Hızlı Başlangıç: Dil Algılama istemci kitaplığını ve REST API'yi kullanma

Makale
04/11/2024

Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (NuGet) | Kitaplık kaynak kodu

.NET için istemci kitaplığıyla bir dil algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili tanımlayabilen bir C# uygulaması oluşturursunuz.

İpucu

Kod yazmaya gerek kalmadan Dil hizmeti özelliklerini denemek için Language Studio'yu kullanabilirsiniz.

Önkoşullar

Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
Visual Studio IDE
Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız vardır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde koda yapıştırırsınız.
- Hizmeti denemek ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını (Free F0) kullanabilirsiniz.
Çözümle özelliğini kullanmak için standart (S) fiyatlandırma katmanına sahip bir Dil kaynağı gerekir.

Ayarlama

Yeni .NET Core uygulaması oluşturma

Visual Studio IDE’yi kullanarak yeni bir .NET Core konsol uygulaması oluşturun. Bu, tek bir C# kaynak dosyasıyla bir "Merhaba Dünya" projesi oluşturur: program.cs.

Çözüm Gezgini’nde çözüme sağ tıklayarak ve NuGet paketlerini yönet seçeneğini belirleyerek istemci kitaplığını yükleyin. Açılan paket yöneticisinde Gözat'ı seçin ve öğesini arayınAzure.AI.TextAnalytics. Sürüm olarak 5.2.0 seçin ve Yükle seçeneğini belirleyin. Paket Yöneticisi Konsolu’nu da kullanabilirsiniz.

Kod örneği

Aşağıdaki kodu program.cs dosyanıza kopyalayın. değişkeni kaynağınızın anahtarıyla değiştirmeyi key ve değişkeni kaynağınızın uç noktasıyla değiştirmeyi endpoint unutmayın. Sonra kodu çalıştırın.

Önemli

Azure portalına gidin. Önkoşullar bölümünde oluşturduğunuz Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıysa, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın. Kaynağınızın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasına gidip Kaynak Yönetimi'nin altında anahtarınızı ve uç noktanızı bulabilirsiniz.

Önemli

İşiniz bittiğinde anahtarı kodunuzdan kaldırmayı unutmayın ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Üretim için Azure Key Vault gibi kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Daha fazla bilgi için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.

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();
        }

    }
}

Çıktı

Language:
    French, ISO-6391: fr

Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (Maven) | Kitaplık kaynak kodu

Java için istemci kitaplığıyla bir dil algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili tanımlayabilen bir Java uygulaması oluşturacaksınız.

İpucu

Kod yazmaya gerek kalmadan Dil hizmeti özelliklerini denemek için Language Studio'yu kullanabilirsiniz.

Önkoşullar

Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
Java Geliştirme Seti (JDK) sürüm 8 veya üstü
Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız vardır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde aşağıdaki koda yapıştırırsınız.
- Hizmeti denemek ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını (Free F0) kullanabilirsiniz.
Çözümle özelliğini kullanmak için standart (S) fiyatlandırma katmanına sahip bir Dil kaynağı gerekir.

Ayarlama

İstemci kitaplığını ekleme

Tercih ettiğiniz IDE veya geliştirme ortamında bir Maven projesi oluşturun. Ardından aşağıdaki bağımlılığı projenizin pom.xml dosyasına ekleyin. Diğer derleme araçlarına yönelik uygulama söz dizimini çevrimiçi olarak bulabilirsiniz.

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

Kod örneği

Example.java adlı bir Java dosyası oluşturun. Dosyayı açın ve aşağıdaki kodu kopyalayın. değişkeni kaynağınızın anahtarıyla değiştirmeyi key ve değişkeni kaynağınızın uç noktasıyla değiştirmeyi endpoint unutmayın. Sonra kodu çalıştırın.

Önemli

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());
    }
}

Çıktı

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

Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (npm) | Kitaplık kaynak kodu

Node.js için istemci kitaplığıyla bir dil algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili tanımlayabilen bir JavaScript uygulaması oluşturursunuz.

İpucu

Kod yazmaya gerek kalmadan Dil hizmeti özelliklerini denemek için Language Studio'yu kullanabilirsiniz.

Önkoşullar

Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
Node.js v14 LTS veya üzeri
Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız vardır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde aşağıdaki koda yapıştırırsınız.
- Hizmeti denemek ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını (Free F0) kullanabilirsiniz.
Çözümle özelliğini kullanmak için standart (S) fiyatlandırma katmanına sahip bir Dil kaynağı gerekir.

