Microsoft Foundry 软件开发工具包和终结点

• 安装的语言运行时：
  • Python：python --version （≥3.8）

• 安装的语言运行时：
  • Node.js： node --version （≥18）

• 安装的语言运行时：
  • .NET：dotnet --version （≥6.0）

• 安装的语言运行时：
  • Java：java --version（≥11）

Python 版的 Azure AI Projects 客户端库 是一个统一的库，它通过连接到单个项目终结点，使多个客户端库能够一起使用。

运行以下命令以安装 Foundry 项目的包。

pip install "azure-ai-projects>=2.0.0"

Azure AI Projects 客户端库适用于 Java， 是一个统一的库，可以通过连接到单个项目终结点来整合使用多个客户端库。

将这些包添加到 Foundry 项目的安装中。

package com.azure.ai.agents;

import com.azure.core.util.Configuration;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

适用于 JavaScript 的 Azure AI Projects 客户端库是一个统一库，可通过连接到单个项目终结点将多个客户端库一起使用。

运行以下命令以安装 Foundry 项目的 JavaScript 包。

npm install @azure/ai-projects @azure/identity dotenv

适用于 .NET 的 Azure AI Projects 客户端库 是一个统一的库，通过连接到单个项目终结点，可以将多个客户端库一起使用。

运行以下命令，将所需的包添加到.NET项目。

dotnet add package Azure.AI.Projects
dotnet add package Azure.AI.Projects.Agents
dotnet add package Azure.AI.Extensions.OpenAI
dotnet add package Azure.Identity

创建项目客户端：

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

project_client = AIProjectClient(
  endpoint="https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>",
  credential=DefaultAzureCredential())

从项目创建与 OpenAI 兼容的客户端：

with project_client.get_openai_client() as openai_client:
    response = openai_client.responses.create(
        model="gpt-5.2",
        input="What is the size of France in square miles?",
    )
    print(f"Response output: {response.output_text}")

预期输出：

Response output: France has an area of approximately 213,011 square miles (551,695 square kilometers).

创建项目客户端：

import com.azure.ai.projects.ProjectsClient;
import com.azure.ai.projects.ProjectsClientBuilder;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;

String endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";

ProjectsClient projectClient = new ProjectsClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();
```**Create and use an OpenAI-compatible client from your project:**
```java
OpenAIClient openAIClient = projectClient.getOpenAIClient();

创建项目客户端：

import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";
import "dotenv/config";

const projectEndpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
const deploymentName = "gpt-5.2";
const project = new AIProjectClient(projectEndpoint, new DefaultAzureCredential());

从项目创建与 OpenAI 兼容的客户端：

const openAIClient = await project.getOpenAIClient();
const response = await openAIClient.responses.create({
    model: deploymentName,
    input: "What is the size of France in square miles?",
});
console.log(`Response output: ${response.output_text}`);

创建项目客户端：

using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Extensions.OpenAI;
using Azure.Identity;

string endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";

AIProjectClient projectClient = new(
    endpoint: new Uri(endpoint), 
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

从项目创建与 OpenAI 兼容的客户端：

var responseClient = projectClient.ProjectOpenAIClient.GetProjectResponsesClientForModel("gpt-5.2");
var response = responseClient.CreateResponse("What is the speed of light?");
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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)) 

预期输出：

{
  "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)."
}

有关详细信息，请参阅 Azure OpenAI 支持的编程语言

以下代码片段演示如何直接使用 Azure OpenAI /openai/v1 终结点。

import com.azure.identity.AuthenticationUtil;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredential;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.credential.BearerTokenCredential;

import java.util.function.Supplier;

DefaultAzureCredential tokenCredential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
String endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
String deploymentName = "gpt-5.2";
Supplier<String> bearerTokenSupplier = AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier(
        tokenCredential, "https://ai.azure.com/.default");
OpenAIClient openAIClient = OpenAIOkHttpClient.builder()
        .baseUrl(endpoint)
        .credential(BearerTokenCredential.create(bearerTokenSupplier))
        .build();

ResponseCreateParams responseCreateParams = ResponseCreateParams.builder()
        .input("What is the speed of light?")
        .model(deploymentName) 
        .build();

Response response = openAIClient.responses().create(responseCreateParams);

System.out.println("Response output: " + response.getOutputText());

