azure-ai-formrecognizer-java
tarafından microsoft
Yeniden markalaştırma: Azure AI Form Recognizer artık Azure AI Document Intelligence olarak adlandırılmaktadır. Yeni projeler com.azure:azure-ai-documentintelligence kullanmalıdır. Eski azure-ai-formrecognizer paketi yalnızca API sürümü 2023-07-31'i hedefler. Geçiş Kılavuzu'na bakın.
npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-ai-formrecognizer-javaAzure AI Document Intelligence SDK for Java
Rebranding: Azure AI Form Recognizer is now Azure AI Document Intelligence. New projects should use
com.azure:azure-ai-documentintelligence. The legacyazure-ai-formrecognizerpackage targets API version 2023-07-31 only. See Migration Guide.
Before Implementation
Search microsoft-docs MCP for current API patterns:
- Query:
"azure-ai-documentintelligence Java SDK" - Verify: Parameters match installed SDK version (latest GA: 1.0.7)
Installation
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-documentintelligence</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<!-- For DefaultAzureCredential -->
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-identity</artifactId>
<version>1.14.2</version>
</dependency>
Environment Variables
DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT=https://<resource>.cognitiveservices.azure.com/ # Required for all auth methods
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production
Authentication
DefaultAzureCredential (Recommended)
import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceClient;
import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceClientBuilder;
import com.azure.core.credential.TokenCredential;
import com.azure.identity.AzureIdentityEnvVars;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.identity.ManagedIdentityCredentialBuilder;
TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
.requireEnvVars(AzureIdentityEnvVars.AZURE_TOKEN_CREDENTIALS)
.build();
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/java/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-java-stable#credential-classes
// TokenCredential credential = new ManagedIdentityCredentialBuilder().build();
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
.endpoint(System.getenv("DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT"))
.credential(credential)
.buildClient();
API Key
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
.endpoint(System.getenv("DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT"))
.credential(new AzureKeyCredential(System.getenv("DOCUMENT_INTELLIGENCE_KEY")))
.buildClient();
Administration Client
import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceAdministrationClient;
import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceAdministrationClientBuilder;
import com.azure.core.credential.TokenCredential;
import com.azure.identity.AzureIdentityEnvVars;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.identity.ManagedIdentityCredentialBuilder;
TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
.requireEnvVars(AzureIdentityEnvVars.AZURE_TOKEN_CREDENTIALS)
.build();
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/java/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-java-stable#credential-classes
// TokenCredential credential = new ManagedIdentityCredentialBuilder().build();
DocumentIntelligenceAdministrationClient adminClient = new DocumentIntelligenceAdministrationClientBuilder()
.endpoint(System.getenv("DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT"))
.credential(credential)
.buildClient();
Async Client
import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceAsyncClient;
import com.azure.core.credential.TokenCredential;
import com.azure.identity.AzureIdentityEnvVars;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.identity.ManagedIdentityCredentialBuilder;
TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
.requireEnvVars(AzureIdentityEnvVars.AZURE_TOKEN_CREDENTIALS)
.build();
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/java/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-java-stable#credential-classes
// TokenCredential credential = new ManagedIdentityCredentialBuilder().build();
DocumentIntelligenceAsyncClient asyncClient = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
.endpoint(System.getenv("DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT"))
.credential(credential)
.buildAsyncClient();
Prebuilt Models
| Model ID | Purpose |
|---|---|
prebuilt-read | Extract text, lines, words, languages |
prebuilt-layout | Text, tables, selection marks, structure |
prebuilt-receipt | Receipt data extraction |
prebuilt-invoice | Invoice field extraction |
prebuilt-idDocument | ID documents (passport, license) |
prebuilt-tax.us.w2 | US W2 tax forms |
prebuilt-healthInsuranceCard.us | US health insurance cards |
prebuilt-contract | Contract field extraction |
Retired models:
prebuilt-businessCardandprebuilt-documentare retired in API version 2024-11-30. Use the legacyazure-ai-formrecognizerpackage for these.
