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微软API系列:探索微软云服务类API的无限潜力(2)

微软API系列:探索微软云服务类API的无限潜力(2)

微软云服务类API是当今开发者不可或缺的必备工具之一。这些API基于微软领先的云平台和先进的技术,提供了广泛的功能和服务,涵盖了人工智能、大数据、物联网等多个领域。作为开发者,使用微软云服务类API可以轻松实现各种功能,如语音识别、图像处理、自然语言处理、数据分析等。这些API提供了高质量的算法和模型,能够处理复杂的数据和任务,帮助开发者构建智能化的应用程序,提供个性化的服务和优化用户体验。微软云服务类API的优势在于其可靠性和可扩展性。微软的云平台提供了强大的基础设施和资源,能够支持大规模的应用程序和高并发的请求。开发者可以根据自己的需求选择合适的API,并根据业务需求进行灵活的扩展和调整。此外,微软云服务类API还提供了丰富的开发工具和文档,帮助开发者快速上手和集成API到自己的应用程序中。开发者可以借助这些工具和文档,提高开发效率,减少开发周期。总之,微软云服务类API为开发者提供了丰富的功能和服务,帮助他们构建智能化的应用程序,提供优质的服务和解决方案。对于追求创新和技术进步的开发者来说,掌握和应用微软云服务类API是不可或缺的。

幂简集成为开发者精选了微软云服务类API,助您快速集成:

AZURE AI搜索

Azure AI搜索API服务是由微软 Azure 提供的一种信息检索平台,利用人工智能技术帮助开发人员构建丰富的搜索体验和生成式 AI 应用。该服务结合了大型语言模型和企业数据,支持在组织内部或作为 SaaS 应用的一部分实现搜索功能。Azure AI 搜索通过简化搜索解决方案的开发和交付,提供上下文和相关结果,以及利用先进的失量表示和 AI 集成的自定义搜索功能,使用户能够快速、轻松地查找信息和产品。

API主要特点:

  • 整合语言模型与企业数据:结合大型语言模型和企业数据,提供生成式 AI 搜索应用。
  • 简化搜索解决方案开发:通过 Azure 存储解决方案和 RESTful API、SDK 集合降低数据引入和索引创建的复杂性。
  • 上下文和相关结果:使用高级深度学习模型提供上下文和相关搜索结果。
  • 语义搜索:理解用户搜索意图,提供准确改进的结果,并支持知识挖掘和摘要结果。
  • 失量表示和混合搜索:支持存储、索引和搜索句子、图像、音频和图形等失量嵌入,提供卓越的关键字和失量搜索。

AZURE应用参数配置中心

Azure应用参数配置中心API服务是微软推出的云服务,旨在为应用提供集中化、快速且可伸缩的配置管理。开发者可以通过它实时更新配置,无需重新部署应用,从而提升开发效率和应用的伸缩性。服务集成了全面的安全措施,确保配置数据在静态和传输状态下均得到加密保护,并与.NET、Java Spring等框架无缝集成,增强了应用的安全性。

API主要特点:

  • 通用配置存储:提供一个完全托管的配置存储区域,快速检索Azure应用程序的配置。
  • 实时配置管理:支持实时更新配置,使应用程序能够迅速响应不断变化的需求。
  • 安全性与合规性:通过数据与代码分离,提高应用程序的安全性,并由Microsoft的专业安全团队提供支持。
  • 实时应对不断变化的需求:切换功能标志后的特定功能,并实时修复关键问题。通过避免代价高昂的重新部署而实现灵活性,让你在关键情况下获得更多控制权。
  • 降低跨多个环境的配置复杂性:新式程序(尤其是在云中运行的程序)具有多个分布式组件。在这些组件间分散配置设置会导致应用程序部署过程中出现难以解决的错误。对所有设置使用通用配置存储区有助于消除这些错误。
  • 通过将配置与代码分离来提高安全性:通过将数据与代码分离来帮助保护应用。在托管环境中存储配置设置有助于在需要时保持数据安全。
  • 内置的全面的安全性和合规性:Microsoft 每年在网络安全研发方面的投资超过 10 亿美元,我们雇佣了 3,500 多名安全专家,专门负责数据安全和隐私方面的工作。

