DocumentModelAdministrationClient クラス

  • リファレンス
パッケージ:
com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.administration
Maven 成果物:
com.azure:azure-ai-formrecognizer:4.1.8
  • java.lang.Object
    • com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.administration.DocumentModelAdministrationClient

public final class DocumentModelAdministrationClient

このクラスは、Form Recognizer Azure Cognitive Service に接続するための非同期クライアントを提供します。

このクライアントは、以下を実行する非同期メソッドを提供します。

  1. カスタム モデルの構築: メソッドを使用して beginBuidlDocumentModel カスタム モデルを作成して、特定のドキュメントからデータを抽出し、コンテナー SAS URL を Azure Storage BLOB コンテナーに提供します。
  2. 構成済みカスタム モデル: メソッドを使用して、既存のモデルのコレクションのドキュメントの種類から新しいモデルを beginComposeDocumentModel 作成します。
  3. カスタム モデルのコピー: メソッドを使用して、カスタム Form Recognizer モデルをターゲット Form Recognizer リソースにbeginCopyDocumentModelToコピーします。
  4. カスタム モデル管理: 詳細な情報を取得し、メソッドgetDocumentModel(String modelId)listDocumentModels()を使用してカスタム モデルを削除して一覧表示しますdeleteDocumentModel(String modelId)。
  5. 運用管理: メソッドを使用して、Form Recognizer アカウントの詳細情報とlistOperations()一覧表示操作をそれぞれ取得しますgetOperation(String operationId)。
  6. ポーリングとコールバック: サービスをポーリングして分析操作の状態をチェックしたり、分析が完了したときに通知を受信するためのコールバックを登録したりするメカニズムが含まれています。

メモ： このクライアントでは、 以降のみがサポートされます V2022_08_31 。 以前のサービス バージョンと .formrecognizer.training.FormTrainingClientを使用するには。 FormRecognizerClient

サービス クライアントは、開発者が Azure Form Recognizerを使用するための対話のポイントです。 DocumentModelAdministrationClient は同期サービス クライアントであり、 DocumentModelAdministrationAsyncClient 非同期サービス クライアントです。 このドキュメントに示す例では、認証に DefaultAzureCredential という名前の資格情報オブジェクトを使用します。これは、ローカルの開発環境や運用環境など、ほとんどのシナリオに適しています。 さらに、運用環境での認証には マネージド ID を 使用することをお勧めします。 さまざまな認証方法と、それに対応する資格情報の種類の詳細については、 Azure Identity のドキュメントを参照してください。

サンプル: DefaultAzureCredential を使用して を DocumentModelAdministrationAsyncClient 構築する

次のコード サンプルは、'DefaultAzureCredentialBuilder' を使用して を構成する の作成 DocumentModelAdministrationAsyncClientを示しています。

DocumentModelAdministrationClient client = new DocumentModelAdministrationClientBuilder()
     .endpoint("{endpoint}")
     .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
     .buildClient();

さらに、クライアントの作成に使用 AzureKeyCredential する次のコード サンプルを参照してください。

DocumentModelAdministrationAsyncClient documentModelAdministrationAsyncClient =
     new DocumentModelAdministrationClientBuilder()
         .credential(new AzureKeyCredential("{key}"))
         .endpoint("{endpoint}")
         .buildAsyncClient();

メソッドの概要

修飾子と型 メソッドと説明
SyncPoller<OperationResult,DocumentClassifierDetails> beginBuildDocumentClassifier(Map<String,ClassifierDocumentTypeDetails> documentTypes)

カスタム分類子ドキュメント モデルを構築します。
SyncPoller<OperationResult,DocumentClassifierDetails> beginBuildDocumentClassifier(Map<String,ClassifierDocumentTypeDetails> documentTypes, BuildDocumentClassifierOptions buildDocumentClassifierOptions, Context context)

カスタム分類子ドキュメント モデルを構築します。
SyncPoller<OperationResult,DocumentModelDetails> beginBuildDocumentModel(ContentSource contentSource, DocumentModelBuildMode buildMode)

カスタム ドキュメント分析モデルを構築します。
SyncPoller<OperationResult,DocumentModelDetails> beginBuildDocumentModel(ContentSource contentSource, DocumentModelBuildMode buildMode, BuildDocumentModelOptions buildDocumentModelOptions, Context context)

カスタム ドキュメント分析モデルを構築します。
SyncPoller<OperationResult,DocumentModelDetails> beginBuildDocumentModel(String blobContainerUrl, DocumentModelBuildMode buildMode)

