微软API系列：AI搜索、大语言

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 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)。