Краткое руководство: анализ содержимого текста

Предварительные условия

• Учетная запись Azure. Если у вас нет учетной записи, вы можете создать ее бесплатно.
• Ресурс Azure ИИ

Настройка

Чтобы воспользоваться страницей Попробуйте Безопасность содержимого, выполните следующие действия:

1. Перейдите в Azure AI Foundry и перейдите к проекту или центру. Затем выберите вкладку "Guardrails + элементы управления" на левой панели навигации и выберите вкладку "Попробовать".
2. На странице "Попробовать" можно поэкспериментировать с различными функциями Guardrails и возможностями управления, например, текстом и изображениями, используя настраиваемые пороговые значения для фильтрации неуместного или вредного содержимого.

Анализ текста

1. Выберите панель "Умеренное текстовое содержимое".
2. Добавьте текст в поле ввода или выделите пример текста на панели на странице.
3. Выберите Запустить тест. Служба возвращает все обнаруженные категории с уровнем серьезности для каждой: 0 - Безопасно, 2 - Низкий, 4 - Средний, 6 - Высокий. Он также возвращает двоичный результат "Принято отклонено/" на основе настроенных фильтров. Используйте матрицу на вкладке "Настройка фильтров" , чтобы задать допустимые или запрещенные уровни серьезности для каждой категории. Затем вы можете снова запустить текст, чтобы узнать, как работает фильтр.

Просмотр и экспорт кода

Для просмотра и копирования примера кода можно использовать функцию Просмотр кода на страницах Анализ содержимого текста или Анализ содержимого изображения, которая включает конфигурацию для фильтрации по степени важности, черных списков и функций модерации. Затем вы можете развернуть код у себя.

Предварительные условия

• подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• После получения подписки Azure создайте ресурс безопасности содержимого 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 перейти к ресурсу. В области слева в разделе "Управление ресурсами" выберите "Ключ подписки" и "Конечная точка". Конечная точка и любой из ключей используются для вызова API.
• Установлен cURL.

Анализ текстового содержимого

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

1. Замените <endpoint> URL-адрес конечной точки, связанный с ресурсом.
2. Замените <your_subscription_key> одним из ключей, предоставленных с вашим ресурсом.
3. При необходимости замените "text" поле в тексте собственным текстом, который вы хотите проанализировать.

   Совет

   Размер текста и степень детализации

   См . сведения о требованиях к входным данным для ограничений максимальной длины текста.

curl --location --request POST '<endpoint>/contentsafety/text:analyze?api-version=2024-09-01' \
--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:

Параметры в тексте запроса определяются в этой таблице:

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:

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

Предварительные условия

• подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• Интегрированная среда разработки Visual Studio с включённой компонентой разработки настольных приложений .NET. Или если вы не планируете использовать интегрированную среду разработки Visual Studio, вам нужна текущая версия .NET Core.
• После получения подписки Azure создайте ресурс безопасности содержимого 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 перейти к ресурсу. 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#.

dotnet new console -n content-safety-quickstart

dotnet build

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

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.

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 CONTENT_SAFETY_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT.

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'

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.

dotnet build
dotnet run

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

Предварительные условия

• подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• После получения подписки Azure создайте ресурс безопасности содержимого 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 перейти к ресурсу. 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

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

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 CONTENT_SAFETY_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT.

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'

Анализ текстового содержимого

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

1. Откройте командную строку, перейдите в папку проекта и создайте файл с именем quickstart.py.

2. Выполните следующую команду, чтобы установить библиотеку безопасности содержимого ИИ Azure:

   pip install azure-ai-contentsafety
   

3. 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()
   

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

   Совет

   Размер текста и степень детализации

   См . сведения о требованиях к входным данным для ограничений максимальной длины текста.

5. Затем запустите приложение командой python в вашем файле быстрого старта.

   python quickstart.py
   

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

Предварительные условия

• подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• Текущая версия пакета средств разработки Java (JDK).
• Средство сборки Gradle или другой диспетчер зависимостей.
• После получения подписки Azure создайте ресурс безопасности содержимого 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 перейти к ресурсу. 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 будет предложено выбрать DSL, выберите Kotlin.

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

mkdir -p src/main/java

Перейдите к новой папке и создайте файл с именем ContentSafetyQuickstart.java.

