Excluir dados permanentemente de um repositório de dados

Esta página descreve como limpar todos os dados em um repositório de dados estruturado ou não estruturado.

É necessário excluir permanentemente os dados em um repositório de dados estruturados, não estruturados ou de saúde antes de excluir o repositório.

Você também pode limpar os dados em um repositório de dados se quiser excluir completamente o conteúdo antes de importar novos dados. A limpeza de um repositório de dados exclui apenas os dados dele, deixando o app, o esquema e as configurações intactos.

Repositórios de dados do site

A limpeza não é uma opção para repositórios de dados do site. Você pode remover sites de repositórios de dados de sites conforme necessário, mas isso não é necessário antes de excluir o repositório de dados.

Observação: pode levar de 6 a 24 horas para remover sites de repositórios de dados com indexação avançada de sites.

Limpar dados

Para excluir dados de um repositório de dados, faça o seguinte:

Console

Para usar o console do Google Cloud e excluir permanentemente os dados de uma ramificação de um repositório de dados estruturados, não estruturados ou de saúde, siga estas etapas:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página Criador de agentes.

   Agent Builder.

2. No menu de navegação, clique em Repositórios de dados.

3. Na coluna Nome, clique no repositório de dados que você quer limpar.

4. Na guia Documentos, clique em Limpar dados.

5. Leia o aviso na caixa de diálogo Confirmar dados de purga. Se você quiser continuar, insira o nome do repositório de dados e clique em Confirmar. A limpeza de dados é uma operação de longa duração. Para mais informações, consulte Monitorar operações de longa duração.

6. Clique na guia Atividade para monitorar o progresso da operação de eliminação.

REST

Para usar a linha de comando e limpar os dados de uma ramificação de um repositório de dados estruturado ou não estruturado, siga estas etapas:

1. Encontre o ID do repositório de dados. Se você já tiver o ID do repositório de dados, pule para a próxima etapa.

   1. No console do Google Cloud, acesse a página Criador de agentes e, no menu de navegação, clique em Repositórios de dados.

      Acesse a página "Repositórios de dados"

   2. Clique no nome do seu repositório de dados.

   3. Na página Dados do seu repositório de dados, encontre o ID do repositório.

2. Chame o 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: projeto do Google Cloud.
   • DATA_STORE_ID: o ID do repositório de dados da Vertex AI para Pesquisa.
   • FORCE: um valor booleano que especifica se os dados da ramificação do repositório de dados serão excluídos.
     • Se true, exclui todos os dados da ramificação
     • Se for false, nenhum dado será excluído e uma lista de documentos na ramificação será retornada.
     • Se force for omitido, o padrão será false.

3. Opcional: anote o valor name retornado pelo método documents.purge e siga as instruções em Conferir detalhes sobre uma operação de longa duração para ver quando a operação de eliminação for concluída.

C#

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API C# do Vertex AI Agent Builder.

Para autenticar no Vertex AI Agent Builder, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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 mais informações, consulte a documentação de referência da API Go do Vertex AI Agent Builder.

Para autenticar no Vertex AI Agent Builder, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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 mais informações, consulte a documentação de referência da API Java do Vertex AI Agent Builder.

Para autenticar no Vertex AI Agent Builder, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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 mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js do Vertex AI Agent Builder.

Para autenticar no Vertex AI Agent Builder, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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 mais informações, consulte a documentação de referência da API Python do Vertex AI Agent Builder.

Para autenticar no Vertex AI Agent Builder, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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 mais informações, consulte a documentação de referência da API Ruby do Vertex AI Agent Builder.

Para autenticar no Vertex AI Agent Builder, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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