AI Content Understanding API の使用を準備する
ヒント
詳細については、「 テキストと画像 」タブを参照してください。
Azure Content Understanding API を使用するには、Azure サブスクリプションに Microsoft Foundry リソースが必要です。 このリソースは、次の方法でプロビジョニングできます。
- Azure portal で Microsoft Foundry リソースを作成します。
- 既定で Microsoft Foundry リソースを含む Microsoft Foundry プロジェクトを作成します。
ヒント
Microsoft Foundry プロジェクトを作成すると、ビジュアル ツールを使用して、Azure Content Understanding のスキーマとアナライザーを作成および管理できます。
Microsoft Foundry リソースをプロビジョニングした後、クライアント アプリケーションから Azure Content Understanding API に接続するには、次の情報が必要です。
- Microsoft Foundry リソース エンドポイント
- エンドポイントに関連付けられている API キー の 1 つ。
次の図に示すように、これらの値は Azure portal から取得できます。
Microsoft Foundry プロジェクト内で作業している場合は、Foundry ポータル プロジェクトのホーム ページで、関連する Foundry リソースのエンドポイントとキーを見つけることができます。
Microsoft Foundry プロジェクトで作業する場合は、Microsoft Foundry SDK を使用して Microsoft Entra ID 認証を使用してプロジェクトに接続し、Microsoft Foundry リソースの接続の詳細を取得するコードを記述することもできます。
Python SDK のインストール
Python SDK for Content Understanding を使用するには、 azure-ai-contentunderstanding パッケージをインストールします。
pip install azure-ai-contentunderstanding
注
Python SDK には Python 3.9 以降が必要です。 また、HTTP 要求をサポートする任意の言語から REST API を直接使用することもできます。
Important
Content Understanding API を使用する前に、Microsoft Foundry リソースの既定のモデル デプロイを設定する必要があります。 Content Understanding には、 GPT-4.1、 GPT-4.1-mini、および text-embedding-3-large モデルのデプロイが必要です。 これらは、Azure portal または API を使用して構成できます。 詳細については、「 モデルデプロイの設定」を参照してください。
ヒント
Microsoft Foundry SDK を使用したプログラミングの詳細については、「 Microsoft Foundry SDK を使用した AI アプリの開発 」モジュールを完了してください。