現在表示中:Foundry (クラシック) ポータルのバージョン - 新しい Foundry ポータルのバージョンに切り替える
Foundry リソースは、モデル、エージェント、およびツールへの統合アクセスを提供します。 この記事では、シナリオに使用する SDK とエンドポイントについて説明します。
Foundry SDK は、1 つのプロジェクト エンドポイントを介してすべての Foundry プロジェクト API を公開するシン クライアント SDK です。 上位レベルの SDK はその上に構築されます。たとえば、Agent Framework foundry パッケージは Foundry SDK に依存して Foundry モデル、ツール、プロジェクト構成にアクセスします。
| SDK | 用途 | エンドポイント |
|---|---|---|
| Foundry SDK | すべての Foundry プロジェクト API に対するシン クライアント SDK。 Foundry モデルとプラットフォーム ツール (ファイル検索、コード インタープリター、Web 検索、メモリ、SharePoint、WorkIQ、Fabric IQ、MCP) へのアクセス。 | https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name> |
| エージェントフレームワーク | C#/.NET およびPythonで使用できる、ホストされたエージェントとマルチエージェント システム用の統合マルチエージェント オーケストレーション。
foundry パッケージは、プロジェクト アクセス用の Foundry SDK に依存します。 |
プロジェクトエンドポイントでのResponses API(FoundryChatClient経由)。 |
| OpenAI SDK | 埋め込みモデルや、Azure が Chat Completions を通じて提供する Foundry Models を含む、OpenAI API の全機能。 最適な待機時間と OpenAI の最大互換性。 | https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1 |
| Anthropic SDK | Foundry にデプロイされた Anthropic Claude モデル | https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic |
| Foundry Tools SDK | 事前構築済みのソリューション (Vision、Speech、Content Safety など)。 | ツール固有のエンドポイント。 |
SDK を選択します。
- エージェント、評価、または Foundry 固有の機能を使用してアプリを構築するときに Foundry SDK を使用する
- C#/.NET または Python の Responses API を使用して、コード内のホスト型エージェントまたはマルチエージェント システムにエージェント フレームワークを使用する
- OpenAI SDK は、OpenAI の最大互換性または最も短い待機時間が必要な場合、埋め込みを生成する場合、またはチャットの完了によってAzure販売されたモデルを使用する場合に使用します
- Foundry にデプロイされたAnthropic Claude モデルを使用する場合は、Anthropic SDK を使用します
- 特定の AI サービス (Vision、Speech、Language など) を操作するときに Foundry Tools SDK を 使用する
メモ
リソースの種類: Foundry リソースは、以前に一覧表示されたすべてのエンドポイントを提供します。 Azure OpenAI リソースは、/openai/v1 エンドポイントのみを提供します。
Authentication: サンプルでは、Microsoft Entra ID (DefaultAzureCredential) を使用します。 API キーは、 /openai/v1で動作します。 トークン プロバイダーの代わりに api_key としてキーを渡します。
前提 条件
-
アクティブなサブスクリプションを持つAzure アカウント。 お持ちでない場合は、無料試用版サブスクリプションを含む無料Azure アカウントを作成します。
タスクに必要なAzure RBAC ロールを最も狭いスコープに設定します。
日常的な開発のための Foundry プロジェクトの Foundry ユーザー。
重要
Foundry RBAC ロールの名前が最近変更されました。 Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner、および Foundry Project Manager は、以前は、AZURE AI ユーザー、Azure AI 所有者、Azure AI アカウント所有者、および AZURE AI Project Manager という名前でした。 名前の変更がロールアウトされている間、以前の名前が表示される場合があります。ロール ID とコア アクセス許可は、名前の変更によって変更されません。
Foundry project上の Foundry Project Manager は、既存のprojectとその接続を管理します。
Foundry リソースの Foundry アカウント所有者。プロジェクトを作成したり、アカウント レベルのリソースを管理したりします。 Foundry リソースを作成する必要がある場合にのみ、ターゲット リソース グループにこのロールを割り当てます。
Microsoft Entra Privileged Identity Management (PIM) を使用して、リソース グループの割り当てをジャスト イン タイムでアクティブ化し、プロビジョニング後に非アクティブ化します。 日常的な開発者とランタイム ユーザーは、この昇格された割り当てを必要としません。
各ロールのアクセス許可の詳細については、「Microsoft Foundry の
Role ベースのアクセス制御」を参照してください。 「開発環境の準備」の説明に従って、必要な言語ランタイム、グローバル ツール、VS Code 拡張機能 をインストールします。
前提条件を確認する
続行する前に、各チェックで指定された結果が返されたことを確認します。
Azure CLIが目的のサブスクリプションとテナントを使用していることを確認します。
az account show --query "{subscription:name, tenant:tenantId}" --output tableこのコマンドは正常に終了し、予想されるサブスクリプションとテナントが表示されます。
ローカル資格情報がトークンを表示せずに Foundry アクセス トークンを要求できることを確認します。
az account get-access-token --resource https://ai.azure.com --query expiresOn --output tsvこのコマンドは正常に終了し、トークンの有効期限を表示します。 失敗した場合は、必要な Foundry ロールを持つ ID で
