Borra definitivamente los datos de un almacén de datos

En esta página, se describe cómo borrar definitivamente todos los datos de un almacén de datos estructurados o no estructurados.

Debes borrar definitivamente los datos de un almacén de datos estructurados, no estructurados o de atención médica antes de poder borrar el almacén de datos.

También puedes purgar los datos de un almacén de datos si quieres borrar por completo el contenido del almacén antes de volver a importar datos actualizados. Si borras definitivamente un almacén de datos, solo se borrarán los datos del almacén, y tu app, el esquema y las configuraciones permanecerán intactos.

Almacenes de datos de sitios web

La purga no es una opción para los almacenes de datos de sitios web. Puedes quitar sitios web de los almacenes de datos de sitios web según sea necesario, pero no es necesario hacerlo antes de borrar el almacén de datos.

Nota: La eliminación de sitios web de los almacenes de datos de sitios web con la indexación avanzada de sitios web puede tardar entre 6 y 24 horas.

Borrar datos definitivamente

Para borrar definitivamente los datos de un almacén de datos, haz lo siguiente:

Console

Para usar la consola de Google Cloud y borrar los datos de una rama de un almacén de datos estructurados, no estructurados o de atención médica, sigue estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Agent Builder.

   Agent Builder

2. En el menú de navegación, haz clic en Almacenes de datos.

3. En la columna Nombre, haz clic en el almacén de datos que deseas purgar.

4. En la pestaña Documentos, haz clic en Borrar datos.

5. Lee la advertencia en el diálogo Confirmar limpieza de datos. Si quieres continuar, ingresa el nombre de tu almacén de datos y, luego, haz clic en Confirmar. La purga de datos es una operación de larga duración. Para obtener más información, consulta Cómo supervisar operaciones de larga duración.

6. Haz clic en la pestaña Actividad para supervisar el progreso de la operación de eliminación.

REST

Para usar la línea de comandos y purgar los datos de una rama de un almacén de datos estructurado o no estructurado, sigue estos pasos:

1. Busca el ID de tu almacén de datos. Si ya tienes el ID del almacén de datos, ve al siguiente paso.

   1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Agent Builder y, en el menú de navegación, haz clic en Almacenes de datos.

      Ve a la página Almacenes de datos.

   2. Haz clic en el nombre de tu almacén de datos.

   3. En la página Datos de tu almacén de datos, obtén el ID del almacén de datos.

2. Llama al método documents.purge.

   curl -X POST \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json" \
   "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents:purge" \
   -d '{
     "filter": "*",
     "force": FORCE
   }'
   

   • PROJECT_ID: Es el proyecto de Google Cloud.
   • DATA_STORE_ID: El ID del almacén de datos de Vertex AI Search.
   • FORCE: Un valor booleano que especifica si se deben borrar datos de la rama del almacén de datos.
     • Si es true, borra todos los datos de la rama.
     • Si es false, no borra datos y muestra una lista de documentos en la rama.
     • Si se omite force, el valor predeterminado es false.

3. Opcional: Anota el valor name que muestra el método documents.purge y sigue las instrucciones que se indican en Obtén detalles sobre una operación de larga duración para ver cuándo se completa la operación de limpieza.

C#

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de C# del compilador de agentes de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI Agent Builder, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

using Google.Cloud.DiscoveryEngine.V1;
using Google.LongRunning;

public sealed partial class GeneratedDocumentServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for PurgeDocuments</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void PurgeDocumentsRequestObject()
    {
        // Create client
        DocumentServiceClient documentServiceClient = DocumentServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        PurgeDocumentsRequest request = new PurgeDocumentsRequest
        {
            ParentAsBranchName = BranchName.FromProjectLocationDataStoreBranch("[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]", "[BRANCH]"),
            Filter = "",
            Force = false,
            GcsSource = new GcsSource(),
            ErrorConfig = new PurgeErrorConfig(),
        };
        // Make the request
        Operation<PurgeDocumentsResponse, PurgeDocumentsMetadata> response = documentServiceClient.PurgeDocuments(request);

        // Poll until the returned long-running operation is complete
        Operation<PurgeDocumentsResponse, PurgeDocumentsMetadata> completedResponse = response.PollUntilCompleted();
        // Retrieve the operation result
        PurgeDocumentsResponse result = completedResponse.Result;

        // Or get the name of the operation
        string operationName = response.Name;
        // This name can be stored, then the long-running operation retrieved later by name
        Operation<PurgeDocumentsResponse, PurgeDocumentsMetadata> retrievedResponse = documentServiceClient.PollOncePurgeDocuments(operationName);
        // Check if the retrieved long-running operation has completed
        if (retrievedResponse.IsCompleted)
        {
            // If it has completed, then access the result
            PurgeDocumentsResponse retrievedResult = retrievedResponse.Result;
        }
    }
}

