Sotto il nome di cognitive service si racchiudono una serie di servizi che sfruttano l'intelligenza artificiale per offrire funzionalità utili ad arricchire i nostri applicativi. Sono forniti dalla piattaforma Microsoft Azure perciò si gestiscono e vengono offerti con piani a consumo e, sotto certe soglie, anche gratuitamente.

Tra questi servizi è presente il translator text che, attraverso API REST, ci permette di tradurre contenuti in oltre 60 lingue con una notevole qualità. Sotto i due miglioni di caratteri mensili, inoltre, è gratuito permettendoci di sperimentare o di fornire funzionalità molto utili senza sforzo. Tra le possibilità offerte, oltre a tradurre del testo, c'è anche quella di tradurre markup HTML o markdown, funzionalità molto utile se stiamo fornendo un back office che deve aiutare nel tradurre contenuti.

Per usufruire di questo dobbiamo prima di tutto creare una risorsa Azure di tipo Translator text. Diamo un nome e selezioniamo il pricing tier. Se è il primo account che creiamo possiamo anche selezionare il tier gratuito.

Creata la risorsa è sufficiente appuntarsi la chiave disponibile direttamente dell'overview della stessa.

A questo punto dobbiamo ricorrere alla documentazione, raggiungibile qua https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/translator/reference/v3-0-translate, che spiega come effettuare la chiamata REST. In questo script implementiamo la chiamata utilizzando una libreria Refit, disponibile su NuGet, che automatizza il processo di creazione del client.
Installato il pacchetto è sufficiente, infatti, definire un'interfaccia che rispecchi la firma della chiamata, come nell'esempio seguente.

public interface ITranslatorService
{
  [Post("/translate?api-version=3.0&to={to}&from={from}&textType=html&includeAlignment=true")]
  Task<TranslatorResponse[]> TranslateAsync(string from, string to, [Body] TranslatorRequest[] requests);
}

L'attributo Post ci permette di indicare il verb HTTP, ma anche dove posizionare i parametri della funzione all'intero dell'URI. Da notare l'uso del parametro textType per forzare la comprensione dell'HTML. Richiesta e risposta vengono serializzati e deserializzati in JSON, perciò definiamo i modelli che li rappresentano sfruttando gli attributi di JSON.NET.

public partial class TranslatorRequest
{
  [JsonPropertyName("Text")]
  public string Text { get; set; }
}

public partial class TranslatorResponse
{
  [JsonPropertyName("translations")]
  public Translation[] Translations { get; set; }
}

public partial class Translation
{
  [JsonPropertyName("text")]
  public string Text { get; set; }

  [JsonPropertyName("to")]
  public string To { get; set; }
}

Possiamo quindi procedere ad effettuare la chiamata. Per farlo la libreria fornisce un factory method di nome RestService.For per ottenere un'istanza che soddisfi l'interfaccia appena creata. Lo facciamo fornendo un HttpClient configurato con l'URI base e con l'header Ocp-Apim-Subscription-Key valorizzato con la chiave che in precedenza abbiamo recuperato.

// Creazione del client Http
var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", "key...");
client.BaseAddress = new Uri("https://api.cognitive.microsofttranslator.com");

// Creazione del proxy
ITranslatorService service = RestService.For<ITranslatorService>(client);

// Traduco il contenuto
var request = new[] {
                new TranslatorRequest {Text = "<p>Ciao!</p>"},
              };
var response = await service.TranslateAsync("IT", "EN", request);

// <p>Hi!</p>
Console.WriteLine(response[0].Translations[0].Text);

Come si vede dal codice, effettuata la chiamata, che supporta più testi, possiamo leggerne la risposta in base all'indice.

Per maggiori informazioni sulla libreria Refit si rimanda al sito
https://github.com/reactiveui/refit