Ayarlama

Yeni bir Node.js uygulaması oluşturma

Konsol penceresinde (cmd, PowerShell veya Bash gibi), uygulamanız için yeni bir dizin oluşturun ve bu dizine gidin.

mkdir myapp 

cd myapp

Bir package.json dosyası ile bir düğüm uygulaması oluşturmak için npm init komutunu çalıştırın.

npm init

İstemci kitaplığını yükleme

npm paketini yükleyin:

npm install @azure/ai-language-text

Kod örneği

Dosyayı açın ve aşağıdaki kodu kopyalayın. değişkeni kaynağınızın anahtarıyla değiştirmeyi key ve değişkeni kaynağınızın uç noktasıyla değiştirmeyi endpoint unutmayın. Sonra kodu çalıştırın.

Önemli

"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);
});

Çıktı

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

Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (PyPi) | Kitaplık kaynak kodu

Python için istemci kitaplığıyla bir dil algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili belirleyebilen bir Python uygulaması oluşturursunuz.

İpucu

Kod yazmaya gerek kalmadan Dil hizmeti özelliklerini denemek için Language Studio'yu kullanabilirsiniz.

Önkoşullar

Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
Python 3.8 veya üzeri
Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında bir Dil kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
- Uygulamanızı API'ye bağlamak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız vardır. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde aşağıdaki koda yapıştırırsınız.
- Hizmeti denemek ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltmek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını (Free F0) kullanabilirsiniz.
Çözümle özelliğini kullanmak için standart (S) fiyatlandırma katmanına sahip bir Dil kaynağı gerekir.

Ayarlama

İstemci kitaplığını yükleme

Python yükledikten sonra şunları kullanarak istemci kitaplığını yükleyebilirsiniz:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Kod örneği

Yeni bir Python dosyası oluşturun ve aşağıdaki kodu kopyalayın. değişkeni kaynağınızın anahtarıyla değiştirmeyi key ve değişkeni kaynağınızın uç noktasıyla değiştirmeyi endpoint unutmayın. Sonra kodu çalıştırın.

Önemli


# 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)

Çıktı

Language:  French

Başvuru belgeleri

REST API kullanarak dil algılama istekleri göndermek için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, bir metin örneğinin yazıldığı dili tanımlamak için cURL kullanacaksınız.

Önkoşullar

Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun

Ayarlama

Azure kaynağı oluşturma

Aşağıdaki kod örneğini kullanmak için bir Azure kaynağı dağıtmanız gerekir. Bu kaynak, Dil hizmetine gönderdiğiniz API çağrılarının kimliğini doğrulamak için kullanacağınız bir anahtar ve uç nokta içerir.

Azure portalını kullanarak dil kaynağı oluşturmak için aşağıdaki bağlantıyı kullanın. Azure aboneliğinizi kullanarak oturum açmanız gerekir.
Görüntülenen Ek özellikleri seçin ekranında Devam'ı seçerek kaynağınızı oluşturun.

Dil oluştur ekranında aşağıdaki bilgileri sağlayın:

Ayrıntı	Açıklama
Abonelik	Kaynağınızın ilişkilendirileceği abonelik hesabı. Açılan menüden Azure aboneliğinizi seçin.
Kaynak grubu	Kaynak grubu, oluşturduğunuz kaynakları depolayan bir kapsayıcıdır. Yeni kaynak grubu oluşturmak için Yeni oluştur'u seçin.
Bölge	Dil kaynağınızın konumu. Fiziksel konumunuza bağlı olarak farklı bölgeler gecikmeye neden olabilir, ancak kaynağınızın çalışma zamanı kullanılabilirliğini etkilemez. Bu hızlı başlangıç için yakınınızda kullanılabilir bir bölge seçin veya Doğu ABD'yi seçin.
Veri Akışı Adı	Dil kaynağınızın adı. Bu ad, uygulamalarınızın API istekleri göndermek için kullanacağı bir uç nokta URL'si oluşturmak için de kullanılır.
Fiyatlandırma katmanı	Dil kaynağınızın fiyatlandırma katmanı. Ücretsiz F0 katmanını kullanarak hizmeti deneyebilir ve daha sonra üretim için ücretli bir katmana yükseltebilirsiniz.

Sorumlu Yapay Zeka Bildirimi onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun.
Sayfanın alt kısmındaki Gözden Geçir + Oluştur'u seçin.
Görüntülenen ekranda doğrulamanın geçtiğinden ve bilgilerinizi doğru girdiğinizden emin olun. Daha sonra, Oluştur'u seçin.

Anahtarınızı ve uç noktanızı alma

Ardından uygulamanızı API'ye bağlamak için kaynağın anahtarına ve uç noktasına ihtiyacınız olacak. Anahtarınızı ve uç noktanızı hızlı başlangıcın ilerleyen bölümlerinde koda yapıştıracaksınız.

Dil kaynağı başarıyla dağıtıldıktan sonra, Sonraki Adımlar'ın altındaki Kaynağa Git düğmesine tıklayın.
Kaynağınızın ekranında, sol gezinti menüsünde Anahtarlar ve uç nokta'yı seçin. Aşağıdaki adımlarda anahtarlarınızdan birini ve uç noktanızı kullanacaksınız.

