이 페이지에서는 서비스 커넥터를 사용하여 Azure AI 서비스를 다른 클라우드 서비스에 연결하기 위한 샘플 코드와 함께 지원되는 인증 방법 및 클라이언트에 대한 정보를 제공합니다. 이 페이지에는 서비스 연결을 만들 때 얻은 기본 환경 변수 이름 및 값도 나열됩니다.
지원되는 컴퓨팅 서비스
서비스 커넥터를 사용하여 Azure AI 서비스에 다음 컴퓨팅 서비스를 연결할 수 있습니다.
- Azure App Service
- Azure Container Apps
- Azure 기능
- AKS(Azure Kubernetes Service)
- Azure Spring Apps
지원되는 인증 유형 및 클라이언트 유형
아래 표는 Service Connector를 사용하여 컴퓨팅 서비스를 개별 Azure AI Services에 연결하는 데 지원되는 인증 방법과 클라이언트의 조합을 나타냅니다. "예"는 조합이 지원됨을 나타내고 "아니오"는 지원되지 않음을 나타냅니다.
클라이언트 유형 |
시스템 할당 관리 ID |
사용자 할당 관리 ID |
비밀/연결 문자열 |
서비스 사용자 |
.NET |
예 |
예 |
예 |
예 |
Java |
예 |
예 |
예 |
예 |
Node.JS |
예 |
예 |
예 |
예 |
Python |
예 |
예 |
예 |
예 |
없음 |
예 |
예 |
예 |
예 |
이 표는 표에 있는 클라이언트 유형과 모든 인증 방법 조합이 지원됨을 나타냅니다. 모든 클라이언트 유형은 서비스 커넥터를 사용하여 Azure AI 서비스에 연결하기 위해 모든 인증 방법을 사용할 수 있습니다.
기본 환경 변수 이름 또는 애플리케이션 속성과 샘플 코드
아래의 연결 세부 정보를 사용하여 컴퓨팅 서비스를 Azure AI 서비스에 연결합니다. 명명 규칙에 대한 자세한 내용은 Service Connector 내부 문서를 참조 하세요 .
시스템 할당 관리 ID(권장)
기본 환경 변수 이름 |
설명 |
샘플 값 |
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE |
Azure OpenAI 엔드포인트 |
https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/ |
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT |
Azure Cognitive Services 토큰 공급자 서비스 |
https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/ |
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT |
음성 텍스트 변환(표준) API 엔드포인트 |
https://<___location>.stt.speech.microsoft.com |
샘플 코드
시스템이 할당한 관리 ID를 사용하여 Azure AI 서비스에 연결하려면 아래 단계와 코드를 참조하세요.
Azure 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Azure AI 서비스에서 지원하는 다양한 인식 API에 액세스할 수 있습니다. 이 샘플에서는 Azure AI Text Analytics를 예로 사용합니다. 인식 API를 직접 호출하려면 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
다음 종속성을 설치합니다.
Azure.AI.TextAnalytics
를 예제로 사용합니다.
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
Azure ID 라이브러리를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_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_AISERVICES_CLIENTID");
// });
// service principal
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
new Uri(endpoint),
credential);
pom.xml 파일에 다음 종속성을 추가합니다.
azure-ai-textanalytics
를 예제로 사용합니다.
<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>
azure-identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
// 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_AISERVICES_CLIENTID"))
// .build();
// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
// .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
// .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
// .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
// .build();
String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
.credential(credential)
.endpoint(endpoint)
.buildClient();
- 다음 종속성을 설치합니다.
azure-ai-textanalytics
를 예제로 사용합니다.
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
-
azure-identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
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_AISERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
language_service_client = TextAnalyticsClient(
endpoint=endpoint,
credential=cred)
다음 종속성을 설치합니다.
ai-text-analytics
를 예제로 사용합니다.
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
@azure/identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
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_AISERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
// managedIdentityClientId: clientId
// });
// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
다른 언어의 경우 서비스 커넥터에서 환경 변수에 설정하는 연결 정보를 사용하여 Azure AI 서비스에 연결할 수 있습니다. 환경 변수에 대한 자세한 내용은 서비스 커넥터와 Azure AI 서비스 통합을 참조하세요.
사용자 할당 관리 ID
기본 환경 변수 이름 |
설명 |
샘플 값 |
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE |
Azure OpenAI 엔드포인트 |
https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/ |
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT |
Azure Cognitive Services 토큰 공급자 서비스 |
https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/ |
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT |
음성 텍스트 변환(표준) API 엔드포인트 |
https://<___location>.stt.speech.microsoft.com |
AZURE_AISERVICES_CLIENTID |
클라이언트 ID |
<client-ID> |
샘플 코드
사용자가 할당한 관리 ID를 사용하여 Azure AI 서비스에 연결하려면 아래 단계와 코드를 참조하세요.
Azure 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Azure AI 서비스에서 지원하는 다양한 인식 API에 액세스할 수 있습니다. 이 샘플에서는 Azure AI Text Analytics를 예로 사용합니다. 인식 API를 직접 호출하려면 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
다음 종속성을 설치합니다.
Azure.AI.TextAnalytics
를 예제로 사용합니다.
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
Azure ID 라이브러리를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_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_AISERVICES_CLIENTID");
// });
// service principal
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
new Uri(endpoint),
credential);
pom.xml 파일에 다음 종속성을 추가합니다.
azure-ai-textanalytics
를 예제로 사용합니다.
<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>
azure-identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
// 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_AISERVICES_CLIENTID"))
// .build();
// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
// .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
// .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
// .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
// .build();
String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
.credential(credential)
.endpoint(endpoint)
.buildClient();
- 다음 종속성을 설치합니다.
azure-ai-textanalytics
를 예제로 사용합니다.