Core Patterns
Analyze from File
import com.azure.ai.documentintelligence.models.*;
import com.azure.core.util.BinaryData;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;
import java.io.File;
File document = new File("document.pdf");
BinaryData documentData = BinaryData.fromFile(document.toPath(), (int) document.length());
SyncPoller<AnalyzeOperationDetails, AnalyzeResult> poller =
client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-layout",
new AnalyzeDocumentOptions(documentData));
AnalyzeResult result = poller.getFinalResult();
Analyze from URL
String documentUrl = "https://example.com/invoice.pdf";
SyncPoller<AnalyzeOperationDetails, AnalyzeResult> poller =
client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-invoice",
new AnalyzeDocumentOptions(documentUrl));
AnalyzeResult result = poller.getFinalResult();
Extract Layout
AnalyzeResult result = poller.getFinalResult();
for (DocumentPage page : result.getPages()) {
System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
page.getWidth(), page.getHeight(), page.getUnit());
// Lines
for (DocumentLine line : page.getLines()) {
System.out.printf("Line '%s' is within bounding box %s.%n",
line.getContent(), line.getPolygon());
}
// Selection marks
for (DocumentSelectionMark mark : page.getSelectionMarks()) {
System.out.printf("Selection mark is '%s' with confidence %.2f.%n",
mark.getState(), mark.getConfidence());
}
}
// Tables
for (DocumentTable table : result.getTables()) {
System.out.printf("Table: %d rows x %d columns%n",
table.getRowCount(), table.getColumnCount());
for (DocumentTableCell cell : table.getCells()) {
System.out.printf("Cell[%d,%d]: %s%n",
cell.getRowIndex(), cell.getColumnIndex(), cell.getContent());
}
}
Extract Document Fields
SyncPoller<AnalyzeOperationDetails, AnalyzeResult> poller =
client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-receipt",
new AnalyzeDocumentOptions(receiptUrl));
AnalyzeResult result = poller.getFinalResult();
for (AnalyzedDocument doc : result.getDocuments()) {
Map<String, DocumentField> fields = doc.getFields();
DocumentField merchantName = fields.get("MerchantName");
if (merchantName != null && merchantName.getType() == DocumentFieldType.STRING) {
System.out.printf("Merchant: %s (confidence: %.2f)%n",
merchantName.getValueString(), merchantName.getConfidence());
}
DocumentField transactionDate = fields.get("TransactionDate");
if (transactionDate != null && transactionDate.getType() == DocumentFieldType.DATE) {
System.out.printf("Date: %s%n", transactionDate.getValueDate());
}
}
Analyze with Options
SyncPoller<AnalyzeOperationDetails, AnalyzeResult> poller =
client.beginAnalyzeDocument("my-custom-model",
new AnalyzeDocumentOptions(documentUrl)
.setPages(Collections.singletonList("1-3"))
.setLocale("en-US")
.setDocumentAnalysisFeatures(Arrays.asList(DocumentAnalysisFeature.LANGUAGES))
.setOutputContentFormat(DocumentContentFormat.TEXT));
Custom Models
Build Custom Model
String blobContainerUrl = "{SAS_URL_of_training_data}";
SyncPoller<DocumentModelBuildOperationDetails, DocumentModelDetails> poller =
adminClient.beginBuildDocumentModel(
new BuildDocumentModelOptions("my-custom-model", DocumentBuildMode.TEMPLATE)
.setAzureBlobSource(new AzureBlobContentSource(blobContainerUrl)));
DocumentModelDetails model = poller.getFinalResult();
System.out.printf("Model ID: %s%n", model.getModelId());
System.out.printf("Created: %s%n", model.getCreatedOn());
model.getDocumentTypes().forEach((docType, details) -> {
details.getFieldSchema().forEach((field, schema) -> {
System.out.printf("Field: %s (%s)%n", field, schema.getType());
});
});
Manage Models
// Resource limits
DocumentIntelligenceResourceDetails resourceDetails = adminClient.getResourceDetails();