Ortam değişkenlerini oluşturma

API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.

İpucu

Anahtarı doğrudan kodunuz içinde eklemeyin ve asla herkese açık olarak göndermeyin. Azure Key Vault gibi daha fazla kimlik doğrulama seçeneği için Azure AI hizmetleri güvenlik makalesine bakın.

Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.

Ortam değişkenini LANGUAGE_KEY ayarlamak için değerini kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirin your-key .
Ortam değişkenini LANGUAGE_ENDPOINT ayarlamak için değerini kaynağınızın uç noktasıyla değiştirin your-endpoint .

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Not

Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setxile set ayarlayabilirsiniz.

Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, değişiklikleri etkili hale getirmek için konsol pencerenizden komutunu çalıştırın source ~/.bashrc .

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, değişiklikleri etkili hale getirmek için konsol pencerenizden komutunu çalıştırın source ~/.bash_profile .

Xcode

iOS ve macOS geliştirme için ortam değişkenlerini Xcode'da ayarlarsınız. Örneğin, Xcode 13.4.1'de ortam değişkenini ayarlamak için bu adımları izleyin.

Ürün>Şeması Düzenleme>şemasını seçin
Çalıştırma (Hata Ayıklama Çalıştırması) sayfasında Bağımsız Değişkenler'i seçin
Ortam Değişkenleri'nin altında artı (+) işaretini seçerek yeni bir ortam değişkeni ekleyin.
LANGUAGE_KEY Ad girin ve Değer için Dil kaynak anahtarınızı girin.
Kaynak uç noktanız için bu adımları gerçekleştirin. Yeni ortam değişkenini olarak adlandırın LANGUAGE_ENDPOINT.

Daha fazla yapılandırma seçeneği için Xcode belgelerine bakın.

Örnek istek gövdesiyle bir JSON dosyası oluşturma

Kod düzenleyicisinde adlı test_detection_payload.json yeni bir dosya oluşturun ve aşağıdaki JSON örneğini kopyalayın. Bu örnek istek, sonraki adımda API'ye gönderilecektir.

Not

Dile özgü örnekleri GitHub'da bulabilirsiniz.

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

Bilgisayarınızda bir yere kaydedin test_detection_payload.json . Örneğin, masaüstünüz.

Dil algılama isteği gönderme

Kullandığınız programı kullanarak API isteği göndermek için aşağıdaki komutları kullanın. Komutunu terminalinize kopyalayın ve çalıştırın.

parametre	Açıklama
`-X POST <endpoint>`	API'ye erişmek için uç noktanızı belirtir.
`-H Content-Type: application/json`	JSON verilerini göndermek için içerik türü.
`-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key>`	API'ye erişmek için anahtarı belirtir.
`-d <documents>`	Göndermek istediğiniz belgeleri içeren JSON.

değerini önceki adımda oluşturduğunuz örnek JSON istek dosyasının konumuyla değiştirin C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json .

Komut istemi

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"

Kullandığınız programı kullanarak API isteği göndermek için aşağıdaki komutları kullanın. değerini önceki adımda oluşturduğunuz örnek JSON istek dosyasının konumuyla değiştirin /home/mydir/test_detection_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_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 yanıtı

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

Bu hızlı başlangıçta oluşturduğunuz ortam değişkenlerini silmek için aşağıdaki komutları kullanın.

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

Kaynakları temizleme

Azure AI hizmetleri aboneliğini temizlemek ve kaldırmak istiyorsanız, kaynağı veya kaynak grubunu silebilirsiniz. Kaynak grubunun silinmesi, kaynak grubuyla ilişkili diğer tüm kaynakları da siler.

Sonraki adımlar

Dil algılamaya genel bakış

Hızlı Başlangıç: Dil Algılama istemci kitaplığını ve REST API'yi kullanma

Önkoşullar

Ayarlama

Yeni .NET Core uygulaması oluşturma

Kod örneği

Çıktı

Önkoşullar

Ayarlama

İstemci kitaplığını ekleme

Kod örneği

Çıktı

Önkoşullar

Ayarlama

Yeni bir Node.js uygulaması oluşturma

İstemci kitaplığını yükleme

Kod örneği

Çıktı

Önkoşullar

Ayarlama

İstemci kitaplığını yükleme

Kod örneği

Çıktı

Önkoşullar

Ayarlama

Azure kaynağı oluşturma

Anahtarınızı ve uç noktanızı alma

Ortam değişkenlerini oluşturma

Örnek istek gövdesiyle bir JSON dosyası oluşturma

Dil algılama isteği gönderme

Komut istemi

PowerShell

JSON yanıtı

Kaynakları temizleme

Sonraki adımlar

Ek kaynaklar