Go

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go del compilador de agentes de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI Agent Builder, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

package main

import (
	"context"

	discoveryengine "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1"
	discoveryenginepb "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1/discoveryenginepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := discoveryengine.NewDocumentClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &discoveryenginepb.PurgeDocumentsRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1/discoveryenginepb#PurgeDocumentsRequest.
	}
	op, err := c.PurgeDocuments(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Java del compilador de agentes de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI Agent Builder, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import com.google.cloud.discoveryengine.v1.BranchName;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.DocumentServiceClient;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.PurgeDocumentsRequest;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.PurgeDocumentsResponse;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.PurgeErrorConfig;

public class SyncPurgeDocuments {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncPurgeDocuments();
  }

  public static void syncPurgeDocuments() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (DocumentServiceClient documentServiceClient = DocumentServiceClient.create()) {
      PurgeDocumentsRequest request =
          PurgeDocumentsRequest.newBuilder()
              .setParent(
                  BranchName.ofProjectLocationDataStoreBranchName(
                          "[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]", "[BRANCH]")
                      .toString())
              .setFilter("filter-1274492040")
              .setErrorConfig(PurgeErrorConfig.newBuilder().build())
              .setForce(true)
              .build();
      PurgeDocumentsResponse response = documentServiceClient.purgeDocumentsAsync(request).get();
    }
  }
}

Node.js

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Node.js del compilador de agentes de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI Agent Builder, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

/**
 * This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
 * It will require modifications to work.
 * It may require correct/in-range values for request initialization.
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
/**
 *  Cloud Storage location for the input content.
 *  Supported `data_schema`:
 *  * `document_id`: One valid
 *  Document.id google.cloud.discoveryengine.v1.Document.id  per line.
 */
// const gcsSource = {}
/**
 *  Inline source for the input content for purge.
 */
// const inlineSource = {}
/**
 *  Required. The parent resource name, such as
 *  `projects/{project}/locations/{location}/collections/{collection}/dataStores/{data_store}/branches/{branch}`.
 */
// const parent = 'abc123'
/**
 *  Required. Filter matching documents to purge. Only currently supported
 *  value is
 *  `*` (all items).
 */
// const filter = 'abc123'
/**
 *  The desired location of errors incurred during the purge.
 */
// const errorConfig = {}
/**
 *  Actually performs the purge. If `force` is set to false, return the
 *  expected purge count without deleting any documents.
 */
// const force = true

// Imports the Discoveryengine library
const {DocumentServiceClient} = require('@google-cloud/discoveryengine').v1;

// Instantiates a client
const discoveryengineClient = new DocumentServiceClient();

async function callPurgeDocuments() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    filter,
  };

  // Run request
  const [operation] = await discoveryengineClient.purgeDocuments(request);
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(response);
}

callPurgeDocuments();

Python

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python del compilador de agentes de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI Agent Builder, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION"            # Values: "global", "us", "eu"
# data_store_id = "YOUR_DATA_STORE_ID"


def purge_documents_sample(
    project_id: str, location: str, data_store_id: str
) -> discoveryengine.PurgeDocumentsMetadata:
    #  For more information, refer to:
    # https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/locations#specify_a_multi-region_for_your_data_store
    client_options = (
        ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-discoveryengine.googleapis.com")
        if location != "global"
        else None
    )

    # Create a client
    client = discoveryengine.DocumentServiceClient(client_options=client_options)

    operation = client.purge_documents(
        request=discoveryengine.PurgeDocumentsRequest(
            # The full resource name of the search engine branch.
            # e.g. projects/{project}/locations/{location}/dataStores/{data_store_id}/branches/{branch}
            parent=client.branch_path(
                project=project_id,
                location=location,
                data_store=data_store_id,
                branch="default_branch",
            ),
            filter="*",
            # If force is set to `False`, return the expected purge count without deleting any documents.
            force=True,
        )
    )

    print(f"Waiting for operation to complete: {operation.operation.name}")
    response = operation.result()

    # After the operation is complete,
    # get information from operation metadata
    metadata = discoveryengine.PurgeDocumentsMetadata(operation.metadata)

    # Handle the response
    print(response)
    print(metadata)

    return metadata

Ruby

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Ruby del compilador de agentes de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI Agent Builder, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

require "google/cloud/discovery_engine/v1"

##
# Snippet for the purge_documents call in the DocumentService service
#
# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code
# template only. It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
# client as shown in https://cloud.google.com/ruby/docs/reference.
#
# This is an auto-generated example demonstrating basic usage of
# Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::DocumentService::Client#purge_documents.
#
def purge_documents
  # Create a client object. The client can be reused for multiple calls.
  client = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::DocumentService::Client.new

  # Create a request. To set request fields, pass in keyword arguments.
  request = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::PurgeDocumentsRequest.new

  # Call the purge_documents method.
  result = client.purge_documents request

  # The returned object is of type Gapic::Operation. You can use it to
  # check the status of an operation, cancel it, or wait for results.
  # Here is how to wait for a response.
  result.wait_until_done! timeout: 60
  if result.response?
    p result.response
  else
    puts "No response received."
  end
end