Краткое руководство. Анализ текстового содержимого

Статья
06/01/2024

Начало работы с пакетом SDK для содержимого Сейф ty Studio, REST API или клиентских пакетов SDK для выполнения простой модерации текста. Служба содержимого ИИ Azure Сейф ty предоставляет алгоритмы ИИ для перетаскивания нежелательного содержимого. Выполните следующие действия, чтобы попробовать его.

Примечание.

Примеры данных и кода могут содержать оскорбительный контент. Рекомендуется использовать усмотрение пользователя.

Необходимые компоненты

подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
После создания подписки Azure создайте ресурс Content Сейф ty в портал Azure, чтобы получить ключ и конечную точку. Введите уникальное имя ресурса, выберите подписку и выберите группу ресурсов, поддерживаемый регион (см . доступность региона) и поддерживаемую ценовую категорию. Затем выберите Создать.
- Развертывание ресурса занимает несколько минут. После завершения выберите ресурс. В области слева в разделе "Управление ресурсами" выберите "Ключ подписки" и "Конечная точка". Конечная точка и любой из ключей используются для вызова API.
Установленная программа cURL.

Анализ текстового содержимого

В следующем разделе описывается пример запроса с cURL. Вставьте приведенную ниже команду в текстовый редактор и внесите следующие изменения.

Замените <endpoint> URL-адрес конечной точки, связанный с ресурсом.
Замените <your_subscription_key> одним из ключей, которые входят в ваш ресурс.
При необходимости замените "text" поле в тексте собственным текстом, который вы хотите проанализировать.

Совет

Размер текста и степень детализации

Максимальная длина по умолчанию для отправки текста составляет 10 000 символов.

curl --location --request POST '<endpoint>/contentsafety/text:analyze?api-version=2023-10-01' \
--header 'Ocp-Apim-Subscription-Key: <your_subscription_key>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "text": "I hate you",
  "categories": [
   "Hate","Sexual","SelfHarm","Violence"
  ]
   "blocklistNames": [
      "string"
    ],
   "haltOnBlocklistHit": true,
   "outputType": "FourSeverityLevels"
}'

Следующие поля должны быть включены в URL-адрес:

имени	Обязательно	Описание	Тип
Версия API	Обязательное поле	Это версия API для проверка. Текущая версия: api-version=2023-10-01. Пример: `<endpoint>/contentsafety/text:analyze?api-version=2023-10-01`	Строка

Параметры в тексте запроса определяются в этой таблице:

имени	Обязательно	Описание	Тип
text	Обязательное поле	Это необработанный текст для проверка. Другие символы, отличные от ascii, могут быть включены.	Строка
Категории	Необязательно	Предполагается, что это массив имен категорий. См. руководство по категориям вреда для списка доступных имен категорий. Если категории не указаны, используются все четыре категории. Мы используем несколько категорий, чтобы получить оценки в одном запросе.	Строка
blocklistNames	Необязательно	Имя блока текста. Поддерживаются только следующие символы: `0-9 A-Z a-z - . _ ~` Вы можете вложить несколько имен списков здесь.	Массив
haltOnBlocklistHit	Необязательно	Если задано значение `true`, дальнейший анализ вредного содержимого не будет выполняться в случаях, когда блок-списки попадают. Если задано значение `false`, все анализы вредного содержимого будут выполняться независимо от того, попадают ли блок-списки.	Логический
outputType	Необязательно	`"FourSeverityLevels"` или `"EightSeverityLevels"`. Уровень серьезности выходных данных в четырех или восьми уровнях может быть `0,2,4,6` или `0,1,2,3,4,5,6,7`.	Строка

См. следующий пример текста запроса:

{
  "text": "I hate you",
  "categories": [
   "Hate","Sexual","SelfHarm","Violence"
  ],
  "blocklistNames": [
    "array"
  ],
  "haltOnBlocklistHit": false,
  "outputType": "FourSeverityLevels"
}

Откройте окно командной строки, вставьте измененную команду cURL и запустите ее.