カスタム ドキュメント分析モデルを構築します。
SyncPoller<OperationResult,DocumentModelDetails> beginBuildDocumentModel(String blobContainerUrl, DocumentModelBuildMode buildMode, String prefix, BuildDocumentModelOptions buildDocumentModelOptions, Context context)

カスタム ドキュメント分析モデルを構築します。
SyncPoller<OperationResult,DocumentModelDetails> beginComposeDocumentModel(List<String> componentModelIds)

アカウント内の既存のモデルの指定された一覧から構成済みモデルを作成します。
SyncPoller<OperationResult,DocumentModelDetails> beginComposeDocumentModel(List<String> componentModelIds, ComposeDocumentModelOptions composeDocumentModelOptions, Context context)

アカウント内の既存のモデルの指定された一覧から構成済みモデルを作成します。
SyncPoller<OperationResult,DocumentModelDetails> beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target)

このリソース (ソース) に格納されているカスタム モデルを、ユーザー指定のターゲット Form Recognizer リソースにコピーします。
SyncPoller<OperationResult,DocumentModelDetails> beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target, Context context)

このリソース (ソース) に格納されているカスタム モデルを、ユーザー指定のターゲット Form Recognizer リソースにコピーします。
void deleteDocumentClassifier(String classifierId)

指定したドキュメント分類子を削除します。
Response<Void> deleteDocumentClassifierWithResponse(String classifierId, Context context)

指定したドキュメント分類子を削除します。
void deleteDocumentModel(String modelId)

指定したカスタム ドキュメント分析モデルを削除します。
Response<Void> deleteDocumentModelWithResponse(String modelId, Context context)

指定したカスタム ドキュメント分析モデルを削除します。
DocumentModelCopyAuthorization getCopyAuthorization()

カスタム モデルをターゲット Form Recognizer リソースにコピーするための承認を生成します。
Response<DocumentModelCopyAuthorization> getCopyAuthorizationWithResponse(CopyAuthorizationOptions copyAuthorizationOptions, Context context)

カスタム モデルをターゲット Form Recognizer リソースにコピーするための承認を生成します。
DocumentAnalysisClient getDocumentAnalysisClient()

新しい DocumentAnalysisClient オブジェクトを作成します。
DocumentClassifierDetails getDocumentClassifier(String classifierId)

ドキュメント分類子の詳細情報を ID で取得します。
Response<DocumentClassifierDetails> getDocumentClassifierWithResponse(String classifierId, Context context)

ドキュメント分類子の詳細情報を ID で取得します。
DocumentModelDetails getDocumentModel(String modelId)

指定したモデル ID の詳細情報を取得します。
Response<DocumentModelDetails> getDocumentModelWithResponse(String modelId, Context context)

指定したモデル ID の詳細情報を取得します。
OperationDetails getOperation(String operationId)

Http 応答を使用して、指定された ID の詳細な操作情報を取得します。
Response<OperationDetails> getOperationWithResponse(String operationId, Context context)

Http 応答を使用して、指定された ID の詳細な操作情報を取得します。
ResourceDetails getResourceDetails()

現在のForm Recognizer リソースに関する情報を取得します。
Response<ResourceDetails> getResourceDetailsWithResponse(Context context)

Http 応答と指定した を使用して、現在の Form recognizer リソースに関する情報を取得します Context。
PagedIterable<DocumentClassifierDetails> listDocumentClassifiers()

正常に構築されたForm Recognizer アカウントの各ドキュメント分類子の情報を一覧表示します。
PagedIterable<DocumentClassifierDetails> listDocumentClassifiers(Context context)

Http 応答と指定した Contextを使用して正常に構築されたForm Recognizer アカウントの各ドキュメント分類子の情報を一覧表示します。
PagedIterable<DocumentModelSummary> listDocumentModels()

正常に構築されたForm Recognizer アカウントの各モデルの情報を一覧表示します。
PagedIterable<DocumentModelSummary> listDocumentModels(Context context)

Http 応答と指定した Contextを使用して正常に構築されたForm Recognizer アカウントの各モデルの情報を一覧表示します。
PagedIterable<OperationSummary> listOperations()

過去 24 時間のForm Recognizer アカウントでの各モデル操作の情報を一覧表示します。
PagedIterable<OperationSummary> listOperations(Context context)

過去 24 時間のForm Recognizer アカウントの各操作の情報を、HTTP 応答と指定した と共に一覧表示しますContext。

メソッドの継承元: java.lang.Object

clone equals finalize getClass hashCode notify notifyAll toString wait wait wait

メソッドの詳細

beginBuildDocumentClassifier

public SyncPoller beginBuildDocumentClassifier(Map documentTypes)

