utwórz plik Java o nazwie Example.java. Otwórz plik i skopiuj poniższy kod. Pamiętaj, aby zastąpić zmienną key kluczem zasobu i zastąpić endpoint zmienną punktem końcowym zasobu. Następnie uruchom kod.

Ważne

Przejdź do portalu Azure Portal. Jeśli zasób języka utworzony w sekcji Wymagania wstępne został wdrożony pomyślnie, kliknij przycisk Przejdź do zasobu w obszarze Następne kroki. Klucz i punkt końcowy można znaleźć, przechodząc do strony Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Ważne

Pamiętaj, aby usunąć klucz z kodu po zakończeniu i nigdy nie publikować go publicznie. W przypadku środowiska produkcyjnego użyj bezpiecznego sposobu przechowywania i uzyskiwania dostępu do poświadczeń, takich jak usługa Azure Key Vault. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Dotyczący zabezpieczeń usług Azure AI.

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;

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);
        detectLanguageExample(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 detecting the language of text
    static void detectLanguageExample(TextAnalyticsClient client)
    {
        // The text to be analyzed.
        String text = "Ce document est rédigé en Français.";

        DetectedLanguage detectedLanguage = client.detectLanguage(text);
        System.out.printf("Detected primary language: %s, ISO 6391 name: %s, score: %.2f.%n",
                detectedLanguage.getName(),
                detectedLanguage.getIso6391Name(),
                detectedLanguage.getConfidenceScore());
    }
}

Wyjście

Detected primary language: French, ISO 6391 name: fr, score: 1.00.

Dokumentacja referencyjna Więcej przykładów | Package (npm) | Kod źródłowy biblioteki |

Użyj tego przewodnika Szybki start, aby utworzyć aplikację do wykrywania języka z biblioteką klienta dla Node.js. W poniższym przykładzie utworzysz aplikację JavaScript, która może zidentyfikować język, w którym został napisany przykład tekstu.

Napiwek

Możesz użyć programu Language Studio , aby wypróbować funkcje usługi językowej bez konieczności pisania kodu.

Wymagania wstępne

• Subskrypcja platformy Azure — utwórz bezpłatnie
• Node.js wersji 14 LTS lub nowszej
• Po utworzeniu subskrypcji platformy Azure utwórz zasób language w witrynie Azure Portal, aby uzyskać klucz i punkt końcowy. Po wdrożeniu wybierz pozycję Przejdź do zasobu.
  • Potrzebujesz klucza i punktu końcowego z utworzonego zasobu, aby połączyć aplikację z interfejsem API. Wklej klucz i punkt końcowy do poniższego kodu w dalszej części przewodnika Szybki start.
  • Możesz użyć warstwy cenowej bezpłatna (Free F0), aby wypróbować usługę, a następnie uaktualnić ją do warstwy płatnej dla środowiska produkcyjnego.
• Aby użyć funkcji Analizuj, potrzebny jest zasób Język ze standardową warstwą cenową (S).

Konfigurowanie

Tworzenie nowej aplikacji Node.js

W oknie konsoli (na przykład cmd, PowerShell lub Bash) utwórz nowy katalog dla aplikacji i przejdź do niego.

mkdir myapp 

cd myapp

Uruchom polecenie npm init, aby utworzyć aplikację Node przy użyciu pliku package.json.

npm init

Instalowanie biblioteki klienta

Zainstaluj pakiet npm:

npm install @azure/ai-language-text

Przykład kodu

Otwórz plik i skopiuj poniższy kod. Pamiętaj, aby zastąpić zmienną key kluczem zasobu i zastąpić endpoint zmienną punktem końcowym zasobu. Następnie uruchom kod.

Ważne

Przejdź do portalu Azure Portal. Jeśli zasób języka utworzony w sekcji Wymagania wstępne został wdrożony pomyślnie, kliknij przycisk Przejdź do zasobu w obszarze Następne kroki. Klucz i punkt końcowy można znaleźć, przechodząc do strony Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Ważne

Pamiętaj, aby usunąć klucz z kodu po zakończeniu i nigdy nie publikować go publicznie. W przypadku środowiska produkcyjnego użyj bezpiecznego sposobu przechowywania i uzyskiwania dostępu do poświadczeń, takich jak usługa Azure Key Vault. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Dotyczący zabezpieczeń usług Azure AI.

