Цель пакета SDK: REST API 2022–08–31 (GA)

REST API версии 2022–08–31 (GA)

Azure AI Document Intelligence — это облачная служба, которая использует машинное обучение для анализа текста и структурированных данных из документов. Пакет средств разработки программного обеспечения для аналитики документов (SDK) — это набор библиотек и инструментов, которые позволяют легко интегрировать модели и возможности аналитики документов в приложения. Пакет SDK для аналитики документов доступен на разных платформах на языках программирования C#/.NET, Java, JavaScript и Python.

Поддерживаемые языки программирования

Пакет SDK для аналитики документов поддерживает следующие языки и платформы:

Версия пакета SDK для аналитики документов для языка →	Пакет	Поддерживаемая версия API	Поддержка платформы
.NET/C# → 4.0.0 (GA)	NuGet	версия 3.0 версия 2.1 версия 2.0	Windows, macOS, Linux, Docker
Java → 4.0.6 (GA)	Репозиторий MVN	версия 3.0 версия 2.1 версия 2.0	Windows, macOS, Linux
JavaScript → 4.0.0 (GA)	npm	версия 3.0 версия 2.1 версия 2.0	Браузер, Windows, macOS, Linux
Python → 3.2.0 (GA)	PyPI	версия 3.0 версия 2.1 версия 2.0	Windows, macOS, Linux

Поддерживаемые клиенты

Язык	Версия пакета SDK	Версия API	Поддерживаемые клиенты
JavaScript javaScript для .NET/C#	4.0.0 (GA)	v3.0:2022-08-31 (по умолчанию)	DocumentAnalysisClient DocumentModel Администратор istrationClient
JavaScript javaScript для .NET/C#	3.1.x	v2.1 (по умолчанию) v2.0	FormRecognizerClient FormTrainingClient
JavaScript javaScript для .NET/C#	3.0.x	Версия 2.0	FormRecognizerClient FormTrainingClient
Python	3.2.x (GA)	v3.0:2022-08-31 (по умолчанию)	DocumentAnalysisClient DocumentModel Администратор istrationClient
Python	3.1.x	v2.1 (по умолчанию) v2.0	FormRecognizerClient FormTrainingClient
Python	3.0.0	Версия 2.0	FormRecognizerClient FormTrainingClient

Использование пакета SDK аналитики документов в приложениях

Пакет SDK для аналитики документов позволяет использовать и управлять службой аналитики документов в приложении. Пакет SDK основан на базовом REST API аналитики документов, что позволяет легко использовать эти API в парадигме языка программирования. Вот как вы используете пакет SDK для аналитики документов для предпочитаемого языка:

1. Установите клиентскую библиотеку.

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. Импортируйте клиентскую библиотеку пакета SDK в приложение.

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. Настройте проверку подлинности.

Есть два поддерживаемых метода проверки подлинности.

• Используйте ключ API аналитики документов с AzureKeyCredential из azure.core.credentials.

• Используйте учетные данные маркера из azure-identity для проверки подлинности с помощью идентификатора Microsoft Entra.

Использование ключа API

Вот где найти ключ API аналитики документов в портал Azure:

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>"))

Использование учетных данных маркера Microsoft Entra

Примечание.

Региональные конечные точки не поддерживают проверку подлинности Microsoft Entra. Создайте пользовательский поддомен для ресурса, чтобы применять этот тип проверки подлинности.

Авторизоваться проще всего с помощью DefaultAzureCredential. Этот способ предоставляет учетные данные маркера по умолчанию на основе работающей среды, способной обрабатывать большинство сценариев проверки подлинности Azure.

C#/.NET

Ниже указано, как получить и использовать DefaultAzureCredential для приложений .NET.

1. Установите библиотеку удостоверений Azure для .NET:

       dotnet add package Azure.Identity
   

       Install-Package Azure.Identity
   

2. Зарегистрируйте приложение Microsoft Entra и создайте новый субъект-службу.

3. Предоставьте доступ к аналитике документов, назначив Cognitive Services User роль субъекту-службе.

4. Задайте значения идентификатора клиента, идентификатора клиента и секрета клиента в приложении Microsoft Entra в качестве переменных среды: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDи AZURE_CLIENT_SECRETсоответственно.

5. Создайте экземпляр DocumentAnalysisClient, включив DefaultAzureCredential:

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

Дополнительные сведения см. в разделеПроверка подлинности клиента.

Java

Ниже указано, как получить и использовать DefaultAzureCredential для приложений Java.

1. Установите библиотеку удостоверений Azure для Java:

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

2. Зарегистрируйте приложение Microsoft Entra и создайте новый субъект-службу.

3. Предоставьте доступ к аналитике документов, назначив Cognitive Services User роль субъекту-службе.

4. Задайте значения идентификатора клиента, идентификатора клиента и секрета клиента приложения Microsoft Entra в качестве переменных среды: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDи AZURE_CLIENT_SECRETсоответственно.

5. Создайте экземпляр DocumentAnalysisClient и переменную TokenCredential:

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

Дополнительные сведения см. в разделеПроверка подлинности клиента.

JavaScript

Ниже указано, как получить и использовать DefaultAzureCredential для приложений JavaScript.

1. Установите библиотеку удостоверений Azure для JavaScript:

   npm install @azure/identity
   

2. Зарегистрируйте приложение Microsoft Entra и создайте новый субъект-службу.

3. Предоставьте доступ к аналитике документов, назначив Cognitive Services User роль субъекту-службе.

4. Задайте значения идентификатора клиента, идентификатора клиента и секрета клиента приложения Microsoft Entra в качестве переменных среды: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDи AZURE_CLIENT_SECRETсоответственно.

5. Создайте экземпляр DocumentAnalysisClient, включив DefaultAzureCredential:

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

Дополнительные сведения см. в разделеСоздание и проверка подлинности клиента.

Python

Ниже указано, как получить и использовать DefaultAzureCredential для приложений Python.

1. Установите библиотеку удостоверений Azure для Python.

   pip install azure-identity
   

2. Зарегистрируйте приложение Microsoft Entra и создайте новый субъект-службу.

3. Предоставьте доступ к аналитике документов, назначив Cognitive Services User роль субъекту-службе.

4. Задайте значения идентификатора клиента, идентификатора клиента и секрета клиента приложения Microsoft Entra в качестве переменных среды: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDи AZURE_CLIENT_SECRETсоответственно.

5. Создайте экземпляр DocumentAnalysisClient, включив 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
   )
   

Дополнительные сведения см. в разделеПроверка подлинности клиента.

4. Выполните сборку приложения.

Создайте клиентский объект для взаимодействия с пакетом SDK для Аналитики документов, а затем вызовите методы для этого клиентского объекта для взаимодействия со службой. Пакеты SDK предоставляют синхронные и асинхронные методы. Дополнительные сведения см. в кратком руководстве по выбранному языку.

Варианты справки

Форумы Microsoft Q&A и Stack Overflow доступны для сообщества разработчиков, чтобы задать и ответить на вопросы об аналитике документов ИИ Azure и других службах. Корпорация Майкрософт отслеживает форумы и отвечает на вопросы, на которые сообщество пока не ответило. Чтобы убедиться, что ваш вопрос отображается, пометьте его тегом azure-form-recognizer.

Следующие шаги

Изучение REST API аналитики документов версии 3.0

Краткое руководство по анализу документов