DocumentModelAdministrationAsyncClient Klasse
- java.
lang. Object - com.
azure. ai. formrecognizer. documentanalysis. administration. DocumentModelAdministrationAsyncClient
- com.
public final class DocumentModelAdministrationAsyncClient
Diese Klasse stellt einen asynchronen Client zum Herstellen einer Verbindung mit dem Formularerkennung Azure Cognitive Service bereit.
Dieser Client stellt asynchrone Methoden bereit, um Folgendes auszuführen:
- Erstellen eines benutzerdefinierten Modells: Extrahieren Sie Daten aus Ihren spezifischen Dokumenten, indem Sie benutzerdefinierte Modelle mithilfe der beginBuidlDocumentModel -Methode erstellen, um eine SAS-URL für Ihren Azure Storage-Blobcontainer bereitzustellen.
- Zusammengesetzte benutzerdefinierte Modelle: Erstellt mithilfe der beginComposeDocumentModel -Methode ein neues Modell aus Dokumenttypen der Auflistung vorhandener Modelle.
- Kopieren eines benutzerdefinierten Modells: Kopieren Sie mithilfe der beginCopyDocumentModelTo -Methode ein benutzerdefiniertes Formularerkennung-Modell in eine Zielressource Formularerkennung.
- Benutzerdefinierte Modellverwaltung: Erhalten Sie detaillierte Informationen, löschen und listen Sie benutzerdefinierte Modelle mithilfe von Methoden getDocumentModel(String modelId)bzw listDocumentModels()deleteDocumentModel(String modelId) . auf.
- Betriebsverwaltung: Abrufen von detaillierten Informationen und Listenvorgängen für das Formularerkennung-Konto mithilfe von Methoden getOperation(String operationId) bzwlistOperations().
- Abrufe und Rückrufe: Es enthält Mechanismen zum Abrufen des Diensts, um die status eines Analysevorgangs zu überprüfen oder Rückrufe zu registrieren, um Benachrichtigungen zu erhalten, wenn die Analyse abgeschlossen ist.
Hinweis: Dieser Client unterstützt V2022_08_31 nur und neuer. Um eine ältere Dienstversion zu verwenden, FormRecognizerClient und FormTrainingClient.
Dienstclients sind der Interaktionspunkt für Entwickler, um Azure Formularerkennung zu verwenden. DocumentModelAdministrationClient ist der synchrone Dienstclient und DocumentModelAdministrationAsyncClient der asynchrone Dienstclient. Die in diesem Dokument gezeigten Beispiele verwenden ein Anmeldeinformationsobjekt namens DefaultAzureCredential für die Authentifizierung, das für die meisten Szenarien geeignet ist, einschließlich lokaler Entwicklungs- und Produktionsumgebungen. Darüber hinaus wird die Verwendung einer verwalteten Identität für die Authentifizierung in Produktionsumgebungen empfohlen. Weitere Informationen zu verschiedenen Authentifizierungsmethoden und den entsprechenden Anmeldeinformationstypen finden Sie in der Dokumentation zu Azure Identity."
Beispiel: Erstellen eines DocumentModelAdministrationAsyncClient mit DefaultAzureCredential
Im folgenden Codebeispiel wird die Erstellung eines DocumentModelAdministrationAsyncClientveranschaulicht, wobei "DefaultAzureCredentialBuilder" zum Konfigurieren verwendet wird.
DocumentModelAdministrationAsyncClient client = new DocumentModelAdministrationClientBuilder()
.endpoint("{endpoint}")
.credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
.buildAsyncClient();
Weitere Informationen finden Sie weiter unten im Codebeispiel zur Verwendung AzureKeyCredential für die Clienterstellung.
DocumentModelAdministrationAsyncClient documentModelAdministrationAsyncClient =
new DocumentModelAdministrationClientBuilder()
.credential(new AzureKeyCredential("{key}"))
.endpoint("{endpoint}")
.buildAsyncClient();
Methodenzusammenfassung
Geerbte Methoden von java.lang.Object
Details zur Methode
beginBuildDocumentClassifier
public PollerFlux
Erstellt ein benutzerdefiniertes Klassifiziererdokumentmodell.
Klassifizierermodelle können mehrere Dokumente oder mehrere Instanzen eines einzelnen Dokuments identifizieren. Dazu benötigen Sie mindestens fünf Dokumente für jede Klasse und zwei Klassen von Dokumenten.