カスタム分類子ドキュメント モデルを構築します。

分類子モデルでは、複数のドキュメントまたは 1 つのドキュメントの複数のインスタンスを識別できます。 このため、各クラスに少なくとも 5 つのドキュメントと 2 つのクラスのドキュメントが必要です。

サービスは実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String blobContainerUrl1040D = "{SAS_URL_of_your_container_in_blob_storage}";
 String blobContainerUrl1040A = "{SAS_URL_of_your_container_in_blob_storage}";
 HashMap<String, ClassifierDocumentTypeDetails> documentTypes = new HashMap<>();
 documentTypes.put("1040-D", new ClassifierDocumentTypeDetails(new BlobContentSource(blobContainerUrl1040D)
 ));
 documentTypes.put("1040-A", new ClassifierDocumentTypeDetails(new BlobContentSource(blobContainerUrl1040A)
 ));

 DocumentClassifierDetails classifierDetails
     = documentModelAdministrationClient.beginBuildDocumentClassifier(documentTypes)
     .getFinalResult();

 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:

documentTypes - 分類対象のドキュメントの種類の一覧。

Returns:

SyncPoller<T,U>ビルド モデル操作が完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする 。 完了した操作は、ビルド DocumentClassifierDetailsされた を返します。

beginBuildDocumentClassifier

public SyncPoller beginBuildDocumentClassifier(Map documentTypes, BuildDocumentClassifierOptions buildDocumentClassifierOptions, Context context)

カスタム分類子ドキュメント モデルを構築します。

分類子モデルでは、複数のドキュメントまたは 1 つのドキュメントの複数のインスタンスを識別できます。 このため、各クラスに少なくとも 5 つのドキュメントと 2 つのクラスのドキュメントが必要です。

サービスは実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

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)
 ));

 DocumentClassifierDetails classifierDetails
     = documentModelAdministrationClient.beginBuildDocumentClassifier(documentTypesDetailsMap,
         new BuildDocumentClassifierOptions()
             .setClassifierId("classifierId")
             .setDescription("classifier desc"),
         Context.NONE)
     .getFinalResult();

 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:

documentTypes - 分類対象のドキュメントの種類の一覧。
buildDocumentClassifierOptions - カスタム分類子ドキュメント モデルを構築するときに渡す構成可能 BuildDocumentClassifierOptions 。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

SyncPoller<T,U>完了、失敗、または取り消されるまで、建物モデル操作をポーリングする 。 完了した操作は、ビルド DocumentClassifierDetailsされた を返します。

beginBuildDocumentModel

public SyncPoller beginBuildDocumentModel(ContentSource contentSource, DocumentModelBuildMode buildMode)

カスタム ドキュメント分析モデルを構築します。

モデルは、'application/pdf'、'image/jpeg'、'image/png'、'image/tiff'、image/bmp のコンテンツ タイプのドキュメントを使用して構築されます。 他のコンテンツの種類は無視されます。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String blobContainerUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
 String fileList = "";

 DocumentModelDetails documentModelDetails
     = documentModelAdministrationClient.beginBuildDocumentModel(
         new BlobFileListContentSource(blobContainerUrl, fileList),
         DocumentModelBuildMode.TEMPLATE)
     .getFinalResult();

 System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModelDetails.getModelId());
 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:

contentSource - モデルの構築に使用するトレーニング データ ソース。 Azure Storage BLOB コンテナーに、それぞれのプレフィックスと共に指定することも、トレーニング用のドキュメントのセットを指定するコンテナー内の JSONL ファイルへのパスを指定することもできます。 トレーニング データ セットの設定の詳細については、 こちらを参照してください。
buildMode - モデルを作成するための推奨される手法。 モデルのトレーニングを高速化するために、 を使用します TEMPLATE。 カスタム ドキュメントのビルド モードの詳細については、 こちらを 参照してください。 は取り消されました。 完了した操作は、ビルド DocumentModelDetailsされた を返します。

Returns:

SyncPoller<T,U>完了、失敗、または取り消されるまで、建物モデル操作をポーリングする 。 完了した操作は、ビルド DocumentModelDetailsされた を返します。

beginBuildDocumentModel

public SyncPoller beginBuildDocumentModel(ContentSource contentSource, DocumentModelBuildMode buildMode, BuildDocumentModelOptions buildDocumentModelOptions, Context context)

