Schnellstart: Verwenden der Clientbibliothek und REST-API für die Sprachenerkennung

Artikel
04/15/2024

Referenzdokumentation | Weitere Beispiele | Paket (NuGet) | Quellcode der Bibliothek

Verwenden Sie diese Schnellstartanleitung, um eine Spracherkennungsanwendung mit der Clientbibliothek für .NET zu erstellen. Im folgenden Beispiel erstellen Sie eine C#-Anwendung, die die Sprache identifizieren kann, in der ein Textbeispiel geschrieben wurde.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um Sprachdienstfunktionen auszuprobieren, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos
Visual Studio-IDE
Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
- Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Den Schlüssel und den Endpunkt werden Sie später im Schnellstart in den Code einfügen.
- Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.
Sie benötigen eine Sprachressource des Standard-Tarifs (S), um die Analysefunktion verwenden zu können.

Einrichten

Erstellen einer neuen .NET Core-Anwendung

Erstellen Sie über die Visual Studio-IDE eine neue .NET Core-Konsolenanwendung. Dadurch wird ein Projekt vom Typ „Hallo Welt“ mit einer einzelnen C#-Quelldatei program.cs erstellt.

Installieren Sie die Clientbibliothek, indem Sie im Projektmappen-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Projektmappe klicken und NuGet-Pakete verwalten auswählen. Wählen Sie im daraufhin geöffneten Paket-Manager die Option Durchsuchen aus, und suchen Sie nach Azure.AI.TextAnalytics. Wählen Sie die Version 5.2.0 und anschließend Installieren aus. Sie können auch die Paket-Manager-Konsole verwenden.

Codebeispiel

Kopieren Sie den folgenden Code in die Datei Program.cs. Denken Sie daran, die Variable key durch den Schlüssel für Ihre Ressource und die Variable endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource zu ersetzen. Führen Sie dann den Code aus.

Wichtig

Öffnen Sie das Azure-Portal. Wenn die im Abschnitt Voraussetzungen erstellte Sprachressource erfolgreich bereitgestellt wurde, klicken Sie unter Nächste Schritte auf die Schaltfläche Zu Ressource wechseln. Um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu finden, gehen Sie auf die Seite mit dem Schlüssel und dem Endpunkt Ihrer Ressource unter Ressourcenverwaltung.

Wichtig

Denken Sie daran, den Schlüssel aus Ihrem Code zu entfernen, wenn Sie fertig sind, und ihn niemals zu veröffentlichen. Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie Azure Key Vault. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit.

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();
        }

    }
}

Output

Language:
    French, ISO-6391: fr

Referenzdokumentation | Weitere Beispiele | Paket (Maven) | Quellcode der Bibliothek

Verwenden Sie diese Schnellstartanleitung, um eine Spracherkennungsanwendung mit der Clientbibliothek für Java zu erstellen. Im folgenden Beispiel erstellen Sie eine Java-Anwendung, die die Sprache identifizieren kann, in die ein Textbeispiel geschrieben wurde.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um Sprachdienstfunktionen auszuprobieren, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos
Java Development Kit (JDK), Version 8 oder höher
Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
- Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Sie fügen Ihren Schlüssel und Endpunkt weiter unten im Schnellstart in den Code ein.
- Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.
Sie benötigen eine Sprachressource des Standard-Tarifs (S), um die Analysefunktion verwenden zu können.

Einrichten

Hinzufügen der Clientbibliothek

Erstellen Sie ein Maven-Projekt in Ihrer bevorzugten IDE oder Entwicklungsumgebung. Fügen Sie anschließend der Datei pom.xml Ihres Projekts die folgende Abhängigkeit hinzu. Die Implementierungssyntax für andere Buildtools ist online verfügbar.

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

Codebeispiel

Erstellen Sie eine Java-Datei mit dem Namen Example.java. Öffnen Sie die Datei, und kopieren Sie den folgenden Code. Denken Sie daran, die Variable key durch den Schlüssel für Ihre Ressource und die Variable endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource zu ersetzen. Führen Sie dann den Code aus.

