azure-ai

द्वारा microsoft

Azure AI Search, Speech, OpenAI और Document Intelligence सेवाओं तक एकीकृत MCP टूल के माध्यम से पहुँचें। AI Search पूर्ण-पाठ, वेक्टर, हाइब्रिड और सिमैंटिक खोज का समर्थन करता है, जिसमें एंटिटी निष्कर्षण और OCR के लिए अंतर्निहित AI संवर्धन शामिल है। Speech सेवा रीयल-टाइम और बैच स्पीच-टू-टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्शन, न्यूरल वॉइस के साथ टेक्स्ट-टू-स्पीच संश्लेषण और स्पीकर डायराइज़ेशन को संभालती है। MCP टूल इंडेक्स

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-skills --skill azure-ai

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Azure AI Services

Services

Service	Use When	MCP Tools	CLI
AI Search	Full-text, vector, hybrid search	`azure__search`	`az search`
Speech	Speech-to-text, text-to-speech	`azure__speech`	-
OpenAI	GPT models, embeddings, DALL-E	-	`az cognitiveservices`
Document Intelligence	Form extraction, OCR	-	-

MCP Server (Preferred)

When Azure MCP is enabled:

AI Search

azure__search with command search_index_list - List search indexes
azure__search with command search_index_get - Get index details
azure__search with command search_query - Query search index

Speech

azure__speech with command speech_transcribe - Speech to text
azure__speech with command speech_synthesize - Text to speech

If Azure MCP is not enabled: Run /azure:setup or enable via /mcp.

AI Search Capabilities

Feature	Description
Full-text search	Linguistic analysis, stemming
Vector search	Semantic similarity with embeddings
Hybrid search	Combined keyword + vector
AI enrichment	Entity extraction, OCR, sentiment

Speech Capabilities

Feature	Description
Speech-to-text	Real-time and batch transcription
Text-to-speech	Neural voices, SSML support
Speaker diarization	Identify who spoke when
Custom models	Domain-specific vocabulary

SDK Quick References

For programmatic access to these services, see the condensed SDK guides:

AI Search: Python | TypeScript | .NET
OpenAI: .NET
Vision: Python | Java
Transcription: Python
Translation: Python | TypeScript
Document Intelligence: .NET | TypeScript
Content Safety: Python | TypeScript | Java

Service Details

For deep documentation on specific services:

AI Search indexing and queries -> Azure AI Search documentation
Speech transcription patterns -> Azure AI Speech documentation

microsoft की और Skills

OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व

agent-framework-azure-ai-py

Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।

airunway-aks-setup

AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।

appinsights-instrumentation

Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।

applicationinsights-web-ts

ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।

azure-ai-anomalydetector-java

Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।

azure-ai-language-conversations-py

<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>

Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।