API de modération de contenu en vedette

You might have an application with a huge amount of user-generated content coming daily and need to moderate content automatically. It’s a pain to moderate content manually because it takes lots of man-hours. How about using artificial intelligence with IDE Software for that? It will instantly detect inappropriate content prevent form going public.

Qu'est-ce que l'API de modération de contenu de DeepAI ?

DeepAI est une source très populaire parmi les chercheurs de contenu d'intelligence artificielle. Il fournit des recherches, des guides, des nouvelles et des API d'intelligence artificielle. Vous pouvez facilement récupérer une clé API en créant un compte et accéder à toutes leurs API d'intelligence artificielle. Il suffit de visiter ce lien, de créer un compte puis d'accéder au tableau de bord et vous aurez votre clé API.

https://deepai.org/

L'utilisation de la modération de contenu automatisée Deep.ai est-elle gratuite ?

Lors de votre inscription, vous bénéficierez d'un crédit gratuit de $5 USD qui équivaut à 10 000 demandes. Aucune carte de crédit requise pour l'inscription. Après l'enregistrement, vous n'avez qu'à payer $0.50 USD pour 1000 demandes ou vous pouvez discuter de certains packages d'entreprise avec eux.

Quelles API d'intelligence artificielle Deep.ai sont disponibles pour mon application Delphi ?

Ils fournissent de nombreuses API. Vous pouvez vérifier leurs API à partir de cette liste. La plupart d'entre eux ont également une démo en direct dans leur page produit.

https://deepai.org/apis

L'une de leurs puissantes API est la « API de modération de contenu ». Cette API vous donne tous les détails pour modérer le contenu. Une fois que vous avez fourni une image à l'API, elle vous fournira le score « Pas sûr pour le travail », une description du contenu inapproprié, la zone rectangulaire du contenu inapproprié et le score de confiance qui est égal à un si 100%. Cette API peut détecter le contenu pour adultes, les symboles haineux, les armes à feu et les mots offensants.

Comment utiliser l'API de modération de contenu ?

Nous pouvons accéder à toutes les API DeepAI à l'aide d'un client REST, y compris cette API de modération de contenu. Une simple requête curl pour cette API est comme ceci :

curl \ --data 'image=YOUR_IMAGE_URL' \ -H 'api-key:API_KEY' \ https://api.deepai.org/api/content-moderation 

C'est explicite et vous devez fournir l'URL de l'image ou le fichier image local en tant qu'« image » et la clé API en tant que valeur d'en-tête. Une fois que vous avez envoyé la demande, le serveur enverra une réponse JSON et vous pourrez l'analyser pour avoir toutes les informations de modération sur l'image. L'exemple de modération ressemblerait à ceci :

{ "id": "UNIQUE_ID", "output": { "detections": [{ "confidence": "0.83", "bounding_box": [ 118, 89, 21, 29 ], "name": "Sein féminin - Exposed" }, { "confidence": "0.92", "bounding_box": [ 142, 92, 27, 27 ], "name": "Sein féminin - Exposed" }, { "confidence": "0.54", "bounding_box " : [ 168, 153, 19, 30 ], "name": " Male Genitalia - Exposed" } ], "nsfw_score": 0.9997197985649109 } }

Vous devez analyser le tableau JSON à l'intérieur du JSON pour obtenir les résultats.

Comment accéder à l'API de modération de contenu Deep.ai de Delphi ?

Nous pouvons utiliser le composant client REST pour accéder à cette API et créer facilement une application de démonstration. Créons une application de démonstration qui dessinera un rectangle si l'un des contenus restreints est trouvé. Ajoutez d'abord les composants TRESTClient, TRESTRequest et TRESTResponse dans un formulaire. Définissez l'URL de base du client comme suit :

https://api.deepai.org/api/content-moderation

Définissez la méthode de RESTRequest sur rmPOST car nous allons publier les données en toute sécurité. Vient ensuite le temps du codage. Nous devons définir l'image, la clé API, obtenir la réponse et l'analyse JSON dans le code. Dans cet exemple, nous allons parcourir un fichier local et envoyer la demande. Une fois que nous avons analysé la réponse, nous dessinons un rectangle dans le canevas de la TImage.

Voici un exemple de code Delphi pour utiliser Deep.ai avec une API REST

procédure TfrmMain.btnModerateClick(Sender: TObject); var lparam : paramètre Trestrequest; jsonObj : TJSONObject ; JSonValue : TJSonValue; JSONArray, JSONArrayBound : TJSONArray ; strJson : chaîne ; canv : TCanvas ; i, posTop, posLeft, posWidth, posHeight : entier ; begin lblWait.Visible := true; Application.ProcessMessages; RESTrequest.Params.Clear; RESTresponse.RootElement := ''; lparam := RESTRequest.Params.AddItem; lparam.name := 'api-key'; lparam.Value := edtAPIKey.Text; lparam.ContentType := ctNone; lparam.Kind := pkHTTPHEADER; lparam.Options := [poDoNotEncode]; lparam := RESTRequest.Params.AddItem; lparam.name := 'image'; lparam.Value := strImgPath; lparam.ContentType := ctNone; lparam.Kind := pkFile; lparam.Options := [poDoNotEncode]; RESTrequest.Execute; sinon RESTResponse.Status.Success alors showmessage(RESTResponse.StatusText + ' ' + inttostr(RESTResponse.StatusCode)) sinon begin canv := imgModerated.Canvas; canv.Pen.Color := clRed; canv.Pen.Width := 5; jsonObj := RESTResponse.JSONValue as TJSONObject; JSonValue := jsonObj.Get('output').JsonValue; JSONArray := JSonValue.GetValue (« détections »); pour I := 0 à JSONArray.Count -1 commence JSONArrayBound := JSONArray.Items[I].GetValue ('boîte_limite'); postTop := strtoint(JSONArrayBound.Items[1].Value); posLeft := strtoint(JSONArrayBound.Items[0].Value); posWidth := strtoint(JSONArrayBound.Items[3].Value); posHeight := strtoint(JSONArrayBound.Items[2].Value); canv.MoveTo(posLeft, posTop); canv.LineTo(posLeft + posWidth, postTop); canv.MoveTo(posLeft + posWidth, postTop); canv.LineTo(posLeft + posWidth, posTop + posHeight); canv.MoveTo(posLeft + posWidth, posTop + posHeight); canv.LineTo(posLeft, posTop + posHeight); canv.MoveTo(posLeft, posTop + posHeight); canv.LineTo(posLeft, posTop); canv.TextOut(posLeft, posTop, JSONArray.Items[I].GetValue ('Nom')); finir; finir; lblWait.Visible := false; finir;

Analyser les résultats JSON de Deep.ai

Dans ce code, nous ajoutons deux paramètres, "api-key" et "image", exécutons la requête et, en cas de succès, analysons la valeur JSON. Ensuite, si un contenu inapproprié est trouvé, il dessinera un rectangle rouge dans le canevas du TImage. Le résultat final est comme ceci :

API de modération de contenu

Vous pouvez également télécharger l'application de démonstration à partir de ce lien et l'utiliser avec votre clé API.

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