az loginを実行します。Azure ポータルの Foundry リソース>Access 制御 (IAM) の下に、必要な RBAC ロールがあることを確認します。
-
python --versionを実行します。 コマンドは正常に終了し、Python 3.9 以降と表示されます。
-
node --versionを実行します。 コマンドは正常に終了し、Node.js 22 以降であることを表示します。
-
dotnet --versionを実行します。 コマンドは正常に終了し、.NET 8 以降であることを報告します。
-
java --versionを実行します。 コマンドは正常に終了し、Java 17 以降と表示されます。
プロジェクト エンドポイントの形式が
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>であることを確認します。gpt-5-mini展開の準備ができていることを確認します。az cognitiveservices account deployment show \ --name <resource-name> \ --resource-group <resource-group> \ --deployment-name gpt-5-mini \ --query properties.provisioningState \ --output tsvこのコマンドは
Succeededを返します。 デプロイの名前が異なる場合は、コード例でデプロイされた名前を使用します。
Foundry SDK
Foundry SDK は、最も一般的な Foundry 機能へのアクセスを提供する単一のプロジェクト エンドポイントに接続します。
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>
メモ
組織でカスタム サブドメインを使用している場合は、 <resource-name> をエンドポイント URL の <your-custom-subdomain> に置き換えます。
この方法により、アプリケーションの構成が簡略化されます。 複数のエンドポイントを管理する代わりに、1 つを構成します。
SDK をインストールする
メモ
この記事は Foundry プロジェクトに適用されます。 ここで示すコードは、 ハブ ベースのプロジェクトでは機能しません。 詳細については、「 プロジェクトの種類」を参照してください。
メモ
SDK のバージョン: この記事では、1.x SDK のインストールについて説明します。 従うサンプルがインストールされているパッケージと一致していることを確認します。 新しい Foundry ポータルのドキュメントに切り替えて、2.x の記事を表示します。
| SDK バージョン | ポータルのバージョン | ステータス | Python パッケージ |
|---|---|---|---|
| 2.x | Foundry (新規) | 安定 | azure-ai-projects>=2.0.0 |
| 1.x | Foundry (クラシック) | 安定 | azure-ai-projects==1.0.0 |
Azure Python 用の AI Projects クライアント ライブラリは、1 つのプロジェクト エンドポイントに接続することで複数のクライアント ライブラリを一緒に使用できる統合ライブラリです。
このコマンドを実行して、Foundry クラシック プロジェクトの 1.x パッケージをインストールします。
pip install openai azure-identity azure-ai-projects==1.0.0
| SDK バージョン | ポータルのバージョン | ステータス | Java パッケージ |
|---|---|---|---|
| 1.x | 鋳造所クラシック | 退役 | このクラシック パスでサポートされているJava パッケージは使用できません。 現在の Foundry プロジェクトで com.azure:azure-ai-projects:2.2.0 を使用します。 |
| SDK バージョン | ポータルのバージョン | ステータス | JavaScript パッケージ |
|---|---|---|---|
| 1.0.1 | 鋳造所クラシック | 安定 | @azure/ai-projects |
| SDK バージョン | ポータルのバージョン | ステータス | .NET パッケージ |
|---|---|---|---|
| 1.1.0 (GA) | 鋳造所クラシック | 安定 | Azure.AI.Projects |
Foundry クラシックの Java SDK パスは廃止されます。 クラシック 1.x プロジェクト SDK は、Javaの一般提供に達しませんでした。また、廃止された azure-ai-inference プレビュー パッケージは、サポートされている代替ではありません。
重要
クラシック SDK パスで開発Java開始または移行しないでください。 現在の Foundry SDK ガイドに切り替えて、現在の Foundry プロジェクトで GA 版の Java 用 Azure AI Projects クライアント ライブラリを使用します。
現在の Foundry プロジェクトの場合は、Maven pom.xmlに次の依存関係を追加します。
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-projects</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
javaScript 用の
このコマンドを実行して、Foundry クラシック プロジェクト用の 1.x JavaScript パッケージをインストールします。
npm install @azure/ai-projects@1.0.1 @azure/identity
.NET 用の
次のコマンドを実行して、Foundry クラシック プロジェクト用の 1.x Azure AI SDK パッケージを追加します。
# Add 1.x Azure AI SDK packages
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Azure.AI.Projects --version 1.1.0
dotnet add package Azure.AI.Agents.Persistent --version 1.1.0
dotnet add package Azure.AI.Inference
Foundry SDK の使用
Foundry と OpenAI には異なる API シェイプがあるため、SDK は 2 つのクライアントの種類を公開します。
- プロジェクト クライアント – OpenAI に対応するものがない場合の Foundry 専用操作に使用します。 例: 接続の一覧表示、プロジェクトのプロパティの取得、トレースの有効化。
-