Выходные данные

В выходных данных консоли должны отображаться результаты модерации текста, отображаемые в виде данных JSON. Например:

{
  "blocklistsMatch": [
    {
      "blocklistName": "string",
      "blocklistItemId": "string",
      "blocklistItemText": "string"
    }
  ],
  "categoriesAnalysis": [
        {
            "category": "Hate",
            "severity": 2
        },
        {
            "category": "SelfHarm",
            "severity": 0
        },
        {
            "category": "Sexual",
            "severity": 0
        },
        {
            "category": "Violence",
            "severity": 0
  ]
}

Поля JSON в выходных данных определяются здесь:

Имя	Описание	Тип
КатегорииAnalysis	Каждый выходной класс, прогнозируемый API. Классификация может быть многометкой. Например, если пример текста выполняется через модель модерации текста, его можно классифицировать как сексуальное содержимое, так и насилие. Категории вреда	Строка
Уровень серьезности	Чем выше уровень серьезности входного содержимого, тем больше это значение.	Целое

Справочная документация | Исходный код библиотеки | Пакет (NuGet) | Примеры

Необходимые компоненты

подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
Интегрированная среда разработки Visual Studio с включенной рабочей нагрузкой .NET desktop development. Или если вы не планируете использовать интегрированную среду разработки Visual Studio, вам нужна текущая версия .NET Core.
После создания подписки Azure создайте ресурс Content Сейф ty в портал Azure, чтобы получить ключ и конечную точку. Введите уникальное имя ресурса, выберите подписку и выберите группу ресурсов, поддерживаемый регион (см . доступность региона) и поддерживаемую ценовую категорию. Затем выберите Создать.
- Развертывание ресурса занимает несколько минут. После завершения выберите ресурс. В области слева в разделе "Управление ресурсами" выберите "Ключ подписки" и "Конечная точка". Конечная точка и любой из ключей используются для вызова API.

Настройка приложения

Создайте приложение C#.

Интегрированная среда разработки Visual Studio
CLI

Откройте Visual Studio и в разделе "Начало работы " выберите "Создать проект". Задайте для фильтров шаблонов значение C#/All Platform/Console. Выберите консольное приложение (приложение командной строки, которое может работать в .NET в Windows, Linux и macOS) и нажмите кнопку "Далее". Измените имя проекта на Content Сейф tyQuickstart и нажмите кнопку "Далее". Выберите .NET 6.0 или более поздней версии и нажмите кнопку "Создать ", чтобы создать проект.

Установка клиентского пакета SDK

После создания нового проекта установите клиентский пакет SDK, щелкнув правой кнопкой мыши решение проекта в Обозреватель решений и выбрав "Управление пакетами NuGet". В открывшемся диспетчере пакетов выберите Просмотр и выполните поиск по запросу Azure.AI.ContentSafety. Выберите Установить.

В окне консоли (cmd, PowerShell или Bash) выполните команду dotnet new, чтобы создать консольное приложение с именем content-safety-quickstart. Эта команда создает простой проект "Hello World" на языке C# с одним файлом исходного кода Program.cs.

dotnet new console -n content-safety-quickstart

Измените каталог на созданную папку приложения. Чтобы создать приложение, выполните следующую команду:

dotnet build

Выходные данные сборки не должны содержать предупреждений или ошибок.

...
Build succeeded.
  0 Warning(s)
  0 Error(s)
...

Установка клиентского пакета SDK

В каталоге приложения установите Компьютерное зрение клиентский пакет SDK для .NET со следующей командой:

dotnet add package Azure.AI.ContentSafety

Создание переменной среды

В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Совет

Не включайте ключ непосредственно в код и никогда не публикуйте его. Дополнительные варианты проверки подлинности, такие как Azure Key Vault, см. в статье по безопасности служб ИИ Azure.

Чтобы задать переменную среды для ключа и конечной точки, откройте окно консоли и следуйте инструкциям для операционной системы и среды разработки.

Чтобы задать CONTENT_SAFETY_KEY переменную среды, замените YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY одним из ключей ресурса.
Чтобы задать переменную среды, замените YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT конечной CONTENT_SAFETY_ENDPOINT точкой ресурса.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

После добавления переменных среды может потребоваться перезапустить все запущенные программы, которые будут считывать переменные среды, включая окно консоли.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

После добавления переменных среды запустите source ~/.bashrc из окна консоли, чтобы применить изменения.

Анализ текстового содержимого

В каталоге проекта откройте файл Program.cs , созданный ранее. Вставьте следующий код.

using System;
using Azure.AI.ContentSafety;

namespace Azure.AI.ContentSafety.Dotnet.Sample
{
  class ContentSafetySampleAnalyzeText
  {
    public static void AnalyzeText()
    {
      // retrieve the endpoint and key from the environment variables created earlier
      string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("CONTENT_SAFETY_ENDPOINT");
      string key = Environment.GetEnvironmentVariable("CONTENT_SAFETY_KEY");

      ContentSafetyClient client = new ContentSafetyClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(key));

      string text = "Your input text";

      var request = new AnalyzeTextOptions(text);

