最終更新日: 2026-01-24
利用上の注意
このポストは Microsoft 社の Azure 公式ドキュメント(CC BY 4.0 または MIT ライセンス) をもとに生成AIを用いて翻案・要約した派生作品です。 元の文書は MicrosoftDocs/azure-ai-docs にホストされています。
生成AIの性能には限界があり、誤訳や誤解釈が含まれる可能性があります。 本ポストはあくまで参考情報として用い、正確な情報は必ず元の文書を参照してください。
このポストで使用されている商標はそれぞれの所有者に帰属します。これらの商標は技術的な説明のために使用されており、商標権者からの公式な承認や推奨を示すものではありません。
# Highlights
本更新では、ドキュメントのms.topicフィールドが複数のファイルに渡って調整され、主に「概念的」から「概念記事」や「ハウツー」といったより具体的なトピックタイプに変更されました。この調整により、ドキュメントの内容がより明確に位置づけられ、読者がその意図をより深く理解できるようになっています。さらに、新しい画像やファイルの追加、移行ガイドラインとリリース履歴の整備が行われました。
ms.topic変更により、ドキュメントの内容分類が改善されています。今回のアップデートは、ユーザーのアクセシビリティとドキュメントの整合性を重視したものであり、特にトピックタイプの明確化を通じて、利用者が必要な情報をより迅速に発見する手助けをします。ドキュメント作成者は、具体的なユースケースやシナリオに対するガイダンスを提供するために、各ドキュメントの性質や用途に応じた適切なトピックタイプを設定しました。
さらに、新しいリリース履歴ドキュメントと画像ファイルの追加は、ドキュメントの視覚的サポートを強化し、ユーザーにとっての利便性を大幅に向上させることが目的です。これにより、Azure Languageサービスのアップデートや新機能をタイムリーに把握し、実際のプロジェクトに活用するための基盤が整います。
これらの変化は、ユーザーが期待する情報の効率的なアクセスと、取り扱うコンテンツの理解を助けるために何が必要かを反映した、よく計画された文書管理戦略の一部です。このような定期的な更新と改善の取り組みは、Azureサービスの利用者が最先端の技術をしっかりと活用するためのサポート環境を整える重要なステップであると言えるでしょう。
| Filename | Type | Title | Status | A | D | M |
|---|---|---|---|---|---|---|
| encrypt-data-at-rest.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からやり方へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| accuracy-confidence.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| add-on-capabilities.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| analyze-document-response.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| incremental-classifier.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| markdown-elements.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| query-fields.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| retrieval-augmented-generation.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| resolve-errors.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からエラー参照へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| ocr.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| prebuilt.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| model-overview.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| bank-check.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| bank-statement.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| batch-analysis.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| business-card.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| contract.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| credit-card.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| general-document.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| health-insurance-card.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| id-document.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| invoice.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| layout.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| marriage-certificate.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| mortgage-documents.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| pay-stub.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| read.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| receipt.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| tax-document.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| service-limits.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から制限とクォータへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| composed-models.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom-classifier.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom-label-tips.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からベストプラクティスへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom-labels.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からベストプラクティスへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom-lifecycle.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom-model.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom-neural.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom-template.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| sdk-overview-v2-1.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| sdk-overview-v3-0.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| sdk-overview-v3-1.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| sdk-overview-v4-0.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| configure-containers.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| data-limits.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から制限とクォータへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| encryption-data-at-rest.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| foundry-tools-agents.md | minor update | Foundry Tools エージェントに関する情報の更新と強化 | modified | 68 | 24 | 92 |
| language-support.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| model-lifecycle.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| multilingual-emoji-support.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| previous-updates.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的からリリースノートへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| regional-support.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| role-based-access-control.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| use-asynchronously.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| quickstart-multi-turn-conversations.md | minor update | クイックスタートガイドの内容と構成の更新 | modified | 65 | 12 | 77 |
| evaluation-metrics.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| fail-over.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念からハウツーへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| glossary.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念から用語集へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| language-support.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| service-limits.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念から制限とクォータへ | modified | 1 | 1 | 2 |
| language-support.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| language-support.md | minor update | トピックタイプの変更: 概念から概念記事へ | modified | 1 | 1 | 2 |
| azure-ai-foundry.md | minor update | クイックスタートガイドのリンクと情報の更新 | modified | 10 | 9 | 19 |
| csharp-sdk.md | minor update | C# SDK サンプルの環境変数チェックの追加 | modified | 15 | 9 | 24 |
| java-sdk.md | minor update | Java SDK サンプルの環境変数チェックの追加 | modified | 5 | 1 | 6 |
| nodejs-sdk.md | minor update | Node.js SDK サンプルの環境変数チェックの追加 | modified | 9 | 2 | 11 |
| python-sdk.md | minor update | Python SDK サンプルの環境変数チェックの追加 | modified | 11 | 3 | 14 |
| rest-api.md | minor update | REST API ドキュメントの簡略化と整理 | modified | 4 | 27 | 31 |
| language-support.md | minor update | 言語サポートドキュメントのトピックタイプ変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
| quickstart.md | minor update | クイックスタートガイドの内容更新とトラブルシューティング情報追加 | modified | 15 | 3 | 18 |
| export-studio-project.png | new feature | スタジオプロジェクトのエクスポート画像の追加 | added | 0 | 0 | 0 |
| migration-studio-to-foundry.md | new feature | Azure Language StudioからMicrosoft Foundryへの移行ガイドの追加 | added | 275 | 0 | 275 |
| entity-metadata.md | minor update | エンティティメタデータドキュメントのトピックタイプの修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| entity-resolutions.md | minor update | エンティティ解決ドキュメントのトピックタイプの修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| ga-preview-mapping.md | minor update | GAプレビューマッピングドキュメントのトピックタイプの修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| named-entity-categories.md | minor update | 名前付きエンティティカテゴリードキュメントのトピックタイプの修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| language-support.md | minor update | 言語サポートに関するドキュメントのトピックタイプの修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| overview.md | minor update | 言語サービス概要ドキュメントのコンテンツ修正 | modified | 1 | 12 | 13 |
| conversations-entity-categories.md | minor update | 会話型PII機能に関するドキュメントのトピックタイプの修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| entity-categories-list.md | minor update | PII機能に関するエンティティカテゴリ一覧のトピックタイプ修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| entity-categories.md | minor update | PII機能に関するエンティティの種類のトピックタイプ修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| azure-ai-foundry.md | minor update | Azure AI Foundryに関するクイックスタートガイドの更新 | modified | 12 | 11 | 23 |
| csharp-sdk.md | minor update | C# SDK用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新 | modified | 14 | 4 | 18 |
| java-sdk.md | minor update | Java SDK用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新 | modified | 9 | 1 | 10 |
| nodejs-sdk.md | minor update | Node.js SDK用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新 | modified | 20 | 9 | 29 |
| python-sdk.md | minor update | Python SDK用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新 | modified | 14 | 4 | 18 |
| rest-api.md | minor update | REST API用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新 | modified | 10 | 6 | 16 |
| language-support.md | minor update | PII検出機能の言語サポートに関するトピックの更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| quickstart.md | minor update | PII検出APIのクイックスタートガイドの更新 | modified | 29 | 7 | 36 |
| azure-resources.md | minor update | Azureリソースに関するスクリーンショットのパス修正 | modified | 2 | 2 | 4 |
| confidence-score.md | minor update | トピックタイプの変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
| network-isolation.md | minor update | 画像パスの更新と内容の修正 | modified | 7 | 7 | 14 |
| language-support.md | minor update | トピックタイプの変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
| firewall.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| product-manual.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| sectionlink-faq.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| semi-structured-doc.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| structured-qna-doc.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| topics-faq.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| unstructured-qna-pdf.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| custom-qna-keys-and-endpoint.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| resources-created-question-answering.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| private-endpoint-access-control.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| private-endpoint-networking-3.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| private-endpoint-networking-custom-qna.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| private-endpoint-networking.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| private-endpoint-role-assignment.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| private-endpoints-identity.png | minor update | 画像ファイルの名前変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| document-format-guidelines.md | minor update | ドキュメントフォーマットガイドラインの修正 | modified | 6 | 6 | 12 |
| migrate-language-service-latest.md | minor update | ドキュメントの名称と内容の更新 | renamed | 16 | 15 | 31 |
| migrate.md | minor update | ファイルのリネーム | renamed | 0 | 0 | 0 |
| release-history.md | new feature | Azure Language in Foundry Toolsのリリース履歴の追加 | added | 298 | 0 | 298 |
| language-support.md | minor update | トピックタイプの変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
| language-support.md | minor update | トピックタイプの更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| assertion-detection.md | minor update | トピックタイプの変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
| fhir.md | minor update | トピックタイプの更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| health-entity-categories.md | minor update | トピックタイプの変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
| relation-extraction.md | minor update | トピックタイプの改訂 | modified | 1 | 1 | 2 |
| language-support.md | minor update | トピックタイプの更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| toc.yml | minor update | TOCファイルの更新 | modified | 14 | 3 | 17 |
| whats-new.md | minor update | 新着情報ファイルのメンテナンス | modified | 0 | 0 | 0 |
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Microsoft offers Microsoft-managed encryption keys, and also lets y
author: erindormier
manager: venkyv
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: how-to
ms.date: 11/18/2025
monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からやり方へ"
}この変更は、encrypt-data-at-rest.md ドキュメントの ms.topic フィールドの値を「概念的」から「やり方」に更新しています。この修正は、文書の内容が読者にとって実用的なガイドであることを示すために重要です。また、コードの行数として1行が追加され、1行が削除されているため、ファイル全体で2つの変更が行われています。この更新は、文書の明確さと読みやすさを向上させる目的があります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Best practices to interpret and improve Azure Document Intelligence
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、accuracy-confidence.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に更新しています。この修正は、ドキュメントの性質が単なる概念の説明から、より具体的な情報や実践的な内容を含む記事へとシフトしていることを示しています。文書には1行の追加と1行の削除があり、合計で2つの変更が行われています。この更新によって、読者に対する文書の明確性が向上し、Azure Document Intelligenceに関する理解を深めるための役立つリソースとしての価値が高まっています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: How to increase service limit capacity with add-on capabilities.
author: jaep3347
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、add-on-capabilities.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に変更したものです。この修正は、ドキュメントがより具体的で実用的な情報を提供する記事として位置づけられることを目的としています。文書には1行の追加と1行の削除があり、合計で2つの変更が行われています。この更新により、読者は Azure Document Intelligence の追加機能やサービス制限を増加させる方法について、より適切な情報を得ることができるようになります。ドキュメントの明確さと有用性が向上していると言えます。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Description of the different objects returned as part of the Analyz
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: vikurpad
ms.custom:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、analyze-document-response.md ドキュメントの ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に更新しています。この修正は、文書が単なる説明から、より具体的な情報を提供する記事へと用途が変更されたことを示しています。文書には1行の追加と1行の削除があり、合計で2つの変更が行われています。この更新により、読者は Azure Document Intelligence における解析結果として返されるさまざまなオブジェクトについて、より実用的かつ明確な情報を得ることができるようになります。全体として、文書の有用性と明確性が向上しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Incrementally train custom classifiers by adding new samples to exi
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: vikurpad
ms.custom:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、incremental-classifier.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、ドキュメントはより具体的かつ実用的な情報を提供する形式に変更されました。文書には1行の追加と1行の削除があり、合計で2つの変更が行われています。これにより、読者はカスタム分類器を段階的に訓練する方法や、新しいサンプルを既存のモデルに追加する際の手順について、より明確で実用的な情報を得ることが可能になります。全体として、この更新は文書の利用価値と明確さを向上させています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Description of the supported Markdown elements returned as part of
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、markdown-elements.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、ドキュメントは単なる概念の説明から、実用的な情報を提供する記事へと用途が拡張されることを示しています。文書には1行の追加と1行の削除があり、合計で2つの変更が行われています。この更新により、読者はサポートされているMarkdown要素について、より具体的かつ実用的な情報を得ることが可能になります。全体として、文書の情報提供の質と明確性が向上しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Use Document Intelligence query fields to extend model schema.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: nitinme
monikerRange: 'doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、query-fields.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、ドキュメントは抽象的な説明から、具体的で実用的な情報を提供する記事に変わります。文書には1行の追加と1行の削除があり、合計で2つの変更が反映されています。こうした更新により、読者はDocument Intelligenceのクエリフィールドを利用してモデルのスキーマを拡張する方法に関するより明確で役立つ情報を得ることができます。全体として、この修正は文書の知識共有の質を向上させています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Introduction to how semantic chunking can help with Retrieval-Augme
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、retrieval-augmented-generation.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この修正によって、ドキュメントが単なる概念の説明から、より具体的で実用的な情報を提供する記事に移行します。文書内で1行の追加と1行の削除があり、合計で2つの変更が行われています。これにより、読者はセマンティックチャンクングがRetrieval-Augmented Generationにどのように役立つかについて、より明確で有用な情報を受け取ることができます。全体として、この修正は文書の実用性と知識の質を向上させています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn how errors are represented in Document Intelligence and find
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: error-reference
ms.date: 11/18/2025
ms.author: paulhsu
monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からエラー参照へ"
}この変更は、resolve-errors.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの値を「概念的」から「エラー参照」に更新するものです。この修正により、ドキュメントの内容が一般的な概念の説明から、特定のエラーに関する参照情報にシフトします。変更は1行の追加と1行の削除で構成され、合計で2つの変更が行われています。これにより、読者はDocument Intelligenceにおけるエラーがどのように表現されているのか、そしてそれをどのように解決するかについて、より専門的な情報を得ることができます。この修正は、ドキュメントの実用性を向上させ、ユーザーがエラー解決に役立つ情報を見つけやすくします。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Document Intelligence custom model language extraction and detectio
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
---
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、custom.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、ドキュメントがより具体的で実用的な情報を提供する内容にシフトします。変更内容は1行の追加と1行の削除から成り立っており、合計で2つの変更が行われています。この修正によって、読者はDocument Intelligenceのカスタムモデルの言語抽出と検出に関する知識を、より効果的に得ることができるようになります。全体として、このアップデートは文書の明確さと有用性を強化することを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Document Intelligence Read and Layout OCR document analysis model l
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
---
<!-- markdownlint-disable MD055 -->{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更では、ocr.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドが「概念的」から「概念記事」へと更新されています。この更新は、ドキュメントがより具体的な情報提供を目指すもので、使用される用語がより正確であることを示しています。変更内容は、1行の追加と1行の削除が行われており、合計2つの変更が適用されています。この修正により、Document Intelligenceの読み取りとレイアウトOCR文書分析モデルに関する情報が、読者にとってよりアクセスしやすく、理解しやすくなることが期待されます。このアップデートは、文書の明確性と有用性を向上させることを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Document Intelligence prebuilt / pretrained model language extracti
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
---
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、prebuilt.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正は、ドキュメントがより具体的で実用的な情報を提供することを目的としており、より明確な理解を促進します。変更内容は1行の追加と1行の削除からなっており、合計で2つの変更が適用されています。このアップデートにより、Document Intelligenceのプリビルト/プリトレインモデルに関する情報が、読者にとってよりアクセスしやすく、理解しやすくなることが期待されます。全体として、この変更はドキュメントの明確性と価値を向上させることを目指しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Document processing models for OCR, document layout, invoices, iden
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: sfi-image-nochange{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、model-overview.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更するものです。このアップデートは、ドキュメントが提供する情報がより具体的かつ実用的であることを示しています。具体的には、合計で2つの変更が行われており、1行の追加と1行の削除が含まれています。この変更により、Document Intelligenceの文書処理モデルに関する情報が、読者にとって理解しやすくなることが期待されます。全体として、この修正はドキュメントの明確性と有用性を向上させることを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: OCR and machine learning based check extraction in Document Intelli
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、bank-check.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、ドキュメントの内容がより具体的で実用的な情報を提供することを目指しています。合計で2つの変更が行われ、1行の追加と1行の削除が含まれています。この変更は、Document Intelligenceを使用した小切手の抽出に関する情報を、読者にとってより理解しやすくすることが期待されます。これにより、関連情報が明確に整理され、読者が必要な情報を迅速に見つけられるようになります。全体として、この修正はドキュメントの品質を向上させることに寄与しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: OCR and machine learning based bank statement US extraction in Docu
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: references_regions{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、bank-statement.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、文書の主題がより具体的で、実用的な情報を提供することが目的です。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が行われています。この変更は、Document Intelligenceを使用した銀行取引明細書の抽出に関する情報を、読者にとってわかりやすく整理することを目的としています。結果として、関連情報が明確に説明され、利用者が情報を迅速に取得できるようになります。この修正により、銀行取引明細に関するドキュメントの品質が向上することが期待されます。
@@ -4,7 +4,7 @@ titleSuffix: Foundry Tools
description: Learn about the Document Intelligence Batch analysis API
author: laujan
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: how-to
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ"
}この変更は、batch-analysis.md ドキュメントの ms.topic フィールドを「概念的」から「ハウツー」に更新するものです。この修正により、文書の内容が具体的な手順や方法を示すものにシフトし、読者がDocument Intelligenceのバッチ分析APIをより実践的に理解できるようにしています。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が行われています。この改善により、ユーザーがドキュメントを通じて対象の機能を使用する方法を効率的に学べるようになり、実用性が向上することが期待されます。全般として、この修正は対象となるAPIに対する理解を深めるための重要なステップです。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: OCR and machine learning based business card scanning in Document I
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、business-card.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この修正は、Business Cardのスキャンに関する文書が、より具体的で実用的な情報を提供することを目的としています。合計で2つの変更が含まれており、1行の追加と1行の削除が行われています。この変更により、ドキュメントの内容が明確に分類され、読者が必要な情報を迅速に見つけやすくなることが期待されます。また、ビジネスカードのOCRおよび機械学習に基づくスキャン機能に関する理解が深まり、その活用方法がより効果的に伝わるようになります。全体として、この修正はドキュメントの品質改善に寄与します。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Automate contract data extraction with Document Intelligence's cont
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-3.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、contract.md ドキュメントの ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、契約データの抽出に関する情報が、より実践的で具体的な内容として再構成されます。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が行われています。この変更は、Document Intelligenceを利用した契約データの自動抽出に関するユーザーの理解を深め、使用方法をより明確にします。結果として、読者が必要な情報を見つけやすくなり、ドキュメントの目的がより明確に伝わることで、実用性が向上することが期待されます。この修正は、全体としてドキュメントの質の向上に寄与します。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Use Document Intelligence credit/debit card model extract key field
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、credit-card.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この修正により、Document Intelligenceを使用したクレジット/デビットカードモデルによる重要なフィールドの抽出に関する情報が、より具体的で実用的な内容として示されます。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が行われています。この修正は、ユーザーがクレジットカード関連情報の抽出手法を理解しやすくすることを目的としており、ドキュメントのクリアランスと実用性を向上させます。最終的に、読者が必要な情報を容易に見つけられるようになり、ドキュメント全体の質が向上することが期待されます。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Extract key-value pairs, tables, selection marks, and text from you
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、general-document.md ドキュメントにおいて、ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に更新することを目的としています。この修正により、一般的な文書からのキー・バリューのペア、表、選択マーク、およびテキストの抽出に関する情報が、より具体的で実用的な形式で表現されます。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が行われています。この更新は、ユーザーにとってのドキュメントの明確性と実用性を向上させ、必要な情報をより簡単に探し出せるようにすることを目的としています。その結果、ドキュメント全体の品質が改善され、読者の理解を助けることが期待されます。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Data extraction and analysis extraction using the health insurance
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: 'doc-intel-4.0.0 || >=doc-intel-3.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、health-insurance-card.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更することを目的としています。この修正により、健康保険カードを使用したデータ抽出と分析に関する情報が、より実用的で明確な形式で提供されるようになります。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が行われています。この更新は、ユーザーが関連情報を簡単に理解できるようにし、ドキュメント全体の明確性と有用性を向上させることを目指しています。この結果、読者は求める情報により迅速にアクセスできるようになるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Automate identity document (ID) processing of driver licenses, pass
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: references.regions{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、id-document.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に更新することを目的としています。この変更により、運転免許証やパスポートなどの身分証明書の処理を自動化する際の情報が、より具体的で実用的な形式で提示されるようになります。合計で2つの変更が行われており、1行の追加と1行の削除が含まれています。この更新は、読者に対してドキュメントの有用性を向上させ、関連情報をより簡単に理解できることを目指しています。これにより、ユーザーは必要な情報を迅速に取得できるようになるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Automate invoice data extraction with Document Intelligence's invoi
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: references_regions{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、invoice.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に更新することを目的としています。この変更により、ドキュメントインテリジェンスを使用した請求書データの抽出に関する情報が、より具体的で実用的な形式で提供されることになります。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が行われています。このアップデートは、読者に対し、関連情報をより簡単に理解できるようにし、全体的なドキュメントの明確性を向上させることを目指しています。結果として、ユーザーは必要な情報をより迅速に取得できるようになるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Extract text, tables, selections, titles, section headings, page he