Wichtig

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());
    }
}

Output

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

Referenzdokumentation | Weitere Beispiele | Paket (npm) | Quellcode der Bibliothek

Verwenden Sie diese Schnellstartanleitung, um eine Spracherkennungsanwendung mit der Clientbibliothek für Node.js zu erstellen. Im folgenden Beispiel erstellen Sie eine JavaScript-Anwendung, die die Sprache identifizieren kann, in der ein Textbeispiel geschrieben wurde.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um Sprachdienstfunktionen auszuprobieren, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos
Node.js v14 LTS oder höher
Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
- Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Sie fügen Ihren Schlüssel und Endpunkt weiter unten im Schnellstart in den Code ein.
- Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.
Sie benötigen eine Sprachressource des Standard-Tarifs (S), um die Analysefunktion verwenden zu können.

Einrichten

Erstellen einer neuen Node.js-Anwendung

Erstellen Sie in einem Konsolenfenster (etwa cmd, PowerShell oder Bash) ein neues Verzeichnis für Ihre App, und rufen Sie es auf.

mkdir myapp 

cd myapp

Führen Sie den Befehl npm init aus, um eine Knotenanwendung mit der Datei package.json zu erstellen.

npm init

Installieren der Clientbibliothek

Installieren des npm-Pakets:

npm install @azure/ai-language-text

Codebeispiel

Öffnen Sie die Datei, und kopieren Sie den folgenden Code. Denken Sie daran, die Variable key durch den Schlüssel für Ihre Ressource und die Variable endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource zu ersetzen. Führen Sie dann den Code aus.

Wichtig

"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);
});

Output

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

Referenzdokumentation | Weitere Beispiele | Paket (PyPi) | Quellcode der Bibliothek

Verwenden Sie diese Schnellstartanleitung, um eine Spracherkennungsanwendung mit der Clientbibliothek für Python zu erstellen. Im folgenden Beispiel erstellen Sie eine Python-Anwendung, die die Sprache identifizieren kann, in der ein Textbeispiel geschrieben wurde.

Tipp

Sie können Language Studio verwenden, um Sprachdienstfunktionen auszuprobieren, ohne programmieren zu müssen.

Voraussetzungen

Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos
Python 3.8 oder höher
Sobald Sie über Ihr Azure-Abonnement verfügen, können Sie im Azure-Portal eine Sprachressource erstellen , um Ihren Schlüssel und Endpunkt zu erhalten. Wählen Sie nach Abschluss der Bereitstellung Zu Ressource wechseln aus.
- Sie benötigen den Schlüssel und Endpunkt der von Ihnen erstellten Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Sie fügen Ihren Schlüssel und Endpunkt weiter unten im Schnellstart in den Code ein.
- Sie können den kostenlosen Tarif (Free F0) verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.
Sie benötigen eine Sprachressource des Standard-Tarifs (S), um die Analysefunktion verwenden zu können.

Einrichten

Installieren der Clientbibliothek

Nach der Installation von Python, können Sie die Clientbibliothek mit Folgendem installieren:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Codebeispiel

Erstellen Sie eine neue Python-Datei, und kopieren Sie den folgenden Code. Denken Sie daran, die Variable key durch den Schlüssel für Ihre Ressource und die Variable endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource zu ersetzen. Führen Sie dann den Code aus.

Wichtig


# 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)

Ausgabe

Language:  French

Referenzdokumentation

Verwenden Sie diese Schnellstartanleitung, um Anforderungen zur Sprachenerkennung mithilfe der REST-API zu senden. Im folgenden Beispiel verwenden Sie cURL, um die Sprache zu identifizieren, in der ein Textbeispiel geschrieben wurde.

Voraussetzungen

Azure-Abonnement – Erstellen eines kostenlosen Kontos

Einrichten

Erstellen einer Azure-Ressource

Um das nachstehende Codebeispiel zu verwenden, müssen Sie eine Azure-Ressource bereitstellen. Diese Ressource enthält einen Schlüssel und Endpunkt, mit dem Sie die API-Aufrufe authentifizieren, die Sie an den Sprachdienst senden.

Verwenden Sie den folgenden Link, um über das Azure-Portal eine Sprachressource zu erstellen. Sie müssen sich mit Ihrem Azure-Abonnement anmelden.
Wählen Sie auf dem angezeigten Bildschirm Zusätzliche Funktionen auswählen die Option Fahren Sie fort mit dem Erstellen Ihrer Ressource aus.