Установка клиентского пакета SDK

В этом кратком руководстве используется менеджер 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 ContentSafetyQuickstart. 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

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

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 CONTENT_SAFETY_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT.

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'

Анализ текстового содержимого

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

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 |

Предварительные условия

• подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• Текущая версия Node.js
• После получения подписки Azure создайте ресурс безопасности содержимого 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 перейти к ресурсу. 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

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

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 CONTENT_SAFETY_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT.

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'

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.

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

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

Предварительные условия

• подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись.
• Node.js LTS
• TypeScript
• Visual Studio Code
• После получения подписки Azure создайте ресурс безопасности содержимого 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 перейти к ресурсу. 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

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

   mkdir content-safety-typescript && cd content-safety-typescript
   code .
   

2. Инициализировать новый проект Node.js с помощью TypeScript:

   npm init -y
   npm pkg set type=module
   

3. Установите необходимые пакеты:

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

4. Установите зависимости для разработки:

   npm install typescript @types/node --save-dev
   

5. Создайте файл в каталоге tsconfig.json проекта:

   {
     "compilerOptions": {
       "target": "es2022",
       "module": "esnext",
       "moduleResolution": "bundler",
       "rootDir": "./src",
       "outDir": "./dist/",
       "esModuleInterop": true,
       "forceConsistentCasingInFileNames": true,
       "strict": true,
       "skipLibCheck": true,
       "declaration": true,
       "sourceMap": true,
       "resolveJsonModule": true,
       "moduleDetection": "force",
       "allowSyntheticDefaultImports": true,
       "verbatimModuleSyntax": false
     },
     "include": [
       "src/**/*.ts"
     ],
     "exclude": [
       "node_modules/**/*",
       "**/*.spec.ts"
     ]
   }
   

6. Обновите package.json, чтобы включить скрипт для создания файлов TypeScript.

   "scripts": {
     "build": "tsc",
     "start": "node dist/index.js"
   }
   

7. src Создайте каталог для кода TypeScript.

Создание переменной среды

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

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 CONTENT_SAFETY_ENDPOINT на конечную точку вашего ресурса YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT.

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'

Анализ текстового содержимого

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

import ContentSafetyClient, { 
  isUnexpected, 
  AnalyzeTextParameters,
  AnalyzeText200Response,
  AnalyzeTextDefaultResponse,
  AnalyzeTextOptions,
  TextCategoriesAnalysisOutput 
} from "@azure-rest/ai-content-safety";
import { AzureKeyCredential } from "@azure/core-auth";

// Get endpoint and key from environment variables
const endpoint = process.env.CONTENT_SAFETY_ENDPOINT;
const key = process.env.CONTENT_SAFETY_KEY;

if (!endpoint || !key) {
  throw new Error("Missing required environment variables: CONTENT_SAFETY_ENDPOINT or CONTENT_SAFETY_KEY");
}

try {
  // Create client with Azure Key Credential
  const credential = new AzureKeyCredential(key);
  const client = ContentSafetyClient(endpoint, credential);
  
  // Replace with your own sample text string
  const text = "Replace with your text sample";
  const analyzeTextOption: AnalyzeTextOptions = { text };
  const analyzeTextParameters: AnalyzeTextParameters = { body: analyzeTextOption };
  
  // Call the Content Safety API to analyze the text
  const result: AnalyzeText200Response | AnalyzeTextDefaultResponse = await client.path("/text:analyze").post(analyzeTextParameters);
  
  if (isUnexpected(result)) {
    throw result;
  }
  
  // Process and display the analysis results
  console.log("Text analysis results:");
  
  const categoriesAnalysis = result.body.categoriesAnalysis as TextCategoriesAnalysisOutput[];
  
  for (const analysis of categoriesAnalysis) {
    console.log(`${analysis.category} severity: ${analysis.severity}`);
  }
} catch (error: any) {
  console.error("The sample encountered an error:", error.message);
}

Создание и запуск приложения

1. Создайте код TypeScript:

npm run build

1. Запустите приложение:

npm start

Выходные данные

Text analysis results:
Hate severity: 0
SelfHarm severity: 0
Sexual severity: 0
Violence severity: 0