Der Dienst unterstützt den Abbruch des zeitintensiven Vorgangs nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die darauf hinweist, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Codebeispiel
String blobContainerUrl1040D = "{SAS_URL_of_your_container_in_blob_storage}";
String blobContainerUrl1040A = "{SAS_URL_of_your_container_in_blob_storage}";
HashMap<String, ClassifierDocumentTypeDetails> documentTypesDetailsMap = new HashMap<>();
documentTypesDetailsMap.put("1040-D", new ClassifierDocumentTypeDetails(new BlobContentSource(blobContainerUrl1040D)
));
documentTypesDetailsMap.put("1040-A", new ClassifierDocumentTypeDetails(new BlobContentSource(blobContainerUrl1040A)
));
documentModelAdministrationAsyncClient.beginBuildDocumentClassifier(documentTypesDetailsMap)
// if polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(classifierDetails -> {
System.out.printf("Classifier ID: %s%n", classifierDetails.getClassifierId());
System.out.printf("Classifier description: %s%n", classifierDetails.getDescription());
System.out.printf("Classifier created on: %s%n", classifierDetails.getCreatedOn());
System.out.printf("Classifier expires on: %s%n", classifierDetails.getExpiresOn());
classifierDetails.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
if (documentTypeDetails.getContentSource() instanceof BlobContentSource) {
System.out.printf("Blob Source container Url: %s", ((BlobContentSource) documentTypeDetails
.getContentSource()).getContainerUrl());
}
});
});
Parameters:
Returns:
beginBuildDocumentClassifier
public PollerFlux
Erstellt ein benutzerdefiniertes Dokumentenanalysemodell. Modelle werden mithilfe von Dokumenten erstellt, die den folgenden Inhaltstyp aufweisen: "application/pdf", "image/jpeg", "image/png", "image/tiff", image/bmp. Andere Inhaltstypen werden ignoriert.
Der Dienst unterstützt den Abbruch des zeitintensiven Vorgangs nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die darauf hinweist, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Informationen zum Erstellen eines eigenen Verwaltungsdatensatzes finden Sie hier .
Codebeispiel
String blobContainerUrl1040D = "{SAS_URL_of_your_container_in_blob_storage}";
String blobContainerUrl1040A = "{SAS_URL_of_your_container_in_blob_storage}";
HashMap<String, ClassifierDocumentTypeDetails> documentTypesDetailsMap = new HashMap<>();
documentTypesDetailsMap.put("1040-D", new ClassifierDocumentTypeDetails(new BlobContentSource(blobContainerUrl1040D)
));
documentTypesDetailsMap.put("1040-A", new ClassifierDocumentTypeDetails(new BlobContentSource(blobContainerUrl1040A)
));
documentModelAdministrationAsyncClient.beginBuildDocumentClassifier(documentTypesDetailsMap,
new BuildDocumentClassifierOptions()
.setClassifierId("classifierId")
.setDescription("classifier desc"))
// if polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(classifierDetails -> {
System.out.printf("Classifier ID: %s%n", classifierDetails.getClassifierId());
System.out.printf("Classifier description: %s%n", classifierDetails.getDescription());
System.out.printf("Classifier created on: %s%n", classifierDetails.getCreatedOn());
System.out.printf("Classifier expires on: %s%n", classifierDetails.getExpiresOn());
classifierDetails.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
if (documentTypeDetails.getContentSource() instanceof BlobContentSource) {
System.out.printf("Blob Source container Url: %s", ((BlobContentSource) documentTypeDetails
.getContentSource()).getContainerUrl());
}
});
});
Parameters:
Returns:
beginBuildDocumentModel
public PollerFlux
Erstellt ein benutzerdefiniertes Dokumentenanalysemodell. Modelle werden mithilfe von Dokumenten erstellt, die den folgenden Inhaltstyp aufweisen: "application/pdf", "image/jpeg", "image/png", "image/tiff", image/bmp. Andere Inhaltstypen werden ignoriert.
Der Dienst unterstützt den Abbruch des zeitintensiven Vorgangs nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die darauf hinweist, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Informationen zum Erstellen eines eigenen Verwaltungsdatensatzes finden Sie hier .
Codebeispiel
String blobContainerUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
String fileList = "";
documentModelAdministrationAsyncClient.beginBuildDocumentModel(
new BlobFileListContentSource(blobContainerUrl, fileList),
DocumentModelBuildMode.TEMPLATE)
// if polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(documentModel -> {
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModel.getModelId());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModel.getCreatedOn());
documentModel.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
beginBuildDocumentModel
public PollerFlux
Erstellt ein benutzerdefiniertes Dokumentenanalysemodell. Modelle werden mithilfe von Dokumenten erstellt, die den folgenden Inhaltstyp aufweisen: "application/pdf", "image/jpeg", "image/png", "image/tiff", image/bmp. Andere Inhaltstypen werden ignoriert.