      Response<AnalyzeTextResult> response;
      try
      {
          response = client.AnalyzeText(request);
      }
      catch (RequestFailedException ex)
      {
          Console.WriteLine("Analyze text failed.\nStatus code: {0}, Error code: {1}, Error message: {2}", ex.Status, ex.ErrorCode, ex.Message);
          throw;
      }

      Console.WriteLine("\nAnalyze text succeeded:");
      Console.WriteLine("Hate severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == TextCategory.Hate)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("SelfHarm severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == TextCategory.SelfHarm)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("Sexual severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == TextCategory.Sexual)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("Violence severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == TextCategory.Violence)?.Severity ?? 0);

    }
    static void Main()
    {
        AnalyzeText();
    }
  }
}

Замените "Your input text" текстовым содержимым, который вы хотите использовать.

Совет

Размер текста и степень детализации

Максимальная длина по умолчанию для отправки текста составляет 10 000 символов.

Интегрированная среда разработки Visual Studio
CLI

Создайте и запустите приложение, выбрав "Начать отладку " в меню отладки в верхней части окна интегрированной среды разработки (или нажмите клавишу F5).

Создайте и запустите приложение из каталога приложения с помощью следующих команд:

dotnet build
dotnet run

Справочная документация | Исходный код библиотеки | Пакет (PyPI) | Примеры |

Необходимые компоненты

подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
После создания подписки Azure создайте ресурс Content Сейф ty в портал Azure, чтобы получить ключ и конечную точку. Введите уникальное имя ресурса, выберите подписку и выберите группу ресурсов, поддерживаемый регион (см . доступность региона) и поддерживаемую ценовую категорию. Затем выберите Создать.
- Развертывание ресурса занимает несколько минут. После завершения выберите ресурс. В области слева в разделе "Управление ресурсами" выберите "Ключ подписки" и "Конечная точка". Конечная точка и любой из ключей используются для вызова API.
Python 3.x
- Установка Python должна включать pip. Чтобы проверить, установлен ли pip, выполните команду pip --version в командной строке. Чтобы использовать pip, установите последнюю версию Python.

Создание переменной среды

Совет

Чтобы задать CONTENT_SAFETY_KEY переменную среды, замените YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY одним из ключей ресурса.
Чтобы задать переменную среды, замените YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT конечной CONTENT_SAFETY_ENDPOINT точкой ресурса.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

После добавления переменных среды запустите source ~/.bashrc из окна консоли, чтобы применить изменения.

Анализ текстового содержимого

В следующем разделе описывается пример запроса с помощью пакета SDK для Python.

Откройте командную строку, перейдите в папку проекта и создайте файл с именем quickstart.py.
Выполните следующую команду, чтобы установить библиотеку содержимого ИИ Azure Сейф ty:
```
pip install azure-ai-contentsafety
```

Скопируйте следующий код в quickstart.py:

import os
from azure.ai.contentsafety import ContentSafetyClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.core.exceptions import HttpResponseError
from azure.ai.contentsafety.models import AnalyzeTextOptions, TextCategory

def analyze_text():
    # analyze text
    key = os.environ["CONTENT_SAFETY_KEY"]
    endpoint = os.environ["CONTENT_SAFETY_ENDPOINT"]

    # Create an Azure AI Content Safety client
    client = ContentSafetyClient(endpoint, AzureKeyCredential(key))

    # Contruct request
    request = AnalyzeTextOptions(text="Your input text")

    # Analyze text
    try:
        response = client.analyze_text(request)
    except HttpResponseError as e:
        print("Analyze text failed.")
        if e.error:
            print(f"Error code: {e.error.code}")
            print(f"Error message: {e.error.message}")
            raise
        print(e)
        raise

    hate_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == TextCategory.HATE)
    self_harm_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == TextCategory.SELF_HARM)
    sexual_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == TextCategory.SEXUAL)
    violence_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == TextCategory.VIOLENCE)

    if hate_result:
        print(f"Hate severity: {hate_result.severity}")
    if self_harm_result:
        print(f"SelfHarm severity: {self_harm_result.severity}")
    if sexual_result:
        print(f"Sexual severity: {sexual_result.severity}")
    if violence_result:
        print(f"Violence severity: {violence_result.severity}")

if __name__ == "__main__":
    analyze_text()

Замените "Your input text" текстовым содержимым, который вы хотите использовать.

