Azure SDK for JS 文档智能客户端库 v1.1.0 发布:新增特殊云环境支持
Azure SDK for JS 中的文档智能客户端库(@azure-rest/ai-document-intelligence)是一个强大的工具,它允许开发者轻松地将文档处理能力集成到应用程序中。该库提供了与Azure认知服务中的文档智能API交互的功能,能够从各种文档类型中提取文本、表格、键值对等结构化信息。
在最新发布的1.1.0版本中,该库增加了一个重要功能:对特殊云环境的支持。这一增强使得开发者能够在特定区域的云环境等特殊场景中使用文档智能服务,满足了数据主权和合规性方面的严格要求。
特殊云环境支持详解
在云计算领域,特殊云环境是指专门为满足特定地区的数据驻留、安全性和合规性要求而设计的云环境。Azure提供了多个特殊云实例,包括特定区域的政府云和特定地区的云服务。
新版本通过引入KnownDocumentIntelligenceAudience枚举类型,简化了在这些环境中配置客户端的过程。开发者现在可以明确指定目标云环境的认证范围:
AzureRegion1:对应特定区域1的云环境,使用https://cognitiveservices.azure.cn作为认证端点AzureRegion2:对应特定区域2的政府云,使用https://cognitiveservices.azure.us作为认证端点AzurePublicCloud:对应全球公有云,使用https://cognitiveservices.azure.com作为默认端点
使用示例
要在特殊云环境中使用文档智能客户端,开发者只需在创建客户端实例时指定相应的认证范围:
const client = DocumentIntelligence(
"<cognitive services endpoint>",
credential,
{
credentials: {
scopes: [ KnownDocumentIntelligenceAudience.AzureRegion2 ]
}
}
);
如果不显式设置scopes参数,库会默认使用公有云的认证端点,确保向后兼容性。
实际应用场景
这一增强功能特别适合以下场景:
-
特定机构项目:需要遵守严格数据驻留要求的项目可以使用特定区域的政府云,确保所有数据处理都在特定区域内完成。
-
特定地区业务:在特定地区运营的企业可以使用该地区的云服务,既满足监管要求,又能获得更低的网络延迟。
-
跨国企业:全球运营的企业可以根据不同地区的合规要求,灵活选择最适合的云环境。
升级建议
对于已经在使用文档智能服务的开发者,如果项目需要迁移到特殊云环境,建议:
- 更新到1.1.0或更高版本
- 根据目标环境配置正确的认证范围
- 测试所有文档处理功能,确保在特殊云环境中正常工作
这一更新体现了Azure SDK团队对开发者需求的快速响应,为在不同合规环境下使用认知服务的用户提供了更多灵活性。随着全球数据治理法规的日益严格,这种多环境支持能力将变得越来越重要。
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00