カスタム ドキュメント分析モデルを構築します。

モデルは、'application/pdf'、'image/jpeg'、'image/png'、'image/tiff'、image/bmp のコンテンツ タイプのドキュメントを使用して構築されます。 他のコンテンツの種類は無視されます。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String blobContainerUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
 String fileList = "";
 String modelId = "custom-model-id";
 Map<String, String> attrs = new HashMap<String, String>();
 attrs.put("createdBy", "sample");

 DocumentModelDetails documentModelDetails
     = documentModelAdministrationClient.beginBuildDocumentModel(
         new BlobFileListContentSource(blobContainerUrl, fileList),
         DocumentModelBuildMode.TEMPLATE,
         new BuildDocumentModelOptions()
             .setModelId(modelId)
             .setDescription("model desc")
             .setTags(attrs),
         Context.NONE)
     .getFinalResult();

 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());
 System.out.printf("Model assigned tags: %s%n", documentModelDetails.getTags());
 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:

contentSource - モデルの構築に使用するトレーニング データ ソース。 Azure Storage BLOB コンテナーに、それぞれのプレフィックスと共に指定することも、トレーニング用のドキュメントのセットを指定するコンテナー内の JSONL ファイルへのパスを指定することもできます。 トレーニング データ セットの設定の詳細については、 こちらを参照してください。
buildMode - モデルを作成するための推奨される手法。 モデルのトレーニングを高速化するために、 を使用します TEMPLATE。 カスタム ドキュメントのビルド モードの詳細については、 こちらを 参照してください。
buildDocumentModelOptions - カスタム ドキュメント分析モデルを構築するときに渡す構成可能 BuildDocumentModelOptions な 。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

SyncPoller<T,U>完了、失敗、または取り消されるまで、建物モデル操作をポーリングする 。 完了した操作は、ビルド DocumentModelDetailsされた を返します。

beginBuildDocumentModel

public SyncPoller beginBuildDocumentModel(String blobContainerUrl, DocumentModelBuildMode buildMode)

カスタム ドキュメント分析モデルを構築します。

モデルは、'application/pdf'、'image/jpeg'、'image/png'、'image/tiff'、image/bmp のコンテンツ タイプのドキュメントを使用して構築されます。 他のコンテンツの種類は無視されます。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String blobContainerUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
 DocumentModelDetails documentModelDetails
     = documentModelAdministrationClient.beginBuildDocumentModel(blobContainerUrl,
         DocumentModelBuildMode.TEMPLATE)
     .getFinalResult();

 System.out.printf("Model ID: %s%n", documentModelDetails.getModelId());
 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:

blobContainerUrl - Azure Storage BLOB コンテナーの SAS URI。 コンテナーがパブリックであるか、マネージド ID が構成されている場合は、コンテナー URI (SAS なし) を使用できます。 トレーニング データ セットの設定の詳細については、 こちらを参照してください。
buildMode - モデルを作成するための推奨される手法。 モデルのトレーニングを高速化するために、 を使用します TEMPLATE。 カスタム ドキュメントのビルド モードの詳細については、 こちらを 参照してください。

Returns:

SyncPoller<T,U>完了、失敗、または取り消されるまで、建物モデル操作をポーリングする 。 完了した操作は、トレーニング済 DocumentModelDetailsみの を返します。

beginBuildDocumentModel

public SyncPoller beginBuildDocumentModel(String blobContainerUrl, DocumentModelBuildMode buildMode, String prefix, BuildDocumentModelOptions buildDocumentModelOptions, Context context)

カスタム ドキュメント分析モデルを構築します。

モデルは、'application/pdf'、'image/jpeg'、'image/png'、'image/tiff'、image/bmp のコンテンツ タイプのドキュメントを使用して構築されます。 他のコンテンツの種類は無視されます。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String blobContainerUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
 String modelId = "custom-model-id";
 String prefix = "Invoice";
 Map<String, String> attrs = new HashMap<String, String>();
 attrs.put("createdBy", "sample");

 DocumentModelDetails documentModelDetails
     = documentModelAdministrationClient.beginBuildDocumentModel(blobContainerUrl,
         DocumentModelBuildMode.TEMPLATE,
         prefix,
         new BuildDocumentModelOptions()
             .setModelId(modelId)
             .setDescription("model desc")
             .setTags(attrs),
         Context.NONE)
     .getFinalResult();