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、layout.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に変更することを目的としています。これにより、テキスト、表、選択、タイトル、セクション見出し、ページヘッダーなどの情報を抽出する際のドキュメントの内容が、より実用的で具体的なものになります。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が含まれています。このアップデートは、ユーザーが関連情報をより簡単に理解できるようにし、ドキュメントの全体的な明瞭さを向上させることを目指しています。結果として、ユーザーはこの機能をより効果的に利用できるようになるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Automate marriage certificate data extraction with Document Intelli
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、marriage-certificate.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に更新することを目的としています。これにより、ドキュメントインテリジェンスを使用した婚姻証明書データの抽出に関する情報が、より具体的で利用しやすい形式で提供されるようになります。合計で2つの変更があり、1行の追加と1行の削除が含まれています。このアップデートは、読者が関連情報をより簡単に理解し、必要な情報へ迅速にアクセスできるようにし、ドキュメントの全体的な明瞭さを向上させることを目指しています。最終的には、ユーザーはこの機能をより効果的に利用できるようになるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Use Document Intelligence prebuilt models to analyze and extract ke
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、mortgage-documents.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、ドキュメントインテリジェンスを使用した住宅ローン文書の分析および重要な情報の抽出に関連する情報が、より具体的で利用しやすい形式に整理されます。今回の変更では、合計で2つの修正が行われており、1行の追加と1行の削除が含まれています。このアップデートは、利用者が関連情報を簡単に理解し、必要な情報に迅速にアクセスできるようにし、ドキュメント全体の明瞭性を向上させることを目的としています。その結果、ユーザーはこの機能をより効果的に活用できるようになるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Automate compensation and earnings information from pay slips and s
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、pay-stub.md ドキュメントに対して、ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この修正により、給与明細書からの報酬および収入情報の自動化に関する情報が、より特定され、利用しやすい形で提供されることを目的としています。変更内容は合計で2つの部分で構成され、1行追加され、1行削除されています。これにより、ユーザーが必要な情報を迅速に見つけやすくなり、ドキュメント全体の明瞭さが向上します。このアップデートは、利用者がこの機能をより効果的に利用できるようにすることを目指しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Extract print and handwritten text from scanned and digital documen
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、read.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、スキャンされた文書やデジタル文書から印刷および手書きのテキストを抽出する機能に関する情報が、より明確で具体的な形で提供されることを意図しています。合計で2つの変更が行われており、1行の追加と1行の削除が含まれています。これにより、ユーザーはドキュメントの内容を迅速に理解しやすくなり、必要な情報にアクセスする際の利便性が向上します。このアップデートは、機能の利用を促進し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためのものです。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Use machine learning powered receipt data extraction model to digit
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、receipt.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に修正するものです。このアップデートにより、機械学習を活用した領収書データ抽出モデルを使用して情報をデジタル化する機能に関する内容が、より明確で特定された形で提供されることを目的としています。変更は合計で2つの部分からなり、1行の追加と1行の削除が含まれています。この修正により、ドキュメントがより使いやすくなり、ユーザーが目的の情報を迅速に見つけやすくなることが期待されます。全体として、この変更はユーザーエクスペリエンスを向上させ、機能の適切な利用を促進することを目指しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Automate US tax document data extraction with Document Intelligence
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: ">=doc-intel-3.0.0"{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、tax-document.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に修正するものです。この更新は、ドキュメントインテリジェンスを利用して米国税関連のデータ抽出を自動化する内容が、より具体的で明確な情報として提供されることを目指しています。変更は合計で2つの部分から構成されており、1行の追加と1行の削除が含まれています。この修正によって、ユーザーはドキュメントが提供する情報をより迅速に理解できるようになり、必要な情報へのアクセスが向上すると考えられます。全体として、この変更はユーザーエクスペリエンスを向上させ、機能の正確な利用を促進することを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Quick reference, detailed description, and best practices for worki
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: limits-and-quotas
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から制限とクォータへ"
}この変更は、service-limits.md ドキュメントの ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「制限とクォータ」に修正するものです。このアップデートにより、ドキュメントが提供する情報の焦点が、サービスの制限やクォータに関する具体的な詳細にシフトします。これにより、ユーザーはAzureのドキュメントインテリジェンスサービスの制限やクォータについてのより明確な情報を得ることができ、効果的にサービスを利用するためのベストプラクティスを理解できるようになります。変更は合計で2つの部分からなり、1行の追加と1行の削除が含まれます。この修正は、ユーザーエクスペリエンスの向上に寄与し、文書の目的をより鮮明にすることを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Compose several custom models into a single model for easier data e
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、composed-models.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に修正するものです。この改訂によって、ユーザーがカスタムモデルを組み合わせて単一のモデルにするプロセスに関して、より具体的で明確な情報を得ることができるようになります。変更は合計で2つの部分から成り立っており、1行の追加と1行の削除が含まれています。これにより、ドキュメントの目的が明確になり、利用者はAzureのドキュメントインテリジェンスに関連した情報をより容易に理解できるようになります。この修正は、ユーザーエクスペリエンスを向上させることを意図したものであり、必要な情報へのアクセスを促進します。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Use the custom classification model to train a model to identify an
author: vkurpad
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、custom-classifier.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に修正することに関するものです。このアップデートにより、ユーザーがカスタム分類モデルを使用して、特定の情報を識別するモデルをトレーニングするためのプロセスに関して、より具体的な指針を受け取ることが可能になります。変更内容は合計で2つの部分から構成されており、1行が追加され、1行が削除されています。この修正は、ドキュメントの意図を明確化し、情報を探しているユーザーがより簡単に理解できるようにすることを目指しています。これにより、Azureのドキュメントインテリジェンスサービスを利用する際のエクスペリエンス向上が期待されます。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Label tips and tricks for Document Intelligence Studio
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: best-practice
ms.date: 11/18/2025
ms.author: vikurpad
ms.custom:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からベストプラクティスへ"
}この修正は、custom-label-tips.md ドキュメント内で ms.topic フィールドの値を「概念的」から「ベストプラクティス」に変更することに関するものです。この変更により、ドキュメントが提供する情報が、ユーザーがドキュメントインテリジェンススタジオを利用する際の有用なヒントやコツにより適したものとなります。変更の内容は合計で2つの部分から構成されており、1行の追加と1行の削除が含まれています。この修正によって、ユーザーは提供される情報をより効果的に活用でき、ドキュメントインテリジェンスの利用促進が期待されます。さらに、のちの利用者がより実践的な視点で情報にアクセスできるようにすることを目指しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Label documents in the Studio to create a training dataset. Labelin
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: best-practice
ms.date: 11/18/2025
ms.author: vikurpad
ms.custom:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からベストプラクティスへ"
}この変更は、custom-labels.md ドキュメント内における ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「ベストプラクティス」に更新するものです。この修正により、ドキュメントの内容が、ドキュメントインテリジェンススタジオでのデータセットのトレーニングのためのラベリングに関する実践的なアドバイスとして提供されることを意図しています。変更の内容は、合計で2つの部分から構成され、1行の追加と1行の削除が行われています。この修正は、ユーザーがより効果的に作業を進めるためのガイダンスを提供し、ドキュメントインテリジェンスサービスの利用促進を図ることを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Document Intelligence custom model lifecycle and management guide.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '>=doc-intel-3.1.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この修正は、custom-lifecycle.md ドキュメントの ms.topic フィールドの値を「概念的」から「概念記事」に変更する内容です。この変更により、文書はドキュメントインテリジェンスにおけるカスタムモデルのライフサイクル及び管理に関するガイドとして、より特定のテーマを反映するものとなります。修正は合計で2つの部分から構成されており、1行の追加と1行の削除が行われています。この更新によって、読者は情報をより的確に理解しやすくなり、文書が提供する内容の目的が明確化されることが期待されます。さらに、更新されたトピックタイプは、専門文書としての信頼性を向上させ、ユーザーに対する利便性を高めるものとなります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Label and train customized models for your documents and compose mu
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、custom-model.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの内容を「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この修正により、ドキュメントは、カスタマイズされたモデルをラベル付けし、トレーニングするためのガイドとして、より特化した内容を示すようになります。変更には合計2つの部分があり、1行の追加と1行の削除があります。このアップデートによって、読者はドキュメントの目的をより明確に理解でき、専門的な知識を得ることが期待されます。また、トピックのタイプを明確にすることで、ユーザーが必要とする情報を見つけやすくなることを目指しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Use the custom neural document model to train a model to extract da
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この修正は、custom-neural.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この変更により、ドキュメントはカスタムニューラルドキュメントモデルを使用してデータを抽出するためのモデルをトレーニングする手順をより特定のテーマとして示します。合計で2カ所が変更されており、1行の追加と1行の削除が行われました。このアップデートによって、ユーザーはドキュメントの目的をより明確に理解しやすくなり、提供される情報の包括性と専門性が向上することが期待されます。トピックタイプの明確化は、読者が必要な情報を見つける手助けとなるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Use the custom template document model to train a model to extract
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: 'doc-intel-4.0.0 || <=doc-intel-3.1.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、custom-template.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に更新するものです。この修正により、ユーザーはカスタムテンプレートドキュメントモデルを使用してデータを抽出するためのモデルをトレーニングする際のガイドラインをより明確に理解できるようになります。変更には合計2つの部分があり、1行の追加と1行の削除が行われています。このアップデートは、情報の整理を助けることを目的としており、読者が必要な情報を得やすくし、ドキュメントの使い勝手を向上させることが期待されます。トピックのタイプの明確化は、情報の特性をより適切に反映させることに寄与します。
@@ -8,7 +8,7 @@ ms.service: azure-ai-document-intelligence
ms.custom:
- devx-track-python
- ignite-2023
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: how-to
ms.date: 10/01/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: 'doc-intel-2.1.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ"
}この修正は、sdk-overview-v2-1.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「ハウツー」に変更するもので、Azure AI ドキュメントインテリジェンスに関するSDKの利用方法をより具体的に示すことを目的としています。変更は合計2か所に及び、1行の追加と1行の削除が行われています。このアップデートにより、読者はこのドキュメントが提供する技術的なガイダンスをより効果的に活用できるようになり、Azure AI SDKを使用した具体的な手順にフォーカスされた内容となっています。トピックの性質を明確にすることで、ユーザーのニーズに応じた情報提供が強化されることが期待されます。
@@ -7,7 +7,7 @@ manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
ms.custom:
- devx-track-python
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: how-to
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: 'doc-intel-3.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ"
}この変更は、sdk-overview-v3-0.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「ハウツー」に更新するものです。この修正によって、ドキュメントはAzure AI ドキュメントインテリジェンスのSDKの具体的な使用方法に焦点を当て、読者が必要とする実践的なガイダンスを提供します。変更は2か所にあり、1行の追加と1行の削除が含まれています。このアップデートにより、技術文書がよりユーザーフレンドリーになり、利用者がSDKを用いて実行すべき手順を理解しやすくなることが期待されます。トピックの明確化は、内容の適切な理解を助け、ユーザーのニーズによりよく応えることを目的としています。
@@ -7,7 +7,7 @@ manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
ms.custom:
- devx-track-python
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: how-to
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: 'doc-intel-3.1.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ"
}この修正は、sdk-overview-v3-1.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「ハウツー」に変更することを目的としています。これにより、ドキュメントが読者に対してAzure AI ドキュメントインテリジェンスSDKの具体的な利用方法をより明確に示すことができます。変更は計2か所で、1行の追加と1行の削除が行われています。このアップデートにより、読者は文書の内容を利用して、SDKをどのように使用すべきかに関する具体的な手順を把握しやすくなることが期待されます。トピックのリフレーミングは、使用者のニーズに合わせた情報提供を強化し、実用的な知識を促進します。
@@ -10,7 +10,7 @@ ms.custom:
- devx-track-extended-java
- devx-track-js
- devx-track-python
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: how-to
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: 'doc-intel-4.0.0'{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からハウツーへ"
}この変更は、sdk-overview-v4-0.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「ハウツー」に更新することを目的としています。この修正は、Azure AI ドキュメントインテリジェンスのSDKに関する文書がより実用的なアプローチを含むようにするものです。具体的には、利用者がSDKをどのように活用するかについての具体的な指示や説明が強調されます。この変更によって、実務的な情報が提供されることで、ユーザーはSDKの効率的な使用方法を学ぶことができると期待されます。変更は計2か所に及び、1行の追加と1行の削除が含まれています。このようなトピックの調整は、読者のニーズによりよく応える内容を構築する助けとなります。
@@ -8,7 +8,7 @@ ms.custom:
- ignite-2023
- ignite-2024
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 12/05/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この修正は、configure-containers.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更することを目的としています。この変更により、文書の焦点がより明確になり、読者はAzure AI ランゲージサービスのコンテナ設定に関する情報が、より特定の領域に関連する知識として提供されることが期待されます。変更点は2か所あり、1行の追加と1行の削除が行われています。このようなトピックの整備によって、ドキュメントは読者にとってより役立つものとなり、関連する概念をより理解しやすくすることが狙いです。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Data and service limitations for Azure Language in Foundry Tools fe
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: limits-and-quotas
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から制限とクォータへ"
}この変更は、data-limits.md ドキュメントの ms.topic フィールドを「概念的」から「制限とクォータ」に更新するものです。この修正によって、Azure ランゲージサービスにおけるデータとサービスの制限に関する情報が、より特定のトピックとして整理され、ユーザーが必要な情報を迅速に見つけやすくなります。具体的には、データ制限やクォータに関する詳細を提供し、利用者がリソースやサービスの利用条件を理解するのに役立ちます。変更は合計2か所にわたり、1行の追加と1行の削除が含まれています。このようなトピックの更新により、関連情報の明確なカテゴライズが図られ、ドキュメント全体の有用性が向上します。
@@ -5,7 +5,7 @@ titleSuffix: Foundry Tools
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
#Customer intent: As a user of Azure Language service, I want to learn how encryption at rest works.{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この修正は、encryption-data-at-rest.md ドキュメントの ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この変更により、このドキュメントがAzure ランゲージサービスにおけるデータの保存時の暗号化に関する具体的な情報を提供することが強調されます。変化は2か所にわたり、1行の追加と1行の削除が見られます。これによって、ユーザーは本ドキュメントを通じて、関連コンセプトについてより明確で具体的な理解を得ることができるようになります。そうすることで、利用者は暗号化機能とその仕組みについて、より効果的な学習が可能となります。このような更新は、内容の明確さと関連性を高め、ユーザーにとっての有用性を向上させる目的があります。
@@ -1,42 +1,78 @@
---
title: Azure Language tools and agents
titleSuffix: Foundry Tools
-description: Learn about Azure Language integration with Foundry Tools, including Model Context Protocol (MCP) server endpoints, intent routing agents, and exact question answering agents for AI-powered conversational applications.
+description: Learn how Azure Language integrates with Foundry Tools, including Model Context Protocol (MCP) server endpoints, intent routing agents, and exact question answering agents.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
-ms.date: 11/05/2025
+ms.topic: concept-article
+ms.date: 01/21/2026
ms.author: lajanuar
+ms.custom: pilot-ai-workflow-jan-2026
+ai-usage: ai-assisted
---
# Azure Language tools and agents
-Azure Language integrates with Foundry Tools to provide agents and endpoints for building conversational applications. These tools combine Azure Language's natural language processing capabilities with AI agent frameworks.
+Azure Language integrates with Foundry Tools to provide agents and endpoints for building conversational applications. These tools combine Azure Language natural language processing capabilities with Microsoft Foundry agent experiences.
+
+This article introduces the Azure Language integrations that are available in Foundry Tools:
+
+- An Azure Language Model Context Protocol (MCP) server endpoint.
+- An intent routing agent that combines Conversational Language Understanding (CLU) and Custom Question Answering (CQA).
+- An exact question answering agent that uses CQA to return curated, deterministic responses.
+
+## Key concepts
+
+- **Agent**: An AI experience that can interpret user input and choose actions or tools to complete tasks.
+- **Tool**: A capability an agent can call to retrieve information or perform actions.
+- **Model Context Protocol (MCP)**: An open protocol for exposing tools and contextual data to agents and large language models.
+- **Connected resources and connections**: Configuration in Microsoft Foundry that lets an agent access external services (including credentials).
## Azure Language MCP server 🆕
-The Azure Language MCP server in [**Foundry**](https://ai.azure.com/) connects AI agents to Azure Language services through the Model Context Protocol. This integration enables developers to build conversational applications with natural language processing while maintaining compliance and transparency.
+The Azure Language MCP server in the [Microsoft Foundry portal](https://ai.azure.com/) connects agents to Azure Language services through the Model Context Protocol (MCP). This integration helps you build conversational applications that can call Azure Language capabilities as tools.
-The server transforms Azure Language services into agent-friendly endpoints that support real-time workflows. Implementing standard MCP protocols ensures consistent communication between AI agents and language services.
+The MCP server exposes Azure Language features through an agent-friendly endpoint that supports real-time workflows.
### Core capabilities
-* **Language processing**: Access to Azure Language's comprehensive natural language processing (NLP) services, including [**Named Entity Recognition**](../named-entity-recognition/overview.md), [**Text Analytics for health**](../text-analytics-for-health/overview.md), [**Conversational Language Understanding**](../conversational-language-understanding/overview.md), [**Custom Question Answering**](../question-answering/overview.md), [**Language Detection**](../language-detection/overview.md), [**Sentiment Analysis**](../sentiment-opinion-mining/overview.md), [**Summarization**](../summarization/overview.md), [**Key Phrase Extraction**](../key-phrase-extraction/overview.md), and [**PII redaction**](../personally-identifiable-information/overview.md). These services process text with accuracy and support multiple languages.
+* **Language processing**: Access to Azure Language natural language processing (NLP) capabilities, including [Named Entity Recognition](../named-entity-recognition/overview.md), [Text Analytics for health](../text-analytics-for-health/overview.md), [Conversational Language Understanding](../conversational-language-understanding/overview.md), [Custom Question Answering](../question-answering/overview.md), [Language Detection](../language-detection/overview.md), [Sentiment Analysis](../sentiment-opinion-mining/overview.md), [Summarization](../summarization/overview.md), [Key Phrase Extraction](../key-phrase-extraction/overview.md), and [PII redaction](../personally-identifiable-information/overview.md).
-* **Local deployment**: Azure Language also provides local MCP server where developers can host the server in their own environment. You can find the local MCP server and setup instructions in the [Quickstart for Language MCP Server](https://github.com/Azure-Samples/ai-language-samples) sample in our GitHub repository.
+* **Local deployment**: Azure Language also provides a local MCP server that you can host in your own environment. For setup guidance, see the Language MCP Server quickstart in the [Azure Language samples repository](https://github.com/Azure-Samples/ai-language-samples).
-* ***Remote MCP Server Endpoint***
+* **Remote MCP server endpoint**
```bash
https://{foundry-resource-name}.cognitiveservices.azure.com/language/mcp?api-version=2025-11-15-preview
```
-## Azure Language Intent Routing agent 🆕
+### Prerequisites
+
+To use the Azure Language MCP server with agents:
+
+- Create a Microsoft Foundry resource and project.
+- Make sure you have an Azure Language resource.
+- Configure a connection in your Foundry project so the agent can authenticate to the Azure Language endpoint.
+
+For connection setup details, see [Create a connection](../../../ai-foundry/how-to/connections-add.md?view=foundry&preserve-view=true).
+
+### Security considerations
-The Intent Routing agent in [**Foundry**](https://ai.azure.com/) manages conversation flows by combining intent classification with answer delivery. This agent creates a framework that ensures users receive accurate responses while maintaining operational control.
+If you authenticate with API keys, treat keys as secrets:
-The agent, which is built on Azure Language's natural language understanding capabilities, processes user input through layers. The system analyzes messages to understand intentions, then users can implement logic to route requests through appropriate channels based on confidence levels.
+- Store keys in a secure secret store and rotate them regularly.
+- Avoid embedding keys directly in source code, scripts, or documentation.
+
+### Limitations
+
+Some Microsoft Foundry configurations restrict which MCP servers you can use. For example, network-secured Foundry projects can require publicly accessible MCP servers. For details, see [Connect to Model Context Protocol servers (preview)](../../../ai-foundry/default/agents/how-to/tools/model-context-protocol.md).
+
+## Azure Language intent routing agent 🆕
+
+The intent routing agent in the [Microsoft Foundry portal](https://ai.azure.com/) manages conversation flows by combining intent classification with answer delivery. It helps you route user questions to curated answers when possible, and fall back to other approaches when needed.
+
+The agent, which is built on Azure Language natural language understanding capabilities, processes user input through layers. The system analyzes messages to understand intentions, then you can implement logic to route requests through appropriate channels based on confidence levels.
The agent prioritizes deterministic behavior, making it suitable for enterprise applications where consistency is important.
@@ -57,11 +93,11 @@ Before setting up the Intent Routing agent, ensure you have the following resour
* Conversational Language Understanding (CLU) deployment - see [CLU Overview](../conversational-language-understanding/overview.md).
* **Custom connection setup**: Configure a custom connection between your agent project and the Language resources:
- * In your agent project management center, use "Custom keys" connection when adding the custom connection in the connected resources page.
+ * In your agent project management center, select **Custom keys** when you add the custom connection in **Connected resources**.
* Add a key-value pair with `Ocp-Apim-Subscription-Key` as the key name and your resource key as the value.
- * For Foundry and AI hub resources, find the resource key in the resource overview page in the Foundry portal management center.
+ * For Foundry and AI hub resources, find the resource key in the resource overview page in the Microsoft Foundry portal management center.
* For any resource type, you can also find the key in the Azure portal.
- * For detailed connection instructions, see [Create a connection](/azure/ai-foundry/how-to/connections-add).
+ * For detailed connection instructions, see [Create a connection](../../../ai-foundry/how-to/connections-add.md?view=foundry&preserve-view=true).
### Key capabilities
@@ -73,13 +109,13 @@ Before setting up the Intent Routing agent, ensure you have the following resour
* **Fallback processing**: Users can easily add retrieval-augmented generation (RAG) to the agent to handle edge cases and uncommon questions by using approved knowledge sources.
-* ***Download intent routing template code with Azure Developer CLI (azd)***
+* **Download the intent routing template code with Azure Developer CLI (`azd`)**
- ```azurecli
+ ```bash
azd ai agent init -m azureml://registries/azureml-staging/agentmanifests/intent_routing_agent/versions/1
```
-## Azure Language Exact Question Answering agent 🆕
+## Azure Language exact question answering agent 🆕
The Exact Question Answering agent in [**Foundry**](https://ai.azure.com/) delivers responses to frequently asked business questions through a fully managed, no-code solution. This agent provides consistent answers to queries while maintaining governance and quality control.
@@ -106,15 +142,15 @@ Before setting up the Exact Question Answering agent, ensure you have the follow
* **Custom connection setup**: Configure a custom connection between your agent project and the Language resources:
- * In your agent project management center, use "Custom keys" connection when adding the custom connection in the connected resources page.
+ * In your agent project management center, select **Custom keys** when you add the custom connection in **Connected resources**.
* Add a key-value pair with `Ocp-Apim-Subscription-Key` as the key name and your resource key as the value.
- * For Foundry and AI hub resources, find the resource key in the resource overview page in the Foundry portal management center.
+ * For Foundry and AI hub resources, find the resource key in the resource overview page in the Microsoft Foundry portal management center.
* For any resource type, you can also find the key in the Azure portal.
- * For detailed connection instructions, see [Create a connection](/azure/ai-foundry/how-to/connections-add).
+ * For detailed connection instructions, see [Create a connection](../../../ai-foundry/how-to/connections-add.md?view=foundry&preserve-view=true).