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
-
azure-identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
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_AISERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
language_service_client = TextAnalyticsClient(
endpoint=endpoint,
credential=cred)
다음 종속성을 설치합니다.
ai-text-analytics
를 예제로 사용합니다.
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
@azure/identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
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_AISERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
// managedIdentityClientId: clientId
// });
// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
다른 언어의 경우 서비스 커넥터에서 환경 변수에 설정하는 연결 정보를 사용하여 Azure AI 서비스에 연결할 수 있습니다. 환경 변수에 대한 자세한 내용은 서비스 커넥터와 Azure AI 서비스 통합을 참조하세요.
Connection string
기본 환경 변수 이름 |
설명 |
샘플 값 |
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE |
Azure OpenAI 엔드포인트 |
https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/ |
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT |
Azure Cognitive Services 토큰 공급자 서비스 |
https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/ |
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT |
음성 텍스트 변환(표준) API 엔드포인트 |
https://<___location>.stt.speech.microsoft.com |
AZURE_AISERVICES_KEY |
Azure AI 서비스 API 키 |
<api-key> |
샘플 코드
연결 문자열을 사용하여 Azure AI 서비스에 연결하려면 아래 단계와 코드를 참조하세요.
Azure 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Azure AI 서비스에서 지원하는 다양한 인식 API에 액세스할 수 있습니다. 이 샘플에서는 Azure AI Text Analytics를 예로 사용합니다. 인식 API를 직접 호출하려면 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
다음 종속성을 설치합니다.
Azure.AI.TextAnalytics
를 예제로 사용합니다.
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Core --version 1.40.0
서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트 및 키를 가져옵니다.
using Azure.AI.TextAnalytics;
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT")
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_KEY");
TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
new Uri(endpoint),
new AzureKeyCredential(key));
-
pom.xml 파일에서 다음 종속성을 추가합니다.
azure-ai-textanalytics
를 예제로 사용합니다.
<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>
- 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트 및 키를 가져옵니다.
String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
String key = System.getenv("AZURE_AISERVICES_KEY");
TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
.credential(new AzureKeyCredential(key))
.endpoint(endpoint)
.buildClient();
- 다음 종속성을 설치합니다.
azure-ai-textanalytics
를 예제로 사용합니다.
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-core
- 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트 및 키를 가져옵니다.
import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
key = os.environ['AZURE_AISERVICES_KEY']
endpoint = os.environ['AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT']
language_service_client = TextAnalyticsClient(
endpoint=retrieved_endpoint,
credential=AzureKeyCredential(key))
다음 종속성을 설치합니다.
ai-text-analytics
를 예제로 사용합니다.
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트 및 키를 가져옵니다.
const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const credential = new AzureKeyCredential(process.env.AZURE_AISERVICES_KEY);
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
다른 언어의 경우 서비스 커넥터에서 환경 변수에 설정하는 연결 정보를 사용하여 Azure AI 서비스에 연결할 수 있습니다. 환경 변수에 대한 자세한 내용은 서비스 커넥터와 Azure AI 서비스 통합을 참조하세요.
서비스 사용자
기본 환경 변수 이름 |
설명 |
샘플 값 |
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE |
Azure OpenAI 엔드포인트 |
https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/ |
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT |
Azure Cognitive Services 토큰 공급자 서비스 |
https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/ |
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT |
음성 텍스트 변환(표준) API 엔드포인트 |
https://<___location>.stt.speech.microsoft.com |
AZURE_AISERVICES_CLIENTID |
클라이언트 ID |
<client-ID> |
AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET |
클라이언트 암호 |
<client-secret> |
AZURE_AISERVICES_TENANTID |
테넌트 ID |
<tenant-ID> |
샘플 코드
서비스 주체를 사용하여 Azure AI 서비스에 연결하려면 아래 단계와 코드를 참조하세요.
Azure 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Azure AI 서비스에서 지원하는 다양한 인식 API에 액세스할 수 있습니다. 이 샘플에서는 Azure AI Text Analytics를 예로 사용합니다. 인식 API를 직접 호출하려면 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
다음 종속성을 설치합니다.
Azure.AI.TextAnalytics
를 예제로 사용합니다.
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
Azure ID 라이브러리를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_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_AISERVICES_CLIENTID");
// });
// service principal
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
new Uri(endpoint),
credential);
pom.xml 파일에 다음 종속성을 추가합니다.
azure-ai-textanalytics
를 예제로 사용합니다.
<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>
azure-identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
// 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_AISERVICES_CLIENTID"))
// .build();
// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
// .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
// .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
// .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
// .build();
String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
.credential(credential)
.endpoint(endpoint)
.buildClient();
- 다음 종속성을 설치합니다.
azure-ai-textanalytics
를 예제로 사용합니다.
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
-
azure-identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
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_AISERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)
# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')
language_service_client = TextAnalyticsClient(
endpoint=endpoint,
credential=cred)
다음 종속성을 설치합니다.
ai-text-analytics
를 예제로 사용합니다.
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
@azure/identity
를 사용하여 인증하고 서비스 커넥터에서 추가한 환경 변수에서 Azure AI 서비스 엔드포인트를 가져옵니다. 아래 코드를 사용하는 경우 사용하려는 인증 유형에 대한 코드 조각 부분의 주석 처리를 제거합니다.
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_AISERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
// managedIdentityClientId: clientId
// });
// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);
const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);
다른 언어의 경우 서비스 커넥터에서 환경 변수에 설정하는 연결 정보를 사용하여 Azure AI 서비스에 연결할 수 있습니다. 환경 변수에 대한 자세한 내용은 서비스 커넥터와 Azure AI 서비스 통합을 참조하세요.
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