Vous ne pouvez supprimer un schéma que si tous les documents qui lui sont associés sont supprimés. Sinon, la tentative échoue. Après avoir supprimé un schéma, vous pouvez appeler la méthode schemas.create
pour en créer un autre.
Pour supprimer un schéma pour les données structurées, procédez comme suit:
REST
Recherchez l'ID de votre data store. Si vous disposez déjà de l'ID de votre data store, passez à l'étape suivante.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Agent Builder et cliquez sur Data Stores dans le menu de navigation.
Cliquez sur le nom de votre data store.
Sur la page Données de votre data store, obtenez l'ID du data store.
Supprimez votre schéma.
curl -X DELETE \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/schemas/default_schema"
- PROJECT_ID : ID de votre projet.
- DATA_STORE_ID: ID de votre data store.
C#
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API C# de Vertex AI Agent Builder.
Pour vous authentifier auprès de Vertex AI Agent Builder, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Go de Vertex AI Agent Builder.
Pour vous authentifier auprès de Vertex AI Agent Builder, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Java de Vertex AI Agent Builder.
Pour vous authentifier auprès de Vertex AI Agent Builder, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python de Vertex AI Agent Builder.
Pour vous authentifier auprès de Vertex AI Agent Builder, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Ruby
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Ruby de Vertex AI Agent Builder.
Pour vous authentifier auprès de Vertex AI Agent Builder, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.