有关使用 OpenAI SDK 的详细信息，请参阅 Azure OpenAI 支持的编程语言

const endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
const scope = "https://ai.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(new DefaultAzureCredential(), scope);
const client = new OpenAI({ baseURL: endpoint, apiKey: azureADTokenProvider });
const response = await client.responses.create({
        model: deploymentName,
        input: "What is the size of France in square miles?",
    });
console.log(`Response output: ${response.output_text}`);

有关使用 OpenAI SDK 的详细信息，请参阅 Azure OpenAI 支持的编程语言

1. 安装 OpenAI 包：运行以下命令，将 OpenAI 客户端库添加到.NET项目。

   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 `ResponsesClient` for the Azure OpenAI v1 endpoint.
   ```csharp
   using Azure.Identity;
   using OpenAI;
   using OpenAI.Responses;
   using System.ClientModel.Primitives;
   
   #pragma warning disable OPENAI001
   
   const string directModelEndpoint  = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/";
   const string deploymentName = "gpt-5.2";    
   
   BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(
        new DefaultAzureCredential(),
        "https://ai.azure.com/.default");
   
   OpenAIClient openAIClient = new(
        authenticationPolicy: tokenPolicy,
        options: new OpenAIClientOptions()
        {
            Endpoint = new($"{directModelEndpoint}"),
        });
   ResponsesClient client = openAIClient.GetResponsesClient();
   
   CreateResponseOptions options = new()
    {
        Model = deploymentName,
        InputItems = { ResponseItem.CreateUserMessageItem("What is the size of France in square miles?") },
        Temperature = (float)0.7,
    };
   
   var modelDirectResponse = client.CreateResponse(options);
   
   Console.WriteLine($"[ASSISTANT]: {modelDirectResponse.Value.GetOutputText()}");
   #pragma warning restore OPENAI001
   

有关使用 OpenAI SDK 的详细信息，请参阅 Azure OpenAI 支持的编程语言

embedding = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input="How do I get started with Microsoft Foundry?",
)
print(f"Embedding dimension: {len(embedding.data[0].embedding)}")

const embedding = await client.embeddings.create({
    model: "text-embedding-3-large",
    input: "How do I get started with Microsoft Foundry?",
});
console.log(`Embedding dimension: ${embedding.data[0].embedding.length}`);

var embeddingClient = openAIClient.GetEmbeddingClient("text-embedding-3-large");
var result = embeddingClient.GenerateEmbedding(
    "How do I get started with Microsoft Foundry?");
Console.WriteLine($"Embedding dimension: {result.Value.ToFloats().Length}");

// Use the same OpenAI client created above
// Embeddings are available through the OpenAI SDK embeddings API