System.out.printf("Models: %d / %d%n",
resourceDetails.getCustomDocumentModels().getCount(),
resourceDetails.getCustomDocumentModels().getLimit());
// List models
PagedIterable<DocumentModelDetails> models = adminClient.listModels();
for (DocumentModelDetails model : models) {
System.out.printf("Model: %s, Created: %s%n",
model.getModelId(), model.getCreatedOn());
}
// Get model
DocumentModelDetails model = adminClient.getModel("model-id");
// Delete model
adminClient.deleteModel("model-id");
Document Classification
Build Classifier
Map<String, ClassifierDocumentTypeDetails> docTypes = new HashMap<>();
docTypes.put("invoice", new ClassifierDocumentTypeDetails()
.setAzureBlobSource(new AzureBlobContentSource(containerUrl).setPrefix("invoices/")));
docTypes.put("receipt", new ClassifierDocumentTypeDetails()
.setAzureBlobSource(new AzureBlobContentSource(containerUrl).setPrefix("receipts/")));
SyncPoller<DocumentClassifierBuildOperationDetails, DocumentClassifierDetails> poller =
adminClient.beginBuildClassifier(
new BuildDocumentClassifierOptions("my-classifier", docTypes));
DocumentClassifierDetails classifier = poller.getFinalResult();
Classify Document
SyncPoller<AnalyzeOperationDetails, AnalyzeResult> poller =
client.beginClassifyDocument("my-classifier",
new ClassifyDocumentOptions(documentUrl));
AnalyzeResult result = poller.getFinalResult();
for (AnalyzedDocument doc : result.getDocuments()) {
System.out.printf("Classified as: %s (confidence: %.2f)%n",
doc.getDocumentType(), doc.getConfidence());
}
Error Handling
import com.azure.core.exception.HttpResponseException;
try {
client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-receipt",
new AnalyzeDocumentOptions("invalid-url"));
} catch (HttpResponseException e) {
System.out.printf("Status: %d, Error: %s%n",
e.getResponse().getStatusCode(), e.getMessage());
}
Migration from azure-ai-formrecognizer
| Old (formrecognizer v4.x) | New (documentintelligence v1.x) |
|---|---|
DocumentAnalysisClient | DocumentIntelligenceClient |
DocumentAnalysisClientBuilder | DocumentIntelligenceClientBuilder |
DocumentModelAdministrationClient | DocumentIntelligenceAdministrationClient |
beginAnalyzeDocumentFromUrl(modelId, url) | beginAnalyzeDocument(modelId, new AnalyzeDocumentOptions(url)) |
beginAnalyzeDocument(modelId, data) | beginAnalyzeDocument(modelId, new AnalyzeDocumentOptions(data)) |
SyncPoller<OperationResult, AnalyzeResult> | SyncPoller<AnalyzeOperationDetails, AnalyzeResult> |
field.getValueAsString() | field.getValueString() |
field.getValueAsDate() | field.getValueDate() |
field.getValueAsDouble() | field.getValueNumber() |
field.getValueAsList() | field.getValueList() |
field.getValueAsMap() | field.getValueObject() |
mark.getSelectionMarkState() | mark.getState() |
adminClient.beginBuildDocumentModel(url, mode, prefix, options, ctx) | adminClient.beginBuildDocumentModel(new BuildDocumentModelOptions(id, mode).setAzureBlobSource(...)) |
adminClient.getResourceDetails() → .getCustomDocumentModelCount() | adminClient.getResourceDetails() → .getCustomDocumentModels().getCount() |
FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT | DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT |
Reference Files
| File | Contents |
|---|---|
| references/examples.md | Complete code examples for all scenarios |
microsoft tarafından daha fazla skill
oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundry ajanlarını uçtan uca dağıtın, değerlendirin ve yönetin: Docker build, ACR push, barındırılan/prompt ajan oluşturma, konteyner başlatma, toplu değerlendirme, sürekli değerlendirme, prompt optimizer iş akışları, agent.yaml, izlerden veri kümesi oluşturma. ŞUNUN İÇİN KULLANIN: ajanı Foundry'ye dağıtma, barındırılan ajan, ajan oluşturma, ajanı çağırma, ajanı değerlendirme, toplu değerlendirme çalıştırma, sürekli değerlendirme, sürekli izleme, sürekli değerlendirme durumu, prompt optimize etme, prompt iyileştirme, prompt optimizer
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI için kullanılır: Arama, Konuşma, OpenAI, Belge Zekası. Arama, vektör/karma arama, konuşmadan metne, metinden konuşmaya, transkripsiyon, OCR konularında yardımcı olur. NE ZAMAN: AI Arama, sorgu arama, vektör arama, karma arama, anlamsal arama, konuşmadan metne, metinden konuşmaya, transkribe etme, OCR, metni konuşmaya dönüştürme.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
Halihazırda .azure/deployment-plan.md ve altyapı dosyaları bulunan, ÖNCEDEN HAZIRLANMIŞ uygulamalar için Azure dağıtımlarını gerçekleştirir. Kullanıcı yeni bir uygulama OLUŞTURMAK istediğinde bu beceriyi KULLANMAYIN — bunun yerine azure-prepare kullanın. Bu beceri, yerleşik hata kurtarma ile azd up, azd deploy, terraform apply ve az deployment komutlarını çalıştırır. azure-prepare'dan .azure/deployment-plan.md ve azure-validate'dan onaylanmış durum gerektirir. NE ZAMAN: "azd up çalıştır", "azd deploy çalıştır", "dağıtımı gerçekleştir",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage Services dahil olmak üzere Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage ve Data Lake. Depolama erişim katmanları (hot, cool, cold, archive), her katmanın ne zaman kullanılacağı ve katman karşılaştırması hakkında soruları yanıtlar. Nesne depolama, SMB dosya paylaşımları, eşzamansız mesajlaşma, NoSQL anahtar-değer ve büyük veri analitiği sağlar. Yaşam döngüsü yönetimini içerir. KULLANIM AMACI: blob depolama, dosya paylaşımları, kuyruk depolama, tablo depolama, data lake, dosya yükleme, blob indirme, depolama hesapları, erişim katmanları,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure üretim sorunlarını AppLens, Azure Monitor, kaynak durumu ve güvenli triyaj kullanarak hata ayıklayın. NE ZAMAN: üretim sorunlarını hata ayıklama, uygulama servisini sorun giderme, uygulama servisi yüksek CPU, uygulama servisi dağıtım hatası, konteyner uygulamalarını sorun giderme, işlevleri sorun giderme, AKS sorun giderme, kubectl bağlanamıyor, kube-system/CoreDNS hataları, pod beklemede, crashloop, düğüm hazır değil, yükseltme hataları, günlükleri analiz etme, KQL, içgörüler, görüntü çekme hataları, soğuk başlatma sorunları, durum yoklaması
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azure uygulamalarını dağıtıma hazırlayın (altyapı Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Oluşturma/modernize etme veya oluşturma+dağıtma için kullanın; çapraz bulut geçişi için kullanmayın (azure-cloud-migrate kullanın). ŞUNLAR İÇİN KULLANMAYIN: copilot-sdk uygulamaları (azure-hosted-copilot-sdk kullanın). ŞU DURUMLARDA: "uygulama oluştur", "web uygulaması oluştur", "API oluştur", "sunucusuz HTTP API oluştur", "ön uç oluştur", "arka uç oluştur", "hizmet oluştur", "uygulamayı modernize et", "uygulamayı güncelle",
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azure dağıtım öncesi hazırlık doğrulaması. Dağıtım öncesinde yapılandırma, altyapı (Bicep veya Terraform), RBAC rol atamaları, yönetilen kimlik izinleri ve ön koşullar üzerinde derin kontroller gerçekleştirir. NE ZAMAN: uygulamamı doğrula, dağıtım hazırlığını kontrol et, ön kontrolleri çalıştır, yapılandırmayı doğrula, dağıtıma hazır olup olmadığını kontrol et, azure.yaml dosyasını doğrula, Bicep'i doğrula, dağıtım öncesi test et, dağıtım hatalarını gider, Azure Functions'ı doğrula, function uygulamasını doğrula, sunucusuz do
officialdevopstesting