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语言是一种基于云的服务,它向基于文本的数据应用自然语言处理(NLP)功能。 本机文档支持功能让你能够以异步方式发送 API 请求,从而使用 HTTP POST 请求正文来发送数据,使用 HTTP GET 请求查询字符串来检索状态结果。 已处理的文档位于 Azure Blob 存储目标容器中。
原生文档是指用于创建原始文档的文件格式,例如 Microsoft Word (docx) 或可移植文档文件 (pdf)。 使用语言资源功能之前,原生文档支持消除对文本预处理的需要。 目前,本机文档支持适用于以下功能:
个人身份信息 (PII)。 PII 检测功能可以识别、分类和编修非结构化文本中的敏感信息。
PiiEntityRecognitionAPI 支持本机文档处理。文档摘要。 文档摘要使用自然语言处理为文档生成提取性(重点句子提取)或抽象性(上下文字词提取)摘要。
AbstractiveSummarization和ExtractiveSummarizationAPI 都支持本机文档处理。
支持的文档格式
应用程序使用本机文件格式创建、保存或打开本机文档。 目前,PII 和文档摘要功能支持以下本机文档格式:
| 文件类型 | 文件扩展名 | DESCRIPTION |
|---|---|---|
| 文本 | .txt |
无格式的文本文档。 |
.pdf |
可移植文档格式的文件和扫描的 PDF 文件。 | |
| Microsoft Word | .docx |
Microsoft Word 文档文件。 |
输入准则
支持的文件格式
| 类型 | 支持和限制 |
|---|---|
| 图像中的文本 | 不支持带有嵌入文本的数字图像。 |
| 数字表 | 不支持扫描文档中的表。 |
文档大小
| 特征 | 输入限制 |
|---|---|
| 每个请求的文档总数 | ≤ 40 |
| 每个请求的内容总大小 | ≤ 10 MB |
包括带有 HTTP 请求的本机文档
让我们开始吧:
对于此项目,我们使用 cURL 命令行工具进行 REST API 调用。
注释
大多数 Windows 10 和 Windows 11 以及大多数 macOS 和 Linux 发行版都预安装了 cURL 包。 可以使用以下命令检查包版本:Windows:
curl.exe -VmacOS:curl -VLinux:curl --version一个 Azure Blob 存储帐户。 你还需要在 Azure Blob 存储帐户中为源文件和目标文件创建容器:
- 源容器。 此容器用于上传原始文件以进行分析(必需)。
- 目标容器。 此容器用于存储已分析的文件(必需)。
单服务语言资源(不是多服务 Azure AI 服务资源):
完成 Azure 语言资源项目和实例详细信息字段,如下所示:
订阅。 选择一个可用的 Azure 订阅。
资源组。 你可以创建新的资源组,或将资源添加到预先存在的具有相同生命周期、权限和策略的资源组。
资源区域。 选择“全球”,除非你的业务或应用程序需要特定区域。 如果打算使用系统分配的托管标识进行身份验证,请选择一个地理区域,如“中国北部”。
名称。 输入您为资源选择的名称。 所选名称在 Azure 中必须唯一。
定价层。 可以使用免费定价层 (
Free F0) 试用该服务,然后再升级到付费层进行生产。选择 审阅 + 创建。
查看服务条款,然后选择“创建”以部署资源。
成功部署资源后,选择转到资源。
检索密钥和语言终结点
对 Azure 语言的请求需要只读密钥和自定义终结点才能对访问进行身份验证。
如果已创建新资源,请在部署该资源后选择“转到资源”。 如果有现有的语言资源,请直接导航到资源页。
在左侧导航栏中的资源管理下,选择密钥和终结点。
可以将您的
key和Language instance endpoint复制并粘贴到代码示例中,以验证对 Azure 语言服务的请求。 发出 API 调用只需一个密钥。
创建 Azure Blob 存储容器
在你的 Azure Blob 存储帐户中为源文件和目标文件创建容器。
- 源容器。 此容器用于上传原始文件以进行分析(必需)。
- 目标容器。 此容器用于存储已分析的文件(必需)。
身份验证
语言资源需要被授予对存储帐户的访问权限,然后才能创建、读取或删除 blob。 有两种主要方法可用于授予对存储数据的访问权限:
共享访问签名 (SAS) 令牌。 用户委派 SAS 令牌是通过 Microsoft Entra 凭据保护的。 SAS 令牌提供对 Azure 存储帐户中资源的安全委托式访问。
托管标识基于角色的访问控制 (RBAC)。 Azure 资源托管标识是一种服务主体,可为 Azure 托管资源创建 Microsoft Entra 标识和特定权限。
对于此项目,我们通过在查询字符串中追加共享访问签名 (SAS) 令牌来对 source location 和 target location URL 的访问进行身份验证。 每个令牌都分配给特定的 blob(文件)。
- 源容器或 blob 必须指定读取和列出访问权限。
- 目标容器或 blob 必须指定写入和列出访问权限。
小窍门
由于我们正在处理单个文件 (blob),因此建议在 blob 级别委托 SAS 访问。
请求头和参数
| 参数 | DESCRIPTION |
|---|---|
-X POST <endpoint> |
指定用于访问 API 的语言资源终结点。 |
--header Content-Type: application/json |
用于发送 JSON 数据的内容类型。 |
--header "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> |
指定用于访问 API 的 Azure 语言资源密钥。 |
-data |
包含要随请求传递的数据的 JSON 文件。 |
以下 cURL 命令从 BASH shell 中执行。 请使用自己的资源名称、资源密钥和 JSON 值编辑这些命令。 通过选择 Personally Identifiable Information (PII) 或 Document Summarization 代码示例项目来尝试分析本地文档:
PII 示例文档
对于此快速入门,你需要将源文档上传到源容器。 对于此项目,可以下载我们的 Microsoft Word 示例文档或 Adobe PDF。 源语言为英语。
生成 POST 请求
使用首选编辑器或 IDE,为应用创建一个名为
native-document的新目录。在 native-document 目录中创建名为 pii-detection.json 的新 json 文件。
将以下个人身份信息 (PII) 请求示例复制粘贴到你的
pii-detection.json文件中。 使用 Azure 门户存储帐户容器实例中的值替换{your-source-container-SAS-URL}和{your-target-container-SAS-URL}:
请求示例
{
"displayName": "Document PII Redaction example",
"analysisInput": {
"documents": [
{
"language": "en-US",
"id": "Output-1",
"source": {
"location": "{your-source-blob-with-SAS-URL}"
},
"target": {
"location": "{your-target-container-with-SAS-URL}"
}
}
]
},
"tasks": [
{
"kind": "PiiEntityRecognition",
"taskName": "Redact PII Task 1",
"parameters": {
"redactionPolicy": {
"policyKind": "entityMask" // Optional. Defines redactionPolicy; changes behavior based on value. Options: noMask, characterMask (default), and entityMask.
},
"piiCategories": [
"Person",
"Organization"
],
"excludeExtractionData": false // Default is false. If true, only the redacted document is stored, without extracted entities data.