Der Dienst unterstützt das Abbruchen des vorgangs mit langer Ausführung nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die angibt, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Informationen zum Erstellen eines eigenen Verwaltungsdatensatzes finden Sie hier .
Codebeispiel
String blobContainerUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
String fileList = "";
String modelId = "model-id";
Map<String, String> attrs = new HashMap<String, String>();
attrs.put("createdBy", "sample");
String prefix = "Invoice";
documentModelAdministrationAsyncClient.beginBuildDocumentModel(
new BlobFileListContentSource(blobContainerUrl, fileList),
DocumentModelBuildMode.TEMPLATE,
new BuildDocumentModelOptions()
.setModelId(modelId)
.setDescription("model desc")
.setTags(attrs))
// if polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(documentModel -> {
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModel.getModelId());
System.out.printf("Model Description: %s%n", documentModel.getDescription());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModel.getCreatedOn());
System.out.printf("Model assigned tags: %s%n", documentModel.getTags());
documentModel.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
beginBuildDocumentModel
public PollerFlux
Erstellt ein benutzerdefiniertes Dokumentenanalysemodell. Modelle werden mithilfe von Dokumenten erstellt, die den folgenden Inhaltstyp aufweisen: "application/pdf", "image/jpeg", "image/png", "image/tiff", image/bmp. Andere Inhaltstypen werden ignoriert.
Der Dienst unterstützt das Abbruchen des vorgangs mit langer Ausführung nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die angibt, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Informationen zum Erstellen eines eigenen Verwaltungsdatensatzes finden Sie hier .
Codebeispiel
String blobContainerUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
documentModelAdministrationAsyncClient.beginBuildDocumentModel(blobContainerUrl,
DocumentModelBuildMode.TEMPLATE
)
// if polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(documentModel -> {
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModel.getModelId());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModel.getCreatedOn());
documentModel.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
beginBuildDocumentModel
public PollerFlux
Erstellt ein benutzerdefiniertes Dokumentenanalysemodell. Modelle werden mithilfe von Dokumenten erstellt, die den folgenden Inhaltstyp aufweisen: "application/pdf", "image/jpeg", "image/png", "image/tiff", image/bmp. Andere Inhaltstypen werden ignoriert.
Der Dienst unterstützt das Abbruchen des vorgangs mit langer Ausführung nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die angibt, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Informationen zum Erstellen eines eigenen Verwaltungsdatensatzes finden Sie hier .
Codebeispiel
String blobContainerUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
String modelId = "model-id";
Map<String, String> attrs = new HashMap<String, String>();
attrs.put("createdBy", "sample");
String prefix = "Invoice";
documentModelAdministrationAsyncClient.beginBuildDocumentModel(blobContainerUrl,
DocumentModelBuildMode.TEMPLATE,
prefix,
new BuildDocumentModelOptions()
.setModelId(modelId)
.setDescription("model desc")
.setTags(attrs))
// if polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(documentModel -> {
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModel.getModelId());
System.out.printf("Model Description: %s%n", documentModel.getDescription());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModel.getCreatedOn());
System.out.printf("Model assigned tags: %s%n", documentModel.getTags());
documentModel.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
beginComposeDocumentModel
public PollerFlux
Erstellen Sie ein zusammengesetztes Modell aus der bereitgestellten Liste der vorhandenen Modelle im Konto.
Dieser Vorgang schlägt fehl, wenn die Liste aus einer ungültigen, nicht vorhandenen Modell-ID oder aus doppelten IDs besteht.
Der Dienst unterstützt das Abbruchen des vorgangs mit langer Ausführung nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die angibt, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Codebeispiel
String modelId1 = "{model_Id_1}";
String modelId2 = "{model_Id_2}";
documentModelAdministrationAsyncClient.beginComposeDocumentModel(Arrays.asList(modelId1, modelId2)
)
// if polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(documentModel -> {
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModel.getModelId());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModel.getCreatedOn());
documentModel.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
beginComposeDocumentModel
public PollerFlux
Erstellen Sie ein zusammengesetztes Modell aus der bereitgestellten Liste der vorhandenen Modelle im Konto.
Dieser Vorgang schlägt fehl, wenn die Liste aus einer ungültigen, nicht vorhandenen Modell-ID oder aus doppelten IDs besteht.
