**掌握Azure AI Studio的数据加载技巧：从云存储无缝获取数据**

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# 掌握Azure AI Studio的数据加载技巧：从云存储无缝获取数据

## 引言

Azure AI Studio提供了一种强大而简便的方法来处理和加载云存储中的数据资产。本篇文章旨在帮助您理解如何通过Azure AI Studio无缝地从云存储中获取数据，并在代码中避免直接管理凭证。

## 主要内容

### 数据源和认证优势

Azure AI Studio支持从多种数据源上传和注册数据资产，包括：

- Microsoft OneLake
- Azure Blob Storage
- Azure Data Lake Gen 2

相比于传统的`AzureBlobStorageContainerLoader`和`AzureBlobStorageFileLoader`，Azure AI Studio的优势在于，它可以无缝处理认证。无论是基于身份的访问控制，还是基于凭证的访问控制（例如SAS token, 账号密钥），都不需要在代码中明文指定凭证，系统将自动处理。

### 安装和准备

在开始之前，确保安装必要的Python包以支持Azure AI功能：

```bash
%pip install --upgrade --quiet azureml-fsspec azure-ai-generative

使用Azure AI DataLoader加载数据

使用AzureAIDataLoader从AI Studio的数据资产中加载文档对象。

from azure.ai.resources.client import AIClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from langchain_community.document_loaders import AzureAIDataLoader

# 创建连接到您的项目
client = AIClient(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    subscription_id="<subscription_id>",
    resource_group_name="<resource_group_name>",
    project_name="<project_name>"
)

# 获取数据资产的最新版本
data_asset = client.data.get(name="<data_asset_name>", label="latest")

# 加载数据资产
loader = AzureAIDataLoader(url=data_asset.path)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

loader.load()

这将返回一个Document对象，其中包含文档内容和相关元数据。

使用通配模式

您也可以指定通配符模式，以便更精确地控制要加载的文件。在以下示例中，仅加载扩展名为.pdf的文件。

loader = AzureAIDataLoader(url=data_asset.path, glob="*.pdf")
loader.load()

常见问题和解决方案

  1. 认证问题：如果遇到认证困难，确保已正确配置DefaultAzureCredential，并检查是否有访问相应资源的权限。

  2. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过Azure AI Studio的数据加载功能，您可以更高效和安全地从云存储中获取数据。您无需担心认证问题，系统会代替您处理。要更深入了解文档加载器的概念和如何使用，请参阅以下资源。

参考资料

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