-* ***Download exact question answering template code with Azure Developer CLI (azd)***
+* **Download the exact question answering template code with Azure Developer CLI (`azd`)**
- ```azurecli
+ ```bash
azd ai agent init -m azureml://registries/azureml-staging/agentmanifests/exact_question_answering_agent/versions/1
```
@@ -130,6 +166,14 @@ Before setting up the Exact Question Answering agent, ensure you have the follow
* **Fallback processing**: Users can easily add retrieval-augmented generation (RAG) to handle queries outside the predefined knowledge base by using approved organizational content sources.
+## Troubleshooting
+
+- **The agent returns authentication errors**: Confirm the connection uses the `Ocp-Apim-Subscription-Key` header name and that the value matches your Azure Language resource key.
+- **The agent doesn't use CLU or CQA as expected**: Confirm your CLU and CQA projects are deployed and that the agent is connected to the correct resources.
+- **Responses are low confidence or irrelevant**: Review CLU intent training data and CQA question-answer pairs, then redeploy your projects.
+
## Related content
-[Configure Azure resources for Foundry](configure-azure-resources.md)
+- [Configure Azure resources for Foundry](configure-azure-resources.md)
+- [Connect to Model Context Protocol servers (preview)](../../../ai-foundry/default/agents/how-to/tools/model-context-protocol.md)
+- [Discover tools in the Foundry Tools (preview)](../../../ai-foundry/default/agents/concepts/tool-catalog.md){
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Foundry Tools エージェントに関する情報の更新と強化"
}この変更は、foundry-tools-agents.md ドキュメントの内容を大幅に更新するもので、全体で68行の追加と24行の削除が含まれています。主な焦点は、Azure ランゲージサービスと Foundry ツールの統合におけるエージェントとエンドポイントに関する詳細情報の強化です。具体的には、エージェントの種類やそれらがどのように機能するか、そしてそれによって利用できる主要な機能についての説明が追加されました。新しいセクションには、エージェントの基本概念、Azure Language MCP サーバーの具体的な実装方法、そしてセキュリティ上の考慮事項が含まれています。また、意図ルーティングエージェントや正確な質問応答エージェントに関する新しい情報も追加され、ユーザーは構成や設定に関する具体的な手順を理解しやすくなっています。
全体的な更新内容は、ドキュメントの整然さを増し、内容の理解を容易にすることを目的としています。これにより、開発者やユーザーは、Azure ランゲージサービスを活用した対話型アプリケーションの構築における各機能とそれに関連するベストプラクティスをより効率的に把握できるようになります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: This article explains which natural languages are supported by the
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この修正は、language-support.md ドキュメントにおいて ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」へ変更するものです。この変更により、ドキュメントの内容がAzureランゲージサービスがサポートする自然言語に関する具体的な情報を提供することが強調されます。全体として1行の追加と1行の削除があり、合計2箇所の変更があります。この変更は、ユーザーがこのドキュメントを通じて、言語サポートに関連する情報をより明確に理解できるようにすることを目的としています。内容の明確化により、読者はAzureの自然言語処理機能がどのように機能するかを把握しやすくなります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: This article describes the timelines for models and model versions
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、model-lifecycle.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの内容を、「概念的」から「概念記事」に変更することに関するものです。これにより、このドキュメントがモデルとモデルバージョンのタイムラインを説明する上で、より適切なカテゴリに位置付けられます。全体としては1行の追加と1行の削除が行われ、合計2箇所の変更があります。この更新は、読者に対して文書の目的を明確にし、Azureランゲージサービスにおけるモデルライフサイクルに関する情報をより一層理解しやすくすることを意図しています。これにより、モデルのバージョン管理や運用に関する重要な知識を得るのに役立つでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about offsets caused by multilingual and emoji encodings in L
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この修正は、multilingual-emoji-support.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この変更により、文書が多言語および絵文字のエンコーディングによって引き起こされるオフセットについて情報を提供することに特化した内容であることが強調されます。具体的には、1行の追加と1行の削除があり、合計2箇所の変更が実施されています。このアップデートは、利用者がAzureランゲージサービスにおける多言語サポートと絵文字に関する知識をより深める手助けとなることを目的としています。文書の明確なカテゴライズにより、読者は関連情報を検索しやすくなるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: An archive of previous Azure Language in Foundry Tools updates.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: release-notes
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ROBOTS: NOINDEX{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的からリリースノートへ"
}この変更は、previous-updates.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「リリースノート」に変更することに関するものです。この修正により、文書は以前のAzure Language in Foundry Toolsの更新をアーカイブする内容としてより適切にカテゴライズされます。具体的には、1行の追加と1行の削除があり、合計2箇所の変更が行われています。このアップデートは、ユーザーが過去の更新情報を見つけやすくするためのものであり、文書の視認性と有用性を向上させることを目指しています。リリースノートとしての位置付けにより、利用者は新しい機能や変更点を追跡しやすくなるでしょう。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn which Azure regions support by Azure Language service feature
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: references_regions{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この修正は、regional-support.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更することに関するものです。この変更により、文書はAzure Languageサービスの機能に関してどのAzureリージョンがサポートされているかを学ぶための情報源としてより明確に位置づけられます。修正内容には1行の追加と1行の削除が含まれ、合計2箇所が変更されています。このアップデートは、利用者が関連情報を探しやすくし、Azureサービスのリージョナルサポートに関する理解を深めることを目的としています。文書の分類を明確にすることで、読者は必要な情報を迅速に見つけられるようになります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn how to use Azure role based access control (RBAC) for managin
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
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+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
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"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、role-based-access-control.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更するものです。この修正によって、文書はAzureのロールベースのアクセス制御（RBAC）を管理する方法を学ぶためのより明確な情報源として再カテゴライズされます。具体的には、1行の追加と1行の削除を伴い、合計2箇所が更新されています。この改訂は、ユーザーがAzureのRBACについてのガイダンスを容易に見つけられることを目的としています。文書の明確な分類は、読者が必要な情報に迅速にアクセスできるようにし、RBACの利用を促進します。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn how to send Language service API requests asynchronously.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、use-asynchronously.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更することに関連しています。この修正により、文書はAzureの言語サービスAPIリクエストを非同期に送信する方法についての具体的で明確な参照として分類されます。変更には1行の追加と1行の削除があり、合計で2箇所の更新が行われています。この改訂は、ユーザーが非同期操作に関する情報を容易に取得できるようにし、Azureサービスの利用を促進することを目的としています。文書の正確な分類により、読者は必要な情報にすぐにアクセスできるようになります。
@@ -1,32 +1,41 @@
---
title: "Quickstart: Multi-turn conversational language understanding (CLU) models with entity slot filling"
titleSuffix: Foundry Tools
-description: Get started creating a CLU model for multi-turn interactions using slot-filling
+description: Create a multi-turn conversational language understanding (CLU) model with entity slot filling in Foundry (classic).
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: how-to
-ms.date: 11/05/2025
+ms.topic: quickstart
+ms.date: 01/21/2026
ms.author: lajanuar
-ms.custom: language-service-clu
+ai-usage: ai-assisted
+ms.custom:
+- language-service-clu
+- pilot-ai-workflow-jan-2026
---
# Quickstart: Multi-turn CLU models with entity slot filling
In this article, get started building a CLU model that uses entity slot filling to enable multi-turn conversations. This approach allows your model to collect information progressively across multiple conversation turns, rather than requiring users to provide all details in a single interaction to complete tasks naturally and efficiently.
+> [!NOTE]
+> Multi-turn entity slot filling is available only in Microsoft Foundry (classic). This quickstart uses the classic portal at [https://ai.azure.com/](https://ai.azure.com/). For more information about the portals, see [What is Microsoft Foundry?](../../../../ai-foundry/what-is-foundry.md).
+
+> [!IMPORTANT]
+> Deploying and using models can incur costs in your Azure subscription.
+
## Prerequisites
* **Azure subscription** - If you don't have one, you can [create one for free](https://azure.microsoft.com/pricing/purchase-options/azure-account?cid=msft_learn).
-* **Required permissions** - Ensure that the person establishing the account and project has the Azure AI Account Owner role at the subscription level. Alternatively, the **Contributor** or **Cognitive Services Contributor** role at the subscription scope also meets this requirement. For more information, see [Role based access control (RBAC)](/azure/ai-foundry/openai/how-to/role-based-access-control#cognitive-services-contributor).
+* **Required permissions** - Ensure that the person establishing the account and project has the Azure AI Account Owner role at the subscription level. Alternatively, the **Contributor** or **Cognitive Services Contributor** role at the subscription scope also meets this requirement. For more information, see [Language role-based access control](../../concepts/role-based-access-control.md) and [Assign Azure roles](/azure/role-based-access-control/role-assignments-steps).
* **Azure Language in Foundry Tools resource** - Create a [Language resource](https://portal.azure.com/?Microsoft_Azure_PIMCommon=true#create/Microsoft.CognitiveServicesTextAnalytics) in the Azure portal.
> [!NOTE]
> You need the **owner** role assigned on the **resource group** to create a Language resource.
-* **Microsoft Foundry project** - Create a project in Foundry. For more information, see [Create a Foundry project](/azure/ai-foundry/how-to/create-projects).
+* **Microsoft Foundry project** - Create a project in Foundry. For more information, see [Create a Foundry project](../../../../ai-foundry/how-to/create-projects.md).
* **Deployed OpenAI model** - Deploy an OpenAI model in Foundry as described in the [Deploy an OpenAI model](#deploy-an-openai-model-in-foundry-portal) section.
@@ -55,6 +64,8 @@ To enable secure access, create a connection between your Language resource and
> [!NOTE]
> The multi-turn capability is currently only available in the Foundry (classic) portal.
+For more information about connecting resources, see [How to use Foundry Tools in the Foundry portal](../../../connect-services-foundry-portal.md).
+
1. Navigate to [Foundry (classic)](https://ai.azure.com/).
1. Access your existing Foundry project for this tutorial.
@@ -97,6 +108,15 @@ Deploy an OpenAI model to provide the foundational intelligence and advanced rea
1. The model deployment is now complete.
+## Verify your setup
+
+Before you start building your multi-turn model, verify the dependencies for this quickstart:
+
+> [!div class="checklist"]
+> * Your Language resource appears under **Management center** > **Connected resources**.
+> * Your OpenAI deployment appears under **Models + endpoints**.
+> * You can open your Foundry project in Microsoft Foundry (classic).
+
## Build a multi-turn model
Now that your Language resource, Foundry project, and OpenAI deployment are configured, you're ready to build your CLU model.
@@ -135,7 +155,7 @@ In this section, you create a travel agent model and deploy it using Quick Deplo
1. In the main window, select **Add Intent**.
1. The **Add Intent** window contains two required fields:
- * Intent name(Pascal case)
+ * Intent name (Pascal case)
* Intent description (required for Quick Deploy)
1. After completing these fields, select **+ Add** to create your intents.
@@ -157,7 +177,7 @@ In this section, you create a travel agent model and deploy it using Quick Deplo
1. Select the **Entities** tab, then select **Add entity**.
1. The **Add an entity** window contains two required fields:
- * Entity name (Pascal case)|
+ * Entity name (Pascal case)
* Entity description
1. After completing the entity fields, select **Add an entity**.
@@ -213,6 +233,8 @@ Now that all entities have associations, you can proceed with Quick Deploy using
1. Select **Create**. Foundry manages the configuration and deployment processes through backend operations.
+ After deployment completes, your CLU project has a deployment you can select in the playground.
+
### Test your model in the playground
1. From the **Getting Started** menu, select **Deploy your model**.
@@ -251,10 +273,41 @@ Now that all entities have associations, you can proceed with Quick Deploy using
You successfully created a multi-turn CLU model with entity slot filling capabilities to collect required information across multiple dialog turns.
-## Clean up your resources
+## Troubleshooting
+
+| Issue | Cause | Resolution |
+|---|---|---|
+| You don't see **Connected service** in the CLU project creation flow. | The Language resource isn't connected to your Foundry hub, or you don't have access. | Confirm the Language resource appears in **Management center** > **Connected resources**, then verify you have **Cognitive Services Language Owner** or **Cognitive Services Contributor** on the Language resource. |
+| You can't select your OpenAI deployment during **Quick deploy with LLM**. | The model isn't deployed in your Foundry project, or you don't have access to the deployment. | Go to **Models + endpoints** and confirm the deployment exists. If needed, redeploy the model and try again. |
+| You don't see the **Multi-turn** option in the playground. | You're not using Microsoft Foundry (classic), or you're not in the correct CLU playground experience. | Confirm you're in the classic portal at [https://ai.azure.com/](https://ai.azure.com/), then open the CLU playground and select the **Multi-turn** understanding option. |
+| You get an authorization error when connecting resources or deploying models. | Missing Azure role assignments. | Verify your Azure role assignments for the subscription and the Language resource, then wait a few minutes for role propagation and try again. |
+
+## Clean up resources
+
+If you no longer need the Foundry project created for this quickstart, delete it to avoid ongoing charges for any deployed models.
+
+If you created an OpenAI deployment for this quickstart, delete the deployment first:
+
+1. In Microsoft Foundry (classic), go to **Models + endpoints**.
+1. Select the deployment you created.
+1. Select **Delete deployment**.
+
+For more information, see [Deploy models in Foundry](../../../../ai-foundry/how-to/deploy-models-managed.md).
+
+1. Go to [Microsoft Foundry (classic)](https://ai.azure.com/).
+1. Select the project you want to delete.
+1. Select **Management center**.
+1. Select **Delete project**.
+
+If you want to remove Azure resources, delete either the individual resource or the entire resource group. Deleting the resource group removes all contained resources.
-To clean up and remove an Azure AI resource, delete either the individual resource or the entire resource group. Deleting the resource group removes all contained resources.
+> [!TIP]
+> If you plan to delete an Azure AI resource that has model deployments, delete deployments first.
-## Related content
+## Next steps
-[Learn how CLU handles entity slot-filling across multi-turn conversations](../concepts/multi-turn-conversations.md).
+* [Learn how CLU handles entity slot filling across multi-turn conversations](../concepts/multi-turn-conversations.md)
+* [Build a multi-turn model](build-multi-turn-model.md)
+* [Call the CLU API](call-api.md)
+* [How to use Foundry Tools in the Foundry portal](../../../connect-services-foundry-portal.md)
+* [Language role-based access control](../../concepts/role-based-access-control.md){
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "クイックスタートガイドの内容と構成の更新"
}この変更は、quickstart-multi-turn-conversations.md ドキュメントの内容と構成に関する大規模な更新です。主に、クイックスタートガイドの説明文が改善されたことや、トピックタイプが「ハウツー」から「クイックスタート」に変更された点が特徴的です。具体的には、65行が追加され、12行が削除され、合計で77行が変更されています。
更新内容には、Microsoft Foundry (classic) の使用についての注意喚起や、コストに関する重要な情報の追加が含まれています。また、依存関係の確認やトラブルシューティングの項目が新たに追加され、構成が整理されています。
これにより、ユーザーはより明確に情報を取得しやすくなり、マルチターンのCLUEモデルを効果的に作成するための手順を理解できるようになります。さらに、リソースのクリーンアップ手順も強調され、不要なコストを避けるためのガイダンスが提供されています。この修正は、ドキュメントの全体的なユーザビリティを向上させています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about evaluation metrics in Custom Named Entity Recognition (
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-custom-ner{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念的から概念記事へ"
}この変更は、evaluation-metrics.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更することに関連しています。この修正により、この文書はカスタム命名エンティティ認識における評価指標に関する情報を提供する明確なリソースとして再分類されます。修正には1行の追加と1行の削除が含まれており、合計で2箇所の更新が行われています。この変更は、ユーザーがカスタム命名エンティティ認識の評価メトリックに関する情報を簡単に見つけやすくすることを目的としています。情報の正確な分類により、読者は必要なコンテンツに迅速にアクセスできるようになります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn how to save and recover your custom NER models.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: how-to
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-custom-ner{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念からハウツーへ"
}この変更は、fail-over.md ドキュメントにおける ms.topic フィールドの更新に関連しています。具体的には、トピックタイプが「概念的」から「ハウツー」に変更されています。この修正により、カスタム命名エンティティ認識モデルの保存および回復方法に関する実践的なガイドとして再分類され、ユーザーが必要とする具体的な手順や情報をより簡単に見つけられるようになります。修正には1行の追加と1行の削除が含まれており、合計2箇所の更新が行われています。この変更は、文書の目的を明確にし、利用者の利便性を向上させることを意図しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Definitions and terms you may encounter when building AI models usi
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: glossary
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-custom-ner{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念から用語集へ"
}この変更は、glossary.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「用語集」に変更することに関連しています。この修正により、AIモデル構築に関連する定義と用語を集めたリソースとして再分類され、読者が関連する用語の理解を深めやすくなります。修正には1行の追加と1行の削除が含まれており、合計2箇所の更新が行われています。この変更は、読者が必要とする情報に迅速にアクセスできるようにし、用語の明確さを向上させることを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about the languages and regions supported by custom named ent
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.custom: language-service-custom-ner
ms.author: lajanuar{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念から概念記事へ"
}この変更は、language-support.md ドキュメントの ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更することに関連しています。この修正により、カスタム命名エンティティ認識によってサポートされている言語や地域に関する情報が、より具体的なガイドとして位置付けられます。読者がこの情報をより明確に理解し、適切に利用できるようにすることを目的としています。修正には1行の追加と1行の削除が含まれており、合計2箇所の更新が行われています。この変更は、文書の目的を明確にし、利用者の利便性を向上させることを意図しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about the data and service limits when using Custom Named Ent
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: limits-and-quotas
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-custom-ner, references_regions{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念から制限とクォータへ"
}この変更は、service-limits.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「制限とクォータ」に変更することに関連しています。この修正により、カスタム命名エンティティ認識に関連するデータおよびサービスの制限についての情報が、より特定の内容として再分類されます。これにより、ユーザーがサービスの使用に関する重要な制約を理解しやすくなります。修正には1行の追加と1行の削除が含まれており、合計2箇所の更新が行われています。この変更は、情報の明確性を向上させ、読者が必要な情報に迅速にアクセスできるようにすることを目指しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: A list of natural languages supported by the entity linking API
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-entity-linking{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念から概念記事へ"
}この変更は、language-support.md ドキュメントの ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更することに関するものです。これにより、エンティティリンクAPIによってサポートされている自然言語のリストが、より具体的な文書として再定義されます。この修正は、情報を受け取る読者に対し、より明確で理解しやすい形式で提供されることを目的としています。修正には1行の追加と1行の削除が含まれ、合計2箇所の更新が行われています。これにより、ドキュメントの種類が明確になり、利用者のナビゲーションが向上します。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Use this article to find the natural languages supported by Key Phr
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-key-phrase{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更: 概念から概念記事へ"
}この変更は、language-support.md ドキュメント内の ms.topic フィールドを「概念的」から「概念記事」に変更することに関するものです。この修正により、キーフレーズ抽出APIがサポートする自然言語の情報が、より特定の文書として再分類されます。この変更は、ユーザーが必要な情報をより簡単に理解しアクセスできるようにすることを目的としています。修正には1行の追加と1行の削除が含まれており、合計2箇所の更新が行われています。これにより、ドキュメントの分類が明確になり、利用者のナビゲーションが向上します。
@@ -5,10 +5,11 @@ ms.service: azure-ai-language
ms.topic: include
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
+ai-usage: ai-assisted
---
## Prerequisites
-* [Create a Project in Foundry in the Microsoft Foundry portal](/azure/ai-foundry/how-to/create-projects)
+* [Create a project in Foundry in the Microsoft Foundry portal](../../../../../ai-foundry/how-to/create-projects.md)
### [Foundry (classic)](#tab/foundry-classic)
@@ -28,16 +29,16 @@ You can use [Foundry (classic)](https://ai.azure.com/) to:
Using the left side pane, select **Playgrounds**. Then select the **Try Azure Language Playground** button.
-:::image type="content" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/foundry-playground-navigation.png" alt-text="The development lifecycle" lightbox="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/foundry-playground-navigation.png":::
+:::image type="content" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/foundry-playground-navigation.png" alt-text="Screenshot showing the Playgrounds navigation and the Try Azure Language Playground button in Foundry (classic)." lightbox="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/foundry-playground-navigation.png":::
## Use Language Detection in the Foundry Playground
The **Language Playground** consists of four sections:
* Top banner: You can select any of the currently available Languages here.
-* Right pane: This pane is where you can find the **Configuration** options for the service, such as the API and model version, along with features specific to the service.
-* Center pane: This pane is where you enter your text for processing. After the operation is run, some results are shown here.
-* Right pane: This pane is where **Details** of the run operation are shown.
+* Left pane: This pane contains **Configuration** options for the service, such as the API version and model version.
+* Center pane: This pane is where you enter your text for processing and review results.
+* Right pane: This pane shows **Details** about the run.
Here you can select Azure Language Detection capability by choosing the top banner tile, **Detect language**.
@@ -59,15 +60,15 @@ After your operation is completed, the **Details** section contains the followin
|---|---|
|ISO 639-1 Code| The ISO 639-1 code for the most detected language.|
|Confidence Score| How confident the model is in the correctness of identification of the most typed language.|
-|Script Name| The name of the most detected script in the text.
+|Script Name| The name of the most detected script in the text.|
|ISO 15924 Script Code| The ISO 15924 script code for the most detected script.|
:::image type="content" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/language-detection.png" alt-text="A screenshot of an example of detect language in Foundry portal." lightbox="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/language-detection.png":::
### [Foundry (new)](#tab/foundry-new)
> [!NOTE]
-> This content refers to the [Foundry (new)](https://ai.azure.com/) portal, which supports only [Foundry projects](/azure/ai-foundry/what-is-foundry) and provides streamlined access to models, agents, and tools. To confirm that you're using Foundry (new), make sure the version toggle in the portal banner is in the **on** position. :::image type="icon" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/new-foundry.png" border="false":::
+> This content refers to the [Foundry (new)](https://ai.azure.com/) portal, which supports only Foundry projects and provides streamlined access to models, agents, and tools. For more information, see [What is Microsoft Foundry?](../../../../../ai-foundry/what-is-foundry.md). To confirm that you're using Foundry (new), make sure the version toggle in the portal banner is in the **on** position. :::image type="icon" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/new-foundry.png" border="false":::
You can use [Foundry (new)](https://ai.azure.com/) to:
@@ -109,7 +110,7 @@ The **Detect Language** feature identifies the language used in written content.
