azure-ai-translation-ts

作成者: microsoft

Build translation applications using Azure Translation SDKs for JavaScript (@azure-rest/ai-translation-text, @azure-rest/ai-translation-document). Use when implementing text translation, transliteration, language detection, or batch document translation.

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

Azure Translation SDKs for TypeScript

Text and document translation with REST-style clients.

Installation

# Text translation
npm install @azure-rest/ai-translation-text @azure/identity

# Document translation
npm install @azure-rest/ai-translation-document @azure/identity

Environment Variables

TRANSLATOR_ENDPOINT=https://api.cognitive.microsofttranslator.com
TRANSLATOR_SUBSCRIPTION_KEY=<your-api-key>
TRANSLATOR_REGION=<your-region>  # e.g., westus, eastus
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Text Translation Client

Authentication

import TextTranslationClient, { TranslatorCredential } from "@azure-rest/ai-translation-text";

// API Key + Region
const credential: TranslatorCredential = {
  key: process.env.TRANSLATOR_SUBSCRIPTION_KEY!,
  region: process.env.TRANSLATOR_REGION!,
};
const client = TextTranslationClient(process.env.TRANSLATOR_ENDPOINT!, credential);

// Or just credential (uses global endpoint)
const client2 = TextTranslationClient(credential);

Translate Text

import TextTranslationClient, { isUnexpected } from "@azure-rest/ai-translation-text";

const response = await client.path("/translate").post({
  body: {
    inputs: [
      {
        text: "Hello, how are you?",
        language: "en",  // source (optional, auto-detect)
        targets: [
          { language: "es" },
          { language: "fr" },
        ],
      },
    ],
  },
});

if (isUnexpected(response)) {
  throw response.body.error;
}

for (const result of response.body.value) {
  for (const translation of result.translations) {
    console.log(`${translation.language}: ${translation.text}`);
  }
}

Translate with Options

const response = await client.path("/translate").post({
  body: {
    inputs: [
      {
        text: "Hello world",
        language: "en",
        textType: "Plain",  // or "Html"
        targets: [
          {
            language: "de",
            profanityAction: "NoAction",  // "Marked" | "Deleted"
            tone: "formal",  // LLM-specific
          },
        ],
      },
    ],
  },
});

Get Supported Languages

const response = await client.path("/languages").get();

if (isUnexpected(response)) {
  throw response.body.error;
}

// Translation languages
for (const [code, lang] of Object.entries(response.body.translation || {})) {
  console.log(`${code}: ${lang.name} (${lang.nativeName})`);
}

Transliterate

const response = await client.path("/transliterate").post({
  body: { inputs: [{ text: "这是个测试" }] },
  queryParameters: {
    language: "zh-Hans",
    fromScript: "Hans",
    toScript: "Latn",
  },
});

if (!isUnexpected(response)) {
  for (const t of response.body.value) {
    console.log(`${t.script}: ${t.text}`);  // Latn: zhè shì gè cè shì
  }
}

Detect Language

const response = await client.path("/detect").post({
  body: { inputs: [{ text: "Bonjour le monde" }] },
});

if (!isUnexpected(response)) {
  for (const result of response.body.value) {
    console.log(`Language: ${result.language}, Score: ${result.score}`);
  }
}

Document Translation Client

Authentication

import DocumentTranslationClient from "@azure-rest/ai-translation-document";
import { DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<translator>.cognitiveservices.azure.com";

// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
const credential = new DefaultAzureCredential({requiredEnvVars: ["AZURE_TOKEN_CREDENTIALS"]});
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/javascript/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-node-latest#credential-classes
// const credential = new ManagedIdentityCredential();

// TokenCredential
const client = DocumentTranslationClient(endpoint, credential);

// API Key
const client2 = DocumentTranslationClient(endpoint, { key: "<api-key>" });

Single Document Translation

import DocumentTranslationClient from "@azure-rest/ai-translation-document";
import { writeFile } from "node:fs/promises";

const response = await client.path("/document:translate").post({
  queryParameters: {
    targetLanguage: "es",
    sourceLanguage: "en",  // optional
  },
  contentType: "multipart/form-data",
  body: [
    {
      name: "document",
      body: "Hello, this is a test document.",
      filename: "test.txt",
      contentType: "text/plain",
    },
  ],
}).asNodeStream();

if (response.status === "200") {
  await writeFile("translated.txt", response.body);
}

Batch Document Translation

import { ContainerSASPermissions, BlobServiceClient } from "@azure/storage-blob";

// Generate SAS URLs for source and target containers
const sourceSas = await sourceContainer.generateSasUrl({
  permissions: ContainerSASPermissions.parse("rl"),
  expiresOn: new Date(Date.now() + 24 * 60 * 60 * 1000),
});

const targetSas = await targetContainer.generateSasUrl({
  permissions: ContainerSASPermissions.parse("rwl"),
  expiresOn: new Date(Date.now() + 24 * 60 * 60 * 1000),
});

