このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

データストアからデータをパージする

このページでは、構造化データストアまたは非構造化データストア内のすべてのデータをパージする方法について説明します。

データストアを削除する前に、構造化データストア、非構造化データストア、または医療データストア内のデータをパージする必要があります。

新しいデータを再インポートする前にデータストアのコンテンツを完全に削除する場合は、データストア内のデータをパージすることもできます。データストアをパージすると、データストア内のデータのみが削除され、アプリ、スキーマ、構成はそのまま残ります。

ウェブサイトのデータストア

ウェブサイトのデータストアではパージできません。必要に応じてウェブサイトデータストアからウェブサイトを削除できますが、データストアを削除する前に削除する必要はありません。

データをパージする

データストアからデータをパージする手順は次のとおりです。

Console

Google Cloud コンソールを使用して、構造化データストア、非構造化データストア、またはヘルスケアデータストアのブランチからデータをパージする手順は次のとおりです。

Google Cloud コンソールで、[Agent Builder] ページに移動します。

Agent Builder
ナビゲーションメニューで [データストア] をクリックします。
[名前] 列で、パージするデータストアをクリックします。
[ドキュメント] タブで、 [データをパージ] をクリックします。
[データのパージの確認] ダイアログで警告を確認します。続行する場合は、データストアの名前を入力して [確認] をクリックします。データのパージは長時間実行オペレーションです。詳細については、長時間実行オペレーションをモニタリングするをご覧ください。
[アクティビティ] タブをクリックして、パージオペレーションの進行状況をモニタリングします。

REST

コマンドラインを使用して構造化データストアまたは非構造化データストアのブランチからデータをパージする手順は次のとおりです。

データストア ID を確認します。データストア ID がすでにある場合は、次のステップに進みます。
1. Google Cloud コンソールで [Agent Builder] ページに移動し、ナビゲーションメニューで [データストア] をクリックします。
  
  [データストア] ページに移動
2. データストアの名前をクリックします。
3. データストアの [データ] ページで、データストア ID を取得します。
documents.purge メソッドを呼び出します。
```
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: Google Cloud プロジェクト。
- DATA_STORE_ID: Vertex AI Search データストアの ID。
- FORCE: データストアのブランチからデータを削除するかどうかを指定するブール値。
  - true の場合、ブランチからすべてのデータを削除します。
  - false の場合、データは削除されず、ブランチ内のドキュメントのリストが返されます。
  - force を省略すると、デフォルトは false になります。
省略可: documents.purge メソッドから返された name 値をメモし、長時間実行オペレーションの詳細を取得するの手順に沿って、パージオペレーションが完了したかどうかを確認します。

C#

詳細については、Vertex AI Agent Builder C# API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI Agent Builder に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。

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

詳細については、Vertex AI Agent Builder Go API のリファレンスドキュメントをご覧ください。


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

詳細については、Vertex AI Agent Builder Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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

詳細については、Vertex AI Agent Builder Node.js API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

/**
 * 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

詳細については、Vertex AI Agent Builder Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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

詳細については、Vertex AI Agent Builder Ruby API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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