1. Next select the **Configure** button. In the **Configure** side panel, you can select from the following options:
|Option|Description|
- |---|---
+ |---|---|
|**API version**| Select the API version that you prefer to use.|
|**Model version**| Select the model version that you prefer to use.|
|**Country/region hint** (optional)| You can select the origin country/region for the source text.|
@@ -120,7 +121,7 @@ After you make your selections, choose the **Detect** button. Then review the te
|---|---|
|**Confidence**| The model's level of certainty regarding whether it correctly identified a language.|
|**ISO 639-1 code**| A two letter code for the detected language.|
- |**Detected script**| The name of the detected script in the text.
+ |**Detected script**| The name of the detected script in the text.|
|**Detected script code**| The ISO 15924 script code for the detected script (writing system).|
You can use the **Edit** button to modify the **Configure** parameters and customize your response as needed.
\ No newline at end of file{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "クイックスタートガイドのリンクと情報の更新"
}この変更は、azure-ai-foundry.md ドキュメントに対する更新であり、全体で19箇所の修正が行われています。主な変更点は、クイックスタートガイドへのリンクを改善し、情報の正確性を向上させることです。具体的には、Foundryのプロジェクト作成に関するリンクが更新され、関連するマニュアルのパスが明示されています。また、ユーザーインターフェースの説明において、各パネルの役割や内容に関する説明がより明確にされ、理解しやすい形式に整えられています。この修正により、ドキュメントの整合性が向上し、教示内容がユーザーにとってより分かりやすくなります。
@@ -5,6 +5,7 @@ ms.service: azure-ai-language
ms.topic: include
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
+ai-usage: ai-assisted
---
[Reference documentation](/dotnet/api/azure.ai.textanalytics?preserve-view=true&view=azure-dotnet-preview) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/master/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/samples) | [Package (NuGet)](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.TextAnalytics/5.2.0) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/master/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics)
@@ -50,14 +51,7 @@ namespace LanguageDetectionExample
{
class Program
{
- // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
- static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
- static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");
-
- private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
- private static readonly Uri endpoint = new Uri(languageEndpoint);
-
- // Example method for detecting the language of text
+ // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT".
static void LanguageDetectionExample(TextAnalyticsClient client)
{
DetectedLanguage detectedLanguage = client.DetectLanguage("Ce document est rédigé en Français.");
@@ -67,7 +61,19 @@ namespace LanguageDetectionExample
static void Main(string[] args)
{
- var client = new TextAnalyticsClient(languageEndpoint, languageKey);
+ string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
+ string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");
+
+ if (string.IsNullOrWhiteSpace(languageKey) || string.IsNullOrWhiteSpace(languageEndpoint))
+ {
+ Console.WriteLine("Set the LANGUAGE_KEY and LANGUAGE_ENDPOINT environment variables before running this sample.");
+ return;
+ }
+
+ var endpoint = new Uri(languageEndpoint);
+ var credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
+ var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
+
LanguageDetectionExample(client);
Console.Write("Press any key to exit.");{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "C# SDK サンプルの環境変数チェックの追加"
}この変更は、csharp-sdk.md ドキュメントに対して行われた修正であり、全体で24箇所の変更が含まれています。主な修正点は、C# SDKのサンプルコードにおいて、環境変数 LANGUAGE_KEY と LANGUAGE_ENDPOINT のチェックを追加したことです。具体的には、プログラムの実行前にこれらの環境変数が正しく設定されているかどうかを確認し、設定されていない場合にはユーザーにメッセージを表示して処理を中断するようになりました。この変更により、ユーザーが実行時に発生する可能性のあるエラーを事前に回避できるようになり、サンプルコードの使いやすさが向上しています。また、全体的なコードの可読性も改善されています。
@@ -6,8 +6,9 @@ ms.topic: include
ms.date: 11/18/2025
ms.custom: devx-track-java
ms.author: lajanuar
+ai-usage: ai-assisted
---
-[Reference documentation](/java/api/overview/azure/ai-textanalytics-readme?preserve-view=true&view=azure-java-stable) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/src/samples) | [Package (Maven)](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-textanalytics/5.2.0) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics)
+[Reference documentation](/java/api/overview/azure/ai-textanalytics-readme?view=azure-java-stable&preserve-view=true) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/src/samples) | [Package (Maven)](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-textanalytics/5.2.0) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics)
Use this quickstart to create a language detection application with the client library for Java. In the following example, you create a Java application that can identify the language a text sample was written in.
@@ -63,6 +64,9 @@ public class Example {
private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");
public static void main(String[] args) {
+ if (languageKey == null || languageKey.isBlank() || languageEndpoint == null || languageEndpoint.isBlank()) {
+ throw new IllegalArgumentException("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables");
+ }
TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
detectLanguageExample(client);
}{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Java SDK サンプルの環境変数チェックの追加"
}この変更は、java-sdk.md ドキュメントに対して行われた修正で、合計で6箇所の変更が含まれています。主な修正点は、Java SDKのサンプルコードにおいて、環境変数 LANGUAGE_KEY と LANGUAGE_ENDPOINT が正しく設定されているかどうかを確認するチェックを追加したことです。具体的には、メインメソッド内でこれらの環境変数が未設定または空である場合には、IllegalArgumentException をスローするようになりました。この変更により、ユーザーは実行前に必要な環境変数の設定を確認できるため、エラーの発生を未然に防ぐことができ、サンプルコードの安定性と使いやすさが向上しています。また、リファレンスドキュメントのリンク URL の形式も若干修正されています。全体として、ドキュメントはより整然としており、ユーザーにとって有用な情報を提供します。
@@ -6,8 +6,9 @@ ms.topic: include
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: devx-track-js
+ai-usage: ai-assisted
---
-[Reference documentation](/javascript/api/overview/azure/ai-language-text-readme) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text/samples/v1) | [Package (npm)](https://www.npmjs.com/package/@azure/ai-language-text) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text)
+[Reference documentation](/javascript/api/overview/azure/ai-language-text-readme?view=azure-node-latest&preserve-view=true) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text/samples/v1) | [Package (npm)](https://www.npmjs.com/package/@azure/ai-language-text) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text)
Use this quickstart to create a language detection application with the client library for Node.js. In the following example, you create a JavaScript application that can identify the language a text sample was written in.
@@ -63,12 +64,18 @@ Open the file and copy the below code. Then run the code.
```javascript
"use strict";
-const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
+const { AzureKeyCredential, TextAnalysisClient } = require("@azure/ai-language-text");
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;
+if (!key || !endpoint) {
+ throw new Error(
+ "Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables."
+ );
+}
+
//Example sentences in different languages to be analyzed
const documents = [
"This document is written in English.",{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Node.js SDK サンプルの環境変数チェックの追加"
}この変更は、nodejs-sdk.md ドキュメントに対して行われた修正で、合計で11箇所の変更が含まれています。主な修正点は、Node.js SDKのサンプルコードにおいて、環境変数 LANGUAGE_KEY と LANGUAGE_ENDPOINT の存在を確認するためのチェックを追加したことです。具体的には、プログラムの実行前にこれらの環境変数が未設定である場合、エラーメッセージをスローするように変更されています。これにより、ユーザーは実行前に必要な環境変数の設定を確認でき、エラーを未然に防ぐことが可能になります。また、SDKのインポート部分において使用されるクラス名が TextAnalyticsClient から TextAnalysisClient に変更されており、より正確なライブラリ名に合わせた修正が行われています。全体として、この変更はドキュメントの明確性とユーザビリティを向上させています。
@@ -4,9 +4,12 @@ ms.service: azure-ai-language
ms.topic: include
ms.date: 01/07/2026
ms.author: lajanuar
+ai-usage: ai-assisted
---
<!-- markdownlint-disable MD041 -->
-[Reference documentation](/python/api/azure-ai-textanalytics/azure.ai.textanalytics?preserve-view=true&view=azure-python) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/samples) | [Package (PyPi)](https://pypi.org/project/azure-ai-textanalytics/5.2.0/) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics)Use this quickstart to create a language detection application with the client library for Python. In the following example, you create a Python application that can identify the language a text sample was written in.
+[Reference documentation](/python/api/azure-ai-textanalytics/azure.ai.textanalytics?view=azure-python&preserve-view=true) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/samples) | [Package (PyPi)](https://pypi.org/project/azure-ai-textanalytics/5.2.0/) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics)
+
+Use this quickstart to create a language detection application with the client library for Python. In the following example, you create a Python application that can identify the language a text sample was written in.
[!INCLUDE [Use Microsoft Foundry](../../../includes/microsoft-foundry/tip-you-can-use-foundry.md)]
## Prerequisites
@@ -36,12 +39,17 @@ Create a new Python file and copy the below code. Then run the code.
```python
# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
-language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
-language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')
+import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
+language_key = os.environ.get("LANGUAGE_KEY")
+language_endpoint = os.environ.get("LANGUAGE_ENDPOINT")
+
+if not language_key or not language_endpoint:
+ raise ValueError("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables")
+
# Authenticate the client using your key and endpoint
def authenticate_client():
ta_credential = AzureKeyCredential(language_key){
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Python SDK サンプルの環境変数チェックの追加"
}この変更は、python-sdk.md ドキュメントに対して行われた修正で、合計で14箇所の変更が含まれています。主な修正点は、Python SDKのサンプルコードにおいて、環境変数 LANGUAGE_KEY と LANGUAGE_ENDPOINT の存在を確認するためのチェックを追加したことです。具体的には、これらの環境変数が未設定の場合に ValueError をスローするように変更されています。これにより、ユーザーは誤って環境変数を設定し忘れることによる実行時エラーを未然に防ぐことができます。
また、リファレンスドキュメントへのリンク URL のパラメータが微調整され、より一貫性のある形態に統一されています。さらに、Python サンプルの説明文が明確に配置され、ユーザーがサンプルを理解しやすくなるように改善されています。全体として、この変更はドキュメントの明確性を高め、ユーザビリティの向上に寄与しています。
@@ -5,6 +5,7 @@ ms.service: azure-ai-language
ms.topic: include
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
+ai-usage: ai-assisted
---
[Reference documentation](https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2239169)
@@ -44,25 +45,12 @@ In a code editor, create a new file named `test_languagedetection_payload.json`
}
}
```
-Save `test_detection_payload.json` somewhere on your computer. For example, your desktop.
+Save `test_languagedetection_payload.json` somewhere on your computer. For example, your desktop.
## Send a language detection request
Use the following commands to send the API request using the program you're using. Copy the command into your terminal, and run it.
-parameter |Description |
-|---------|---------|
-|`-X POST <endpoint>` | Specifies your endpoint for accessing the API. |
-|`-H Content-Type: application/json` | The content type for sending JSON data. |
-|`-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key>` | Specifies the key for accessing the API. |
-|`-d <documents>` | The JSON containing the documents you want to send. |
-
-Save `test_languagedetection_payload.json` somewhere on your computer. For example, your desktop.
-
-## Send a language detection API request
-
-Use the following commands to send the API request using the program you're using. Copy the command into your terminal, and run it.
-
|Parameter |Description |
|---------|---------|
|`-X POST <endpoint>` | Specifies your endpoint for accessing the API. |
@@ -92,7 +80,7 @@ curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_languagedetection_payload.json"
```
-#### [Linux](#tab/linux)
+# [Linux](#tab/linux)
Use the following commands to send the API request using the program you're using. Replace `/home/mydir/test_languagedetection_payload.json` with the location of the example JSON request file you created in the previous step.
@@ -103,7 +91,7 @@ curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-pr
-d "@/home/mydir/test_languagedetection_payload.json"
```
-#### [macOS](#tab/macos)
+# [macOS](#tab/macos)
Use the following commands to send the API request using the program you're using. Replace `/home/mydir/test_languagedetection_payload.json` with the location of the example JSON request file you created in the previous step.
@@ -116,17 +104,6 @@ curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-pr
---
-Use the following commands to send the API request using the program you're using. Replace `/home/mydir/test_detection_payload.json` with the location of the example JSON request file you created in the previous step.
-
-```terminal
-curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview \
--H "Content-Type: application/json" \
--H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
--d "@/home/mydir/test_detection_payload.json"
-```
-
----
-
## JSON response
```json{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "REST API ドキュメントの簡略化と整理"
}この変更は、rest-api.md ドキュメントに対する修正で、合計で31箇所の変更が含まれています。主な修正点は、言語検出APIのリクエスト手順を簡略化し、冗長な説明を削除したことです。具体的には、test_detection_payload.json というファイル名が test_languagedetection_payload.json に統一され、テキストにおける一貫性が保たれています。
さらに、APIリクエストを行うためのコマンドの表形式でのレイアウトが整理され、より分かりやすくなっています。以前の冗長な説明を削除することで、ユーザーがAPIを使用する際の手順が簡潔になり、理解が容易になります。また、コマンドにおける環境変数の説明が明確にされており、利用者が必要な設定を把握しやすくなっています。
全体として、この変更はドキュメントの明確性を向上させ、ユーザビリティを高めています。これは、ユーザーがAPIをより効率的に使用できるようサポートするものです。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: This article explains which natural languages are supported by Azur
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-language-detection, ignite-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "言語サポートドキュメントのトピックタイプ変更"
}この変更は、language-support.md ドキュメントに対する修正で、合計で2箇所の変更が含まれています。主な修正は、文書のメタデータにおける ms.topic の値を conceptual から concept-article に変更した点です。これにより、ドキュメントが扱う内容により適切なトピックタイプを示すことができます。
この修正は、ドキュメントの目的やコンテンツの種類をより正確に反映させるものであり、ユーザーが記事を探す際やナビゲートする際に、関連性の高い情報を得やすくなることに寄与します。全体として、この変更はドキュメントのクオリティを向上させ、ユーザビリティを高めるためのものです。
@@ -1,7 +1,7 @@
---
-title: "Quickstart: Use Azure Language Detection client library"
+title: "Quickstart: Use the Azure Language Detection client library"
titleSuffix: Foundry Tools
-description: Use this quickstart to start using Language Detection.
+description: Detect the language of text with Azure Language Detection using SDKs, the REST API, or the Foundry portal.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
@@ -13,8 +13,9 @@ ms.devlang: csharp
ms.custom: language-service-language-detection, mode-api, devx-track-extended-java, devx-track-js, devx-track-python
keywords: text mining, language detection
zone_pivot_groups: programming-languages-text-analytics
+ai-usage: ai-assisted
---
-# Quickstart: using Azure Language Detection client library and REST API
+# Quickstart: Use the Azure Language Detection client library and REST API
::: zone pivot="programming-language-csharp"
@@ -52,6 +53,14 @@ zone_pivot_groups: programming-languages-text-analytics
::: zone-end
+## Troubleshooting
+
+| Issue | Resolution |
+|---|---|
+| You get a `401` or `403` error when calling the API. | Confirm your key and endpoint are correct for the same Azure AI resource. If you recently changed role assignments, wait a few minutes and try again. |
+| You get an error about missing environment variables. | Confirm `LANGUAGE_KEY` and `LANGUAGE_ENDPOINT` are set in your environment before you run the sample. |
+| The Foundry experience doesn't match the steps. | In the Foundry portal, use the version toggle to switch between Foundry (classic) and Foundry (new), then follow the matching tab in the Foundry section. |
+
## Clean up resources
To clean up and remove an Azure AI resource, you can delete either the individual resource or the entire resource group. If you delete the resource group, all resources contained within are also deleted.
@@ -62,3 +71,6 @@ To clean up and remove an Azure AI resource, you can delete either the individua
## Next steps
* [Language detection overview](overview.md)
+* [Call the Language Detection API](how-to/call-api.md)
+* [Language support](language-support.md)
+* [Use containers](how-to/use-containers.md){
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "クイックスタートガイドの内容更新とトラブルシューティング情報追加"
}この変更は、quickstart.md ドキュメントに対する修正で、合計で18箇所の変更が行われています。主な修正点は以下の通りです：
タイトルの更新: ドキュメントのタイトルが「Quickstart: Use Azure Language Detection client library」から「Quickstart: Use the Azure Language Detection client library」に変更され、文法的に正確さを加えています。
説明の明確化: 説明文が更新され、「Detect the language of text with Azure Language Detection using SDKs, the REST API, or the Foundry portal.」に変わり、より具体的な内容が示されています。
トラブルシューティングセクションの追加: 新たにトラブルシューティングに関するセクションが追加され、API呼び出し時の一般的なエラーとその解決策が表形式で説明されています。この追加により、ユーザーが問題を迅速に解決できるようにサポートしています。
次のステップの更新: 次に進むべきリンクが追加され、APIの呼び出しや言語サポート、コンテナの使用についての情報が提供されています。
これらの変更は、ユーザーがAzureの言語検出を利用する際の理解や利便性を向上させるために重要であり、全体的なクイックスタートガイドの品質向上に寄与しています。
{
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "スタジオプロジェクトのエクスポート画像の追加"
}この変更は、export-studio-project.png という新しい画像ファイルが media ディレクトリに追加されるもので、画像自体の変更は伴っていません。新しい画像は、Azureの言語サービスに関連したスタジオプロジェクトをエクスポートする際の手順やビジュアルサポートとして機能します。
この追加により、ドキュメントの視覚的な理解が向上し、ユーザーがエクスポートプロセスをより直感的に把握できるようになります。画像が適切に配置されることで、利用者にとっての利便性が大幅に向上することが期待されます。全体として、この画像の追加は、Azure言語サービスに関する情報の補完的な強化と言えるでしょう。
@@ -0,0 +1,275 @@
+---
+title: Migrate from Azure Language Studio to Microsoft Foundry
+titleSuffix: Foundry Tools
+description: Learn how to migrate your Azure AI Language projects from Language Studio to Microsoft Foundry, including export, import, and validation steps.
+author: laujan
+manager: nitinme
+ms.service: azure-ai-language
+ms.topic: upgrade-and-migration-article
+ms.date: 01/20/2026
+ms.author: lajanuar
+---
+<!-- markdownlint-disable MD025 -->
+# Migrate from Azure Language Studio to Microsoft Foundry
+
+Azure Language Studio retires on February 16, 2026. The service is no longer available after this date. All existing capabilities, along with new feature enhancements, are fully available in Microsoft Foundry. This guide provides step-by-step migration instructions to ensure uninterrupted access to Azure AI Language features and seamless project continuity within the Foundry environment.
+
+## Why migrate to Microsoft Foundry?
+
+Microsoft Foundry offers a unified platform for building, managing, and deploying AI solutions with a wide array of models and tools. Migrating to Foundry provides the following benefits:
+
+* **Unified development experience**. Access all Azure AI Language features alongside other AI services in one environment.
+* **Enhanced capabilities**. Use features like **Quick Deploy** for rapid fine-tuning and **Suggest Utterances** to expand training data with generative AI.
+* **Continuous updates**. Benefit from new features continually added to Foundry.
+* **Integration with Foundry Tools**. Build conversational AI applications using the Azure Language `MCP` server, Intent Routing agent, and Exact Question Answering agent.
+
+## Migration overview
+
+The migration process consists of the following steps:
+
+1. [**Export your custom projects from Language Studio.**](#step-1-export-your-projects-from-language-studio)
+1. [**Set up your Foundry environment.**](#step-2-set-up-your-foundry-environment)
+1. [**Import your projects into Foundry.**](#step-3-import-your-projects-into-foundry)
+1. [**Validate and test your migrated projects.**](#step-4-validate-and-test-your-migrated-projects)
+
+## Prerequisites
+
+> [!NOTE]
+>
+> * If you already have an Azure Language resource, you can continue to use your existing Language resources within the Microsoft Foundry portal **via a Foundry Hub** and **Foundry Hub project**. For more information, *see* [Which type of project do I need?](/azure/ai-foundry/what-is-foundry?view=foundry-classic&preserve-view=true#which-type-of-project-do-i-need).
+>
+> * If you plan to use a Foundry resource, you can create a new Foundry resource directly in the Microsoft Foundry portal when creating a new project. For more information, *see* [Create a Foundry project](/azure/ai-foundry/how-to/create-projects?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=foundry).
+>
+> * In the Foundry, a **fine-tuning task** serves as your workspace when customizing your custom models. Previously, a **fine-tuning task** was referred to as a project. You might encounter both terms used interchangeably in older documentation.
+
+Before you begin the migration process, ensure that the following resources and permissions are in place to complete the steps in this guide:
+
+* **Azure subscription**. If you don't have one, you can [create one for free](https://azure.microsoft.com/pricing/purchase-options/azure-account?cid=msft_learn).
+
+* **Azure account** with a role that allows you to create resources, such as **Contributor** or **Owner** at the subscription level.
+
+## Step 1: Export your projects from Language Studio
+
+Before migrating to Microsoft Foundry, export all custom projects you want to transfer. The export process preserves your project configuration, training data, and model settings for import into Foundry:
+
+:::image type="content" source="media/export-studio-project.png" alt-text="Screenshot of Export Studio Project button.":::
+
+### Export a Custom Question Answering project
+
+1. Sign in to [Language Studio](https://language.azure.com/).
+1. Select the Azure Language resource containing the project you want to export.
+1. Navigate to **Custom Question Answering**.
+1. On the **Projects** page, select the project to export.
+1. Choose the export format (**Excel** or **TSV**). The file is exported as a `.zip` file containing your project contents.
+
+### Export a Conversational Language Understanding, Custom Named Entity Recognition, Custom Text Classification, or Orchestration Workflow project
+
+1. Sign in to [Language Studio](https://language.azure.com/).
+1. Select the Azure Language resource containing your CLU project.
+1. Navigate to your **Conversational Language Understanding** project.
+1. On the project home page, select your project from the right page ribbon area.
+1. Select **Download config file** to download the project as a `config.json` file.
+
+## Step 2: Set up your Foundry environment
+
+Before migrating your Azure AI Language projects to Microsoft Foundry, you need to complete several configuration tasks:
+
+* **Configure Azure resources**. Create the required Foundry or Language resources in the Azure portal.
+* **Establish access control**. Assign the appropriate role-based access control (RBAC) permissions to your resources.
+* **Verify region availability**. Confirm that your target capabilities are supported in your chosen Azure region.
+
+The following sections outline the prerequisites and permissions for both custom model training (fine-tuning) and pretrained model access.
+
+### Custom model training (fine-tuning) in Microsoft Foundry
+
+Microsoft Foundry supports custom model training (fine-tuning) for Azure AI Language capabilities using two resource configurations:
+
+* **Foundry resource (recommended)**. Create and use a Foundry resource directly, which provides access to both Foundry classic and new Foundry experiences.
