여기에 추가된 테스트는 언어별 프롬프트를 설계하는 모든 사람이 보게 됩니다.

사용 방법은 다음과 같습니다:

* 언어별 프롬프트 `docs/{language code}/llm-prompt.md`를 준비합니다.
* 이 문서를 원하는 대상 언어로 새로 번역합니다(예: `translate.py`의 `translate-page` 명령). 그러면 `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` 아래에 번역이 생성됩니다.
* 번역에서 문제가 없는지 확인합니다.

### Revisa la documentación { #check-the-docs }

Ahora puedes iniciar tu app e ir a [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

Verás que tu documentación tiene las *path operations* normales y ahora también algunos **webhooks**:

### Consulter la documentation { #check-the-docs }

Vous pouvez maintenant démarrer votre application et aller sur [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

Vous verrez que votre documentation contient les chemins d'accès habituels et désormais aussi des webhooks :

## OpenAPI 中繼資料 - 文件 { #openapi-metadata-docs }

要在你的 OpenAPI 綱要中加入中繼資料（包含授權、版本、聯絡方式等），請參閱[教學 - 中繼資料與文件 URL](../tutorial/metadata.md)。

## 自訂 OpenAPI URL { #openapi-custom-url }

要自訂（或移除）OpenAPI 的 URL，請參閱[教學 - 中繼資料與文件 URL](../tutorial/metadata.md#openapi-url)。

## OpenAPI 文件 URL { #openapi-docs-urls }

## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }

Sie können die definierten Cookies in der Dokumentationsoberfläche unter `/docs` sehen:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Info

		Err:     "key with given key ID already exits",
	}

	// ErrKeyNotFound is an error returned by the KMS when trying to
	// use a key that does not exist.
	ErrKeyNotFound = Error{
		Code:    http.StatusNotFound,
		APICode: "kms:KeyNotFound",
		Err:     "key with given key ID does not exist",
	}

	// ErrDecrypt is an error returned by the KMS when the decryption
	// of a ciphertext failed.
	ErrDecrypt = Error{

   
   
   *TensorFlow release binaries version 1.6 and higher are prebuilt with AVX instruction sets.*
   
   
   Therefore on any CPU that does not have these instruction sets, either CPU or GPU version of TF will fail to load.
   
   Apparently, your CPU model does not support AVX instruction sets. You can still use TensorFlow with the alternatives given below:
   
      * Try Google Colab to use TensorFlow.

### 대화형 API 문서 { #interactive-api-docs }

이제 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)로 가보십시오.

자동 대화형 API 문서를 볼 수 있습니다 ([Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui) 제공):

![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)

### 대안 API 문서 { #alternative-api-docs }

그리고 이제 [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc)로 가봅시다.

 * static final} constants.
 *
 * {@snippet :
 * // Bad! Do not do this!
 * Joiner joiner = Joiner.on(',');
 * joiner.skipNulls(); // does nothing!
 * return joiner.join("wrong", null, "wrong");
 * }
 *
 * <p>See the Guava User Guide article on <a
 * href="https://github.com/google/guava/wiki/StringsExplained#joiner">{@code Joiner}</a>.
 *

## OpenAPI 메타데이터 - 문서 { #openapi-metadata-docs }

라이선스, 버전, 연락처 등의 정보를 포함해 OpenAPI 스키마에 메타데이터를 추가하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md) 문서를 읽어보세요.

## OpenAPI 사용자 정의 URL { #openapi-custom-url }

OpenAPI URL을 커스터마이즈(또는 제거)하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md#openapi-url) 문서를 읽어보세요.

## OpenAPI 문서 URL { #openapi-docs-urls }