Совет

Размер текста и степень детализации

Максимальная длина по умолчанию для отправки текста составляет 10 000 символов.
Затем запустите приложение с python помощью команды в файле быстрого запуска.
```
python quickstart.py
```

Справочная документация | Исходный код библиотеки | Артефакт (Maven) | Примеры

Необходимые компоненты

подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
Текущая версия пакета средств разработки Java (JDK).
Средство сборки Gradle или другой диспетчер зависимостей.
После создания подписки Azure создайте ресурс Content Сейф ty в портал Azure, чтобы получить ключ и конечную точку. Введите уникальное имя ресурса, выберите подписку и выберите группу ресурсов, поддерживаемый регион (см . доступность региона) и поддерживаемую ценовую категорию. Затем выберите Создать.
- Развертывание ресурса занимает несколько минут. После завершения выберите ресурс. В области слева в разделе "Управление ресурсами" выберите "Ключ подписки" и "Конечная точка". Конечная точка и любой из ключей используются для вызова API.

Настройка приложения

Создайте проект Gradle.

В окне консоли (например, cmd, PowerShell или Bash) создайте новый каталог для приложения и перейдите в него.

mkdir myapp && cd myapp

Выполните команду gradle init из рабочей папки. Эта команда создает необходимые файлы сборки для Gradle, включая build.gradle.kts, который используется во время выполнения для создания и настройки приложения.

gradle init --type basic

Когда появится запрос на выбор предметно-ориентированного языка, выберите Kotlin.

В рабочей папке выполните следующую команду, чтобы создать исходную папку проекта.

mkdir -p src/main/java

Перейдите в новую папку и создайте файл с именем Content Сейф tyQuickstart.java.

Установка клиентского пакета SDK

В этом кратком руководстве используется диспетчер зависимостей Gradle. Клиентскую библиотеку и информацию для других диспетчеров зависимостей можно найти в центральном репозитории Maven.

Найдите файл build.gradle.kts и откройте его в предпочитаемой интегрированной среде разработки или текстовом редакторе. Затем скопируйте и вставьте в файл приведенную ниже конфигурацию сборки. Эта конфигурация определяет проект как приложение Java, точка входа которого — это класс Content Сейф tyQuickstart. Она импортирует библиотеку Визуального распознавания ИИ Azure.

plugins {
    java
    application
}
application { 
    mainClass.set("ContentSafetyQuickstart")
}
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    implementation(group = "com.azure", name = "azure-ai-contentsafety", version = "1.0.0")
}

Создание переменной среды

Совет

Чтобы задать CONTENT_SAFETY_KEY переменную среды, замените YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY одним из ключей ресурса.
Чтобы задать переменную среды, замените YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT конечной CONTENT_SAFETY_ENDPOINT точкой ресурса.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

После добавления переменных среды запустите source ~/.bashrc из окна консоли, чтобы применить изменения.

Анализ текстового содержимого

Откройте содержимое Сейф tyQuickstart.java в предпочитаемом редакторе или интегрированной среде разработки и вставьте следующий код. Замените <your text sample> текстовым содержимым, который вы хотите использовать.

Совет

Размер текста и степень детализации

Максимальная длина по умолчанию для отправки текста составляет 10 000 символов.

import com.azure.ai.contentsafety.ContentSafetyClient;
import com.azure.ai.contentsafety.ContentSafetyClientBuilder;
import com.azure.ai.contentsafety.models.AnalyzeTextOptions;
import com.azure.ai.contentsafety.models.AnalyzeTextResult;
import com.azure.ai.contentsafety.models.TextCategoriesAnalysis;
import com.azure.core.credential.KeyCredential;
import com.azure.core.util.Configuration;


public class ContentSafetyQuickstart {
    public static void main(String[] args) {

        // get endpoint and key from environment variables
        String endpoint = System.getenv("CONTENT_SAFETY_ENDPOINT");
        String key = System.getenv("CONTENT_SAFETY_KEY");
        
        ContentSafetyClient contentSafetyClient = new ContentSafetyClientBuilder()
            .credential(new KeyCredential(key))
            .endpoint(endpoint).buildClient();

        AnalyzeTextResult response = contentSafetyClient.analyzeText(new AnalyzeTextOptions("<your text sample>"));

        for (TextCategoriesAnalysis result : response.getCategoriesAnalysis()) {
            System.out.println(result.getCategory() + " severity: " + result.getSeverity());
        }
    }
}

Вернитесь в корневую папку проекта и выполните сборку приложения:

gradle build

Затем запустите его с помощью команды gradle run:

gradle run

Выходные данные

Hate severity: 0
SelfHarm severity: 0
Sexual severity: 0
Violence severity: 0

Справочная документация | Исходный код библиотеки | Пакет (npm) | Примеры |

Необходимые компоненты

подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
Текущая версия Node.js
После создания подписки Azure создайте ресурс Content Сейф ty в портал Azure, чтобы получить ключ и конечную точку. Введите уникальное имя ресурса, выберите подписку и выберите группу ресурсов, поддерживаемый регион (см . доступность региона) и поддерживаемую ценовую категорию. Затем выберите Создать.
- Развертывание ресурса занимает несколько минут. После завершения выберите ресурс. В области слева в разделе "Управление ресурсами" выберите "Ключ подписки" и "Конечная точка". Конечная точка и любой из ключей используются для вызова API.