+* **Language resource**. Use an existing Azure Language resource connected to a Foundry hub-based project, which is supported in Foundry classic only.
+
+Choose the tab that matches your preferred resource configuration.
+
+### [**Foundry resource (recommended)**](#tab/foundry)
+
+> [!IMPORTANT]
+> This configuration is supported in both Foundry classic and new Foundry.
+> Microsoft Foundry can automatically provision and manage Foundry resources. However, manually configuring your Foundry resource for Language capabilities in the Azure portal ensures correct role-based access control (RBAC) assignments, managed identity configurations, and network security settings.
+>
+
+### Create a Foundry resource
+
+To use Azure AI Language capabilities with a Foundry resource, you need both the resource and an associated Foundry project. Set up these resources using either of the following approaches:
+
+* **Azure portal**. Create a Foundry resource first, then create an associated Foundry project. This approach provides explicit control over resource configuration settings. For step-by-step instructions, *see* [Create a Foundry resource in the Azure portal](/azure/ai-services/multi-service-resource?pivots=azportal#create-a-new-microsoft-foundry-resource).
+
+* **Microsoft Foundry portal**. Create a Foundry project directly, which automatically provisions the underlying Foundry resource. This approach streamlines setup by handling resource creation automatically. For step-by-step instructions, *see* [Create a Foundry project](/azure/ai-foundry/how-to/create-projects?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=foundry).
+
+> [!IMPORTANT]
+> **Custom NER (CNER)** requires a storage account to be linked to the Foundry resource during initial resource creation. To establish this link, you must configure the Foundry resource in the [Azure portal](https://portal.azure.com/).
+
+|Capability|Required prerequisites|Region support|
+|---|---|---|
+|[**Conversational Language Understanding (CLU)**](conversational-language-understanding/quickstart.md)|• Foundry resource and Foundry project created in the Azure portal.|Limited to select Azure regions. Some regions support both authoring and prediction; others support prediction only. For more information, *see* [Region support for Conversational Language Understanding](concepts/regional-support.md#conversational-language-understanding-and-orchestration-workflow).|
+|[**Custom Question Answering (CQA)**](question-answering/quickstart/sdk.md)|• Foundry resource and Foundry project created in the Azure portal.</br>• Azure AI Search resource connected to your project via the Foundry Management Center. For more information, *see* [Create a new connection](/azure/ai-foundry/how-to/connections-add?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=foundry-portal#create-a-new-connection).|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|[**Custom Question Answering agent**](question-answering/how-to/deploy-agent.md)|• Foundry resource and Foundry project created in the Azure portal.</br>• Azure AI Search resource connected to your project via the Foundry Management Center. For more information, *see* [Create a new connection](/azure/ai-foundry/how-to/connections-add?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=foundry-portal#create-a-new-connection).</br>• Deployed knowledge base.</br>• Deployed Azure OpenAI model in Microsoft Foundry.</br>• API key connected to your project.|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|[**Custom Named Entity Recognition (CNER)**](custom-named-entity-recognition/quickstart.md)|• Language resource with a storage account **linked during resource creation** in the Foundry portal.</br>• Foundry project created in the Azure portal.|Limited to select Azure regions. Some regions support both authoring and prediction; others support prediction only. For more information, *see* [Region support for CNER](concepts/regional-support.md#custom-named-entity-recognition).|
+|[**Orchestration Workflow**](orchestration-workflow/quickstart.md)|• Foundry resource and Foundry project, or Language resource and Foundry hub-based project.</br>• A `CLU` or `CQA` project created in the same resource.|Limited to select Azure regions. Some regions support both authoring and prediction; others support prediction only. For more information, *see* [Region support for Orchestration workflow](concepts/regional-support.md#conversational-language-understanding-and-orchestration-workflow).|
+
+### [**Language resource**](#tab/studio)
+
+> [!IMPORTANT]
+> This configuration is supported only in Foundry classic.
+> Microsoft Foundry can automatically provision and manage Azure Language resources. However, manually configuring your hub-based Foundry resource in the Azure portal ensures correct role-based access control (RBAC) assignments, managed identity configurations, and network security settings.
+
+### Create a Foundry hub and project
+
+To use Azure AI Language capabilities with a Language resource, you need a Foundry hub and an associated hub-based project. Set up these resources using either of the following approaches:
+
+* **Azure portal**. Create a hub first, then create an associated project. This approach provides explicit control over resource configuration settings. For step-by-step instructions, *see* [Create a hub in the Azure portal](/azure/ai-foundry/how-to/create-azure-ai-resource?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=portal#create-a-hub-in-the-azure-portal). After creating your hub, navigate to your hub resource, select **Projects** or **Management center** under **Resource management**, and then select **+ New project**.
+
+* **Microsoft Foundry portal**. Create a hub-based project directly in Microsoft Foundry, which automatically provisions the underlying hub. This approach streamlines setup by handling hub creation automatically. For step-by-step instructions, *see* [Create a project](/azure/ai-foundry/how-to/create-projects?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=foundry).
+
+### Confirm prerequisites and region support
+
+The following table lists the custom capabilities available in Microsoft Foundry along with their required prerequisites and supported regions. Ensure these prerequisites are in place before proceeding with the migration.
+
+|Capability|Required prerequisites|Region support|
+|---|---|---|
+|[**Conversational Language Understanding (CLU)**](conversational-language-understanding/quickstart.md)|• Foundry resource and Foundry project created in the Azure portal.|Limited to select Azure regions. Some regions support both authoring and prediction; others support prediction only. For more information, *see* [Region support for CLU](concepts/regional-support.md).|
+|[**Custom Question Answering (CQA)**](question-answering/quickstart/sdk.md)|• Foundry resource and Foundry project created in the Azure portal.</br>• Azure AI Search resource connected to your hub or hub-based project via the Foundry Management Center. For more information, *see* [Create a new connection](/azure/ai-foundry/how-to/connections-add?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=foundry-portal#create-a-new-connection).|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|[**Custom Question Answering agent**](question-answering/how-to/deploy-agent.md)|• Foundry resource and Foundry project created in the Azure portal.</br>• Azure AI Search resource connected to your hub or hub-based project via the Foundry Management Center. For more information, *see* [Create a new connection](/azure/ai-foundry/how-to/connections-add?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=foundry-portal#create-a-new-connection).</br>• Deployed knowledge base.</br>• Deployed Azure OpenAI model in Microsoft Foundry.</br>• API key connected to your hub or hub-based project.|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|[**Custom Named Entity Recognition (CNER)**](custom-named-entity-recognition/quickstart.md)|• Language resource with a storage account linked during resource creation.</br>• Foundry hub-based project created in the Azure portal.|Limited to select Azure regions. Some regions support both authoring and prediction; others support prediction only. For more information, *see* [Region support for CNER](concepts/regional-support.md).|
+|[**Orchestration workflow**](orchestration-workflow/quickstart.md)|• Foundry resource and Foundry project, or Language resource and Foundry hub-based project.</br>• A `CLU` or `CQA` project created in the same resource.|Limited to select Azure regions. Some regions support both authoring and prediction; others support prediction only. For more information, *see* [Region support for Orchestration workflow](concepts/regional-support.md).|
+
+### Connect your Azure Language resource to your Foundry hub
+
+>[!IMPORTANT]
+> This step is required only if you're using an existing Azure Language resource with a Foundry hub-based project.
+>
+
+To access and manage your existing Language resource projects in Microsoft Foundry, you must establish a connection between your Azure Language resource and your Foundry Hub. This connection enables Microsoft Foundry to authenticate with your resources and provides access to your custom models, training data, and deployed endpoints.
+
+1. Sign in to [**Microsoft Foundry**](https://ai.azure.com/) using your Azure account.
+1. Select or create the project where you want to connect your Language resource.
+1. In the bottom left corner, select **Management Center**.
+1. Under **Connected resources**, select **+ New connection**.
+1. Select **Azure Language** or **Foundry** as the resource type.
+1. Select your Azure Language resource or Foundry resource from the list.
+1. Select **Add connection**.
+
+For more information, *see* [Connect Foundry Tools to a Foundry project](/azure/ai-foundry/how-to/connections-add?view=foundry-classic&preserve-view=true&tabs=foundry-portal).
+
+---
+
+### Pretrained models (prebuilt) supported in Microsoft Foundry
+
+The following table lists the pretrained (prebuilt) capabilities available in Microsoft Foundry, required prerequisites, and supported regions. Ensure these prerequisites are in place before proceeding with the migration.
+
+|Capability|Input|Region support|
+|---|---|---|
+|**Language detection (Foundry classic)**|On the Playground tab, you can choose a text sample from the drop-down menu, choose the paperclip icon to upload your own text, or type your text directly into the sample window. For more information, *see* [**Language detection in Foundry**](language-detection/quickstart.md).|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|**Language detection (Foundry new)**|On the Playground tab, you can choose a text sample from the drop-down menu, choose the paperclip icon to upload your own text, or type your text directly into the sample window. For more information, *see* [**Language detection in Foundry**](language-detection/quickstart.md).|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|**Key phrase extraction (Foundry classic)**|On the Playground tab, you can upload a file or type text directly into the sample window. For more information, *see* [**Key phrase extraction**](key-phrase-extraction/quickstart.md).|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|**Named Entity Recognition (Foundry classic)**|On the Playground tab, you can upload a file or type text directly into the sample window. For more information, *see* [**Named Entity Recognition in Foundry**](named-entity-recognition/quickstart.md).|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|**PII detection for text or conversation (Foundry classic)**|On the Playground tab, you can choose a text sample from the drop-down menu, choose the paperclip icon to upload your own text, or type your text directly into the sample window. For more information, *see* [**PII detection in Foundry**](personally-identifiable-information/quickstart.md).|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|**PII detection for text (Foundry new)**|On the Playground tab, you can choose a text sample from the drop-down menu, choose the paperclip icon to upload your own text, or type your text directly into the sample window. For more information, *see* [**PII detection in Foundry**](personally-identifiable-information/quickstart.md).|Available in supported Azure regions. For more information, *see* [Product availability by region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).|
+|**Sentiment analysis (Foundry classic)**|On the Playground tab, you can upload a file or type text directly into the sample window. For more information, *see* [**Sentiment analysis in Foundry**](sentiment-opinion-mining/quickstart.md).|Available in all [supported Azure regions](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/?products=cognitive-services).|
+|**Summarization (Foundry classic)**</br></br>• **Conversation**</br>• **Call center**</br>• **Text**|On the Playground tab, you can choose a text sample from the drop-down menu, choose the paperclip icon to upload your own text, or type your text directly into the sample window. For more information, *see* [**Summarization in Foundry**](summarization/quickstart.md).|Region support is limited to select Azure regions. For more information, *see* [Region support for summarization](concepts/regional-support.md#summarization)|
+|**Text Analytics for health (Foundry classic)**|On the Playground tab, you can upload a file or type text directly into the sample window. A storage account isn't required. For more information, *see* [**Text Analytics for health in Foundry**](text-analytics-for-health/quickstart.md).|Available in all [supported Azure regions](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/?products=cognitive-services).|
+
+> [!NOTE]
+> The following Azure AI Language features aren't available in the Microsoft Foundry portal. To use these capabilities, call the Azure AI Language REST API directly:
+>
+> * **Custom Text Classification**. For regional availability, *see* [Region support for Custom Text Classification](concepts/regional-support.md).
+> * **Entity linking**. Available in all [supported Azure regions](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/?products=cognitive-services).
+
+## Step 3: Import your projects into Foundry
+
+After you connect your Language resource or Foundry resource, your existing projects are accessible within Foundry. For new projects or to import exported projects:
+
+### Import Custom Named Entity Recognition (CNER) project assets
+
+1. In the Azure portal, grant the Foundry managed identity permissions to the storage account by assigning the **Storage Blob Data Contributor** role under **Access Control (IAM)**.
+1. Sign in to the [Microsoft Foundry portal](https://ai.azure.com/) and select your project.
+1. In the left pane, select **Management Center**, and then select **Connected Resources**.
+1. Select **+ New connection**, choose **Azure Blob Storage**, and provide a name, subscription, and the specific storage account name.
+1. Select **Create**.
+
+You can now train and deploy your `CNER` project using the **Getting started** workflow in Foundry.
+
+### Import a Custom Question Answering (CQA) project
+
+1. In Foundry, navigate to your project.
+1. Select **Fine-tuning** from the left navigation pane.
+1. From the main window, select the **AI Service fine-tuning** tab, and then select **+ Fine-tune**.
+1. In the **Create CQA fine-tuning task** window, select your connected Azure AI Search resource.
+1. Enter a **Name** for your project and select the **Language**.
+1. Optionally, update the **Default answer when no answer is returned** field (default is "No answer found").
+1. Select **Create**.
+1. From the **Getting started** menu, select **Manage sources**.
+1. Select **+ Add source**, and then select **Add Files** to upload your exported question-answer pairs.
+
+After adding your source files, you can train and deploy the `CQA` project using the **Getting started** workflow in Foundry.
+
+### Import a Conversational Language Understanding (CLU) project
+
+1. In Foundry, navigate to your project.
+1. Select **Fine-tuning** from the left navigation pane.
+1. From the main window, select the **AI Service fine-tuning** tab, and then select **+ Fine-tune**.
+1. In the **Create service fine-tuning** window, select the **Conversational language understanding** tab, and then select **Next**.
+1. In the **Create CLU fine-tuning task** window, select **Import an existing fine-tuning task**.
+1. Enter a name for your imported project.
+1. Drag and drop or browse to the `config.json` file you exported from Language Studio.
+1. Select **Create** to import the project.
+
+After importing, you can train and deploy the CLU project using the **Getting started** workflow in Foundry.
+
+### Import an Orchestration Workflow project
+
+1. In Foundry, navigate to your project.
+1. Select **Fine-tuning** from the left navigation pane.
+1. From the main window, select the **AI Service fine-tuning** tab, and then select **+ Fine-tune**.
+1. In the **Create fine-tuning task** window, select **Import an existing fine-tuning task**.
+1. Enter a name for your imported project.
+1. Drag and drop or browse to the **CLU** or **CQA** `config.json` file you exported from Language Studio.
+1. Select **Create** to import the project.
+
+After importing, you can train and deploy the Orchestration project using the **Getting started** workflow in Foundry.
+
+## Step 4: Validate and test your migrated projects
+
+After importing your projects, validate that the migration is successful:
+
+1. **Review project contents**. Verify that all intents, entities, question-answer pairs, and training data are correctly imported.
+1. **Test your models**. Use the Foundry test panel to validate model responses.
+1. **Deploy and monitor**. Deploy your models and monitor performance to ensure they function as expected.
+
+## Troubleshooting
+
+If you encounter issues during the migration process, use the following guidance to diagnose and resolve common problems. For issues not covered here, consult the [Azure AI Language documentation](overview.md) or contact [Azure Support](https://azure.microsoft.com/support/).
+
+### Connection issues
+
+If you encounter issues connecting your Language resource to Foundry:
+
+* Verify that you have the correct role assignments (Cognitive Services User or higher).
+* Ensure the Language resource and Foundry project are in compatible regions.
+* Check that managed identity is properly configured.
+
+### Import failures
+
+If project import fails:
+
+* Verify the export file format matches the expected import format.
+* Check for any data corruption in the exported `.zip` file.
+* Ensure the project name doesn't conflict with existing projects.
+
+## Related content
+
+* [Azure Language role-based access control](concepts/role-based-access-control.md)
+
+* [Steps to assign an Azure role](/azure/role-based-access-control/role-assignments-steps)
+
+* [Configure your environment for Azure AI resources and permissions](concepts/configure-azure-resources.md)
+
+* [Connect Foundry Tools to a Foundry project](/azure/ai-services/connect-services-foundry-portal#connect-foundry-tools-after-you-create-a-project){
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "Azure Language StudioからMicrosoft Foundryへの移行ガイドの追加"
}この変更は、migration-studio-to-foundry.md という新しいドキュメントファイルが追加され、Azure Language StudioからMicrosoft Foundryへの移行方法についての詳細なガイドを提供しています。このガイドは、275行の内容から構成されており、以下の主なトピックをカバーしています。
移行の必要性: Azure Language Studioが2026年2月16日に廃止されるため、新しい環境であるMicrosoft Foundryへの移行が必要であることが説明されています。
Microsoft Foundryの利点: 統一された開発体験、強化された機能の利用、継続的なアップデート、様々なツールとの統合が強調されています。
移行手順の概要: プロジェクトのエクスポート、Foundry環境のセットアップ、プロジェクトのインポート、移行後の検証という4つのステップで構成されています。
前提条件: 移行を開始する前に必要なリソースや権限についても詳細に説明されており、Azureサブスクリプションや適切なロールが必要とされています。
ステップバイステップのガイド: 各移行ステップについて、具体的な操作手順と共にスクリーンショットが提供されており、ユーザーが移行プロセスを円滑に行えるよう配慮されています。
トラブルシューティング: 移行中に発生する可能性のある一般的な問題とその解決策が提供されています。
この新しいガイドは、Azure AI LanguageプロジェクトをMicrosoft Foundryにスムーズに移行するための包括的なリソースとなっており、ユーザーにとって極めて重要な情報を提供しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: View entity metadata values for named entity recognition (NER) name
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-ner{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "エンティティメタデータドキュメントのトピックタイプの修正"
}この変更は、entity-metadata.md ドキュメントのタイトルや説明に関連するメタデータの更新を含んでいます。具体的には、次の2点が修正されました。
メタデータトピックタイプの変更: ms.topicの値がconceptualからconcept-articleに変更されました。これは、ドキュメントが概念を説明する記事として扱われることを明示しています。
その他の小さな修正: 追加と削除がそれぞれ1行ずつ行われており、ドキュメントの整合性や明瞭さを向上させるための微調整が行われています。
これにより、ユーザーはこのドキュメントが特定のテーマに関する概念的な内容を提供していることを理解しやすくなります。この変更はドキュメントの分類や検索の精度向上に寄与します。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about entity resolutions in the Named Entity Recognition feat
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-ner{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "エンティティ解決ドキュメントのトピックタイプの修正"
}この変更は、entity-resolutions.md ドキュメントに対するメタデータの更新を含んでいます。具体的には、以下の点が修正されました。
メタデータトピックタイプの変更: ms.topicの値がconceptualからconcept-articleに変更され、ドキュメントが概念的な記事として扱われることを示しています。これは、ドキュメントの目的をより明確にするための調整です。
小規模な修正: 追加と削除がそれぞれ1行ずつ行われており、ドキュメントの整合性や情報の明瞭さが向上しています。
これにより、ユーザーはこのドキュメントがエンティティ解決に関する具体的な概念を説明するものであることを理解しやすくなり、内容の分類や検索の効率性が向上します。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about the differences between NER API versions.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 12/05/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-ner, ignite-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "GAプレビューマッピングドキュメントのトピックタイプの修正"
}この変更は、ga-preview-mapping.md ドキュメント内のメタデータの更新を含んでいます。具体的には、以下の2点が更新されました。
メタデータトピックタイプの変更: ms.topicの値がconceptualからconcept-articleに変更されました。これは、ドキュメントの目的をさらに明確にし、ユーザーがこの内容が特定の概念に関するものであることを把握しやすくするための調整です。
その他の小さな修正: 1行の追加と1行の削除が行われており、情報の整合性および明瞭さが向上しています。
この変更により、ユーザーはNER APIバージョン間の違いについてより明確に学ぶことができ、ドキュメントの位置付けが分かりやすくなります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about the entities the NER feature can recognize from unstruc
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-ner{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "名前付きエンティティカテゴリードキュメントのトピックタイプの修正"
}この変更は、named-entity-categories.md ドキュメントに対するメタデータの微調整を反映しています。具体的には、以下の点が修正されました。
メタデータトピックタイプの変更: ms.topicの値がconceptualからconcept-articleに変更され、ドキュメントがエンティティ認識機能に関する具体的な概念記事として位置づけられています。これにより、ユーザーはこのドキュメントの性質をより明確に理解できるようになります。
小規模な修正: 追加と削除がそれぞれ1行ずつ行われており、ドキュメントの内容の整合性が改善されています。
このような変更により、ユーザーがNER機能が認識可能なエンティティに関する情報をより効果的に学ぶことができるようになっています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: This article explains which natural languages are supported by the
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-ner{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "言語サポートに関するドキュメントのトピックタイプの修正"
}この変更は、language-support.md ドキュメントに対して実施されたメタデータの調整を反映しています。主な修正点は以下の通りです。
メタデータトピックタイプの変更: ms.topicの値がconceptualからconcept-articleに変更されました。この変化により、ドキュメントが自然言語サポートに関する具体的な概念説明として明確に位置づけられるようになり、ユーザーが情報を探しやすくなります。
小規模なテキスト修正: 追加と削除がそれぞれ1行ずつ行われ、コンテンツの整合性向上が図られています。
この修正により、ユーザーはNER機能でサポートされている自然言語に関する情報をより効果的に理解できるようになります。
@@ -45,17 +45,10 @@ For more information, *see* [Azure Language Exact Question Answering agent](conc
## Available features
-This Language service unifies the following previously available Foundry Tools: Text Analytics, QnA Maker, and LUIS. If you need to migrate from these services, see [the migration section](#migrate-from-text-analytics-qna-maker-or-language-understanding-luis).
-
-The Language also provides several new features as well, which can either be:
-
-* Preconfigured, which means the AI models that the feature uses aren't customizable. You just send your data, and use the feature's output in your applications.
-* Customizable, which means you train an AI model using our tools to fit your data specifically.
-
> [!TIP]
> Unsure which feature to use? See [Which Language feature should I use](#which-language-feature-should-i-use) to help you decide.
-[**Foundry**](https://ai.azure.com/?cid=learnDocs) enables you to use most of the following service features without needing to write code.
+[**Microsoft Foundry**](https://ai.azure.com/) enables you to use most of the following service features without the need to write code.
### Named Entity Recognition (NER)
@@ -243,10 +236,6 @@ This section helps you decide which Language feature you should use for your app
\* If a feature is customizable, you can train an AI model using our tools to fit your data specifically. Otherwise a feature is preconfigured, meaning the AI models it uses can't be changed. You just send your data, and use the feature's output in your applications.
-## Migrate from Text Analytics, QnA Maker, or Language Understanding (LUIS)
-
-Azure Language unifies three individual Languages in Foundry Tools - Text Analytics, QnA Maker, and Language Understanding (LUIS). If you have been using these three services, you can easily migrate to the new Azure Language. For instructions see [Migrating to Azure Language](concepts/migrate.md).