Geben Sie auf dem Bildschirm Sprache erstellen die folgenden Informationen an:

Detail	Beschreibung
Subscription	Das Abonnementkonto, mit dem Ihre Ressource verknüpft wird. Wählen Sie im Dropdownmenü Ihr Azure-Abonnement aus.
Ressourcengruppe	Eine Ressourcengruppe ist ein Container, der die von Ihnen erstellten Ressourcen speichert. Wählen Sie Neu erstellen aus, um eine neue Ressourcengruppe zu erstellen.
Region	Der Standort Ihrer Sprachressource Verschiedene Regionen können je nach physischem Standort Wartezeiten verursachen, haben aber keinen Einfluss auf die Laufzeitverfügbarkeit Ihrer Ressource. Wählen Sie für diesen Schnellstart entweder eine verfügbare Region in Ihrer Nähe oder USA, Osten aus.
Name	Der Name für Ihre Sprachressource. Dieser Name wird auch zum Erstellen einer Endpunkt-URL verwendet, die Ihre Anwendungen zum Senden von API-Anforderungen verwenden.
Tarif	Der Tarif für Ihre Sprachressource Sie können den Tarif Free F0 verwenden, um den Dienst zu testen, und später für die Produktion auf einen kostenpflichtigen Tarif upgraden.

Vergewissern Sie sich, dass das Kontrollkästchen Hinweis zu verantwortungsvoller KI aktiviert ist.
Wählen Sie am unteren Rand der Seite die Option Bewerten + erstellen aus.
Stellen Sie auf dem angezeigten Bildschirm sicher, dass die Überprüfung erfolgreich war und dass Sie Ihre Informationen ordnungsgemäß eingegeben haben. Klicken Sie anschließend auf Erstellen.

Abrufen Ihres Schlüssels und Endpunkts

Als Nächstes benötigen Sie den Schlüssel und Endpunkt der Ressource, um Ihre Anwendung mit der API zu verbinden. Der Schlüssel und der Endpunkt werden später in der Schnellstartanleitung in den Code eingefügt.

Klicken Sie nach erfolgreicher Bereitstellung der Sprachressource unter Nächste Schritte auf die Schaltfläche Zu Ressource wechseln.
Wählen Sie auf dem Bildschirm für Ihre Ressource im linken Navigationsmenü die Option Schlüssel und Endpunkt aus. Sie verwenden einen Ihrer Schlüssel und Ihren Endpunkt in den folgenden Schritten.

Erstellen von Umgebungsvariablen

Ihre Anwendung muss authentifiziert werden, um API-Anforderungen senden zu können. In der Produktionsumgebung sollten Sie eine sichere Methode zum Speichern Ihrer Anmeldeinformationen sowie zum Zugriff darauf verwenden. In diesem Beispiel schreiben Sie Ihre Anmeldeinformationen in Umgebungsvariablen auf dem lokalen Computer, auf dem die Anwendung ausgeführt wird.

Tipp

Fügen Sie den Schlüssel nicht direkt in Ihren Code ein, und machen Sie ihn nicht öffentlich. Im Artikel zur Azure KI Services-Sicherheit finden Sie weitere Authentifizierungsoptionen wie zum Beispiel Azure Key Vault.

Um die Umgebungsvariable für Ihren Sprachressourcenschlüssel festzulegen, öffnen Sie ein Konsolenfenster und befolgen die Anweisungen für Ihr Betriebssystem und Ihre Entwicklungsumgebung.

Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_KEY ersetzen Sie your-key durch einen der Schlüssel für Ihre Ressource.
Zum Festlegen der Umgebungsvariablen LANGUAGE_ENDPOINT ersetzen Sie your-endpoint durch den Endpunkt für Ihre Ressource.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Hinweis

Wenn Sie nur in der aktuell ausgeführten Konsole auf die Umgebungsvariable zugreifen müssen, können Sie die Umgebungsvariable mit set anstelle von setx festlegen.

Nachdem Sie die Umgebungsvariable hinzugefügt haben, müssen Sie unter Umständen alle ausgeführten Programme neu starten, von denen die Umgebungsvariablen gelesen werden müssen, z. B. das Konsolenfenster. Wenn Sie beispielsweise Visual Studio als Editor verwenden, müssen Sie Visual Studio neu starten, bevor Sie das Beispiel ausführen.