Der Dienst unterstützt das Abbruchen des vorgangs mit langer Ausführung nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die angibt, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Codebeispiel
String modelId1 = "{model_Id_1}";
String modelId2 = "{model_Id_2}";
String modelId = "my-composed-model";
Map<String, String> attrs = new HashMap<String, String>();
attrs.put("createdBy", "sample");
documentModelAdministrationAsyncClient.beginComposeDocumentModel(Arrays.asList(modelId1, modelId2),
new ComposeDocumentModelOptions()
.setModelId(modelId)
.setDescription("model-desc")
.setTags(attrs))
// if polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(documentModel -> {
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModel.getModelId());
System.out.printf("Model Description: %s%n", documentModel.getDescription());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModel.getCreatedOn());
System.out.printf("Model assigned tags: %s%n", documentModel.getTags());
documentModel.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
beginCopyDocumentModelTo
public PollerFlux
Kopieren Sie ein benutzerdefiniertes Modell, das in dieser Ressource (der Quelle) gespeichert ist, in das vom Benutzer angegebene Ziel Formularerkennung Ressource.
Dies sollte mit der Quellressource Formularerkennung aufgerufen werden (mit dem Modell, das kopiert werden soll). Der Zielparameter sollte aus der Ausgabe der Zielressource von getCopyAuthorization() -Methode angegeben werden.
Der Dienst unterstützt das Abbruchen des vorgangs mit langer Ausführung nicht und gibt eine Fehlermeldung zurück, die angibt, dass keine Abbruchunterstützung vorhanden ist.
Codebeispiel
String copyModelId = "copy-model";
// Get authorization to copy the model to target resource
documentModelAdministrationAsyncClient.getCopyAuthorization()
// Start copy operation from the source client
// The ID of the model that needs to be copied to the target resource
.subscribe(copyAuthorization -> documentModelAdministrationAsyncClient.beginCopyDocumentModelTo(copyModelId,
copyAuthorization)
.filter(pollResponse -> pollResponse.getStatus().isComplete())
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(documentModel ->
System.out.printf("Copied model has model ID: %s, was created on: %s.%n,",
documentModel.getModelId(),
documentModel.getCreatedOn())));
Parameters:
Returns:
deleteDocumentClassifier
public Mono
Löscht den angegebenen Dokumentklassifizierer.
Codebeispiel
String classifierId = "{classifierId}";
documentModelAdministrationAsyncClient.deleteDocumentClassifier(classifierId)
.subscribe(ignored -> System.out.printf("Classifier ID: %s is deleted%n", classifierId));
Parameters:
Returns:
deleteDocumentClassifierWithResponse
public Mono
Löscht den angegebenen Dokumentklassifizierer.
Codebeispiel
String classifierId = "{classifierId}";
documentModelAdministrationAsyncClient.deleteDocumentClassifierWithResponse(classifierId)
.subscribe(response -> {
System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
System.out.printf("Classifier ID: %s is deleted.%n", classifierId);
});
Parameters:
Returns:
deleteDocumentModel
public Mono
Löscht das angegebene benutzerdefinierte Dokumentanalysemodell.
Codebeispiel
String modelId = "{model_id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.deleteDocumentModel(modelId)
.subscribe(ignored -> System.out.printf("Model ID: %s is deleted%n", modelId));
Parameters:
Returns:
deleteDocumentModelWithResponse
public Mono
Löscht das angegebene benutzerdefinierte Dokumentanalysemodell.
Codebeispiel
String modelId = "{model_id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.deleteDocumentModelWithResponse(modelId)
.subscribe(response -> {
System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
System.out.printf("Model ID: %s is deleted.%n", modelId);
});
Parameters:
Returns:
getCopyAuthorization
public Mono
Generieren Sie die Autorisierung zum Kopieren eines benutzerdefinierten Dokumentanalysemodells in die Zielressource Formularerkennung.
Dies sollte von der Zielressource aufgerufen werden (in die das Modell kopiert wird), und die Ausgabe kann als Zielparameter an beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target)übergeben werden.
Returns:
getCopyAuthorizationWithResponse
public Mono
Generieren Sie die Autorisierung zum Kopieren eines benutzerdefinierten Dokumentanalysemodells in die Zielressource Formularerkennung.
Dies sollte von der Zielressource aufgerufen werden (in die das Modell kopiert wird), und die Ausgabe kann als Zielparameter an beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target)übergeben werden.
