azure-ai-contentsafety-java

bởi microsoft

Xây dựng ứng dụng kiểm duyệt nội dung với Azure AI Content Safety SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phân tích văn bản/hình ảnh, quản lý danh sách chặn, hoặc phát hiện nội dung có hại như thù ghét, bạo lực, nội dung khiêu dâm và tự gây hại.

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-ai-contentsafety-java

Azure AI Content Safety SDK for Java

Build content moderation applications using the Azure AI Content Safety SDK for Java.

Installation

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-contentsafety</artifactId>
    <version>1.1.0-beta.1</version>
</dependency>

Client Creation

With API Key

import com.azure.ai.contentsafety.ContentSafetyClient;
import com.azure.ai.contentsafety.ContentSafetyClientBuilder;
import com.azure.ai.contentsafety.BlocklistClient;
import com.azure.ai.contentsafety.BlocklistClientBuilder;
import com.azure.core.credential.KeyCredential;

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();

BlocklistClient blocklistClient = new BlocklistClientBuilder()
    .credential(new KeyCredential(key))
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

With DefaultAzureCredential

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();

ContentSafetyClient client = new ContentSafetyClientBuilder()
    .credential(credential)
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Key Concepts

Harm Categories

CategoryDescription
HateDiscriminatory language based on identity groups
SexualSexual content, relationships, acts
ViolencePhysical harm, weapons, injury
Self-harmSelf-injury, suicide-related content

Severity Levels

  • Text: 0-7 scale (default outputs 0, 2, 4, 6)
  • Image: 0, 2, 4, 6 (trimmed scale)

Core Patterns

Analyze Text

import com.azure.ai.contentsafety.models.*;

AnalyzeTextResult result = contentSafetyClient.analyzeText(
    new AnalyzeTextOptions("This is text to analyze"));

for (TextCategoriesAnalysis category : result.getCategoriesAnalysis()) {
    System.out.printf("Category: %s, Severity: %d%n",
        category.getCategory(),
        category.getSeverity());
}

Analyze Text with Options

AnalyzeTextOptions options = new AnalyzeTextOptions("Text to analyze")
    .setCategories(Arrays.asList(
        TextCategory.HATE,
        TextCategory.VIOLENCE))
    .setOutputType(AnalyzeTextOutputType.EIGHT_SEVERITY_LEVELS);

AnalyzeTextResult result = contentSafetyClient.analyzeText(options);

Analyze Text with Blocklist

AnalyzeTextOptions options = new AnalyzeTextOptions("I h*te you and want to k*ll you")
    .setBlocklistNames(Arrays.asList("my-blocklist"))
    .setHaltOnBlocklistHit(true);

AnalyzeTextResult result = contentSafetyClient.analyzeText(options);

if (result.getBlocklistsMatch() != null) {
    for (TextBlocklistMatch match : result.getBlocklistsMatch()) {
        System.out.printf("Blocklist: %s, Item: %s, Text: %s%n",
            match.getBlocklistName(),
            match.getBlocklistItemId(),
            match.getBlocklistItemText());
    }
}

Analyze Image

import com.azure.ai.contentsafety.models.*;
import com.azure.core.util.BinaryData;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;

// From file
byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(Paths.get("image.png"));
ContentSafetyImageData imageData = new ContentSafetyImageData()
    .setContent(BinaryData.fromBytes(imageBytes));

AnalyzeImageResult result = contentSafetyClient.analyzeImage(
    new AnalyzeImageOptions(imageData));

for (ImageCategoriesAnalysis category : result.getCategoriesAnalysis()) {
    System.out.printf("Category: %s, Severity: %d%n",
        category.getCategory(),
        category.getSeverity());
}

Analyze Image from URL

ContentSafetyImageData imageData = new ContentSafetyImageData()
    .setBlobUrl("https://example.com/image.jpg");

AnalyzeImageResult result = contentSafetyClient.analyzeImage(
    new AnalyzeImageOptions(imageData));

Blocklist Management

Create or Update Blocklist

import com.azure.core.http.rest.RequestOptions;
import com.azure.core.http.rest.Response;
import com.azure.core.util.BinaryData;
import java.util.Map;

Map<String, String> description = Map.of("description", "Custom blocklist");
BinaryData resource = BinaryData.fromObject(description);

Response<BinaryData> response = blocklistClient.createOrUpdateTextBlocklistWithResponse(
    "my-blocklist", resource, new RequestOptions());

if (response.getStatusCode() == 201) {
    System.out.println("Blocklist created");
} else if (response.getStatusCode() == 200) {
    System.out.println("Blocklist updated");
}

Add Block Items

import com.azure.ai.contentsafety.models.*;
import java.util.Arrays;

List<TextBlocklistItem> items = Arrays.asList(
    new TextBlocklistItem("badword1").setDescription("Offensive term"),
    new TextBlocklistItem("badword2").setDescription("Another term")
);

AddOrUpdateTextBlocklistItemsResult result = blocklistClient.addOrUpdateBlocklistItems(
    "my-blocklist",
    new AddOrUpdateTextBlocklistItemsOptions(items));

for (TextBlocklistItem item : result.getBlocklistItems()) {
    System.out.printf("Added: %s (ID: %s)%n",
        item.getText(),
        item.getBlocklistItemId());
}

List Blocklists

PagedIterable<TextBlocklist> blocklists = blocklistClient.listTextBlocklists();

for (TextBlocklist blocklist : blocklists) {
    System.out.printf("Blocklist: %s, Description: %s%n",
        blocklist.getName(),
        blocklist.getDescription());
}

Get Blocklist

TextBlocklist blocklist = blocklistClient.getTextBlocklist("my-blocklist");
System.out.println("Name: " + blocklist.getName());

List Block Items

PagedIterable<TextBlocklistItem> items = 
    blocklistClient.listTextBlocklistItems("my-blocklist");

for (TextBlocklistItem item : items) {
    System.out.printf("ID: %s, Text: %s%n",
        item.getBlocklistItemId(),
        item.getText());
}

Remove Block Items

List<String> itemIds = Arrays.asList("item-id-1", "item-id-2");

blocklistClient.removeBlocklistItems(
    "my-blocklist",
    new RemoveTextBlocklistItemsOptions(itemIds));

Delete Blocklist

blocklistClient.deleteTextBlocklist("my-blocklist");

Error Handling

import com.azure.core.exception.HttpResponseException;

try {
    contentSafetyClient.analyzeText(new AnalyzeTextOptions("test"));
} catch (HttpResponseException e) {
    System.out.println("Status: " + e.getResponse().getStatusCode());
    System.out.println("Error: " + e.getMessage());
    // Common codes: InvalidRequestBody, ResourceNotFound, TooManyRequests
}

Environment Variables

CONTENT_SAFETY_ENDPOINT=https://<resource>.cognitiveservices.azure.com/ # Required for all auth methods
CONTENT_SAFETY_KEY=<your-api-key> # Only required for AzureKeyCredential auth
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod  # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Best Practices

  1. Blocklist Delay: Changes take ~5 minutes to take effect
  2. Category Selection: Only request needed categories to reduce latency
  3. Severity Thresholds: Typically block severity >= 4 for strict moderation
  4. Batch Processing: Process multiple items in parallel for throughput
  5. Caching: Cache blocklist results where appropriate

Trigger Phrases

  • "content safety Java"
  • "content moderation Azure"
  • "analyze text safety"
  • "image moderation Java"
  • "blocklist management"
  • "hate speech detection"
  • "harmful content filter"

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development