OpenAI 互換クライアント – OpenAI の概念に基づく Foundry 機能に使用します。 Responses API、エージェント、評価、および微調整はすべて、OpenAI スタイルの要求/応答パターンを使用します。 このクライアントでは、Foundry ダイレクト モデル (Foundry でホストされているAzure-OpenAI 以外のモデル) にもアクセスできます。 プロジェクト エンドポイントは、
/openaiルートでこのトラフィックを処理します。
ほとんどのアプリでは、両方のクライアントが使用されます。 セットアップと構成にはプロジェクト クライアントを使用し、エージェント、評価、および呼び出しモデル (Foundry ダイレクト モデルを含む) を実行するために OpenAI 互換クライアントを使用します。
プロジェクト クライアントを作成します。
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
project_client = AIProjectClient(
endpoint="https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>",
credential=DefaultAzureCredential(),
)
プロジェクトから OpenAI 互換クライアントを作成します。
models = project_client.get_openai_client(api_version="2024-10-21")
chat_responses = models.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
{"role": "user", "content": "What is the size of France in square miles?"},
],
)
print(chat_responses.choices[0].message.content)
Foundry クラシックの Java の初回成功パスは提供終了となりました。 前の azure-ai-inference の例では、クラシック プロジェクト クライアントは作成されず、そのパッケージ バージョンでは使用できない API 呼び出しが使用されます。
Java開発の場合は、現在の Foundry プロジェクトでcom.azure:azure-ai-projects:2.2.0を使用し、現在の Foundry SDK ガイドに従ってください。 この現在の SDK パスでは、Foundry クラシック プロジェクトJavaサポートは追加されません。
プロジェクト クライアントを作成します。
const endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
const deployment = "gpt-4o";
const project = new AIProjectClient(endpoint, new DefaultAzureCredential());
プロジェクトから OpenAI 互換クライアントを作成します。
const client = await project.getAzureOpenAIClient({
// The API version should match the version of the Azure OpenAI resource
apiVersion: "2024-12-01-preview"
});
const chatCompletion = await client.chat.completions.create({
model: deployment,
messages: [
{ role: "system", content: "You are a helpful assistant" },
{ role: "user", content: "What is the speed of light?" },
],
});
console.log(chatCompletion.choices[0].message.content);
プロジェクト クライアントを作成します。
using System.ClientModel.Primitives;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using OpenAI.Chat;
string endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
AIProjectClient projectClient = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential());
プロジェクトから OpenAI 互換クライアントを作成します。
ClientConnection connection = projectClient.GetConnection(typeof(AzureOpenAIClient).FullName!);
if (!connection.TryGetLocatorAsUri(out Uri uri) || uri is null)
{
throw new InvalidOperationException("Invalid URI.");
}
uri = new Uri($"https://{uri.Host}");
const string modelDeploymentName = "gpt-4o";
AzureOpenAIClient azureOpenAIClient = new AzureOpenAIClient(uri, new DefaultAzureCredential());
ChatClient chatClient = azureOpenAIClient.GetChatClient(deploymentName: modelDeploymentName);
Console.WriteLine("Complete a chat");
ChatCompletion result = chatClient.CompleteChat("List all the rainbow colors");
Console.WriteLine(result.Content[0].Text);
Foundry SDK でできること
- Access Foundry Models、Azure OpenAI を含む
- Foundry エージェント サービスを使用する
- クラウド評価を実行する
- アプリトレースを有効にする
- モデルを微調整する
- Foundry Tools、ローカル オーケストレーションなどのエンドポイントとキーを取得する
トラブルシューティング
認証エラー
DefaultAzureCredential failed to retrieve a tokenが表示される場合:
Verify Azure CLIが認証されます:
az account show az login # if not logged inRBAC ロールの割り当てを確認します。
Foundry プロジェクトで少なくとも Foundry User ロールを持っていることを確認してください