 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());
 System.out.printf("Model assigned tags: %s%n", documentModelDetails.getTags());
 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:

blobContainerUrl - Azure Storage BLOB コンテナーの SAS URI。 コンテナーがパブリックであるか、マネージド ID が構成されている場合は、コンテナー URI (SAS なし) を使用できます。 トレーニング データ セットの設定の詳細については、 こちらを参照してください。
buildMode - モデルを作成するための推奨される手法。 モデルのトレーニングを高速化するために、 を使用します TEMPLATE。 カスタム ドキュメントのビルド モードの詳細については、 こちらを 参照してください。
prefix - トレーニング用にドキュメントをフィルター処理するための大文字と小文字を区別するプレフィックス BLOB 名プレフィックス。
buildDocumentModelOptions - カスタム ドキュメント分析モデルを構築するときに渡す構成可能 BuildDocumentModelOptions な 。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

SyncPoller<T,U>完了、失敗、または取り消されるまで、建物モデル操作をポーリングする 。 完了した操作は、ビルド DocumentModelDetailsされた を返します。

beginComposeDocumentModel

public SyncPoller beginComposeDocumentModel(List componentModelIds)

アカウント内の既存のモデルの指定された一覧から構成済みモデルを作成します。

この操作は、リストが無効な既存のモデル ID または重複する ID で構成されている場合に失敗します。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String modelId1 = "{custom-model-id_1}";
 String modelId2 = "{custom-model-id_2}";
 final DocumentModelDetails documentModelDetails
     = documentModelAdministrationClient.beginComposeDocumentModel(Arrays.asList(modelId1, modelId2))
     .getFinalResult();

 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:

componentModelIds - 構成済みモデルを形成するモデル ID の一覧。

Returns:

SyncPoller<T,U>作成されたモデルの作成操作が完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする 。 完了した操作では、 が返されます DocumentModelDetails。

beginComposeDocumentModel

public SyncPoller beginComposeDocumentModel(List componentModelIds, ComposeDocumentModelOptions composeDocumentModelOptions, Context context)

アカウント内の既存のモデルの指定された一覧から構成済みモデルを作成します。

この操作は、リストが無効な既存のモデル ID または重複する ID で構成されている場合に失敗します。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String modelId1 = "{custom-model-id_1}";
 String modelId2 = "{custom-model-id_2}";
 String modelId = "my-composed-model";
 Map<String, String> attrs = new HashMap<String, String>();
 attrs.put("createdBy", "sample");

 final DocumentModelDetails documentModelDetails =
     documentModelAdministrationClient.beginComposeDocumentModel(Arrays.asList(modelId1, modelId2),
             new ComposeDocumentModelOptions()
                 .setModelId(modelId)
                 .setDescription("my composed model desc")
                 .setTags(attrs),
             Context.NONE)
         .setPollInterval(Duration.ofSeconds(5))
         .getFinalResult();

 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());
 System.out.printf("Model assigned tags: %s%n", documentModelDetails.getTags());
 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:

componentModelIds - 構成済みモデルを形成するモデル ID の一覧。
composeDocumentModelOptions - 構成済みモデルの作成時に渡す構成可能 ComposeDocumentModelOptions な 。
context - サービス呼び出し中に HTTP パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

SyncPoller<T,U>作成されたモデルの作成操作が完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする 。 完了した操作では、 が返されます DocumentModelDetails。

beginCopyDocumentModelTo

public SyncPoller beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target)

このリソース (ソース) に格納されているカスタム モデルを、ユーザー指定のターゲット Form Recognizer リソースにコピーします。

これは、ソース Form Recognizer リソース (コピー対象のモデル) で呼び出す必要があります。 ターゲット パラメーターは、ターゲット リソースの メソッドからの出力から getCopyAuthorization() 指定する必要があります。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String copyModelId = "copy-model";
 // Get authorization to copy the model to target resource
 DocumentModelCopyAuthorization documentModelCopyAuthorization
     = documentModelAdministrationClient.getCopyAuthorization();
 // Start copy operation from the source client
 DocumentModelDetails documentModelDetails
     = documentModelAdministrationClient.beginCopyDocumentModelTo(copyModelId, documentModelCopyAuthorization)
         .getFinalResult();
 System.out.printf("Copied model has model ID: %s, was created on: %s.%n,",
     documentModelDetails.getModelId(),
     documentModelDetails.getCreatedOn());

Parameters:

sourceModelId - ターゲット リソースにコピーするソース モデルのモデル識別子。
target - ターゲット Form Recognizer リソースへのコピー承認。 コピー承認は、ターゲット リソースの の呼び出しから生成できます。 getCopyAuthorization()

Returns:

SyncPoller<T,U>モデルのコピー操作が完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする 。

beginCopyDocumentModelTo

public SyncPoller beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target, Context context)