Настройка приложения

Создайте новое приложение Node.js. В окне консоли (например, cmd, PowerShell или Bash) создайте новый каталог для приложения и перейдите в него.

mkdir myapp && cd myapp

Выполните команду npm init, чтобы создать приложение узла с помощью файла package.json.

npm init

Установка клиентского пакета SDK

Установите пакет npm @azure-rest/ai-content-safety:

npm install @azure-rest/ai-content-safety

Кроме того, установите dotenv модуль для использования переменных среды:

npm install dotenv

Файл package.json этого приложения будет дополнен зависимостями.

Создание переменной среды

Совет

Чтобы задать CONTENT_SAFETY_KEY переменную среды, замените YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY одним из ключей ресурса.
Чтобы задать переменную среды, замените YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT конечной CONTENT_SAFETY_ENDPOINT точкой ресурса.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

После добавления переменных среды запустите source ~/.bashrc из окна консоли, чтобы применить изменения.

Анализ текстового содержимого

Создайте файл в каталоге index.js. Откройте его в предпочитаемом редакторе или интегрированной среде разработки и вставьте следующий код. Замените <your text sample> текстовым содержимым, который вы хотите использовать.

Совет

Размер текста и степень детализации

Максимальная длина по умолчанию для отправки текста составляет 10 000 символов.

const ContentSafetyClient = require("@azure-rest/ai-content-safety").default,
  { isUnexpected } = require("@azure-rest/ai-content-safety");
const { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

// Load the .env file if it exists
require("dotenv").config();

async function main() {
    // get endpoint and key from environment variables
    const endpoint = process.env["CONTENT_SAFETY_ENDPOINT"];
    const key = process.env["CONTENT_SAFETY_KEY"];
    
    const credential = new AzureKeyCredential(key);
    const client = ContentSafetyClient(endpoint, credential);
    
    // replace with your own sample text string 
    const text = "<your sample text>";
    const analyzeTextOption = { text: text };
    const analyzeTextParameters = { body: analyzeTextOption };
    
    const result = await client.path("/text:analyze").post(analyzeTextParameters);
    
    if (isUnexpected(result)) {
        throw result;
    }
    
    for (let i = 0; i < result.body.categoriesAnalysis.length; i++) {
    const textCategoriesAnalysisOutput = result.body.categoriesAnalysis[i];
    console.log(
      textCategoriesAnalysisOutput.category,
      " severity: ",
      textCategoriesAnalysisOutput.severity
    );
  }
}

main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Запустите приложение, выполнив команду node для файла quickstart.

node index.js

Выходные данные

Hate severity:  0
SelfHarm severity:  0
Sexual severity:  0
Violence severity:  0

Очистка ресурсов

Если вы хотите очистить и удалить подписку на службы искусственного интеллекта Azure, можно удалить ресурс или группу ресурсов. При удалении группы ресурсов также удаляются все связанные с ней ресурсы.

Следующие шаги

Настройте фильтры для каждой категории и проверьте наборы данных с помощью Content Сейф ty Studio, экспортируйте код и разверните.

Краткое руководство по содержимому Сейф ty Studio

Поделиться через

Краткое руководство. Анализ текстового содержимого

Необходимые компоненты

Анализ текстового содержимого

Выходные данные

Необходимые компоненты

Настройка приложения

Установка клиентского пакета SDK

Установка клиентского пакета SDK

Создание переменной среды

Анализ текстового содержимого

Необходимые компоненты

Создание переменной среды

Анализ текстового содержимого

Необходимые компоненты

Настройка приложения

Установка клиентского пакета SDK

Создание переменной среды

Анализ текстового содержимого

Выходные данные

Необходимые компоненты

Настройка приложения

Установка клиентского пакета SDK

Создание переменной среды

Анализ текстового содержимого

Выходные данные

Очистка ресурсов

Следующие шаги

Дополнительные ресурсы