重要
Foundry RBAC ロールの名前が最近変更されました。 Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner、および Foundry Project Manager は、以前は、AZURE AI ユーザー、Azure AI 所有者、Azure AI アカウント所有者、および AZURE AI Project Manager という名前でした。 名前の変更がロールアウトされている間、以前の名前が表示される場合があります。ロール ID とコア アクセス許可は、名前の変更によって変更されません。
「Assign Azure roles」を参照してください。
運用環境のマネージド ID の場合:
- マネージド ID に適切なロールが割り当てられていることを確認する
- マネージド ID の構成を参照してください
エンドポイント構成エラー
Connection refusedまたは404 Not Foundが表示される場合:
- リソース名とプロジェクト名が 実際のデプロイと一致するかどうかを確認する
-
エンドポイントの URL 形式を確認する:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name> -
カスタム サブドメインの場合:
<resource-name>をカスタム サブドメインに置き換える
SDK バージョンの不一致
コード サンプルが AttributeError または ModuleNotFoundErrorで失敗した場合:
SDK のバージョンを確認します。
pip show azure-ai-projects # Python npm list @azure/ai-projects # JavaScript dotnet list package # .NET正しいバージョン フラグを使用して再インストールする: 上記の各言語セクションのインストール コマンドを参照してください
OpenAI SDK
OpenAI API の完全なサーフェスとクライアントの最大互換性が必要な場合は、OpenAI SDK を使用します。 このエンドポイントは、Azure OpenAI モデルと Foundry ダイレクト モデルへのアクセスを提供します (Chat Completions API を使用)。 エージェントや評価などの Foundry 固有の機能へのアクセスは提供されません。
次のスニペットは、Azure OpenAI /openai/v1 エンドポイントを直接使用する方法を示しています。
from openai import OpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
client = OpenAI(
base_url = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/",
api_key=token_provider,
)
response = client.responses.create(
model="model_deployment_name",
input= "What is the size of France in square miles?"
)
print(response.model_dump_json(indent=2))
詳細については、「Azure OpenAI でサポートされるプログラミング言語を参照してください。 予想される出力:
{
"id": "resp_abc123",
"object": "response",
"created": 1234567890,
"model": "gpt-5.2",
"output_text": "France has an area of approximately 213,011 square miles (551,695 square kilometers)."
}
詳細については、「
重要
この記事でマークされている項目 (プレビュー) は、現在パブリック プレビュー段階です。 このプレビューはサービス レベル アグリーメントなしで提供されており、運用環境のワークロードにはお勧めしません。 特定の機能がサポートされていないか、機能が制限されている可能性があります。 詳細については、「Microsoft Azure プレビューの使用条件を参照してください。
次のスニペットは、Azure OpenAI /openai/v1 エンドポイントを直接使用する方法を示しています。
import com.azure.ai.openai.OpenAIClient;
import com.azure.ai.openai.OpenAIClientBuilder;
import com.azure.ai.openai.models.ChatChoice;
import com.azure.ai.openai.models.ChatCompletions;
import com.azure.ai.openai.models.ChatCompletionsOptions;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestAssistantMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestSystemMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestUserMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatResponseMessage;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.Configuration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
String endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
String deploymentName = "gpt-5.2";
TokenCredential defaultCredential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
OpenAIClient client = new OpenAIClientBuilder()
.credential(defaultCredential)
.endpoint("{endpoint}")
.buildClient();
List<ChatRequestMessage> chatMessages = new ArrayList<>();
chatMessages.add(new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant."));
chatMessages.add(new ChatRequestUserMessage("What is the speed of light?"));
