Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        params.put("param", "value");

        // First call with model name
        ComponentUtil.setFessConfig(new FessConfig.SimpleImpl() {
            @Override
            public String getLtrModelName() {
                return "model1";
            }

            @Override
            public int getLtrWindowSize() {
                return 50;

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno { #other-return-type-annotations }

///

## Ajouter un modèle de sortie { #add-an-output-model }

Nous pouvons à la place créer un modèle d'entrée avec le mot de passe en clair et un modèle de sortie sans celui-ci :

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

Ici, même si notre *fonction de chemin d'accès* renvoie le même utilisateur d'entrée qui contient le mot de passe :

Quando você vê a documentação automática, pode verificar se o modelo de entrada e o modelo de saída terão seus próprios esquemas JSON:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

E ambos os modelos serão usados ​​para a documentação interativa da API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Outras anotações de tipo de retorno { #other-return-type-annotations }

## See it in the docs { #see-it-in-the-docs }

When you see the automatic docs, you can check that the input model and output model will both have their own JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

And both models will be used for the interactive API documentation:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Other Return Type Annotations { #other-return-type-annotations }

## `response_model`-Parameter { #response-model-parameter }

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

///

## Bir output modeli ekleyin { #add-an-output-model }

Bunun yerine, plaintext password içeren bir input modeli ve password’ü içermeyen bir output modeli oluşturabiliriz:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

///

## Множественные модели { #multiple-models }

Ниже изложена основная идея того, как могут выглядеть эти модели с полями для паролей, а также описаны места, где они используются:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### `.model_dump()` из Pydantic { #pydantics-model-dump }

# Тіло - Вкладені моделі { #body-nested-models }

З **FastAPI** ви можете визначати, перевіряти, документувати та використовувати моделі, які можуть бути вкладені на будь-яку глибину (завдяки Pydantic).

## Поля списку { #list-fields }

Ви можете визначити атрибут як підтип. Наприклад, Python-список (`list`):

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Це зробить `tags` списком, хоча не визначається тип елементів списку.

# Body - Вложенные модели { #body-nested-models }

С помощью **FastAPI** вы можете определять, валидировать, документировать и использовать модели произвольной глубины вложенности (благодаря Pydantic).

## Поля-списки { #list-fields }

Вы можете определить атрибут как подтип. Например, Python-тип `list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}