"use strict";

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

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

//Example sentences in different languages to be analyzed
const documents = [
    "This document is written in English.",
    "这是一个用中文写的文件",
];

//Example of how to use the client library to detect language
async function main() {
    console.log("== Language detection sample ==");
  
    const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
  
    const result = await client.analyze("LanguageDetection", documents);
  
    for (const doc of result) {
      if (!doc.error) {
        console.log(
          `ID ${doc.id} - Primary language: ${doc.primaryLanguage.name} (iso6391 name: ${doc.primaryLanguage.iso6391Name})`
        );
      }
    }
}

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

Wyjście

== Language detection sample ==
ID 0 - Primary language: English (iso6391 name: en)
ID 1 - Primary language: Chinese_Simplified (iso6391 name: zh_chs)

Dokumentacja referencyjna Więcej przykładów | Package (PyPi) | Library source code |

Użyj tego przewodnika Szybki start, aby utworzyć aplikację do wykrywania języka za pomocą biblioteki klienta dla języka Python. W poniższym przykładzie utworzysz aplikację w języku Python, która może zidentyfikować język, w którym został napisany przykład tekstu.

Napiwek

Możesz użyć programu Language Studio , aby wypróbować funkcje usługi językowej bez konieczności pisania kodu.

Wymagania wstępne

• Subskrypcja platformy Azure — utwórz bezpłatnie
• Środowisko Python w wersji 3.8 lub nowszej
• Po utworzeniu subskrypcji platformy Azure utwórz zasób language w witrynie Azure Portal, aby uzyskać klucz i punkt końcowy. Po wdrożeniu wybierz pozycję Przejdź do zasobu.
  • Potrzebujesz klucza i punktu końcowego z utworzonego zasobu, aby połączyć aplikację z interfejsem API. Wklej klucz i punkt końcowy do poniższego kodu w dalszej części przewodnika Szybki start.
  • Możesz użyć warstwy cenowej bezpłatna (Free F0), aby wypróbować usługę, a następnie uaktualnić ją do warstwy płatnej dla środowiska produkcyjnego.
• Aby użyć funkcji Analizuj, potrzebny jest zasób Język ze standardową warstwą cenową (S).

Konfigurowanie

Instalowanie biblioteki klienta

Po zainstalowaniu środowiska Python możesz zainstalować bibliotekę klienta przy użyciu następującego polecenia:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Przykład kodu

Utwórz nowy plik języka Python i skopiuj poniższy kod. Pamiętaj, aby zastąpić zmienną key kluczem zasobu i zastąpić endpoint zmienną punktem końcowym zasobu. Następnie uruchom kod.

Ważne

Przejdź do portalu Azure Portal. Jeśli zasób języka utworzony w sekcji Wymagania wstępne został wdrożony pomyślnie, kliknij przycisk Przejdź do zasobu w obszarze Następne kroki. Klucz i punkt końcowy można znaleźć, przechodząc do strony Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Ważne

Pamiętaj, aby usunąć klucz z kodu po zakończeniu i nigdy nie publikować go publicznie. W przypadku środowiska produkcyjnego użyj bezpiecznego sposobu przechowywania i uzyskiwania dostępu do poświadczeń, takich jak usługa Azure Key Vault. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Dotyczący zabezpieczeń usług Azure AI.

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

client = authenticate_client()

# Example method for detecting the language of text
def language_detection_example(client):
    try:
        documents = ["Ce document est rédigé en Français."]
        response = client.detect_language(documents = documents, country_hint = 'us')[0]
        print("Language: ", response.primary_language.name)

    except Exception as err:
        print("Encountered exception. {}".format(err))
language_detection_example(client)

Wyjście

Language:  French

Dokumentacja referencyjna

Użyj tego przewodnika Szybki start, aby wysyłać żądania wykrywania języka przy użyciu interfejsu API REST. W poniższym przykładzie użyjesz biblioteki cURL, aby zidentyfikować język, w którym został napisany przykład tekstu.

Wymagania wstępne

• Subskrypcja platformy Azure — utwórz bezpłatnie

Konfigurowanie

Tworzenie zasobu platformy Azure

Aby użyć poniższego przykładu kodu, musisz wdrożyć zasób platformy Azure. Ten zasób będzie zawierać klucz i punkt końcowy używany do uwierzytelniania wywołań interfejsu API wysyłanych do usługi językowej.