ChatCompletions chatCompletions = client.getChatCompletions(deploymentName, new ChatCompletionsOptions(chatMessages));
System.out.printf("Model ID=%s is created at %s.%n", chatCompletions.getId(), chatCompletions.getCreatedAt());
for (ChatChoice choice : chatCompletions.getChoices()) {
ChatResponseMessage message = choice.getMessage();
System.out.printf("Index: %d, Chat Role: %s.%n", choice.getIndex(), message.getRole());
System.out.println("Message:");
System.out.println(message.getContent());
OpenAI SDK の使用方法の詳細については、「Azure OpenAI でサポートされるプログラミング言語」を参照してください。
import { AzureOpenAI } from "openai";
import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";
const deployment = "gpt-4o";
const endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com";
const scope = "https://ai.azure.com/.default";
const apiVersion = "2024-04-01-preview";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(new DefaultAzureCredential(), scope);
const options = { azureADTokenProvider, deployment, apiVersion, endpoint };
const client = new AzureOpenAI(options);
const result = await client.chat.completions.create({
model: deployment,
messages: [
{ role: "system", content: "You are a helpful assistant" },
{ role: "user", content: "What is the speed of light?" },
],
});
console.log(result.choices[0].message.content);
OpenAI SDK の使用方法の詳細については、「Azure OpenAI でサポートされるプログラミング言語」を参照してください。
- OpenAI パッケージをインストールする: このコマンドを実行して、OpenAI クライアント ライブラリを .NET プロジェクトに追加します。
dotnet add package OpenAI ```When it succeeds, the .NET CLI confirms that it installed the `OpenAI` package. This snippet configures `DefaultAzureCredential`, builds `OpenAIClientOptions`, and creates a `ChatClient` for the Azure OpenAI v1 endpoint. ```csharp using System.ClientModel.Primitives; using Azure.Identity; using OpenAI; using OpenAI.Chat; #pragma warning disable OPENAI001 const string directModelEndpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/"; const string modelDeploymentName = "gpt-5.2"; BearerTokenPolicy tokenPolicy = new( new DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"); OpenAIClient openAIClient = new( authenticationPolicy: tokenPolicy, options: new OpenAIClientOptions() { Endpoint = new($"{directModelEndpoint}"), }); ChatClient chatClient = openAIClient.GetChatClient(modelDeploymentName); ChatCompletion completion = await chatClient.CompleteChatAsync( [ new SystemChatMessage("You are a helpful assistant."), new UserChatMessage("How many feet are in a mile?") ]); Console.WriteLine(completion.Content[0].Text); #pragma warning restore OPENAI001
OpenAI SDK の使用方法の詳細については、「Azure OpenAI でサポートされるプログラミング言語」を参照してください。
エージェント フレームワーク
Microsoft Agent Framework は、エージェントとマルチエージェント システムを構築するための統合されたマルチエージェント オーケストレーションと一貫性のある抽象化を提供する、C#/.NET およびPython用のオープンソース SDK です。 Foundry の ホスト エージェント に推奨されるオーケストレーション レイヤーです。
- 以前に AutoGen または Semantic Kernel をマルチエージェント オーケストレーションに使用した場合 (複数のエージェントを調整してタスクで連携させる)、Agent Framework をプライマリ オーケストレーション レイヤーと考えてください。 これは、同様の調整タスクを解決する複数のオーケストレーション SDK を組み合わせないようにするのに役立ちます。これにより、競合する抽象化と依存関係が追加される可能性があります。
- 既存のオーケストレーション コードが既に多い場合、製品固有の機能に依存している場合、または複雑な移行要件に直面している場合は、Agent Framework に統合する前にそれらの要件を評価してください。