C# 支持的 Foundry 工具

铸造工具	描述	快速入门和参考文档
语音	向应用程序添加语音到文本、文本到语音、翻译和说话人识别功能。	• 语音转文本快速入门 • 文本转语音快速入门 • 语音翻译快速入门 • Speech SDK for .NET • Speech NuGet 包（Speech CLI）
语言	使用自然语言理解功能生成应用程序。 支持的功能：语言检测、个人身份信息检测、健康文本分析、预训练的命名实体识别和自定义命名实体识别。 2029 年 3 月 31 日停用：情绪分析和观点挖掘、关键短语提取、摘要、实体链接、CQA 和 CLU。	• 自定义问答（CQA）快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 实体链接快速入门（2029 年 3 月 31 日即将停止支持） • 语言检测快速入门 • 关键短语提取快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 检测命名实体（NER）快速入门 • 个人身份信息（PII）检测快速入门 • 情绪分析和观点挖掘快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 使用文本、文档和对话摘要的快速入门指南 （2029 年 3 月 31 日停用） • 使用健康文本分析快速入门 • Language SDK for .NET（文本分析） • Language NuGet 包（文本分析） • Language SDK for .NET（问题解答） • Language NuGet 包（问答） • 从 Language Studio 迁移到 Microsoft Foundry，以获取有关迁移停用功能工作负载的指导。
翻译	使用 AI 支持的翻译技术翻译超过 100 种正在使用、危险和濒危的语言和方言。	• translator SDK for .NET （text） • Translator NuGet 包（文本） • Translator SDK for .NET（批处理） • Translator NuGet 包（batch）
Azure AI 搜索	将 AI 支持的云搜索引入移动和 Web 应用。	• 使用基于代理的检索快速入门 • 矢量搜索快速入门 • 使用基础数据快速入门进行经典生成式搜索 （RAG） • 全文搜索快速入门 • 语义排名快速入门 • 使用您自己的数据快速入门指南与 Azure OpenAI 模型聊天 • Azure AI 搜索 SDK for .NET • Azure AI 搜索 NuGet 包
内容安全	检测应用程序和服务中的有害内容。	• 文本分析快速入门 • 使用文本阻止列表快速入门 • 图像内容分析快速入门 • content Safety SDK for .NET • Content Safety NuGet 包
文档智能	将文档转换为智能数据驱动解决方案。	• 文档智能快速入门 • 适用于 .NET 的 Document Intelligence SDK • Document Intelligence NuGet 包
视觉	分析数字图像和富媒体资产中的内容。	• 通过 Azure Vision 在 Foundry Tools v3.2 GA 中阅读快速入门 • 图像分析快速入门 • 使用人脸服务快速入门 • 适用于 .NET 的 Vision SDK • Vision NuGet 包

Java支持的 Foundry 工具

铸造工具	描述	快速入门和参考文档
语音	向应用程序添加语音到文本、文本到语音、翻译和说话人识别功能。	• 语音转文本快速入门 • 文本转语音快速入门 • 语音翻译快速入门 • speech SDK for Java • Speech Maven 包
语言	使用自然语言理解功能生成应用程序。 支持的功能：语言检测、PII 检测、健康文本分析、预构建 NER 和自定义 NER。 2029 年 3 月 31 日停用：情绪分析和观点挖掘、关键短语提取、摘要、实体链接、CQA 和 CLU。	• 实体链接快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 语言检测快速入门 • 关键短语提取快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 检测命名实体（NER）快速入门 • 快速入门：检测个人身份信息（PII） • 情感分析与观点挖掘快速指南（将于2029年3月31日停用） • 使用文本、文档和对话摘要快速启动（2029 年 3 月 31 日停用） • 使用医学文本分析快速入门 • Language SDK for Java（文本分析） • 语言 Maven 包 从 Language Studio 迁移至 Microsoft Foundry，获取有关将带有即将停用功能的工作负载进行迁移的指导。
翻译	使用 AI 支持的翻译技术翻译超过 100 种正在使用、危险和濒危的语言和方言。	• translator SDK for Java （text） • Maven 翻译包（文本）
Azure AI 搜索	将 AI 支持的云搜索引入移动和 Web 应用。	• 使用基于代理的检索快速入门 • 矢量搜索快速入门 • 使用基础数据快速入门进行经典生成式搜索 （RAG） • 全文搜索快速入门 • 语义排名快速入门 • 使用您自己的数据快速入门指南与 Azure OpenAI 模型聊天 • Azure AI 搜索 SDK for Java • Azure AI 搜索 Maven 包
内容安全	检测应用程序和服务中的有害内容。	• 文本分析快速入门 • 使用文本阻止列表快速入门 • 图像内容分析快速入门 • content Safety SDK for Java • 内容安全 Maven 包
文档智能	将文档转换为智能数据驱动解决方案。	• 文档智能快速入门 • 适用于 Java 的 Document Intelligence SDK • 文档智能 Maven 包
视觉	分析数字图像和富媒体资产中的内容。	• 图像分析快速入门 • 使用人脸服务快速入门 • 适用于 Java 的 Vision SDK • 视觉 Maven 包