このリソース (ソース) に格納されているカスタム モデルを、ユーザー指定のターゲット Form Recognizer リソースにコピーします。

これは、ソース Form Recognizer リソース (コピー対象のモデル) で呼び出す必要があります。 ターゲット パラメーターは、ターゲット リソースの メソッドからの出力から getCopyAuthorization() 指定する必要があります。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラー メッセージを返します。

Code sample

String copyModelId = "copy-model";
 // Get authorization to copy the model to target resource
 DocumentModelCopyAuthorization documentModelCopyAuthorization
     = documentModelAdministrationClient.getCopyAuthorization();
 // Start copy operation from the source client
 DocumentModelDetails documentModelDetails =
     documentModelAdministrationClient.beginCopyDocumentModelTo(copyModelId,
             documentModelCopyAuthorization,
             Context.NONE)
         .getFinalResult();
 System.out.printf("Copied model has model ID: %s, was created on: %s.%n,",
     documentModelDetails.getModelId(),
     documentModelDetails.getCreatedOn());

Parameters:

sourceModelId - ターゲット リソースにコピーするモデルのモデル識別子。
target - ターゲット Form Recognizer リソースへのコピー承認。 コピー承認は、ターゲット リソースの の呼び出し getCopyAuthorization()から生成できます。
context - サービス呼び出し中に HTTP パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

SyncPoller<T,U>コピー モデル操作が完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする 。

deleteDocumentClassifier

public void deleteDocumentClassifier(String classifierId)

指定したドキュメント分類子を削除します。

Code sample

String classifierId = "{classifierId}";
 documentModelAdministrationClient.deleteDocumentClassifier(classifierId);
 System.out.printf("Classifier ID: %s is deleted.%n", classifierId);

Parameters:

classifierId - 一意のドキュメント分類子識別子。

deleteDocumentClassifierWithResponse

public Response deleteDocumentClassifierWithResponse(String classifierId, Context context)

指定したドキュメント分類子を削除します。

Code sample

String classifierId = "{classifierId}";
 Response<Void> response
     = documentModelAdministrationClient.deleteDocumentClassifierWithResponse(classifierId, Context.NONE);
 System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
 System.out.printf("Classifier ID: %s is deleted.%n", classifierId);

Parameters:

classifierId - 一意のドキュメント分類子識別子。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

Response<T>状態コードと HTTP ヘッダーを含む 。

deleteDocumentModel

public void deleteDocumentModel(String modelId)

指定したカスタム ドキュメント分析モデルを削除します。

Code sample

String modelId = "{custom-model-id}";
 documentModelAdministrationClient.deleteDocumentModel(modelId);
 System.out.printf("Model ID: %s is deleted.%n", modelId);

Parameters:

modelId - 一意のモデル識別子。

deleteDocumentModelWithResponse

public Response deleteDocumentModelWithResponse(String modelId, Context context)

指定したカスタム ドキュメント分析モデルを削除します。

Code sample

String modelId = "{custom-model-id}";
 Response<Void> response
     = documentModelAdministrationClient.deleteDocumentModelWithResponse(modelId, Context.NONE);
 System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
 System.out.printf("Model ID: %s is deleted.%n", modelId);

Parameters:

modelId - 一意のモデル識別子。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

Response<T>状態コードと HTTP ヘッダーを含む 。

getCopyAuthorization

public DocumentModelCopyAuthorization getCopyAuthorization()

カスタム モデルをターゲット Form Recognizer リソースにコピーするための承認を生成します。

これはターゲット リソース (モデルのコピー先) によって呼び出され、出力はターゲット パラメーターとして に beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target)渡すことができます。

Code sample

DocumentModelCopyAuthorization documentModelCopyAuthorization
     = documentModelAdministrationClient.getCopyAuthorization();
 System.out.printf("Copy Authorization for model id: %s, access token: %s, expiration time: %s, "
         + "target resource ID; %s, target resource region: %s%n",
     documentModelCopyAuthorization.getTargetModelId(),
     documentModelCopyAuthorization.getAccessToken(),
     documentModelCopyAuthorization.getExpiresOn(),
     documentModelCopyAuthorization.getTargetResourceId(),
     documentModelCopyAuthorization.getTargetResourceRegion()
 );

Returns:

getCopyAuthorizationWithResponse

public Response getCopyAuthorizationWithResponse(CopyAuthorizationOptions copyAuthorizationOptions, Context context)

カスタム モデルをターゲット Form Recognizer リソースにコピーするための承認を生成します。

これはターゲット リソース (モデルのコピー先) によって呼び出され、出力はターゲット パラメーターとして に beginCopyDocumentModelTo(String sourceModelId, DocumentModelCopyAuthorization target)渡すことができます。