ホスト型エージェントとしてコードを実行する
Foundry のコード ベースのエージェントの主なストーリーは、 ホストされているエージェントです。 エージェント フレームワークを使用してエージェントを作成し、ソース コードのコンテナー イメージまたは zip としてパッケージ化し、マネージド エンドポイント、分離された Micro VM での自動スケーリング、専用のMicrosoft Entra エージェント ID、セッション レベルの状態、エンド ツー エンドの監視機能を使用して Foundry で実行できるようにします。
ホストされるエージェントは、他のアプリまたはエージェントが呼び出すことができる Foundry で管理されるネットワークアドレス指定可能なエンドポイントが必要な場合に推奨されるパスです。 「最初のホステッド エージェントをデプロイする」を参照してください。
Responses API を使用して Foundry の外部のコードでエージェントをビルドする
独自のプロセスまたはインフラストラクチャで Foundry の外部でエージェントをホストしている場合は、Agent Framework を使用して 、プロジェクト エンドポイントで Responses API を 直接呼び出すこともできます。 Agent Framework は、次をターゲットとする FoundryChatClient プロバイダーを介して接続します。
{project_endpoint}/openai/v1/responses
リソース レベルの OpenAI エンドポイントではなく、プロジェクト エンドポイントを通過すると、エージェントに次の情報が提供されます。
- カタログの Foundry モデル (Azure OpenAI および Foundry ダイレクト モデル) から 1 つの API を使用します。
- ファイル検索、コード インタープリター、メモリ、Web 検索、MCP サーバー、SharePoint、WorkIQ、Fabric IQ など、OpenAI ツール セット以外のプラットフォーム ツール。
- プロジェクト スコープのデータ、On-Behalf-Of (OBO) ツール認証、およびプロジェクトのトレース、コンテンツ フィルター、ID 設定。
このパターンは、代わりの方法ではなく、ホストされたエージェントに加わるものです。同じ Agent Framework コードは、現在独自のプロセスから Responses API を呼び出し、Foundry で管理されるエンドポイントが必要なときに後でホストされるエージェントとしてパッケージ化できます。 「クイック スタート: Responses API を使用してエージェントを構築する」を参照してください。
エージェントの種類とホスティング オプションの詳細な比較については、Microsoft Foundry Agent Service とは? を参照してください。
Foundry Tools SDK
Foundry Tools (旧称 Azure AI サービス) は、専用 SDK を使用した事前構築済みのポイント ソリューションです。 Foundry Tools を使用するには、次のエンドポイントを使用します。
どのエンドポイントを使用する必要がありますか?
ニーズに基づいてエンドポイントを選択します。
Azure AI サービス エンドポイントを使用して、Computer Vision、コンテンツの安全性、ドキュメント インテリジェンス、言語、翻訳、トークン ファウンドリ ツールにアクセスします。
Foundry Tools エンドポイント: https://<your-resource-name>.cognitiveservices.azure.com/
メモ
エンドポイントでは、リソース名またはカスタム サブドメインが使用されます。 組織でカスタム サブドメインを設定している場合は、すべてのエンドポイントの例で your-resource-name を your-custom-subdomain に置き換えます。
ワークロードで廃止Azure AI Language機能 (センチメント分析、キー フレーズ抽出、要約、エンティティ リンク、CLU、CQA など) を使用している場合は、Microsoft Foundry の代替手段に移行する予定です。 新しい開発では、この記事で前述したように、Foundry SDK または OpenAI 互換エンドポイントの使用を検討してください。 Language Studio から Microsoft Foundry への移行について参照してください。
Speech and Translation Foundry Tools の場合は、次の表のエンドポイントを使用します。 プレースホルダーをリソース情報に置き換えます。
音声エンドポイント
| 鋳造ツール | エンドポイント |
|---|---|
| 音声テキスト変換 (標準) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.stt.speech.microsoft.com |
| 音声合成(ニューラル) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.tts.speech.microsoft.com |
| Custom Voice | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
翻訳エンドポイント
| 鋳造ツール | エンドポイント |
|---|---|
| テキストの翻訳 | https://api.cognitive.microsofttranslator.com/ |
| ドキュメント翻訳 | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
言語エンドポイント
| 鋳造ツール | エンドポイント |
|---|---|
| テキスト分析 | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com |
重要
2027 年 3 月 20 日に、Azure Language Studio は廃止され、Microsoft Foundry に移行されます。すべての機能と今後の機能強化が Microsoft Foundry で利用できるようになります。
2029 年 3 月 31 日に、次のAzure言語機能が廃止されます (サポート終了)。 その日付より前に、ユーザーは既存のワークロードを移行し、新しいプロジェクトを Microsoft Foundry モデル にオンボードして、自然言語の理解を強化し、アプリケーション統合を簡素化する必要があります。
- キー フレーズ抽出
- 感情分析とオピニオン マイニング
- カスタム テキスト分類
- 会話型言語理解 (CLU)
- カスタム質問の回答 (CQA)
- オーケストレーション ワークフロー
- 要約 (ドキュメントと会話の抽出と抽象化)
- エンティティ関連付け
継続的なサポートを備えたコア機能: 言語検出、PII 検出、ヘルスケア用テキストアナリティクス、プリビルトNER、およびカスタム NER。
移行オプションについては、