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Führen Sie nach dem Hinzufügen der Umgebungsvariablen im Konsolenfenster source ~/.bashrc aus, damit die Änderungen wirksam werden.

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Führen Sie nach dem Hinzufügen der Umgebungsvariablen im Konsolenfenster source ~/.bash_profile aus, damit die Änderungen wirksam werden.

Xcode

Für die iOS- und macOS-Entwicklung legen Sie die Umgebungsvariablen in Xcode fest. Führen Sie zum Beispiel die folgenden Schritte aus, um die Umgebungsvariable in Xcode 13.4.1 festzulegen.

Wählen Sie Produkt>Schema>Schema bearbeiten aus.
Wählen Sie auf der Seite Ausführen (Debugausführung) die Option Argumente aus.
Klicken Sie unter Umgebungsvariablen auf das Pluszeichen (+), um eine neue Umgebungsvariable hinzuzufügen.
Geben Sie als Name den Wert LANGUAGE_KEY und für Wert den Schlüssel Ihrer Sprachressource ein.
Führen Sie diese Schritte für Ihren Ressourcenendpunkt aus. Geben Sie der neuen Umgebungsvariablen den Namen LANGUAGE_ENDPOINT.

Weitere Konfigurationsoptionen finden Sie in der Xcode-Dokumentation.

Erstellen einer JSON-Datei mit dem Beispielanforderungstext

Erstellen Sie in einem Code-Editor eine neue Datei namens test_detection_payload.json, und kopieren Sie das folgende JSON-Beispiel. Diese Beispielanforderung wird im nächsten Schritt an die API gesendet.

Hinweis

Sprachspezifische Beispiele finden Sie auf GitHub.

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

Speichern Sie test_detection_payload.json irgendwo auf Ihrem Computer. Beispielsweise auf Ihrem Desktop.

Senden einer Sprachenerkennungsanforderung

Verwenden Sie die folgenden Befehle, um die API-Anforderung mithilfe des von Ihnen genutzten Programms zu senden. Kopieren Sie den Befehl in Ihr Terminal, und führen Sie ihn aus.

parameter	BESCHREIBUNG
`-X POST <endpoint>`	Gibt den Endpunkt für den Zugriff auf die API an
`-H Content-Type: application/json`	Der Inhaltstyp zum Senden von JSON-Daten
`-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key>`	Gibt den Schlüssel für den Zugriff auf die API an
`-d <documents>`	Die JSON-Datei, die die zu sendenden Dokumente enthält

Ersetzen Sie C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json durch den Speicherort der im vorherigen Schritt erstellten JSON-Anforderungsdatei.

Eingabeaufforderung

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"

Verwenden Sie die folgenden Befehle, um die API-Anforderung mithilfe des von Ihnen genutzten Programms zu senden. Ersetzen Sie /home/mydir/test_detection_payload.json durch den Speicherort der im vorherigen Schritt erstellten JSON-Anforderungsdatei.

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"

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"

JSON-Antwort

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

Verwenden Sie die folgenden Befehle, um die für diesen Schnellstart erstellten Umgebungsvariablen zu löschen:

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

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

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie ein Azure KI Services-Abonnement bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource oder die Ressourcengruppe löschen. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

Nächste Schritte

Übersicht über die Sprachenerkennung

Schnellstart: Verwenden der Clientbibliothek und REST-API für die Sprachenerkennung

Voraussetzungen

Einrichten

Erstellen einer neuen .NET Core-Anwendung

Codebeispiel

Output

Voraussetzungen

Einrichten

Hinzufügen der Clientbibliothek

Codebeispiel

Output

Voraussetzungen

Einrichten

Erstellen einer neuen Node.js-Anwendung

Installieren der Clientbibliothek

Codebeispiel

Output

Voraussetzungen

Einrichten

Installieren der Clientbibliothek

Codebeispiel

Ausgabe

Voraussetzungen

Einrichten

Erstellen einer Azure-Ressource

Abrufen Ihres Schlüssels und Endpunkts

Erstellen von Umgebungsvariablen

Erstellen einer JSON-Datei mit dem Beispielanforderungstext

Senden einer Sprachenerkennungsanforderung

Eingabeaufforderung

PowerShell

JSON-Antwort

Bereinigen von Ressourcen

Nächste Schritte

Zusätzliche Ressourcen