}
}
]
}
源
location值是源文档 (blob) 的 SAS URL,而不是源容器 SAS URL。选项
redactionPolicypolicyKind为noMask、characterMask(默认值)和entityMask。 有关详细信息,请参阅 PiiTask 参数。
运行 POST 请求
下面是 POST 请求的初步结构:
POST {your-language-endpoint}/language/analyze-documents/jobs?api-version=2024-11-15-preview在运行 POST 请求之前,请将
{your-language-resource-endpoint}和{your-key}替换为您 Azure 门户语言实例中的值。重要
完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure 密钥保管库。 有关详细信息,请参阅 Azure AI 服务安全性。
PowerShell
cmd /c curl "{your-language-resource-endpoint}/language/analyze-documents/jobs?api-version=2024-11-15-preview" -i -X POST --header "Content-Type: application/json" --header "Ocp-Apim-Subscription-Key: {your-key}" --data "@pii-detection.json"命令提示符/终端
curl -v -X POST "{your-language-resource-endpoint}/language/analyze-documents/jobs?api-version=2024-11-15-preview" --header "Content-Type: application/json" --header "Ocp-Apim-Subscription-Key: {your-key}" --data "@pii-detection.json"示例响应如下:
HTTP/1.1 202 Accepted Content-Length: 0 operation-location: https://{your-language-resource-endpoint}/language/analyze-documents/jobs/f1cc29ff-9738-42ea-afa5-98d2d3cabf94?api-version=2024-11-15-preview apim-request-id: e7d6fa0c-0efd-416a-8b1e-1cd9287f5f81 x-ms-region: China North 2 Date: Thu, 25 Jan 2024 15:12:32 GMT
POST 响应 (jobId)
你会收到包含只读 Operation-Location 标头的 202(成功)响应。 此标头的值包含一个 jobId,可以查询它以获取异步操作的状态,并使用 GET 请求检索结果:
获取分析结果(GET 请求)
在成功的 POST 请求后,轮询 POST 请求中返回的操作位置标头以查看已处理的数据。
下面是 GET 请求的初步结构:
GET {your-language-endpoint}/language/analyze-documents/jobs/{jobId}?api-version=2024-11-15-preview运行该命令之前,请进行以下更改:
将 {jobId} 替换为 POST 响应中的 Operation-Location 标头。
将 {your-language-resource-endpoint} 和 {your-key} 替换为 Azure 门户中语言实例中的值。
Get 请求
cmd /c curl "{your-language-resource-endpoint}/language/analyze-documents/jobs/{jobId}?api-version=2024-11-15-preview" -i -X GET --header "Content-Type: application/json" --header "Ocp-Apim-Subscription-Key: {your-key}"
curl -v -X GET "{your-language-resource-endpoint}/language/analyze-documents/jobs/{jobId}?api-version=2024-11-15-preview" --header "Content-Type: application/json" --header "Ocp-Apim-Subscription-Key: {your-key}"
检查响应
收到 JSON 输出为 200(成功)的响应。 status 字段指示操作的结果。 如果操作未完成,status 的值为 "running" 或 "notStarted",你应当采用手动方式或通过脚本再次调用该 API。 我们建议两次调用间隔一秒或更长时间。
示例响应
{
"jobId": "f1cc29ff-9738-42ea-afa5-98d2d3cabf94",
"lastUpdatedDateTime": "2024-01-24T13:17:58Z",
"createdDateTime": "2024-01-24T13:17:47Z",
"expirationDateTime": "2024-01-25T13:17:47Z",
"status": "succeeded",
"errors": [],
"tasks": {
"completed": 1,
"failed": 0,
"inProgress": 0,
"total": 1,
"items": [
{
"kind": "PiiEntityRecognitionLROResults",
"lastUpdateDateTime": "2024-01-24T13:17:58.33934Z",
"status": "succeeded",
"results": {
"documents": [
{
"id": "doc_0",
"source": {
"kind": "AzureBlob",
"location": "https://myaccount.blob.core.chinacloudapi.cn/sample-input/input.pdf"
},
"targets": [
{
"kind": "AzureBlob",
"location": "https://myaccount.blob.core.chinacloudapi.cn/sample-output/df6611a3-fe74-44f8-b8d4-58ac7491cb13/PiiEntityRecognition-0001/input.result.json"
},
{
"kind": "AzureBlob",
"location": "https://myaccount.blob.core.chinacloudapi.cn/sample-output/df6611a3-fe74-44f8-b8d4-58ac7491cb13/PiiEntityRecognition-0001/input.docx"
}
],
"warnings": []
}
],
"errors": [],
"modelVersion": "2023-09-01"
}
}
]
}
}
成功完成后:
- 可以在你的目标容器中找到已分析的文档。
- 成功的 POST 方法返回
202 Accepted响应代码,指示服务创建了批处理请求。 - POST 请求还返回了包含
Operation-Location的响应标头,它提供了在后续 GET 请求中使用的值。
清理资源
若要清理和删除 Azure AI 资源,可以删除单个资源或整个资源组。 如果删除资源组,也会删除包含的所有资源。
- Azure 门户
- Azure CLI