// Start batch translation
const response = await client.path("/document/batches").post({
  body: {
    inputs: [
      {
        source: { sourceUrl: sourceSas },
        targets: [
          { targetUrl: targetSas, language: "fr" },
        ],
      },
    ],
  },
});

// Get operation ID from header
const operationId = new URL(response.headers["operation-location"])
  .pathname.split("/").pop();

Get Translation Status

import { isUnexpected, paginate } from "@azure-rest/ai-translation-document";

const statusResponse = await client.path("/document/batches/{id}", operationId).get();

if (!isUnexpected(statusResponse)) {
  const status = statusResponse.body;
  console.log(`Status: ${status.status}`);
  console.log(`Total: ${status.summary.total}`);
  console.log(`Success: ${status.summary.success}`);
}

// List documents with pagination
const docsResponse = await client.path("/document/batches/{id}/documents", operationId).get();
const documents = paginate(client, docsResponse);

for await (const doc of documents) {
  console.log(`${doc.id}: ${doc.status}`);
}

Get Supported Formats

const response = await client.path("/document/formats").get();

if (!isUnexpected(response)) {
  for (const format of response.body.value) {
    console.log(`${format.format}: ${format.fileExtensions.join(", ")}`);
  }
}

Key Types

// Text Translation
import type {
  TranslatorCredential,
  TranslatorTokenCredential,
} from "@azure-rest/ai-translation-text";

// Document Translation
import type {
  DocumentTranslateParameters,
  StartTranslationDetails,
  TranslationStatus,
} from "@azure-rest/ai-translation-document";

Best Practices

  1. Auto-detect source - Omit language parameter to auto-detect
  2. Batch requests - Translate multiple texts in one call for efficiency
  3. Use SAS tokens - For document translation, use time-limited SAS URLs
  4. Handle errors - Always check isUnexpected(response) before accessing body
  5. Regional endpoints - Use regional endpoints for lower latency

microsoftのその他のスキル

oss-growth
microsoft
OSS成長ハッカーのペルソナ
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK(agent-framework-azure-ai)を使用してAzure AI Foundryエージェントを構築します。AzureAIAgentsProviderを使用した永続的なエージェントの作成、ホスト型ツール(コードインタープリター、ファイル検索、ウェブ検索)の使用、MCPサーバーの統合、会話スレッドの管理、ストリーミング応答の実装時に使用します。関数ツール、構造化出力、マルチツールエージェントをカバーします。
development
airunway-aks-setup
microsoft
AKS上でAI Runwayをセットアップ — ベアクラスターからモデル実行まで。クラスター検証、コントローラーインストール、GPU評価、プロバイダー設定、初回デプロイをカバー。対象: 「AI Runwayのセットアップ」「AKSクラスターのオンボード」「AI Runwayのインストール」「airunway setup」「AKSへのモデルデプロイ」「AKSでのGPU推論」「AKSでのKAITOセットアップ」「AKSでのLLM実行」「AKSでのvLLM」「AKSでのモデルサービング設定」「AI Runwayコントローラー」。
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insightsを使用したWebアプリのインストルメンテーションに関するガイダンス。テレメトリパターン、SDKセットアップ、構成リファレンスを提供します。対象: アプリのインストルメンテーション方法、App Insights SDK、テレメトリパターン、App Insightsとは何か、Application Insightsガイダンス、インストルメンテーション例、APMベストプラクティス。
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Application Insights JavaScript SDK(@microsoft/applicationinsights-web)を使用してブラウザ/Webアプリを計測します。Real User Monitoring(RUM)— ページビュー、クリック、AJAX/fetch依存関係、例外、カスタムイベント、およびバックエンドのOpenTelemetryトレースに関連付けられたブラウザ側のGenAIエージェントトレースに使用します。SDKローダースクリプトとnpmセットアップ、フレームワーク拡張機能(React、React Native、Angular)、Click Analytics、テレメトリ初期化子、およびブラウザから生成されるエージェント/ツール/モデルスパンのOTel GenAIセマンティック規約をカバーします。
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Javaを使用して異常検出アプリケーションを構築します。単変量/多変量異常検出、時系列分析、またはAIを活用したモニタリングを実装する際に使用します。
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDKを使用して会話言語理解(CLU)を実装します。ConversationAnalysisClientを使用して会話の意図とエンティティを分析する場合、NLP機能を構築する場合、またはアプリケーションに言語理解を統合する場合に使用します。
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python。MLワークスペース、ジョブ、モデル、データセット、コンピュート、パイプラインに使用します。 トリガー: 「azure-ai-ml」、「MLClient」、「ワークスペース」、「モデルレジストリ」、「トレーニングジョブ」、「データセット」。
development