1. Użyj poniższego linku, aby utworzyć zasób językowy przy użyciu witryny Azure Portal. Musisz zalogować się przy użyciu subskrypcji platformy Azure.

2. Na wyświetlonym ekranie Wybierz dodatkowe funkcje wybierz pozycję Kontynuuj, aby utworzyć zasób.

   

3. Na ekranie Tworzenie języka podaj następujące informacje:

   Szczegół	opis
   Subskrypcja	Konto subskrypcji, z którymi zostanie skojarzony zasób. Wybierz subskrypcję platformy Azure z menu rozwijanego.
   Grupa zasobów	Grupa zasobów to kontener, który przechowuje tworzone zasoby. Wybierz pozycję Utwórz nową , aby utworzyć nową grupę zasobów.
   Region (Region)	Lokalizacja zasobu Language. Różne regiony mogą wprowadzać opóźnienia w zależności od lokalizacji fizycznej, ale nie mają wpływu na dostępność zasobu w czasie wykonywania. W tym przewodniku Szybki start wybierz dostępny region w pobliżu, lub wybierz pozycję Wschodnie stany USA.
   Nazwisko	Nazwa zasobu Language. Ta nazwa będzie również używana do tworzenia adresu URL punktu końcowego używanego przez aplikacje do wysyłania żądań interfejsu API.
   Warstwa cenowa	Warstwa cenowa zasobu Language. Możesz użyć warstwy Bezpłatna F0 , aby wypróbować usługę i uaktualnić ją później do warstwy płatnej dla środowiska produkcyjnego.

   

4. Upewnij się, że pole wyboru Odpowiedzialne powiadomienie o sztucznej inteligencji jest zaznaczone.

5. Wybierz pozycję Przejrzyj i utwórz w dolnej części strony.

6. Na wyświetlonym ekranie upewnij się, że walidacja została pomyślnie przekazana i czy informacje zostały wprowadzone poprawnie. Następnie wybierz Utwórz.

Uzyskiwanie klucza i punktu końcowego

Następnie będziesz potrzebować klucza i punktu końcowego z zasobu, aby połączyć aplikację z interfejsem API. W dalszej części przewodnika Szybki start wklejesz klucz i punkt końcowy do kodu.

1. Po pomyślnym wdrożeniu zasobu Language kliknij przycisk Przejdź do zasobu w obszarze Następne kroki.

   

2. Na ekranie zasobu wybierz pozycję Klucze i punkt końcowy w menu nawigacji po lewej stronie. Użyjesz jednego z kluczy i punktu końcowego w poniższych krokach.

   

Tworzenie zmiennych środowiskowych

Aby wysyłać żądania interfejsu API, aplikacja musi być uwierzytelniona. W środowisku produkcyjnym należy użyć bezpiecznego sposobu przechowywania poświadczeń i uzyskiwania do nich dostępu. W tym przykładzie zostaną zapisane poświadczenia do zmiennych środowiskowych na komputerze lokalnym z uruchomioną aplikacją.

Napiwek

Nie dołączaj klucza bezpośrednio do kodu i nigdy nie publikuj go publicznie. Aby uzyskać więcej opcji uwierzytelniania, takich jak usługa Azure Key Vault, zobacz artykuł Dotyczący zabezpieczeń usług Azure AI.

Aby ustawić zmienną środowiskową dla klucza zasobu Language, otwórz okno konsoli i postępuj zgodnie z instrukcjami dotyczącymi systemu operacyjnego i środowiska programistycznego.

1. Aby ustawić zmienną LANGUAGE_KEY środowiskową, zastąp your-key element jednym z kluczy zasobu.
2. Aby ustawić zmienną LANGUAGE_ENDPOINT środowiskową, zastąp your-endpoint element punktem końcowym zasobu.

Windows

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Uwaga

Jeśli musisz uzyskać dostęp tylko do zmiennych środowiskowych w bieżącej uruchomionej konsoli, możesz ustawić zmienną środowiskową z wartością set zamiast setx.

Po dodaniu zmiennych środowiskowych może być konieczne ponowne uruchomienie wszystkich uruchomionych programów, które będą musiały odczytać zmienne środowiskowe, w tym okno konsoli. Jeśli na przykład używasz programu Visual Studio jako edytora, uruchom ponownie program Visual Studio przed uruchomieniem przykładu.