Parameters:

copyAuthorizationOptions - モデルのコピー時に渡す構成可能 CopyAuthorizationOptions 。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。 Code sample String modelId = "my-copied-model";Map<String, String> attrs = new HashMap<String, String>(); attrs.put("createdBy", "sample");

応答<DocumentModelCopyAuthorization> copyAuthorizationResponse = documentModelAdministrationClient.getCopyAuthorizationWithResponse( new CopyAuthorizationOptions() .setModelId(modelId) .setDescription("model-desc") .setTags(attrs), Context.NONE); System.out.printf("Copy Authorization operation returned with status: %s", copyAuthorizationResponse.getStatusCode()); DocumentModelCopyAuthorization documentModelCopyAuthorization = copyAuthorizationResponse.getValue(); System.out.printf("Copy Authorization for model id: %s, access token: %s, " + "expiration time: %s, target resource ID; %s, target resource region: %s%n", documentModelCopyAuthorization.getTargetModelId(), documentModelCopyAuthorization.getAccessToken(), documentModelCopyAuthorization.getExpiresOn(), documentModelCopyAuthorization.getTargetResourceId(), documentModelCopyAuthorization.getTargetResourceRegion() );

Returns:

getDocumentAnalysisClient

public DocumentAnalysisClient getDocumentAnalysisClient()

新しい DocumentAnalysisClient オブジェクトを作成します。 新しい DocumentAnalysisClient では、 と同じ要求ポリシー パイプラインが使用されます DocumentAnalysisClient。

Returns:

新しい DocumentAnalysisClient オブジェクト。

getDocumentClassifier

public DocumentClassifierDetails getDocumentClassifier(String classifierId)

ドキュメント分類子の詳細情報を ID で取得します。

Code sample

String classifierId = "{classifierId}";
 DocumentClassifierDetails documentClassifierDetails
     = documentModelAdministrationClient.getDocumentClassifier(classifierId);
 System.out.printf("Classifier ID: %s%n", documentClassifierDetails.getClassifierId());
 System.out.printf("Classifier Description: %s%n", documentClassifierDetails.getDescription());
 System.out.printf("Classifier Created on: %s%n", documentClassifierDetails.getCreatedOn());
 documentClassifierDetails.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:

classifierId - 一意のドキュメント分類子識別子。

Returns:

指定したドキュメント分類子 ID の詳細情報。

getDocumentClassifierWithResponse

public Response getDocumentClassifierWithResponse(String classifierId, Context context)

ドキュメント分類子の詳細情報を ID で取得します。

Code sample

String modelId = "{custom-model-id}";
 Response<DocumentClassifierDetails> response
     = documentModelAdministrationClient.getDocumentClassifierWithResponse(modelId, Context.NONE);
 System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
 DocumentClassifierDetails documentClassifierDetails = response.getValue();
 System.out.printf("Classifier ID: %s%n", documentClassifierDetails.getClassifierId());
 System.out.printf("Classifier Description: %s%n", documentClassifierDetails.getDescription());
 System.out.printf("Classifier Created on: %s%n", documentClassifierDetails.getCreatedOn());
 documentClassifierDetails.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:

classifierId - 一意のドキュメント分類子識別子。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

指定したドキュメント分類子 ID の詳細情報。

getDocumentModel

public DocumentModelDetails getDocumentModel(String modelId)

指定したモデル ID の詳細情報を取得します。

Code sample

String modelId = "{custom-model-id}";
 DocumentModelDetails documentModelDetails = documentModelAdministrationClient.getDocumentModel(modelId);
 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:

modelId - 一意のモデル識別子。

Returns:

指定したモデルの詳細情報。

getDocumentModelWithResponse

public Response getDocumentModelWithResponse(String modelId, Context context)

指定したモデル ID の詳細情報を取得します。

Code sample

String modelId = "{custom-model-id}";
 Response<DocumentModelDetails> response
     = documentModelAdministrationClient.getDocumentModelWithResponse(modelId, Context.NONE);
 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:

modelId - 一意のモデル識別子。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

指定したモデルの詳細情報。

getOperation

public OperationDetails getOperation(String operationId)

Http 応答を使用して、指定された ID の詳細な操作情報を取得します。

この操作は、使用される操作 ID が 24 時間を超えていれば失敗します。

Code sample

String operationId = "{operation-id}";
 OperationDetails operationDetails
     = documentModelAdministrationClient.getOperation(operationId);
 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:

operationId - 一意の操作 ID。

Returns:

指定した操作の詳細情報。

getOperationWithResponse

public Response getOperationWithResponse(String operationId, Context context)

Http 応答を使用して、指定された ID の詳細な操作情報を取得します。

この操作は、使用される操作 ID が 24 時間を超えていれば失敗します。

Code sample

String operationId = "{operation-id}";
 Response<OperationDetails> response =
     documentModelAdministrationClient.getOperationWithResponse(operationId, Context.NONE);
 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:

operationId - 一意の操作 ID。
context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

指定した操作の詳細情報。

getResourceDetails

public ResourceDetails getResourceDetails()

現在のForm Recognizer リソースに関する情報を取得します。

Code sample

ResourceDetails resourceDetails = documentModelAdministrationClient.getResourceDetails();
 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:

要求されたリソース情報の詳細。

getResourceDetailsWithResponse

public Response getResourceDetailsWithResponse(Context context)

Http 応答と指定した を使用して、現在の Form recognizer リソースに関する情報を取得します Context。

Code sample

Response<ResourceDetails> response =
     documentModelAdministrationClient.getResourceDetailsWithResponse(Context.NONE);
 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());

Parameters:

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

要求されたリソース情報の詳細。

listDocumentClassifiers

public PagedIterable listDocumentClassifiers()

正常に構築されたForm Recognizer アカウントの各ドキュメント分類子の情報を一覧表示します。

Code sample

documentModelAdministrationClient.listDocumentClassifiers()
     .forEach(documentModel ->
         System.out.printf("Classifier ID: %s, Classifier description: %s, Created on: %s.%n",
             documentModel.getClassifierId(),
             documentModel.getDescription(),
             documentModel.getCreatedOn())
     );

Returns:

PagedIterable<T>Form Recognizer アカウントの が DocumentClassifierDetails です。

listDocumentClassifiers

public PagedIterable listDocumentClassifiers(Context context)

Http 応答と指定した Contextを使用して正常に構築されたForm Recognizer アカウントの各ドキュメント分類子の情報を一覧表示します。

Code sample

documentModelAdministrationClient.listDocumentClassifiers(Context.NONE)
     .forEach(documentModel ->
         System.out.printf("Classifier ID: %s, Classifier description: %s, Created on: %s.%n",
             documentModel.getClassifierId(),
             documentModel.getDescription(),
             documentModel.getCreatedOn())
     );

Parameters:

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

PagedIterable<T>Form Recognizer アカウントの が DocumentClassifierDetails です。

listDocumentModels

public PagedIterable listDocumentModels()

正常に構築されたForm Recognizer アカウントの各モデルの情報を一覧表示します。

Code sample

documentModelAdministrationClient.listDocumentModels()
     .forEach(documentModel ->
         System.out.printf("Model ID: %s, Model description: %s, Created on: %s.%n",
             documentModel.getModelId(),
             documentModel.getDescription(),
             documentModel.getCreatedOn())
     );

Returns:

PagedIterable<T> カスタム フォーム モデル情報の DocumentModelSummary 。

listDocumentModels

public PagedIterable listDocumentModels(Context context)

Http 応答と指定した Contextを使用して正常に構築されたForm Recognizer アカウントの各モデルの情報を一覧表示します。

Code sample

documentModelAdministrationClient.listDocumentModels(Context.NONE)
     .forEach(documentModel ->
         System.out.printf("Model ID: %s, Model description: %s, Created on: %s.%n",
             documentModel.getModelId(),
             documentModel.getDescription(),
             documentModel.getCreatedOn())
     );

Parameters:

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

PagedIterable<T> カスタム フォーム モデル情報の DocumentModelSummary 。

listOperations

public PagedIterable listOperations()

過去 24 時間のForm Recognizer アカウントでの各モデル操作の情報を一覧表示します。

Code sample

PagedIterable<OperationSummary>
     modelOperationInfo = documentModelAdministrationClient.listOperations();
 modelOperationInfo.forEach(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:

PagedIterable<T> カスタム フォーム モデル情報の OperationSummary 。

listOperations

public PagedIterable listOperations(Context context)

過去 24 時間のForm Recognizer アカウントの各操作の情報を、HTTP 応答と指定した と共に一覧表示しますContext。

Code sample

PagedIterable<OperationSummary>
     modelOperationInfo = documentModelAdministrationClient.listOperations(Context.NONE);
 modelOperationInfo.forEach(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());
 });

Parameters:

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

PagedIterable<T> カスタム フォーム モデル情報の OperationSummary 。

適用対象