-
## Tutorials
After you get started with Azure Language quickstarts, try our tutorials that show you how to solve various scenarios.{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "言語サービス概要ドキュメントのコンテンツ修正"
}この変更は、overview.md ドキュメントの内容を更新するもので、以下の主な修正点が含まれています。
テキストの簡素化: 言語サービスに関する説明が簡潔にまとめられ、冗長性が削除されました。例えば、言語サービスが統一している以前のFoundryツールについての説明を簡素化し、移行に関する情報も削除されました。
文言の変更: 一部の用語や説明が微調整され、より自然な日本語表現に改善されています。たとえば、「The Language」から「Microsoft Foundry」への言及の修正があります。
マイグレーション情報の削除: Text Analytics, QnA Maker, Language Understanding (LUIS) からのマイグレーションに関するセクションが完全に削除され、ユーザー向けの情報がさらに圧縮されました。
これらの改訂により、言語サービスの概要がより明確で、利用者が特定の機能を把握しやすくなることが目的とされています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about the entities the Conversational PII feature can recogni
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-pii, build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "会話型PII機能に関するドキュメントのトピックタイプの修正"
}この変更は、conversations-entity-categories.md ドキュメントに対して行われたメタデータの更新を示しています。主に以下の点が修正されています。
トピックタイプの変更: ms.topicの値がconceptualからconcept-articleに変更されました。この修正により、ドキュメントが会話型の個人情報（PII）機能に関する具体的な概念を説明する記事として認識されるようになり、ユーザーが内容をより明確に理解できるようになります。
メタデータの整備: 他のメタデータ項目はそのままに、トピックの内容を適切に位置づけることで、読者が必要な情報を特定しやすくなることが期待されます。
この更新により、会話型のPII機能に関する情報がより具体的に整理され、ユーザーが関連情報を容易に見つけることができるようになります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: View a list of entity types the PII feature can detect and identify
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "PII機能に関するエンティティカテゴリ一覧のトピックタイプ修正"
}この変更は、entity-categories-list.md ドキュメントのメタデータに対する更新であり、主に以下の内容が修正されています。
トピックタイプの更新: ドキュメントのms.topicの値がconceptualからconcept-articleに変更されました。これにより、このドキュメントが個人情報（PII）機能によって検出・識別可能なエンティティタイプの一覧を示す具体的な概念記事であることが明示化されます。
メタデータの整備: この変更に伴い、ドキュメントのコンテンツが適切にカテゴライズされることになり、読者が必要な情報を見つけやすくなることが期待されます。
このような修正により、PII機能に関連する情報が整理され、利用者がエンティティカテゴリに関する詳細を容易に理解できるようになります。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about the types of entities the PII feature can detect and id
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "PII機能に関するエンティティの種類のトピックタイプ修正"
}この変更は、entity-categories.md ドキュメントに対するメタデータの更新を示しており、主に以下の点が修正されています。
トピックタイプの変更: ms.topicの値がconceptualからconcept-articleに変更されました。この修正により、ドキュメントが個人情報（PII）機能によって検出可能なエンティティの種類について詳しく説明する記事として分類されることになります。
メタデータの整備: この更新は、ドキュメントがより明確にその目的を反映することになり、読者が情報を見つけやすくなることを期待しています。
全体として、この変更により、読者はPII機能に関連する情報をより効果的に理解し、活用できるようになります。
@@ -6,19 +6,20 @@ ms.topic: include
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-pii
+ai-usage: ai-assisted
---
## Prerequisites
> [!TIP]
>
> * If you already have an Azure Language in Foundry Tools or multi-service resource—whether used on its own or through Language Studio—you can continue to use those existing Language resources within the Microsoft Foundry portal.
-> * For more information, see [How to use Foundry Tools in the Foundry portal](/azure/ai-services/connect-services-foundry-portal).
-> * We highly recommended that you use a Foundry resource in the Foundry; however, you can also follow these instructions using a Language resource.
+> * For more information, see [Connect services in the Microsoft Foundry portal](../../../../connect-services-foundry-portal.md).
+> * We recommend that you use a Foundry resource. You can also follow these instructions with a Language resource.
* **Azure subscription**. If you don't have one, you can [create one for free](https://azure.microsoft.com/pricing/purchase-options/azure-account?cid=msft_learn).
-* **Requisite permissions**. Make sure the person establishing the account and project is assigned as the Azure AI Account Owner role at the subscription level. Alternatively, having either the **Contributor** or **Cognitive Services Contributor** role at the subscription scope also meets this requirement. For more information, *see* [Role based access control (RBAC)](/azure/ai-foundry/openai/how-to/role-based-access-control#cognitive-services-contributor).
-* [Foundry resource](/azure/ai-services/multi-service-resource). For more information, *see* [Configure a Foundry resource](../../../concepts/configure-azure-resources.md). Alternately, you can use a [Language resource](https://portal.azure.com/?Microsoft_Azure_PIMCommon=true#create/Microsoft.CognitiveServicesTextAnalytics).
-* **A Foundry project created in the Foundry**. For more information, *see* [Create a Foundry project](/azure/ai-foundry/how-to/create-projects).
+* **Requisite permissions**. Make sure the person establishing the account and project is assigned as the Azure AI Account Owner role at the subscription level. Alternatively, having either the **Contributor** or **Cognitive Services Contributor** role at the subscription scope also meets this requirement. For more information, see [Role based access control (RBAC)](../../../../../ai-foundry/openai/how-to/role-based-access-control.md#cognitive-services-contributor).
+* [Foundry resource](../../../../multi-service-resource.md). For more information, see [Configure a Foundry resource](../../../concepts/configure-azure-resources.md). Alternately, you can use a [Language resource](https://portal.azure.com/?Microsoft_Azure_PIMCommon=true#create/Microsoft.CognitiveServicesTextAnalytics).
+* **A Foundry project**. For more information, see [Create a Foundry project](../../../../../ai-foundry/how-to/create-projects.md).
### [Foundry (classic)](#tab/foundry-classic)
@@ -41,16 +42,16 @@ You can use [Foundry (classic)](https://ai.azure.com/) to:
Using the left side pane, select **Playgrounds**. Then select the **Try Azure Language Playground** button.
-:::image type="content" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/foundry-playground-navigation.png" alt-text="The development lifecycle" lightbox="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/foundry-playground-navigation.png":::
+:::image type="content" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/foundry-playground-navigation.png" alt-text="Screenshot showing the Playgrounds navigation and the Try Azure Language Playground button in Foundry (classic)." lightbox="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/foundry-playground-navigation.png":::
## Use PII in the Foundry Playground
The **Language Playground** consists of four sections:
-* Top banner: You can select any of the currently available Languages here.
-* Right pane: This pane is where you can find the **Configuration** options for the service, such as the API and model version, along with features specific to the service.
-* Center pane: This pane is where you enter your text for processing. After the operation is run, some results will be shown here.
-* Right pane: This pane is where **Details** of the run operation are shown.
+* Top banner: You can select any of the currently available languages here.
+* Left pane: This pane contains **Configuration** options for the service, such as the API version and model version.
+* Center pane: This pane is where you enter text for processing and review results.
+* Right pane: This pane shows **Details** about the run.
Here you can select from two Personally Identifying Information (PII) detection capabilities by choosing the top banner tiles, **Extract PII from conversation** or **Extract PII from text**. Each is for a different scenario.
@@ -112,7 +113,7 @@ After your operation is completed, the type of entity is displayed beneath each
### [Foundry (new)](#tab/foundry-new)
> [!NOTE]
-> This content refers to the [Foundry (new)](https://ai.azure.com/) portal, which supports only [Foundry projects](/azure/ai-foundry/what-is-foundry) and provides streamlined access to models, agents, and tools. To confirm that you're using Foundry (new), make sure the version toggle in the portal banner is in the **on** position. :::image type="icon" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/new-foundry.png" border="false":::
+> This content refers to the [Foundry (new)](https://ai.azure.com/) portal, which supports only [Foundry projects](../../../../../ai-foundry/what-is-foundry.md) and provides streamlined access to models, agents, and tools. To confirm that you're using Foundry (new), make sure the version toggle in the portal banner is in the **on** position. :::image type="icon" source="../../media/quickstarts/azure-ai-foundry/new-foundry.png" border="false":::
You can use [Foundry (new)](https://ai.azure.com/) to:{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI Foundryに関するクイックスタートガイドの更新"
}この変更は、azure-ai-foundry.md ドキュメントへの更新を示しており、主に内容の明確化とリンクの修正を行っています。以下の点が変更されています。
新しいメタデータの追加: ai-usage: ai-assisted プロパティが新たに追加され、AIフレンドリーな使用法が強調されています。
情報の明確化とリンクの修正:
表現の修正: ドキュメント内の言葉遣いや構造が更新され、情報が整理され、読みやすさが向上しています。特に、言語の選択肢や設定オプションについての描写が改善されています。
これらの変更により、Azure Foundryでの個人情報（PII）の使用やリソースの管理について、読者がより簡単に理解し操作できることを目指しています。
@@ -9,9 +9,10 @@ ms.custom:
- language-service-pii
- ignite-2024
- build-2025
+ai-usage: ai-assisted
---
<!-- markdownlint-disable MD041 -->
-[Reference documentation](/dotnet/api/azure.ai.textanalytics?preserve-view=true&view=azure-dotnet) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/master/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/samples) | [Package (NuGet)](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.TextAnalytics/5.2.0) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/master/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics)
+[Reference documentation](/dotnet/api/azure.ai.textanalytics?view=azure-dotnet&preserve-view=true) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/master/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/samples) | [Package (NuGet)](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.TextAnalytics/5.2.0) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/master/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics)
Use this quickstart to create a Personally Identifiable Information (PII) detection application with the client library for .NET. In the following example, you create a C# application that can identify [recognized sensitive information](../../concepts/entity-categories.md) in text.
@@ -25,6 +26,10 @@ Use this quickstart to create a Personally Identifiable Information (PII) detect
## Setting up
+[!INCLUDE [Create an Azure resource](../../../includes/create-resource.md)]
+
+[!INCLUDE [Get your key and endpoint](../../../includes/get-key-endpoint.md)]
+
[!INCLUDE [Create environment variables](../../../includes/environment-variables.md)]
### Create a new .NET Core application
@@ -50,9 +55,6 @@ namespace Example
static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");
- private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
- private static readonly Uri endpoint = new Uri(languageEndpoint);
-
// Example method for detecting sensitive information (PII) from text
static void RecognizePIIExample(TextAnalyticsClient client)
{
@@ -77,6 +79,14 @@ namespace Example
static void Main(string[] args)
{
+ if (string.IsNullOrWhiteSpace(languageKey) || string.IsNullOrWhiteSpace(languageEndpoint))
+ {
+ Console.WriteLine("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables.");
+ return;
+ }
+
+ var endpoint = new Uri(languageEndpoint);
+ var credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
RecognizePIIExample(client);
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "C# SDK用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新"
}この変更は、csharp-sdk.md ドキュメントへの更新を示しており、主に内容の改善と使いやすさの向上が図られています。以下のポイントが変更されています。
新しいメタデータの追加: ai-usage: ai-assisted というプロパティが追加され、AIを利用した支援が強調されています。
リンクの修正:
設定手順の強化:
エラーハンドリングの追加:
これらの改訂により、.NET用の個人情報（PII）検出アプリケーションを効果的に構築するための手順が明確化され、エラーの回避がしやすくなっています。
@@ -9,9 +9,10 @@ ms.custom:
- language-service-pii
- ignite-2024
- build-2025
+ai-usage: ai-assisted
---
<!-- markdownlint-disable MD041 -->
-[Reference documentation](/java/api/overview/azure/ai-textanalytics-readme?preserve-view=true&view=azure-java-stable) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/src/samples) | [Package (Maven)](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-textanalytics/5.2.0) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics)
+[Reference documentation](/java/api/overview/azure/ai-textanalytics-readme?view=azure-java-stable&preserve-view=true) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/src/samples) | [Package (Maven)](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-textanalytics/5.2.0) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics)
Use this quickstart to create a Personally Identifiable Information (PII) detection application with the client library for Java. In the following example, you create a Java application that can identify [recognized sensitive information](../../concepts/entity-categories.md) in text.
@@ -25,6 +26,10 @@ Use this quickstart to create a Personally Identifiable Information (PII) detect
## Setting up
+[!INCLUDE [Create an Azure resource](../../../includes/create-resource.md)]
+
+[!INCLUDE [Get your key and endpoint](../../../includes/get-key-endpoint.md)]
+
[!INCLUDE [Create environment variables](../../../includes/environment-variables.md)]
### Add the client library
@@ -58,6 +63,9 @@ public class Example {
private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");
public static void main(String[] args) {
+ if (languageKey == null || languageKey.isBlank() || languageEndpoint == null || languageEndpoint.isBlank()) {
+ throw new IllegalArgumentException("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables");
+ }
TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
recognizePiiEntitiesExample(client);
}{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Java SDK用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新"
}この変更は、java-sdk.md ドキュメントに対する更新を反映しており、主に内容の明確化とエラーハンドリングの改善に焦点を当てています。以下の主要な変更点があります。
新しいメタデータの追加: ai-usage: ai-assisted というプロパティが追加され、AI支援の使用が示されています。
リンクの修正:
設定手順の強化:
エラーハンドリングの追加:
これらの改訂により、Java用の個人情報（PII）検出アプリケーションを作成するための手順がより明確に示されており、エラー発生時の指針がユーザーにとって助けになります。
@@ -9,9 +9,10 @@ ms.custom:
- devx-track-js
- ignite-2024
- build-2025
+ai-usage: ai-assisted
---
<!-- markdownlint-disable MD041 -->
-[Reference documentation](/javascript/api/overview/azure/ai-language-text-readme) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text/samples/v1) | [Package (npm)](https://www.npmjs.com/package/@azure/ai-language-text) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text)
+[Reference documentation](/javascript/api/overview/azure/ai-text-analytics-readme?view=azure-node-latest&preserve-view=true) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/textanalytics/ai-text-analytics/samples) | [Package (npm)](https://www.npmjs.com/package/@azure/ai-text-analytics) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/textanalytics/ai-text-analytics)
Use this quickstart to create a Personally Identifiable Information (PII) detection application with the client library for Node.js. In the following example, you create a JavaScript application that can identify [recognized sensitive information](../../concepts/entity-categories.md) in text.
@@ -23,6 +24,10 @@ Use this quickstart to create a Personally Identifiable Information (PII) detect
## Setting up
+[!INCLUDE [Create an Azure resource](../../../includes/create-resource.md)]
+
+[!INCLUDE [Get your key and endpoint](../../../includes/get-key-endpoint.md)]
+
[!INCLUDE [Create environment variables](../../../includes/environment-variables.md)]
### Create a new Node.js application
@@ -62,21 +67,27 @@ const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-anal
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;
-//an example document for pii recognition
-const documents = [ "The employee's phone number is (555) 555-5555." ];
+if (!key || !endpoint) {
+ throw new Error("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables.");
+}
async function main() {
console.log(`PII recognition sample`);
- const client = new TextAnalyticsClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
+ const client = new TextAnalyticsClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
- const documents = ["My phone number is 555-555-5555"];
+ const documents = ["My phone number is 555-555-5555"];
- const [result] = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, "en");
+ const results = await client.recognizePiiEntities(documents, "en");
+
+ for (const result of results) {
+ if (result.error) {
+ console.error("Encountered an error:", result.error);
+ continue;
+ }
- if (!result.error) {
console.log(`Redacted text: "${result.redactedText}"`);
- console.log("Pii Entities: ");
+ console.log("PII entities:");
for (const entity of result.entities) {
console.log(`\t- "${entity.text}" of type ${entity.category}`);
}
@@ -93,6 +104,6 @@ console.error("The sample encountered an error:", err);
```console
PII recognition sample
Redacted text: "My phone number is ************"
-Pii Entities:
+PII entities:
- "555-555-5555" of type PhoneNumber
```{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Node.js SDK用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新"
}この変更は、nodejs-sdk.md ドキュメントの改善を反映しており、主に内容の明確化とエラーハンドリングの強化に焦点を当てています。以下に主要な変更点を示します。
新しいメタデータの追加: ai-usage: ai-assisted というプロパティが追加され、AI支援の利用が強調されています。
リンクの修正:
設定手順の強化:
エラーハンドリングの改善:
結果の処理の拡充:
これらの変更を通じて、Node.jsを使用した個人情報（PII）検出アプリケーションのクイックスタートガイドは、より一層使いやすく、理解しやすくなっています。
@@ -8,8 +8,9 @@ ms.custom:
- language-service-pii
- ignite-2024
- build-2025
+ai-usage: ai-assisted
---
-[Reference documentation](/python/api/azure-ai-textanalytics/azure.ai.textanalytics?preserve-view=true&view=azure-python) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/samples) | [Package (PyPi)](https://pypi.org/project/azure-ai-textanalytics/5.2.0/) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics)
+[Reference documentation](/python/api/azure-ai-textanalytics/azure.ai.textanalytics?view=azure-python&preserve-view=true) | [More samples](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/samples) | [Package (PyPi)](https://pypi.org/project/azure-ai-textanalytics/5.2.0/) | [Library source code](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics)
Use this quickstart to create a Personally Identifiable Information (PII) detection application with the client library for Python. In the following example, you'll create a Python application that can identify [recognized sensitive information](../../concepts/entity-categories.md) in text.
@@ -22,6 +23,10 @@ Use this quickstart to create a Personally Identifiable Information (PII) detect
## Setting up
+[!INCLUDE [Create an Azure resource](../../../includes/create-resource.md)]
+
+[!INCLUDE [Get your key and endpoint](../../../includes/get-key-endpoint.md)]
+
[!INCLUDE [Create environment variables](../../../includes/environment-variables.md)]
### Install the client library
@@ -39,13 +44,18 @@ pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0
Create a new Python file and copy the below code. Then run the code.
```python
-# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
-language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
-language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')
+import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
+# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
+language_key = os.environ.get("LANGUAGE_KEY")
+language_endpoint = os.environ.get("LANGUAGE_ENDPOINT")
+
+if not language_key or not language_endpoint:
+ raise ValueError("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables")
+
# Authenticate the client using your key and endpoint
def authenticate_client():
ta_credential = AzureKeyCredential(language_key){
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Python SDK用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新"
}この変更は、python-sdk.md ドキュメントの更新を示しており、主に内容の明確化とエラーハンドリングの強化が行われています。以下に主要な変更点を示します。
新しいメタデータの追加: ai-usage: ai-assisted というプロパティが追加され、AIの支援による利用が強調されています。
リンクの修正:
設定手順の強化:
エラーハンドリングの改善:
ValueError をスローするチェックが追加され、ユーザーが実行に必要な設定を見逃さないようにしています。コードの整理:
import os 文が追加され、環境変数の取得に必要なライブラリが明示的に宣言されています。また、環境変数の取得コードが整理され、可読性が向上しています。これらの変更は、Pythonを利用した個人情報（PII）検出アプリケーションのクイックスタートガイドの使いやすさと明瞭さを向上させており、ユーザーがスムーズに導入できるようになっています。
@@ -9,6 +9,7 @@ ms.custom:
- language-service-pii
- ignite-2024
- build-2025
+ai-usage: ai-assisted
---
[Reference documentation](https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2239169)
@@ -21,6 +22,10 @@ Use this quickstart to send Personally Identifiable Information (PII) detection
## Setting up
+[!INCLUDE [Create an Azure resource](../../../includes/create-resource.md)]
+
+[!INCLUDE [Get your key and endpoint](../../../includes/get-key-endpoint.md)]
+
[!INCLUDE [Create environment variables](../../../includes/environment-variables.md)]
## Create a JSON file with the example request body
@@ -43,7 +48,6 @@ In a code editor, create a new file named `test_pii_payload.json` and copy the f
]
}
}
-'
```
Save `test_pii_payload.json` somewhere on your computer. For example, your desktop.
@@ -52,11 +56,11 @@ Save `test_pii_payload.json` somewhere on your computer. For example, your deskt
Use the following commands to send the API request using the program you're using. Copy the command into your terminal, and run it.
-|parameter |Description |
+|Parameter |Description |
|---------|---------|
|`-X POST <endpoint>` | Specifies your endpoint for accessing the API. |
|`-H Content-Type: application/json` | The content type for sending JSON data. |
-|`-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key>` | Specifies the key for accessing the API. |
+|`-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <key>"` | Specifies the key for accessing the API. |
|`-d <documents>` | The JSON containing the documents you want to send. |
# [Windows](#tab/windows)
@@ -81,9 +85,9 @@ curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2022-
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json"
```
-#### [Linux](#tab/linux)
+# [Linux](#tab/linux)
-Use the following commands to send the API request using the program you're using. Replace `/home/mydir/test_sentiment_payload.json` with the location of the example JSON request file you created in the previous step.
+Use the following commands to send the API request using the program you're using. Replace `/home/mydir/test_pii_payload.json` with the location of the example JSON request file you created in the previous step.
```terminal
curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01 \
@@ -92,7 +96,7 @@ curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01 \
-d "@/home/mydir/test_pii_payload.json"
```
-#### [macOS](#tab/macos)
+# [macOS](#tab/macos)
Use the following commands to send the API request using the program you're using. Replace `/home/mydir/test_pii_payload.json` with the location of the example JSON request file you created in the previous step.
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "REST API用PII検出アプリケーションのクイックスタートガイドの更新"
}この変更は、rest-api.md ドキュメントの更新を示しており、内容の明確化やエラーハンドリングの改善が行われています。以下に主要な変更点を示します。
新しいメタデータの追加: ai-usage: ai-assisted というプロパティが追加され、AI活用の支援内容が明示されています。
設定手順の改善:
事例リクエストのJSONファイル作成手順の整理:
パラメータ説明の改善:
Parameter に変更され、説明が明確になっています。また、APIキーのテキストがより整形され、視認性が向上しています。コマンドの表記の統一:
これらのアップデートにより、REST APIを用いた個人情報（PII）検出アプリケーションのクイックスタートガイドは、より使いやすく、理解しやすいものとなっており、ユーザーがスムーズに手順を進められるよう配慮されています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: This article explains which natural languages the PII detection fea
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-pii, build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "PII検出機能の言語サポートに関するトピックの更新"
}この変更は、language-support.md ドキュメント内のトピック識別子の更新を示しており、文書の分類をより明確にすることを目的としています。以下のポイントが主な変更点です。
ms.topic の値が conceptual から concept-article に変更されました。この変更により、ドキュメントが「概念的な内容」から「概念的な記事」というカテゴリに再分類され、内容の性質がより具体的に反映されるようになりました。この修正は、文書の目的や性質に合った適切なタグ付けを行うことで、ユーザーが情報を見つけやすくするためのほんの小さな改善ですが、文書全体の整合性を保つためには重要です。
@@ -1,22 +1,31 @@
---
-title: "Quickstart: Detect Personally Identifying Information (PII) in text"
+title: "Quickstart: Detect personally identifiable information (PII) in text"
titleSuffix: Foundry Tools
-description: Use this quickstart to start using the PII detection API.