Parameters:
documentModelAdministrationAsyncClient.getCopyAuthorizationWithResponse( new CopyAuthorizationOptions() .setModelId(modelId) .setDescription("model desc") .setTags(attrs)) .subscribe(copyAuthorization -> System.out.printf("Copy Authorization response status: %s, for model id: %s, access token: %s, " + "expiration time: %s, target resource ID; %s, target resource region: %s%n", copyAuthorization.getStatusCode(), copyAuthorization.getValue().getTargetModelId(), copyAuthorization.getValue().getAccessToken(), copyAuthorization.getValue().getExpiresOn(), copyAuthorization.getValue().getTargetResourceId(), copyAuthorization.getValue().getTargetResourceRegion() ));
Returns:
getDocumentAnalysisAsyncClient
public DocumentAnalysisAsyncClient getDocumentAnalysisAsyncClient()
Erstellt ein neues DocumentAnalysisAsyncClient-Objekt. Die neue DocumentTrainingAsyncClient verwendet dieselbe Anforderungsrichtlinienpipeline wie die DocumentTrainingAsyncClient.
Returns:
getDocumentClassifier
public Mono
Rufen Sie detaillierte Informationen für einen Dokumentklassifizierer anhand seiner ID ab.
Codebeispiel
String modelId = "{model_id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.getDocumentClassifier(modelId).subscribe(documentClassifier -> {
System.out.printf("Classifier ID: %s%n", documentClassifier.getClassifierId());
System.out.printf("Classifier Description: %s%n", documentClassifier.getDescription());
System.out.printf("Classifier Created on: %s%n", documentClassifier.getCreatedOn());
documentClassifier.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
if (documentTypeDetails.getContentSource() instanceof BlobContentSource) {
System.out.printf("Blob Source container Url: %s", ((BlobContentSource) documentTypeDetails
.getContentSource()).getContainerUrl());
}
if (documentTypeDetails.getContentSource() instanceof BlobFileListContentSource) {
System.out.printf("Blob File List Source container Url: %s",
((BlobFileListContentSource) documentTypeDetails
.getContentSource()).getContainerUrl());
}
});
});
Parameters:
Returns:
getDocumentClassifierWithResponse
public Mono
Rufen Sie detaillierte Informationen für eine angegebene Modell-ID mit http-Antwort ab.
Codebeispiel
String modelId = "{model_id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.getDocumentModelWithResponse(modelId).subscribe(response -> {
System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
DocumentModelDetails documentModelDetails = response.getValue();
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModelDetails.getModelId());
System.out.printf("Model Description: %s%n", documentModelDetails.getDescription());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModelDetails.getCreatedOn());
documentModelDetails.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
getDocumentModel
public Mono
Rufen Sie ausführliche Informationen für eine angegebene Modell-ID ab.
Codebeispiel
String modelId = "{model_id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.getDocumentModel(modelId).subscribe(documentModel -> {
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModel.getModelId());
System.out.printf("Model Description: %s%n", documentModel.getDescription());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModel.getCreatedOn());
documentModel.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
getDocumentModelWithResponse
public Mono
Rufen Sie detaillierte Informationen für eine angegebene Modell-ID mit http-Antwort ab.
Codebeispiel
String modelId = "{model_id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.getDocumentModelWithResponse(modelId).subscribe(response -> {
System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
DocumentModelDetails documentModelDetails = response.getValue();
System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModelDetails.getModelId());
System.out.printf("Model Description: %s%n", documentModelDetails.getDescription());
System.out.printf("Model Created on: %s%n", documentModelDetails.getCreatedOn());
documentModelDetails.getDocumentTypes().forEach((key, documentTypeDetails) -> {
documentTypeDetails.getFieldSchema().forEach((field, documentFieldSchema) -> {
System.out.printf("Field: %s", field);
System.out.printf("Field type: %s", documentFieldSchema.getType());
System.out.printf("Field confidence: %.2f", documentTypeDetails.getFieldConfidence().get(field));
});
});
});
Parameters:
Returns:
getOperation
public Mono
Rufen Sie detaillierte Vorgangsinformationen für die angegebene ID ab.
Dieser Vorgang schlägt fehl, wenn die verwendete Vorgangs-ID nach 24 Stunden liegt.
