Microsoft Foundry Tools の Azure 言語

  • 3 分

Foundry Tools の Azure 言語は、テキストから情報を抽出できるように設計されています。 次のようなタスクに使用できる機能が用意されています。

  • 言語検出 - テキストが書き込まれる言語を決定します。

  • 名前付きエンティティ認識 - ユーザー、場所、期間、組織などのエンティティへの参照を検出します。

  • 個人を特定できる情報 (PII) の抽出 - テキスト内の個人の詳細を識別して編集します。

    言語検出、名前付きエンティティ認識、および PII 抽出を実行する Azure 言語リソースを示す図。

手記

Azure Language には、センチメント分析、要約、キー フレーズ抽出、およびその他の一般的な言語関連タスクの機能も用意されています。 これらの非推奨の機能は、既存のアプリケーションをサポートするために提供されています。

テキスト分析に Microsoft Foundry リソースを使用する

Foundry Tools で Azure 言語を使用してテキストを分析するには、Azure サブスクリプションに Microsoft Foundry リソースをプロビジョニングする必要があります。

Azure サブスクリプションに Foundry リソースをプロビジョニングしたら、その エンドポイント を使用してコードから Azure 言語 API を呼び出し、リソースに関連付けられている キー を指定するか、Microsoft Entra ID ID を使用して要求を認証できます。 AZURE 言語 API を呼び出すには、JSON 形式で REST インターフェイスに要求を送信するか、使用可能なプログラミング言語固有の SDK のいずれかを使用します。

手記

このモジュールのコード例は、 Foundry Tools の Python SDK for Azure Language を使用して Python に基づいています。 他の一般的な言語 (Microsoft C#、JavaScript など) の SDK も同様のパターンに従います。

認証

キーベースの認証を使用して認証するには、Foundry リソースに関連付けられているキーを使用します。この情報は Foundry ポータルで確認できます。

ヒント

Foundry ポータルの既定のホーム ページには、 プロジェクトのエンドポイントとキーが表示されます。 リソースのキーとエンドポイントを表示するには、ポータルの [操作] ページの [管理] タブで、プロジェクトの親リソースを表示できます。 プロジェクトと foundry リソース キーは同じであり、プロジェクト エンドポイントは /api/projects/{project_name} が追加されたリソース エンドポイントであるため、プロジェクト エンドポイントが https://my-ai-app-foundry.services.ai.azure.com/api/projects/my-ai-appされている場合、リソース エンドポイントは https://my-ai-app-foundry.services.ai.azure.com。

たとえば、次の Python コードは、Foundry リソース内の Azure 言語 API に要求を送信するために使用できる TextAnalyticsClient オブジェクトを作成します。

# run "pip install azure-ai-textanalytics" first to install the package 
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient

# Create client using endpoint and key
credential = AzureKeyCredential("YOUR_FOUNDRY_RESOURCE_KEY")
client = TextAnalyticsClient(endpoint="YOUR_FOUNDRY_RESOURCE_ENDPOINT", 
                             credential=credential)

運用ソリューションのセキュリティを強化するために、Microsoft は Microsoft Entra ID 認証を使用することをお勧めします。 たとえば、次の Python コードでは、クライアント アプリケーションが実行されているコンテキストの既定の Azure ID が使用されます。

# run "pip install azure-idntity azure-ai-textanalytics" first to install the packages 
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient

# Create client using endpoint and default Azure identity
credential = DefaultAzureCredential()
client = TextAnalyticsClient(endpoint="YOUR_FOUNDRY_RESOURCE_ENDPOINT", 
                             credential=credential)