+description: Detect and redact personally identifiable information (PII) in text using SDKs, the REST API, or the Microsoft Foundry portal.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
ms.topic: quickstart
-ms.date: 11/18/2025
+ms.date: 01/21/2026
ms.author: lajanuar
ms.devlang: csharp
# ms.devlang: csharp, java, javascript, python
-ms.custom: language-service-pii, mode-other, devx-track-extended-java, devx-track-js, devx-track-python
+ms.custom:
+- language-service-pii
+- mode-other
+- devx-track-extended-java
+- devx-track-js
+- devx-track-python
+- pilot-ai-workflow-jan-2026
+keywords: pii, personally identifiable information, redaction, text analytics
zone_pivot_groups: programming-languages-text-analytics
+ai-usage: ai-assisted
---
-# Quickstart: Detect Personally Identifiable Information (PII)
+
+# Quickstart: Detect personally identifiable information (PII)
> [!NOTE]
-> This quickstart guides you through the process of identifying personally identifiable information (PII) in documents. To learn about detecting PII in conversations, see [How to detect and redact PII in conversations](how-to/redact-conversation-pii.md). To learn about detecting PII in text, see [How to detect and redact PII in text](how-to/redact-text-pii.md).
+> This quickstart guides you through identifying personally identifiable information (PII) in documents. To detect PII in conversations, see [How to detect and redact PII in conversations](how-to/redact-conversation-pii.md). To detect PII in text, see [How to detect and redact PII in text](how-to/redact-text-pii.md).
::: zone pivot="programming-language-csharp"
@@ -54,6 +63,14 @@ zone_pivot_groups: programming-languages-text-analytics
::: zone-end
+## Troubleshooting
+
+| Issue | Resolution |
+|---|---|
+| You get a `401` or `403` error when calling the API. | Confirm your key and endpoint are correct for the same Azure AI resource. If you recently changed role assignments, wait a few minutes and try again. |
+| You get an error about missing environment variables. | Confirm `LANGUAGE_KEY` and `LANGUAGE_ENDPOINT` are set in your environment before you run the sample. |
+| The Foundry experience doesn't match the steps. | In the Foundry portal, use the version toggle to switch between Foundry (classic) and Foundry (new), then follow the matching tab in the Foundry section. |
+
## Clean up resources
To clean up and remove an Azure AI resource, you can delete either the individual resource or the entire resource group. If you delete the resource group, all resources contained within are also deleted.
@@ -65,4 +82,9 @@ To clean up and remove an Azure AI resource, you can delete either the individua
## Next steps
-* [Overview](overview.md)
+* [PII overview](overview.md)
+* [How to detect and redact PII in text](how-to/redact-text-pii.md)
+* [How to detect and redact PII in conversations](how-to/redact-conversation-pii.md)
+* [Supported entity categories for text](concepts/entity-categories.md)
+* [Language support](language-support.md)
+* [Use containers](how-to/use-containers.md){
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "PII検出APIのクイックスタートガイドの更新"
}この変更は、quickstart.md ドキュメントのアップデートを示しており、クイックスタートガイドの内容や構成が改善されています。以下が主な変更点です。
11/18/2025 から 01/21/2026 に変更され、新しい情報を反映しています。ms.custom フィールドが整理され、新たに pilot-ai-workflow-jan-2026 キーワードが追加されました。keywords セクションが追加され、関連するキーワードが明示されています。これらの変更により、クイックスタートガイドはよりユーザーに優しく、理解しやすくなり、具体的な問題解決の情報や追加リソースへとスムーズにアクセスできるようになっています。
@@ -79,12 +79,12 @@ You can view and reset your authoring keys from the Azure portal, where you adde
1. Go to the language resource in the Azure portal and select the resource that has the *Foundry Tools* type:
> [!div class="mx-imgBorder"]
- > 
+ > 
2. Go to **Keys and Endpoint**:
> [!div class="mx-imgBorder"]
- > 
+ > 
### Management service region
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azureリソースに関するスクリーンショットのパス修正"
}この変更は、azure-resources.md ドキュメント内の画像パスの修正を含んでおり、主にリソースに関連するスクリーンショットのリンクが更新されています。具体的には、以下の変更点があります。
../../../qnamaker/media/qnamaker-how-to-setup-service/resources-created-question-answering.png から ../media/qnamaker-how-to-setup-service/resources-created-question-answering.png へと変更されました。これにより、画像の参照先が正確になり、ドキュメント内で正しく表示されるようになります。../../../qnamaker/media/qnamaker-how-to-key-management/custom-qna-keys-and-endpoint.png から ../media/qnamaker-how-to-key-management/custom-qna-keys-and-endpoint.png へと変更されています。これによって、ユーザーが見たい情報に簡単にアクセスできるようになり、全体のコンテンツの整合性が高まります。この修正は小規模ですが、ユーザーがドキュメントを使用する際の体験を向上させるために重要です。正しい画像が表示されることにより、視覚的な理解を助け、リソースの利用がよりスムーズになります。
@@ -7,7 +7,7 @@ manager: nitinme
author: laujan
ms.author: lajanuar
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.custom: language-service-question-answering
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更"
}この変更は、confidence-score.md ドキュメント内のメタデータの更新を含み、トピックのタイプが変更されています。具体的な変更点は以下の通りです。
ms.topic フィールドの値が conceptual から concept-article に変更されました。この変更は、ドキュメントがより具体的に「概念に関する記事」であることを示すものであり、情報の分類が明確になります。この修正により、ドキュメントの性質がより正確に反映され、ユーザーが内容を理解しやすくなることが期待されます。また、正確なトピックタイプは、検索エンジンやナビゲーションにも好影響を与える可能性があります。全体として、情報の整理とアクセス性の向上が図られています。
@@ -23,28 +23,28 @@ Private endpoints are provided by [Azure Private Link](/azure/private-link/priva
1. Assign the *contributor* role to your resource in the Azure Search Service instance. This operation requires *Owner* access to the subscription. Go to Identity tab in the service resource to get the identity.
> [!div class="mx-imgBorder"]
-> 
+> 
2. Add the above identity as *Contributor* by going to the Azure Search Service access control tab.
-
+
3. Select on *Add role assignments*, add the identity and select *Save*.
-
+
4. Now, go to *Networking* tab in the Azure Search Service instance and switch Endpoint connectivity data from *Public* to *Private*. This operation is a long running process and can take up to 30 mins to complete.
-
+
5. Go to *Networking* tab of language resource and under the *Allow access from*, select the *Selected Networks and private endpoints* option and select *save*.
> [!div class="mx-imgBorder"]
-> 
+> 
This will establish a private endpoint connection between language resource and Azure AI Search service instance. You can verify the Private endpoint connection on the *Networking* tab of the Azure AI Search service instance. Once the whole operation is completed, you're good to use your language resource with question answering enabled.
-
+
## Support details
* We don't support changes to Azure AI Search service once you enable private access to your language resources. If you change the Azure AI Search service via 'Features' tab after you have enabled private access, the language resource will become unusable.
@@ -56,4 +56,4 @@ This will establish a private endpoint connection between language resource and
Follow these steps to restrict public access to custom question answering language resources. Protect a Foundry resource from public access by [configuring the virtual network](../../../cognitive-services-virtual-networks.md?tabs=portal).
> [!div class="mx-imgBorder"]
- > [](../../../qnamaker/media/network-isolation/firewall.png#lightbox)
+ > [](../media/network-isolation/firewall.png#lightbox){
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像パスの更新と内容の修正"
}この変更は、network-isolation.md ドキュメント内の画像パスの更新と一部内容の修正を含んでいます。具体的な変更点は以下の通りです。
../../../QnAMaker/media/... の形式でしたが、現在は ../media/... に変更されています。これにより、画像が正しく表示されるようになり、ユーザーにとって視覚的な情報が適切に提供されます。全体として、この修正はドキュメントの可読性とユーザビリティの向上を目指して行われたものであり、Azureのプライベートエンドポイント接続に関する手順をより明確に理解できるよう助けています。
@@ -8,7 +8,7 @@ author: laujan
ms.author: lajanuar
recommendations: false
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.custom: language-service-question-answering
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更"
}この変更は、language-support.md ドキュメント内のメタデータの更新を含んでおり、ms.topic フィールドの値が conceptual から concept-article に変更されています。この修正の目的は以下の通りです。
ms.topic フィールドが変更されることで、このドキュメントが「概念に関する記事」であることがより明確に示されます。これにより、ユーザーがドキュメントの内容を理解しやすくなります。このような明確なトピックの分類は、ナビゲーションや検索エンジンによる情報の索引付けの効率を高め、ユーザー体験を向上させるために重要です。全体として、この修正はドキュメントの正確性と有用性を向上させるためのマイナーな更新と見なされています。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、firewall.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/network-isolation/firewall.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/network-isolation/firewall.png に更新されました。この修正の目的は以下の通りです。
全体として、この修正はファイル管理の改善に寄与しており、ユーザーが必要な情報に容易にアクセスできるようにするための重要な更新と見なされています。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、product-manual.png という画像ファイルのパスが変更されたことを示しています。具体的には、ファイルの場所が articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-concepts-datasources/product-manual.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-concepts-datasources/product-manual.png に更新されました。この修正は以下のような目的を持っています。
全体として、この修正はリソース管理の改善を目指しており、ユーザーにとっての利便性を向上させることに寄与する重要な更新です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、sectionlink-faq.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-concepts-datasources/sectionlink-faq.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-concepts-datasources/sectionlink-faq.png に移動されました。このアップデートには以下の目的があります。
全体として、今回の修正はファイル管理の改善とユーザーエクスペリエンスを向上させるための重要なステップです。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、semi-structured-doc.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的に言うと、このファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-concepts-datasources/semi-structured-doc.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-concepts-datasources/semi-structured-doc.png に変更されました。この変更には次のような目的があります。
全体として、この修正はリファクタリングの一環と考えられ、ユーザーにとっての利便性の向上を図っています。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、structured-qna-doc.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-concepts-datasources/structured-qna-doc.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-concepts-datasources/structured-qna-doc.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
全体として、この修正はファイルの管理やユーザーエクスペリエンスの向上を目的とした重要な変更です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、topics-faq.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-concepts-datasources/topics-faq.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-concepts-datasources/topics-faq.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
このように、この修正はファイル管理を最適化し、ユーザーが必要な情報にアクセスしやすくするための重要な変更です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、unstructured-qna-pdf.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、このファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-concepts-datasources/unstructured-qna-pdf.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-concepts-datasources/unstructured-qna-pdf.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
このように、この修正はファイルの管理効率を高め、ユーザーが必要な情報に迅速にアクセスできるようにするための重要な変更です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、custom-qna-keys-and-endpoint.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-how-to-key-management/custom-qna-keys-and-endpoint.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-how-to-key-management/custom-qna-keys-and-endpoint.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
この変更は、情報の整理を改善し、ユーザーが必要なリソースに迅速にアクセスできるようにするための重要なアップデートです。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、resources-created-question-answering.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、このファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-how-to-setup-service/resources-created-question-answering.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-how-to-setup-service/resources-created-question-answering.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
このように、この変更はファイルの体系的な管理を促進し、ユーザーの利便性を高めるための重要なアップデートです。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、private-endpoint-access-control.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-access-control.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-access-control.png に移動されました。この変更の主な目的は以下の通りです。
この変更は、ファイルの効率的な管理を促進し、ユーザーエクスペリエンスを高めるための重要なアップデートです。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、private-endpoint-networking-3.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-networking-3.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-networking-3.png へ移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
この変更は、ユーザーの利便性を高めるための重要な編集であり、情報の明確化に寄与します。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、private-endpoint-networking-custom-qna.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-networking-custom-qna.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-networking-custom-qna.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
この変更は、ユーザー体験を向上させ、情報の発見を容易にするための重要な更新です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、private-endpoint-networking.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-networking.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-networking.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
この変更は、ユーザー体験を改善し、情報のアクセス性を向上させるための重要なステップです。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、private-endpoint-role-assignment.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-role-assignment.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoint-role-assignment.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
この修正は、小規模な更新ですが、情報の整理やアクセス性の向上に貢献する重要なものであると言えます。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "画像ファイルの名前変更"
}この変更は、private-endpoints-identity.png という画像ファイルの名前が変更されたことを示しています。具体的には、ファイルのパスが articles/ai-services/qnamaker/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoints-identity.png から articles/ai-services/language-service/question-answering/media/qnamaker-reference-private-endpoints/private-endpoints-identity.png に移動されました。この変更の目的は以下の通りです。
この変更は、情報の整理に寄与し、ユーザー体験を向上させるための重要な手段となります。
@@ -36,7 +36,7 @@ A manual is typically guidance material that accompanies a product. It helps the
To follow is an example of a manual with an index page, and hierarchical content
> [!div class="mx-imgBorder"]
-> 
+> 
> [!NOTE]
> Extraction works best on manuals that have a table of contents and/or an index page, and a clear structure with hierarchical headings.
@@ -48,7 +48,7 @@ Many other types of documents can also be processed to generate question answer
To follow is an example of a semi-structured doc, without an index:
> [!div class="mx-imgBorder"]
-> 
+> 
### Unstructured document support
@@ -57,7 +57,7 @@ Custom question answering now supports unstructured documents. A document that
To follow is an example of an unstructured PDF document:
> [!div class="mx-imgBorder"]
-> 
+> 
> [!NOTE]
> QnA pairs aren't extracted in the "Edit sources" tab for unstructured sources.
@@ -82,7 +82,7 @@ Answer2
To follow is an example of a structured custom question answering word document:
> [!div class="mx-imgBorder"]
-> 
+> 
### Structured *TXT*, *TSV* and *XLS* Files
@@ -133,7 +133,7 @@ In this type of FAQ page, questions are aggregated together and are linked to an
To follow is an example of an FAQ page with links in sections that are on the same page:
> [!div class="mx-imgBorder"]
-> 
+> 
### Parent `Topics` page links to child answers pages
@@ -142,7 +142,7 @@ This type of FAQ has a `Topics` page where each subject is linked to a correspon
To follow is an example of a `Topics` page with links to FAQ sections in different pages.
> [!div class="mx-imgBorder"]
-> 
+> 
### Support URLs
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ドキュメントフォーマットガイドラインの修正"
}この変更は、document-format-guidelines.md ファイルの内容が修正されたことを示しています。具体的には、画像ファイルのパスが修正され、いくつかの画像が新しい位置から参照されるようになりました。以下に、この変更の主要なポイントを示します。
../../../qnamaker/media/qnamaker-concepts-datasources/... から ../media/qnamaker-concepts-datasources/... に変更されました。これにより、ファイル構造の一貫性が保たれ、資料へのアクセスが容易になります。この変更は、画像のリンクが正しく機能するようにすることを目的としており、ユーザーが情報をより効率的に活用できるようになります。全体として、これはドキュメントの明確さと整合性を向上させる小規模な更新です。
@@ -1,15 +1,16 @@
---
-title: Migrate to the latest version of Azure Language in Foundry Tools
+title: Migrate from Text Analytics API to Azure Language Service API
titleSuffix: Foundry Tools
description: Learn how to move your Text Analytics applications to use the latest version of Azure Language service.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
-ms.date: 11/18/2025
+ms.topic: how-to
+ms.date: 01/15/2026
ms.author: lajanuar
---
-# Migrate to the latest version of Azure Language in Foundry Tools
+<!-- markdownlint-disable MD025 -->
+# Migrate from Text Analytics API to Azure Language Service API
> [!TIP]
> Just getting started with Azure Language in Foundry Tools? See the [overview article](../overview.md) for details on the service, available features, and links to quickstarts for information on the current version of the API.
@@ -123,16 +124,16 @@ The key phrase extraction feature functionality currently isn't changed outside
## See also
* [What is Azure Language in Foundry Tools?](../overview.md)
-* [Language developer guide](developer-guide.md)
+* [Language developer guide](../concepts/developer-guide.md)
* See the following reference documentation for information on previous API versions.
- * [Version 2.1](https://westcentralus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/TextAnalytics-v2-1/operations/56f30ceeeda5650db055a3c9)
- * [Version 3.0](https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/TextAnalytics-v3-0/operations/Sentiment)
- * [Version 3.1](https://westcentralus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/TextAnalytics-v3-1/operations/Sentiment)
+ * [Version 2.1](https://westcentralus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/TextAnalytics-v2-1/operations/56f30ceeeda5650db055a3c9)
+ * [Version 3.0](https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/TextAnalytics-v3-0/operations/Sentiment)
+ * [Version 3.1](https://westcentralus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/TextAnalytics-v3-1/operations/Sentiment)
* Use the following quickstart guides to see examples for the current version of these features.
- * [Entity linking](../entity-linking/quickstart.md)
- * [Key phrase extraction](../key-phrase-extraction/quickstart.md)
- * [Named entity recognition (NER)](../named-entity-recognition/quickstart.md)
- * [Language detection](../language-detection/quickstart.md)
- * [Personally Identifying Information (PII) detection](../personally-identifiable-information/quickstart.md)
- * [Sentiment analysis and opinion mining](../sentiment-opinion-mining/quickstart.md)
- * [Text analytics for health](../text-analytics-for-health/quickstart.md)
+ * [Entity linking](../entity-linking/quickstart.md)
+ * [Key phrase extraction](../key-phrase-extraction/quickstart.md)
+ * [Named entity recognition (NER)](../named-entity-recognition/quickstart.md)
+ * [Language detection](../language-detection/quickstart.md)
+ * [Personally Identifying Information (PII) detection](../personally-identifiable-information/quickstart.md)
+ * [Sentiment analysis and opinion mining](../sentiment-opinion-mining/quickstart.md)
+ * [Text analytics for health](../text-analytics-for-health/quickstart.md){
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ドキュメントの名称と内容の更新"
}この変更は、migrate-language-service-latest.md ファイルがリネームされ、内容が更新されたことを示しています。具体的には、ファイルのタイトルが「Migrate to the latest version of Azure Language in Foundry Tools」から「Migrate from Text Analytics API to Azure Language Service API」に変更されました。以下に、この変更の主要なポイントを示します。
ms.topic が「conceptual」から「how-to」に変更され、これによりこのドキュメントの性質がより具体的に示されています。また、日付が「11/18/2025」から「01/15/2026」に更新されています。このような変更は、ドキュメントの整合性と価値を向上させるものであり、ユーザーが必要な情報を迅速に見つけられるように支援します。全体として、これは情報の明確化と目次の整備に寄与する小規模な更新です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ファイルのリネーム"
}この変更は、migrate.md ファイルがリネームされたことを示しています。具体的には、ファイルが articles/ai-services/language-service/concepts/migrate.md から articles/ai-services/language-service/reference/migrate.md に移動されました。この変更のポイントは以下の通りです。
このリネームは、ファイルのアクセシビリティを向上させ、ユーザーが必要な情報を迅速に見つけられるよう支援するための小さな改善です。全体として、情報の整理と構造化に貢献しています。
@@ -0,0 +1,298 @@
+---
+title: Azure Language in Foundry Tools release history
+titleSuffix: Foundry Tools
+description: Release notes and updates for Azure Language in Foundry Tools Service API.
+author: laujan
+manager: nitinme
+ms.service: azure-ai-language
+ms.topic: reference
+ms.date: 01/14/2026
+ms.author: lajanuar
+---
+
+<!-- markdownlint-disable MD025 -->
+# Azure Language in Foundry Tools release history
+
+Azure Language is a robust cloud-based service that offers advanced natural language processing (NLP) capabilities for text analysis and understanding. Azure Language utilizes AI and machine learning to enable developers to build intelligent applications. Key features include sentiment analysis, key phrase extraction, named entity recognition, and language detection. Here, you can explore key milestones and enhancements in the evolution of Azure Language. For more information on recent advances, *see* [What's new?](../whats-new.md).
+
+## December 2023
+
+* [Text Analytics for health](../text-analytics-for-health/overview.md) new model `2023-12-01` is now available.
+* New Relation Type: `BodySiteOfExamination`
+* Quality enhancements to support radiology documents
+* Significant latency improvements
+* Various bug fixes: Improvements across NER, Entity Linking, Relations, and Assertion Detection
+
+## November 2023
+
+* [Named Entity Recognition Container](../named-entity-recognition/how-to/use-containers.md) is now Generally Available (GA).
+
+## July 2023
+
+* [Custom sentiment analysis](../sentiment-opinion-mining/overview.md) is now available in preview.
+
+## May 2023
+
+* [Custom Named Entity Recognition (NER) Docker containers](../custom-named-entity-recognition/how-to/use-containers.md) are now available for on-premises deployment.
+
+## April 2023
+
+* [Custom Text analytics for health](../custom-text-analytics-for-health/overview.md) is available in public preview, which enables you to build custom AI models to extract healthcare specific entities from unstructured text
+* You can now use Azure OpenAI to automatically label or generate data during authoring. Learn more with the following links:
+ * Autolabel your documents in [Custom text classification](../custom-text-classification/how-to/use-autolabeling.md) or [Custom named entity recognition](../custom-named-entity-recognition/how-to/use-autolabeling.md).
+ * Generate suggested utterances in [Conversational language understanding](../conversational-language-understanding/how-to/tag-utterances.md#suggest-utterances-with-azure-openai).
+* The latest model version (`2022-10-01`) for Language Detection now supports 6 more International languages and 12 Romanized Indic languages.
