DocumentModelAdministrationAsyncClient Classe
- java.
lang. Object - com.
azure. ai. formrecognizer. documentanalysis. administration. DocumentModelAdministrationAsyncClient
- com.
public final class DocumentModelAdministrationAsyncClient
Essa classe fornece um cliente assíncrono para se conectar ao Reconhecimento de Formulários Serviço Cognitivo do Azure.
Esse cliente fornece métodos assíncronos para executar:
- Criar um modelo personalizado: extraia dados de seus documentos específicos criando modelos personalizados usando o beginBuidlDocumentModel método para fornecer uma URL SAS de contêiner para seu contêiner de Blob de Armazenamento do Azure.
- Modelos personalizados compostos: cria um novo modelo de tipos de documento de coleção de modelos existentes usando o beginComposeDocumentModel método .
- Copiar modelo personalizado: copie um modelo de Reconhecimento de Formulários personalizado para um recurso de Reconhecimento de Formulários de destino usando o beginCopyDocumentModelTo método .
- Gerenciamento de modelo personalizado: obtenha informações detalhadas, exclua e liste modelos personalizados usando métodos getDocumentModel(String modelId)edeleteDocumentModel(String modelId), listDocumentModels() respectivamente.
- Gerenciamento de operações: obtenha informações detalhadas e operações de lista na conta Reconhecimento de Formulários usando métodos getOperation(String operationId) elistOperations(), respectivamente.
- Sondagem e retornos de chamada: inclui mecanismos para sondar o serviço para marcar o status de uma operação de análise ou registrar retornos de chamada para receber notificações quando a análise for concluída.
Nota: Esse cliente só dá V2022_08_31 suporte e é mais recente. Para usar uma versão FormRecognizerClient de serviço mais antiga e FormTrainingClient.
Os clientes de serviço são o ponto de interação para os desenvolvedores usarem o Reconhecimento de Formulários do Azure. DocumentModelAdministrationClient é o cliente de serviço síncrono e DocumentModelAdministrationAsyncClient é o cliente de serviço assíncrono. Os exemplos mostrados neste documento usam um objeto de credencial chamado DefaultAzureCredential para autenticação, que é apropriado para a maioria dos cenários, incluindo ambientes locais de desenvolvimento e produção. Além disso, recomendamos usar a identidade gerenciada para autenticação em ambientes de produção. Você pode encontrar mais informações sobre diferentes maneiras de autenticação e seus tipos de credencial correspondentes na documentação da Identidade do Azure".
Exemplo: construir um DocumentModelAdministrationAsyncClient com DefaultAzureCredential
O exemplo de código a seguir demonstra a criação de um DocumentModelAdministrationAsyncClient, usando o 'DefaultAzureCredentialBuilder' para configurá-lo.
DocumentModelAdministrationAsyncClient client = new DocumentModelAdministrationClientBuilder()
.endpoint("{endpoint}")
.credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
.buildAsyncClient();
Além disso, consulte o exemplo de código abaixo a ser usado AzureKeyCredential para a criação do cliente.
DocumentModelAdministrationAsyncClient documentModelAdministrationAsyncClient =
new DocumentModelAdministrationClientBuilder()
.credential(new AzureKeyCredential("{key}"))
.endpoint("{endpoint}")
.buildAsyncClient();
Resumo do método
Métodos herdados de java.lang.Object
Detalhes do método
beginBuildDocumentClassifier
public PollerFlux
Cria um modelo de documento de classificador personalizado.
Os modelos de classificador podem identificar vários documentos ou várias instâncias de um único documento. Para isso, você precisa de pelo menos cinco documentos para cada classe e duas classes de documentos.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
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
Cria um modelo de análise de documento personalizado. Os modelos são criados usando documentos do seguinte tipo de conteúdo : 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff', image/bmp. Outro tipo de conteúdo é ignorado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Confira aqui para obter informações sobre como criar seu próprio conjunto de dados de administração.
Exemplo de código
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
Cria um modelo de análise de documento personalizado. Os modelos são criados usando documentos do seguinte tipo de conteúdo : 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff', image/bmp. Outro tipo de conteúdo é ignorado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Confira aqui para obter informações sobre como criar seu próprio conjunto de dados de administração.
Exemplo de código
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
Cria um modelo de análise de documento personalizado. Os modelos são criados usando documentos do seguinte tipo de conteúdo : 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff', image/bmp. Outro tipo de conteúdo é ignorado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Confira aqui para obter informações sobre como criar seu próprio conjunto de dados de administração.