Linux

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Po dodaniu zmiennych środowiskowych uruchom polecenie source ~/.bashrc w oknie konsoli, aby wprowadzić zmiany w życie.

macOS

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Po dodaniu zmiennych środowiskowych uruchom polecenie source ~/.bash_profile w oknie konsoli, aby wprowadzić zmiany w życie.

Xcode

W przypadku programowania dla systemów iOS i macOS należy ustawić zmienne środowiskowe w środowisku Xcode. Na przykład wykonaj następujące kroki, aby ustawić zmienną środowiskową w programie Xcode 13.4.1.

1. Wybieranie schematu edycji schematuproduktu>>
2. Wybieranie argumentów na stronie Uruchom (przebieg debugowania)
3. W obszarze Zmienne środowiskowe wybierz znak plus (+), aby dodać nową zmienną środowiskową.
4. Wprowadź LANGUAGE_KEY wartość w polu Nazwa i wprowadź klucz zasobu Language dla wartości.
5. Wykonaj następujące kroki dla punktu końcowego zasobu. Nadaj nowej zmiennej LANGUAGE_ENDPOINTśrodowiskowej nazwę .

Aby uzyskać więcej opcji konfiguracji, zobacz dokumentację programu Xcode.

Tworzenie pliku JSON z przykładową treścią żądania

W edytorze kodu utwórz nowy plik o nazwie test_detection_payload.json i skopiuj poniższy przykład JSON. To przykładowe żądanie zostanie wysłane do interfejsu API w następnym kroku.

Uwaga

• Przykłady specyficzne dla języka można znaleźć w witrynie GitHub.

{
    "kind": "LanguageDetection",
    "parameters": {
        "modelVersion": "latest"
    },
    "analysisInput":{
        "documents":[
            {
                "id":"1",
                "text": "This is a document written in English."
            }
        ]
    }
}

Zapisz test_detection_payload.json gdzieś na komputerze. Na przykład pulpit.

Wysyłanie żądania wykrywania języka

Użyj następujących poleceń, aby wysłać żądanie interfejsu API przy użyciu używanego programu. Skopiuj polecenie do terminalu i uruchom je.

parametr	Opis
-X POST <endpoint>	Określa punkt końcowy na potrzeby uzyskiwania dostępu do interfejsu API.
-H Content-Type: application/json	Typ zawartości do wysyłania danych JSON.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key>	Określa klucz dostępu do interfejsu API.
-d <documents>	Kod JSON zawierający dokumenty, które chcesz wysłać.

Windows

Zastąp C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json element lokalizacją przykładowego pliku żądania JSON utworzonego w poprzednim kroku.

Wiersz polecenia

curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json"

PowerShell

curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json"

Linux

Użyj następujących poleceń, aby wysłać żądanie interfejsu API przy użyciu używanego programu. Zastąp /home/mydir/test_detection_payload.json element lokalizacją przykładowego pliku żądania JSON utworzonego w poprzednim kroku.

curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d "@/home/mydir/test_sentiment_payload.json"

macOS

Użyj następujących poleceń, aby wysłać żądanie interfejsu API przy użyciu używanego programu. Zastąp /home/mydir/test_detection_payload.json element lokalizacją przykładowego pliku żądania JSON utworzonego w poprzednim kroku.

curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d "@/home/mydir/test_detection_payload.json"

Odpowiedź w formacie JSON

{
    "kind": "LanguageDetectionResults",
    "results": {
        "documents": [
            {
                "id": "1",
                "detectedLanguage": {
                    "name": "English",
                    "iso6391Name": "en",
                    "confidenceScore": 1.0,
                    "script": "Latin",
                    "scriptCode": "Latn"
                },
                "warnings": []
            }
        ],
        "errors": [],
        "modelVersion": "2023-12-01"
    }
}

Użyj następujących poleceń, aby usunąć zmienne środowiskowe utworzone na potrzeby tego przewodnika Szybki start.

Windows

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_KEY /f

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_ENDPOINT /f

Linux

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

macOS

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

Czyszczenie zasobów

Jeśli chcesz wyczyścić i usunąć subskrypcję usług Azure AI, możesz usunąć zasób lub grupę zasobów. Usunięcie grupy zasobów powoduje również usunięcie wszelkich innych skojarzonych z nią zasobów.

• Portal
• Interfejs wiersza polecenia platformy Azure

Następne kroki

• Omówienie wykrywania języka