前回は、AzureポータルでTextAnalyticsを有効にして、Azure.AI.TextAnalytics SDKを使って「テキスト要約」を行うクライアントアプリの動作を確認してみました。
今回は、クライアントアプリからREST APIにて同様の動作を実現してみます。
準備
.NET 6ベースのWPFアプリとしてクライアントアプリを作成します。
新しいプロジェクトの作成
Visual Studio 2022で、新しいプロジェクトの作成で「WPFアプリケーション」のテンプレートを選択すると、.NET Frameworkベースではなく.NET 6ベースのWPFアプリが作成できます。
名前は「TextSummarizationAPISample」と名付けることにしましょう。
コードを記述
サンプルコードは、MVVMデザインパターンで作成しているので、画面はViewsフォルダ配下に「MainWindows.xaml」として記述し、REST APIを呼び出すロジックはModelsフォルダ配下に「TextSummarizationModel.cs」として記述します。
画面を作成
MVVMの良いところは、ViewとModelが分離できるところです。前回のSDKからの変更はModelの差し替えだけになるので、画面については、SDKのサンプル画面と同じく「入力欄」「実行ボタン」「出力欄」として、XAMLコードなどは名前空間だけかえてそのままコピペしてきます。名前空間変更前のものを再掲しておきます。
gist.github.com
このXAMLのx:classとxmlns:localを「TextSummarizationSDKSample」から「TextSummarizationAPISample」に変更します。
ロジックを作成
TextSummarizationModelクラスとしてREST API呼び出し部分を記述してみましょう。
gist.github.com
「your key」や「your resourcename」のところは、AzureでTextAnalyticsを有効化したときに生成されたキーとリソース名を設定します。
SDKのときよりもかなり複雑なコードになっています。
最初にREST APIのBODYとしてパラメタをJSON文字列として設定するためのクラスにパラメタを設定しています(9~39行目)。
67行目でPostによりREST APIをたたいていますが、この戻り値が要約結果ではありません。
72行目で取得できるのは、要約結果を得るためのjob番号付きURLです。
86行目では、72行目で得られたob番号付きURLを指定して要約結果をGetしています。
もちろん非同期実行ですから、Azure側で要約が完成して初めてSendAsycメソッドは値を返します。
そして、97行目から100行目で戻ってきた要約(今回は3文)を取得しています。
なお、上記には載せていませんがJSON形式とやり取りするためのクラス定義も必要です。
実行
対象のテキストを入力
Language Studioで試したように現在開催されているMicrosoft Build 2022のBook of NewsにあるAzureAIの説明を要約してみましょう。
news.microsoft.com
場所は、「1.1 Azure AI」の部分にしてみましょう。
実行結果
[Exec]ボタンをクリックして少し待つとテキスト要約結果が表示されます。
Microsoft Azure AIは、開発者が高品質なモデルをAPIとしてデプロイし、言語機能をより効率的かつ責任を持ってアプリに注入できるように、Azure Cognitive Servicesに2つのアップデートを導入します。
Azure Cognitive Serviceの1つであるAzure OpenAI Serviceは、現在プレビューで利用可能です。
Azure Cognitive Service for Languageは、文書や会話の要約を提供する新機能で、開発者が文書やコンタクトセンターの通話に含まれる重要な情報(通話理由や解決策など)を迅速に表面化できるよう支援します。