azure-ai-translation-ts

โดย microsoft

สร้างแอปพลิเคชันการแปลโดยใช้ Azure Translation SDK สำหรับ JavaScript (@azure-rest/ai-translation-text, @azure-rest/ai-translation-document) ใช้เมื่อต้องการนำไปใช้ในการแปลข้อความ การถอดเสียง การตรวจจับภาษา หรือการแปลเอกสารแบบกลุ่ม

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

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development