+
+## March 2023
+
+* New model version ('2023-01-01-preview') for Personally Identifiable Information (PII) detection with quality updates and new [language support](../personally-identifiable-information/language-support.md)
+
+* New versions of the text analysis client library are available in preview:
+
+ ### [C#](#tab/csharp)
+
+ [**Package (NuGet)**](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.TextAnalytics/5.3.0-beta.2)
+
+ [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/Azure.AI.TextAnalytics_5.3.0-beta.2/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/CHANGELOG.md)
+
+ [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/Azure.AI.TextAnalytics_5.3.0-beta.2/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/README.md)
+
+ [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/Azure.AI.TextAnalytics_5.3.0-beta.2/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/samples/README.md)
+
+ ### [Java](#tab/java)
+
+ [**Package (Maven)**](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-textanalytics/5.3.0-beta.2)
+
+ [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/CHANGELOG.md#530-beta2-2023-03-07)
+
+ [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/README.md)
+
+ [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/src/samples)
+
+ ### [JavaScript](#tab/javascript)
+
+ [**Package (npm)**](https://www.npmjs.com/package/@azure/ai-language-text/v/1.1.0-beta.2)
+
+ [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/blob/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text/CHANGELOG.md)
+
+ [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text)
+
+ ### [Python](#tab/python)
+
+ [**Package (PyPi)**](https://pypi.org/project/azure-ai-textanalytics/5.3.0b2/)
+
+ [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/azure-ai-textanalytics_5.3.0b2/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/CHANGELOG.md)
+
+ [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/azure-ai-textanalytics_5.3.0b2/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/README.md)
+
+ [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/azure-ai-textanalytics_5.3.0b2/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/samples)
+
+ ---
+
+## February 2023
+
+* Conversational language understanding and orchestration workflow now available in the following regions in the sovereign cloud for China:
+ * China East 2 (Authoring and Prediction)
+ * China North 2 (Prediction)
+* New model evaluation updates for Conversational language understanding and Orchestration workflow.
+* New model version ('2023-01-01-preview') for Text Analytics for health featuring new [entity categories](../text-analytics-for-health/concepts/health-entity-categories.md) for social determinants of health.
+* New model version ('2023-02-01-preview') for named entity recognition features improved accuracy and more [language support](../named-entity-recognition/language-support.md) with up to 79 languages.
+
+## December 2022
+
+* New version (v5.2.0-beta.1) of the text analysis client library is available in preview for C#/.NET:
+ * [**Package (NuGet)**](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.TextAnalytics/5.3.0-beta.1)
+ * [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/CHANGELOG.md)
+ * [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/README.md)
+ * [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/main/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/samples)
+* New model version (`2022-10-01`) released for Language Detection. The new model version comes with improvements in language detection quality on short texts.
+
+## November 2022
+
+* Expanded language support for:
+ * [Opinion mining](../sentiment-opinion-mining/language-support.md)
+* Conversational PII now supports up to 40,000 characters as document size.
+* New versions of the text analysis client library are available in preview:
+
+ * Java
+ * [**Package (Maven)**](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-textanalytics/5.3.0-beta.1)
+ * [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/azure-ai-textanalytics_5.3.0-beta.1/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/CHANGELOG.md)
+ * [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/azure-ai-textanalytics_5.3.0-beta.1/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/README.md)
+ * [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/azure-ai-textanalytics_5.3.0-beta.1/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/src/samples)
+
+ * JavaScript
+ * [**Package (npm)**](https://www.npmjs.com/package/@azure/ai-language-text/v/1.1.0-beta.1)
+ * [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/blob/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text/CHANGELOG.md)
+ * [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/blob/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text/README.md)
+ * [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js/tree/main/sdk/cognitivelanguage/ai-language-text/samples/v1)
+
+ * Python
+ * [**Package (PyPi)**](https://pypi.org/project/azure-ai-textanalytics/5.3.0b1/)
+ * [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/azure-ai-textanalytics_5.3.0b1/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/CHANGELOG.md)
+ * [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/azure-ai-textanalytics_5.3.0b1/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/README.md)
+ * [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/azure-ai-textanalytics_5.3.0b1/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/samples)
+
+## October 2022
+
+* The summarization feature now has the following capabilities:
+ * [Document summarization](../summarization/overview.md):
+ * Abstractive summarization, which generates a summary of a document that can't use the same words as presented in the document, but captures the main idea.
+ * [Conversation summarization](../summarization/overview.md?tabs=document-summarization?tabs=conversation-summarization)
+ * Chapter title summarization, which returns suggested chapter titles of input conversations.
+ * Narrative summarization, which returns call notes, meeting notes or chat summaries of input conversations.
+* Expanded language support for:
+ * [Sentiment analysis](../sentiment-opinion-mining/language-support.md)
+ * [Key phrase extraction](../key-phrase-extraction/language-support.md)
+ * [Named entity recognition](../named-entity-recognition/language-support.md)
+ * [Text Analytics for health](../text-analytics-for-health/language-support.md)
+* [Multi-region deployment](../concepts/custom-features/multi-region-deployment.md) and [project asset versioning](../concepts/custom-features/project-versioning.md) for:
+ * [Conversational language understanding](../conversational-language-understanding/overview.md)
+ * [Orchestration workflow](../orchestration-workflow/overview.md)
+ * [Custom text classification](../custom-text-classification/overview.md)
+ * [Custom named entity recognition](../custom-named-entity-recognition/overview.md)
+* [Regular expressions](../conversational-language-understanding/concepts/entity-components.md#regex-component) in conversational language understanding and [required components](../conversational-language-understanding/concepts/entity-components.md#required-components), offering an added ability to influence entity predictions.
+* [Entity resolution](../named-entity-recognition/concepts/entity-resolutions.md) in named entity recognition
+* New region support for:
+ * [Conversational language understanding](../conversational-language-understanding/service-limits.md#regional-availability)
+ * [Orchestration workflow](../orchestration-workflow/service-limits.md#regional-availability)
+ * [Custom text classification](../custom-text-classification/service-limits.md#regional-availability)
+ * [Custom named entity recognition](../custom-named-entity-recognition/service-limits.md#regional-availability)
+* Document type as an input supported for [Text Analytics for health](../text-analytics-for-health/how-to/call-api.md) FHIR requests
+
+## September 2022
+
+* [Conversational language understanding](../conversational-language-understanding/overview.md) is available in the following regions:
+ * Central India
+ * Switzerland North
+ * West US 2
+* Text Analytics for Health now [supports more languages](../text-analytics-for-health/language-support.md) in preview: Spanish, French, German Italian, Portuguese and Hebrew. These languages are available when using a docker container to deploy the API service.
+* The Azure.AI.TextAnalytics client library v5.2.0 are generally available and ready for use in production applications. For more information on Language client libraries, see the [**Developer overview**](../concepts/developer-guide.md).
+ * Java
+ * [**Package (Maven)**](https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-textanalytics/5.2.0)
+ * [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/CHANGELOG.md)
+ * [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/README.md)
+ * [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/src/samples)
+ * Python
+ * [**Package (PyPi)**](https://pypi.org/project/azure-ai-textanalytics/5.2.0/)
+ * [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/CHANGELOG.md)
+ * [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/README.md)
+ * [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/textanalytics/azure-ai-textanalytics/samples)
+ * C#/.NET
+ * [**Package (NuGet)**](https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.TextAnalytics/5.2.0)
+ * [**Changelog/Release History**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/CHANGELOG.md)
+ * [**ReadMe**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/README.md)
+ * [**Samples**](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/main/sdk/textanalytics/Azure.AI.TextAnalytics/samples)
+
+## August 2022
+
+* [Role-based access control](../concepts/role-based-access-control.md) for Azure Language.
+
+## July 2022
+
+* New AI models for [sentiment analysis](../sentiment-opinion-mining/overview.md) and [key phrase extraction](../key-phrase-extraction/overview.md) based on [z-code models](https://www.microsoft.com/research/project/project-zcode/), providing:
+ * Performance and quality improvements for the following 11 [languages](../sentiment-opinion-mining/language-support.md) supported by sentiment analysis: `ar`, `da`, `el`, `fi`, `hi`, `nl`, `no`, `pl`, `ru`, `sv`, `tr`
+ * Performance and quality improvements for the following 20 [languages](../key-phrase-extraction/language-support.md) supported by key phrase extraction: `af`, `bg`, `ca`, `hr`, `da`, `nl`, `et`, `fi`, `el`, `hu`, `id`, `lv`, `no`, `pl`, `ro`, `ru`, `sk`, `sl`, `sv`, `tr`
+
+* Conversational PII is now available in all Azure regions supported by Azure Language.
+
+* A new version of Azure Language API (`2022-07-01-preview`) is available. It provides:
+ * [Automatic language detection](../concepts/use-asynchronously.md#automatic-language-detection) for asynchronous tasks.
+ * Text Analytics for health confidence scores are now returned in relations.
+
+ To use this version in your REST API calls, use the following URL:
+
+ ```http
+ <your-language-resource-endpoint>/language/:analyze-text?api-version=2022-07-01-preview
+ ```
+
+## June 2022
+
+* v1.0 client libraries for [conversational language understanding](../conversational-language-understanding/how-to/call-api.md#send-a-conversational-language-understanding-request) and [orchestration workflow](../orchestration-workflow/how-to/call-api.md) are Generally Available for the following languages:
+ * [C#](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/Azure.AI.Language.Conversations_1.0.0/sdk/cognitivelanguage/Azure.AI.Language.Conversations)
+ * [Python](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/azure-ai-language-conversations_1.0.0/sdk/cognitivelanguage/azure-ai-language-conversations)
+* v1.1.0b1 client library for [conversation summarization](../summarization/quickstart.md?tabs=conversation-summarization&pivots=programming-language-python) is available as a preview for:
+ * [Python](https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/azure-ai-language-conversations_1.1.0b1/sdk/cognitivelanguage/azure-ai-language-conversations/samples/README.md)
+* There's a new endpoint URL and request format for making REST API calls to prebuilt Language features. See the following quickstart guides and reference documentation for information on structuring your API calls. All text analytics `3.2-preview.2` API users can begin migrating their workloads to this new endpoint.
+ * [Entity linking](../entity-linking/quickstart.md?pivots=rest-api)
+ * [Language detection](../language-detection/quickstart.md?pivots=rest-api)
+ * [Key phrase extraction](../key-phrase-extraction/quickstart.md?pivots=rest-api)
+ * [Named entity recognition](../named-entity-recognition/quickstart.md?pivots=rest-api)
+ * [PII detection](../personally-identifiable-information/quickstart.md?pivots=rest-api)
+ * [Sentiment analysis and opinion mining](../sentiment-opinion-mining/quickstart.md?pivots=rest-api)
+ * [Text analytics for health](../text-analytics-for-health/quickstart.md?pivots=rest-api)
+
+## May 2022
+
+* PII detection for conversations.
+* Rebranded Text Summarization to Document summarization.
+* Conversation summarization is now available in public preview.
+
+* The following features are now Generally Available (GA):
+ * Custom text classification
+ * Custom Named Entity Recognition (NER)
+ * Conversational language understanding
+ * Orchestration workflow
+
+* The following updates for custom text classification, custom Named Entity Recognition (NER), conversational language understanding, and orchestration workflow:
+ * Data splitting controls.
+ * Ability to cancel training jobs.
+ * Custom deployments can be named. You can have up to 10 deployments.
+ * Ability to swap deployments.
+ * Auto labeling (preview) for custom named entity recognition
+ * Enterprise readiness support
+ * Training modes for conversational language understanding
+ * Updated service limits
+ * Ability to use free (F0) tier for Language resources
+ * Expanded regional availability
+ * Updated model life cycle to add training configuration versions
+
+## April 2022
+
+* Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) support is available in the [Language REST API preview](../text-analytics-for-health/quickstart.md?pivots=rest-api&tabs=language) for Text Analytics for health.
+
+## March 2022
+
+* Expanded language support for:
+ * [Custom text classification](../custom-text-classification/language-support.md)
+ * [Custom Named Entity Recognition (NER)](../custom-named-entity-recognition/language-support.md)
+ * [Conversational language understanding](../conversational-language-understanding/language-support.md)
+
+## February 2022
+
+* Model improvements for latest model-version for [text summarization](../summarization/overview.md)
+* Model `2021-10-01` is Generally Available (GA) for [Sentiment Analysis and Opinion Mining](../sentiment-opinion-mining/overview.md), featuring enhanced modeling for emojis and better accuracy across all supported languages.
+
+* [Question Answering](../question-answering/overview.md): Active learning v2 incorporates a better clustering logic providing improved accuracy of suggestions. It considers user actions when suggestions are accepted or rejected to avoid duplicate suggestions, and improve query suggestions.
+
+## December 2021
+
+* The version 3.1-preview.x REST endpoints and 5.1.0-beta.x client library are retired. Upgrade to the General Available version of the API(v3.1). If you're using the client libraries, use package version 5.1.0 or higher. See the [migration guide](../reference/migrate-language-service-latest.md) for details.
+
+## November 2021
+
+* Based on ongoing customer feedback, we increased the character limit per document for Text Analytics for health from 5,120 to 30,720.
+
+* Azure Language release, with support for:
+
+ * [Question Answering (now Generally Available)](../question-answering/overview.md)
+ * [Sentiment Analysis and opinion mining](../sentiment-opinion-mining/overview.md)
+ * [Key Phrase Extraction](../key-phrase-extraction/overview.md)
+ * [Named Entity Recognition (NER), Personally Identifying Information (PII)](../named-entity-recognition/overview.md)
+ * [Language Detection](../language-detection/overview.md)
+ * [Text Analytics for health](../text-analytics-for-health/overview.md)
+ * [Text summarization preview](../summarization/overview.md)
+ * [Custom Named Entity Recognition (Custom NER) preview](../custom-named-entity-recognition/overview.md)
+ * [Custom Text Classification preview](../custom-text-classification/overview.md)
+ * [Conversational Language Understanding preview](../conversational-language-understanding/overview.md)
+* Preview model version `2021-10-01-preview` for [Sentiment Analysis and Opinion mining](../sentiment-opinion-mining/overview.md), which provides:
+
+ * Improved prediction quality.
+ * [Added language support](../sentiment-opinion-mining/language-support.md?tabs=sentiment-analysis) for the opinion mining feature.
+ * For more information, see the [project z-code site](https://www.microsoft.com/research/project/project-zcode/).
+ * To use this [model version](../sentiment-opinion-mining/how-to/call-api.md#specify-the-sentiment-analysis-model), you must specify it in your API calls, using the model version parameter.
+
+* SDK support for sending requests to custom models:
+
+ * Custom Named Entity Recognition
+ * Custom text classification
+ * Custom language understanding{
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "Azure Language in Foundry Toolsのリリース履歴の追加"
}この変更は、release-history.md という新しいドキュメントが追加されたことを示しています。このドキュメントは、Azure Language in Foundry Tools に関するリリースノートと更新情報を提供します。以下に、この新しいファイルの主要な内容を説明します。
この新しいリリース履歴は、Azure Language in Foundry Tools の機能や更新に関する明確なガイドを提供し、ユーザーが最新情報を把握しやすくするための重要なリソースです。全体として、この変更は製品の透明性を高め、ユーザーに価値ある情報を提供することを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: This article explains which languages are supported by the Sentimen
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-sentiment-opinion-mining{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更"
}この変更は、language-support.md ファイルにおけるトピックの分類に関する非常に小さな更新を示しています。具体的には、メタデータに含まれるトピックタイプが conceptual から concept-article に変更されています。以下に、この変更の概要を説明します。
conceptual から concept-article に変更されたことで、記事の内容や性質をより正確に反映するようになりました。この変更により、記事が概念を説明するものであることが明確に示され、利用者にとっての理解が深まります。全体として、このマイナーな更新は、ドキュメントの分類と情報の構造を向上させることを目的としており、読み手に対して内容理解を助けることに寄与しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about which languages are supported by document summarization
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-summarization, ignite-2023, build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの更新"
}この変更は、language-support.md ファイルにおけるトピックの分類に関する小さな更新を示しています。具体的には、メタデータ内のトピックタイプが conceptual から concept-article に変更されています。この変更の概要は以下の通りです。
conceptual から concept-article に変更したことで、ドキュメントの性質や内容の明確さが向上しました。これにより、記事が明確に概念を説明する内容であることが強調され、ユーザーがこの記事を見つけやすくなります。このマイナーな更新は、ドキュメントのクオリティ向上と、ユーザー体験の改善に寄与しています。全体的に、情報の明確化と一貫性の維持を図るための有意義な改訂です。
@@ -6,7 +6,7 @@ description: Learn about assertion detection.
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-health{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更"
}この変更は、assertion-detection.md ファイルのメタデータにおけるトピックタイプのマイナーな更新を示しています。主に、トピックの分類が conceptual から concept-article に変更されています。この変更の概要は以下の通りです。
concept-article という新しいタイプにすることで、ユーザーにとってこの記事が具体的な概念を説明するものであることがより明確になり、情報の探索が容易になります。この更新は、厳密な分類を通じて記事の内容を明確にし、利用者にとっての価値を高めることを目的とした、小規模ながら効果的な変更です。情報の正確性と明確性の向上に寄与しています。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn about Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) struc
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 12/05/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-health, ignite-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの更新"
}この変更は、fhir.md ファイルのメタデータにおけるトピックタイプの小規模な更新を示しています。主に、トピックタイプが conceptual から concept-article に変更されていることが特徴です。この変更の概要は次の通りです。
conceptual から concept-article へとトピックタイプが変更されることで、文書が明確に特定の概念を取り扱うものであることが示されます。これにより、この記事を利用するユーザーが必要な情報を見つけやすくなります。このマイナーな更新は、トピックの明確化とともに、ユーザーが具体的な情報を効果的に探し出す手助けをすることを目的としています。文書の質的向上に寄与する重要な改訂です。
@@ -6,7 +6,7 @@ description: Learn about categories recognized by Text Analytics for health
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-health{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの変更"
}この変更は、health-entity-categories.md ファイルにおけるメタデータのトピックタイプの小規模な更新を示しています。具体的には、トピックタイプが conceptual から concept-article に変更されたことが主な変更点です。この変更の内容は以下の通りです。
このマイナーアップデートは、文書の内容に対する理解を深め、利用者が必要な情報を効率的に見つける手助けをすることを狙いとしています。文書の質向上にも寄与する重要な変更です。
@@ -6,7 +6,7 @@ description: Learn about relation extraction
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-health{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの改訂"
}この変更は、relation-extraction.md ファイルにおいてトピックタイプの小さな更新を示しています。具体的には、トピックタイプが conceptual から concept-article に修正されている点が挙げられます。この変更の詳細は以下のとおりです。
concept-article に変更することで、この文書が特定の概念についての情報を提供するものであることを明確にしています。これにより、ユーザーが文書の内容をより理解しやすくなり、情報を検索する手助けが強化されます。このマイナーな更新は、読者に対する情報の伝達を改善し、ユーザーが文書の目的を迅速に理解できるようにすることを目指しています。文書自体の質の向上にも寄与する重要な改訂です。
@@ -6,7 +6,7 @@ description: "This article explains which natural languages are supported by the
author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-language
-ms.topic: conceptual
+ms.topic: concept-article
ms.date: 11/18/2025
ms.author: lajanuar
ms.custom: language-service-health{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "トピックタイプの更新"
}この変更は、language-support.md ファイルにおいてトピックタイプの小規模な更新を示しています。主な修正点としては、トピックタイプが conceptual から concept-article に変更されたことが挙げられます。詳細は以下の通りです。
concept-article に変更されることで、文書が自然言語のサポートに関する情報を提供することがより明確になります。この変更により、ユーザーが文書の内容を早く理解し、目的に応じた情報を見つけやすくなります。このマイナーアップデートは、文書の目的を明確化し、ユーザーが関連情報を効率的に活用できることを目的としています。文書の内容の質を向上させるための重要な措置です。
@@ -25,6 +25,9 @@ items:
- name: Configure Azure resources
href: conversational-language-understanding/how-to/configure-azure-resources.md
displayName: configuration, fine-tuning, azure ai foundry, azure portal
+ - name: Microsoft Foundry migration guide
+ href: migration-studio-to-foundry.md
+ displayName: migrate, foundry, studio, permissions, roles, access, requisites, requirements
- name: Azure Language in Foundry Tools capabilities
items:
@@ -796,9 +799,6 @@ items:
displayName: Data privacy, logging, data retention
- name: How-tos
items:
- - name: Migrate from LUIS, QnA Maker, and Text Analytics
- displayName: text analytics, luis, qna
- href: concepts/migrate.md
- name: Use Azure Kubernetes Service
href: tutorials/use-kubernetes-service.md
- name: Use language in Power Automate flows
@@ -942,3 +942,14 @@ items:
href: concepts/encryption-data-at-rest.md
- name: Compliance and certification
href: https://azure.microsoft.com/support/legal/cognitive-services-compliance-and-privacy/
+- name: Reference
+ items:
+ - name: Migrate from LUIS, QnA Maker, and Text Analytics
+ displayName: text analytics, luis, qna
+ href: reference/migrate.md
+ - name: Migrate from Text Analytics API to Language Service API
+ displayName: api versions, versioning
+ href: reference/migrate-language-service-latest.md
+ - name: Azure Language release history
+ displayName: changelog, release notes
+ href: reference/release-history.md
\ No newline at end of file{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "TOCファイルの更新"
}この変更は、toc.yml ファイルの内容に対する更新を示しています。主に新しい項目の追加といくつかの既存の項目の削除が含まれています。具体的な変更は以下のとおりです。
Microsoft Foundry migration guide のセクションが追加され、関連するリンクやディスプレイ名が設定されました。これにより、ユーザーはFoundryへの移行に関する情報に迅速にアクセスできるようになります。Reference セクションが新たに作成され、LUIS、QnA Maker、およびText Analyticsからの移行に関するガイドや、Azure Languageのリリース履歴に関するリンクが追加されました。How-tos セクションの項目が削除され、情報が整理されました。特に、LUIS、QnA Maker、およびText Analyticsからの移行に関する項目がこのセクションから削除され、Reference セクションに移動しました。このマイナーアップデートは、ユーザーが必要とする情報を簡単に見つけられるようにするための重要な改善です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "新着情報ファイルのメンテナンス"
}この変更は、whats-new.md ファイルに対するメンテナンスを示しています。具体的には、修正や変更の内容はありませんが、ファイルが確認され、更新が必要な状況であることが示されています。具体的なポイントは以下の通りです。
whats-new.mdのような文書は特に重要です。内容が変わらなくても、定期的な確認が行われることで、情報の整合性が保たれます。このマイナーな更新は、ユーザーに対して最新の情報を提供するための維持管理の一環であり、文書の品質を保つためには必要不可欠です。