Exemplo de código
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
Cria um modelo de análise de documento personalizado. Os modelos são criados usando documentos do seguinte tipo de conteúdo : 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff', image/bmp. Outro tipo de conteúdo é ignorado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Confira aqui para obter informações sobre como criar seu próprio conjunto de dados de administração.
Exemplo de código
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
Cria um modelo de análise de documento personalizado. Os modelos são criados usando documentos do seguinte tipo de conteúdo : 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff', image/bmp. Outro tipo de conteúdo é ignorado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Confira aqui para obter informações sobre como criar seu próprio conjunto de dados de administração.
Exemplo de código
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
Crie um modelo composto a partir da lista fornecida de modelos existentes na conta.
Essas operações falharão se a lista consistir em uma ID de modelo inválida e não existente ou IDs duplicadas.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
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
Crie um modelo composto a partir da lista fornecida de modelos existentes na conta.
Essas operações falharão se a lista consistir em uma ID de modelo inválida e não existente ou IDs duplicadas.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
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
Copie um modelo personalizado armazenado nesse recurso (a origem) para o recurso de Reconhecimento de Formulários de destino especificado pelo usuário.
Isso deve ser chamado com o recurso de Reconhecimento de Formulários de origem (com o modelo que se destina a ser copiado). O parâmetro de destino deve ser fornecido a partir da saída do recurso de destino do getCopyAuthorization() método .
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
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
Exclui o classificador de documento especificado.
Exemplo de código
String classifierId = "{classifierId}";
documentModelAdministrationAsyncClient.deleteDocumentClassifier(classifierId)
.subscribe(ignored -> System.out.printf("Classifier ID: %s is deleted%n", classifierId));
Parameters:
Returns:
deleteDocumentClassifierWithResponse
public Mono<>
Exclui o classificador de documento especificado.
Exemplo de código
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
Exclui o modelo de análise de documento personalizado especificado.
Exemplo de código
String modelId = "{model_id}";
documentModelAdministrationAsyncClient.deleteDocumentModel(modelId)
.subscribe(ignored -> System.out.printf("Model ID: %s is deleted%n", modelId));
Parameters:
Returns:
deleteDocumentModelWithResponse
public Mono<>
Exclui o modelo de análise de documento personalizado especificado.
Exemplo de código
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
Gere autorização para copiar um modelo de análise de documento personalizado para o recurso de Reconhecimento de Formulários de destino.
Isso deve ser chamado pelo recurso de destino (para o qual o modelo será copiado) e a saída pode ser passada como o parâmetro de destino para beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target).
Returns:
getCopyAuthorizationWithResponse
public Mono<>
Gere autorização para copiar um modelo de análise de documento personalizado para o recurso de Reconhecimento de Formulários de destino.
Isso deve ser chamado pelo recurso de destino (para o qual o modelo será copiado) e a saída pode ser passada como o parâmetro de destino para beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target).
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()
Cria um novo objeto DocumentAnalysisAsyncClient. O novo DocumentTrainingAsyncClient usa o mesmo pipeline de política de solicitação que o DocumentTrainingAsyncClient.
Returns:
getDocumentClassifier
public Mono
Obtenha informações detalhadas para um classificador de documento por sua ID.
Exemplo de código
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<>
Obtenha informações detalhadas para uma ID de modelo especificada com resposta Http.
Exemplo de código
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
Obtenha informações detalhadas para uma ID de modelo especificada.
Exemplo de código
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<>
Obtenha informações detalhadas para uma ID de modelo especificada com resposta Http.
Exemplo de código
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
Obtenha informações detalhadas da operação para a ID especificada.
Essas operações falharão se a ID da operação usada for anterior a 24 horas.
Exemplo de código
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<>
Obtenha informações detalhadas da operação para a ID especificada com a resposta Http.
Essas operações falharão se a ID da operação usada for anterior a 24 horas.
Exemplo de código
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
Obtenha informações sobre o recurso de Reconhecimento de Formulários atual.
Exemplo de código
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<>
Obtenha as informações sobre o recurso de Reconhecimento de Formulários atual com uma resposta Http.
Exemplo de código
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
Listar informações para cada classificador de documento na conta Reconhecimento de Formulários que foram criadas com êxito.
Exemplo de código
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
Listar informações para cada modelo na conta Reconhecimento de Formulários que foram criadas com êxito.
Exemplo de código
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
Listar informações para cada operação de modelo na conta Reconhecimento de Formulários nas últimas 24 horas.
Exemplo de código
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:
Aplica-se a
Azure SDK for Java
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