AZURE AI语言

Azure AI语言API服务是微软Azure提供的一项强大的自然语言处理(NLP)服务,旨在帮助开发者构建具备高级语言理解能力的智能应用程序。该服务提供了一系列预构建的NLP功能,如文本分析、情感分析、关键短语提取、语言检测和实体识别等,以及支持自定义和多语言模型的能力。

API主要特点:

  • 自然语言理解:通过预构建的NLP功能,快速实现文本分析、情感分析和关键短语提取。
  • 多语言模型支持:使用一种语言训练模型,并将其应用于多种其他语言,满足全球化需求。
  • 自定义模型训练:根据特定用例提供标签样本,训练和部署自定义的机器学习模型。
  • 利用预构建的功能快速启动和运行:从每家企业预定义的实体类别到医疗保健领域的文本分析,现成的功能可帮助你快速入门,在需要时进一步进行自定义和优化。
  • 自定义多语言模型,使其适合你的应用场景:提供一些带有标签的示例,针对你的特定用例训练机器学习模型。可使用一种语言训练自定义多语言模型,再将这些模型用于多种其他语言。
  • 全面的内置安全性和合规性:Microsoft 每年在网络安全研发方面的投资超过 USD10 亿,我们雇佣了 3,500 多名安全专家,专门负责数据安全和隐私方面的工作。
  • 使用 Azure OpenAI 服务即时标记数据:通过 Language Studio 访问 GPT 支持的高级语言模型,以便快速扫描内容和建议内容标签。

AZURE机器学习

Azure机器学习API服务是一个企业级的 AI 服务,专为端到端机器学习生命周期而设计。它使数据科学家和开发人员能够快速、自信地构建、部署和管理高质量的机器学习模型。该平台提供行业领先的机器学习操作(MLOps)、开源互操作性和集成工具,以加速价值实现,并专注于机器学习中的负责任 AI 应用程序。

API主要特点:

  • 端到端机器学习生命周期支持:从数据准备、模型构建和训练、验证和部署,到管理和监视,提供全套工具和服务。
  • 数据标签和准备:标记训练数据并管理标记项目,与分析引擎一起使用,用于数据浏览和准备。
  • AI 工作流编排:使用提示流简化基于大型语言模型的应用程序设计、评估和部署。
  • 灵活的工具和框架:使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架,在 Visual Studio Code 和 Jupyter Notebook 等工具中构建深度学习模型。
  • MLOps 协作和模型管理:使用 MLOps 简化多个环境中数千个模型的部署和管理,实现持续集成和持续交付 (CI/CD)。

AZURE逻辑应用

Azure逻辑应用API服务是一个基于容器化运行时构建的领先集成平台即服务(iPaaS)。它允许用户在任意位置部署和运行逻辑应用以增加规模和可移植性,同时自动化业务关键型工作流。Azure 逻辑应用提供了一个可视化的工作流设计器,通过拖放操作即可创建复杂的集成方案,无需编写大量代码。

API主要特点:

  • 混合连接:将逻辑应用连接到虚拟网络,无缝、安全地集成基于云的解决方案和内部解决方案。
  • 容器部署:使用 BizTalk 迁移工具将 BizTalk Server 应用程序移到逻辑应用中,以容器化工作流进行现代化升级。
  • 无缝 DevOps:将 CI/CD 最佳做法应用于工作流,并利用内置工具实现无缝和安全的部署。
  • 跨平台开发:在 Windows、macOS 和 Linux 上使用 Visual Studio Code 进行开发、调试和测试。
  • 连接器丰富:利用大型的 SaaS 生态系统和基于云的连接器,如 Salesforce、Office 365、SQL 等,以及创建自定义连接器。

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