支持 JavaScript 的 Foundry 工具

铸造工具	描述	快速入门和参考文档
语音	向应用程序添加语音到文本、文本到语音、翻译和说话人识别功能。	• 语音转文本快速入门 • 文本转语音快速入门 • 语音翻译快速入门 • 适用于 JavaScript 的语音 SDK • Speech npm 包
语言	使用自然语言理解功能生成应用程序。 支持的功能：语言检测、PII 检测、健康文本分析、预构建 NER 和自定义 NER。 2029 年 3 月 31 日停用：情绪分析和观点挖掘、关键短语提取、摘要、实体链接、CQA 和 CLU。	• 实体链接快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 语言检测快速入门 • 关键短语提取快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 检测命名实体（NER）快速入门 • 快速入门：检测个人身份信息（PII） • 情感分析与观点挖掘快速指南（将于2029年3月31日停用） • 使用文本、文档和对话摘要快速启动（2029 年 3 月 31 日停用） • 使用医学文本分析快速入门 • 适用于 JavaScript 的语言 SDK（文本分析） • 语言 npm 包 从 Language Studio 迁移至 Microsoft Foundry，获取有关将带有即将停用功能的工作负载进行迁移的指导。
翻译	使用 AI 支持的翻译技术翻译超过 100 种正在使用、危险和濒危的语言和方言。	• JavaScript 翻译 SDK（文本） • 翻译器 npm 包（文本）
Azure AI 搜索	将 AI 支持的云搜索引入移动和 Web 应用。	• 使用基于代理的检索快速入门 • 矢量搜索快速入门 • 使用基础数据快速入门进行经典生成式搜索 （RAG） • 全文搜索快速入门 • 语义排名快速入门 • 使用您自己的数据快速入门指南与 Azure OpenAI 模型聊天 • 适用于 JavaScript 的 Azure AI 搜索 SDK • Azure AI 搜索 npm 包
内容安全	检测应用程序和服务中的有害内容。	• 文本分析快速入门 • 使用文本阻止列表快速入门 • 图像内容分析快速入门 • 内容安全 npm 包
文档智能	将文档转换为智能数据驱动解决方案。	• 文档智能快速入门 • 适用于 JavaScript 的文档智能 SDK • 文档智能 npm 包
视觉	分析数字图像和富媒体资产中的内容。	• 通过 Azure Vision 在 Foundry Tools v3.2 GA 中阅读快速入门 • 图像分析快速入门 • 使用人脸服务快速入门 • 适用于 JavaScript 的视觉 SDK • Vision npm 包

Python支持的 Foundry 工具

铸造工具	描述	快速入门和参考文档
语音	向应用程序添加语音到文本、文本到语音、翻译和说话人识别功能。	• 语音转文本快速入门 • 文本转语音快速入门 • 语音翻译快速入门 • speech SDK for Python • 语音 PyPi 包
语言	使用自然语言理解功能生成应用程序。 支持的功能：语言检测、个人身份信息检测、健康文本分析、预训练的命名实体识别和自定义命名实体识别。 2029 年 3 月 31 日停用：情绪分析和观点挖掘、关键短语提取、摘要、实体链接、CQA 和 CLU。	• 自定义问答（CQA）快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 实体链接快速入门（2029 年 3 月 31 日即将停止支持） • 语言检测快速入门 • 关键短语提取快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 检测命名实体（NER）快速入门 • 个人身份信息（PII）检测快速入门 • 情绪分析和观点挖掘快速入门（2029 年 3 月 31 日停用） • 使用文本、文档和对话摘要的快速入门指南 （2029 年 3 月 31 日停用） • 使用健康文本分析快速入门 • Language SDK for Python（文本分析） • 语言 PyPi 包（文本分析） • Language SDK for Python（问题解答） • 语言库 PyPi 包 （问答） • Language SDK for Python（语言对话）（2029 年 3 月 31 日停用） • 语言 PyPi 包（语言对话）（2029 年 3 月 31 日停用） • 从 Language Studio 迁移到 Microsoft Foundry，以获取有关迁移停用功能工作负载的指导。
翻译	使用 AI 支持的翻译技术翻译超过 100 种正在使用、危险和濒危的语言和方言。	• translator SDK for Python（text） • PyPi 翻译包（文本） • 适用于批处理的 Python Translator SDK • Translator PyPi 包（批处理）
Azure AI 搜索	将 AI 支持的云搜索引入移动和 Web 应用。	• 连接到搜索服务快速入门 • 使用代理检索快速入门 • 矢量搜索快速入门 • 使用基础数据的快速入门指南进行经典生成搜索 (RAG) • 全文搜索快速入门 • 语义排名快速入门 • 快速入门使用自己的数据与 Azure OpenAI 模型进行聊天 • Azure AI 搜索 SDK for Python • Azure AI 搜索 PyPi 包
内容安全	检测应用程序和服务中的有害内容。	• 分析文本内容快速入门 • 使用文本屏蔽列表快速入门 • 分析图像内容快速入门 • content Safety SDK for Python • 内容安全 PyPi 包
文档智能	将文档转换为智能数据驱动解决方案。	• 文档智能快速入门 • Document Intelligence SDK for Python • 文档智能 PyPi 包
视觉	分析数字图像和富媒体资产中的内容。	• Azure Vision in Foundry Tools v3.2 GA 快速入门指南 • 图像分析快速入门 • 使用人脸服务快速入门 • Vision SDK for Python • 视觉 PyPi 包