Codebeispiel
String operationId = "{operation_Id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.getOperation(operationId).subscribe(operationDetails -> {
System.out.printf("Operation ID: %s%n", operationDetails.getOperationId());
System.out.printf("Operation Kind: %s%n", operationDetails.getKind());
System.out.printf("Operation Status: %s%n", operationDetails.getStatus());
System.out.printf("Model ID created with this operation: %s%n",
((DocumentModelBuildOperationDetails) operationDetails).getResult().getModelId());
if (OperationStatus.FAILED.equals(operationDetails.getStatus())) {
System.out.printf("Operation fail error: %s%n", operationDetails.getError().getMessage());
}
});
Parameters:
Returns:
getOperationWithResponse
public Mono
Rufen Sie detaillierte Vorgangsinformationen für die angegebene ID mit http-Antwort ab.
Dieser Vorgang schlägt fehl, wenn die verwendete Vorgangs-ID nach 24 Stunden liegt.
Codebeispiel
String operationId = "{operation_Id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.getOperationWithResponse(operationId).subscribe(response -> {
System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
OperationDetails operationDetails = response.getValue();
System.out.printf("Operation ID: %s%n", operationDetails.getOperationId());
System.out.printf("Operation Kind: %s%n", operationDetails.getKind());
System.out.printf("Operation Status: %s%n", operationDetails.getStatus());
System.out.printf("Model ID created with this operation: %s%n",
((DocumentModelBuildOperationDetails) operationDetails).getResult().getModelId());
if (OperationStatus.FAILED.equals(operationDetails.getStatus())) {
System.out.printf("Operation fail error: %s%n", operationDetails.getError().getMessage());
}
});
Parameters:
Returns:
getResourceDetails
public Mono
Rufen Sie Informationen zur aktuellen Formularerkennung-Ressource ab.
Codebeispiel
documentModelAdministrationAsyncClient.getResourceDetails()
.subscribe(resourceInfo -> {
System.out.printf("Max number of models that can be build for this account: %d%n",
resourceInfo.getCustomDocumentModelLimit());
System.out.printf("Current count of built document analysis models: %d%n",
resourceInfo.getCustomDocumentModelCount());
});
Returns:
getResourceDetailsWithResponse
public Mono
Rufen Sie die Informationen zur aktuellen Formularerkennung-Ressource mit einer HTTP-Antwort ab.
Codebeispiel
documentModelAdministrationAsyncClient.getResourceDetailsWithResponse()
.subscribe(response -> {
System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
ResourceDetails resourceDetails = response.getValue();
System.out.printf("Max number of models that can be build for this account: %d%n",
resourceDetails.getCustomDocumentModelLimit());
System.out.printf("Current count of built document analysis models: %d%n",
resourceDetails.getCustomDocumentModelCount());
});
Returns:
listDocumentClassifiers
public PagedFlux
Listen Sie Informationen für die einzelnen Dokumentklassifizierungen für das Formularerkennung Konto auf, die erfolgreich erstellt wurden.
Codebeispiel
documentModelAdministrationAsyncClient.listDocumentClassifiers()
.subscribe(documentModelInfo ->
System.out.printf("Classifier ID: %s, Classifier description: %s, Created on: %s.%n",
documentModelInfo.getClassifierId(),
documentModelInfo.getDescription(),
documentModelInfo.getCreatedOn()));
Returns:
listDocumentModels
public PagedFlux
Listen Sie Informationen für jedes Modell im Formularerkennung Konto auf, das erfolgreich erstellt wurde.
Codebeispiel
documentModelAdministrationAsyncClient.listDocumentModels()
.subscribe(documentModelInfo ->
System.out.printf("Model ID: %s, Model description: %s, Created on: %s.%n",
documentModelInfo.getModelId(),
documentModelInfo.getDescription(),
documentModelInfo.getCreatedOn()));
Returns:
listOperations
public PagedFlux
Listen Sie Informationen zu jedem Modellvorgang im Formularerkennung Konto in den letzten 24 Stunden auf.
Codebeispiel
documentModelAdministrationAsyncClient.listOperations()
.subscribe(modelOperationSummary -> {
System.out.printf("Operation ID: %s%n", modelOperationSummary.getOperationId());
System.out.printf("Operation Status: %s%n", modelOperationSummary.getStatus());
System.out.printf("Operation Created on: %s%n", modelOperationSummary.getCreatedOn());
System.out.printf("Operation Percent completed: %d%n", modelOperationSummary.getPercentCompleted());
System.out.printf("Operation Kind: %s%n", modelOperationSummary.getKind());
System.out.printf("Operation Last updated on: %s%n", modelOperationSummary.getLastUpdatedOn());
System.out.printf("Operation resource location: %s%n", modelOperationSummary.getResourceLocation());
});
Returns:
Gilt für:
Azure SDK for Java