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Filtrer la recherche multimédia

Si vous avez une appli de recherche de médias, vous pouvez utiliser les métadonnées pour filtrer votre recherche requêtes. Cette page explique comment utiliser les champs de métadonnées pour limiter votre recherche à un ensemble de documents spécifique.

Avant de commencer

Assurez-vous d'avoir créé une application multimédia et un data store, et d'avoir ingéré des données. Pour en savoir plus, consultez Créer un entrepôt de données multimédias et Créer une application multimédia.

Exemples de documents

Examinez ces exemples de documents multimédias. Vous pourrez vous y référer au fur et à mesure que vous lirez cette page.

{"id":"172851","schemaId":"default_schema","jsonData":"{\"title\":\"Avatar: Creating the World of Pandora (2010)\",\"categories\":[\"Documentary\"],\"uri\":\"http://mytestdomain.movie/content/172851\",\"available_time\":\"2023-01-01T00:00:00Z\",\"media_type\":\"movie\"}"}
{"id":"243308","schemaId":"default_schema","jsonData":"{\"title\":\"Capturing Avatar (2010)\",\"categories\":[\"Documentary\"],\"uri\":\"http://mytestdomain.movie/content/243308\",\"available_time\":\"2023-01-01T00:00:00Z\",\"media_type\":\"movie\"}"}
{"id":"280218","schemaId":"default_schema","jsonData":"{\"title\":\"Avatar: The Way of Water (2022)\",\"categories\":[\"Action\",\"Adventure\",\"Sci-Fi\"],\"uri\":\"http://mytestdomain.movie/content/280218\",\"available_time\":\"2023-01-01T00:00:00Z\",\"media_type\":\"movie\"}"}
{"id":"72998","schemaId":"default_schema","jsonData":"{\"title\":\"Avatar (2009)\",\"categories\":[\"Action\",\"Adventure\",\"Sci-Fi\",\"IMAX\"],\"uri\":\"http://mytestdomain.movie/content/72998\",\"available_time\":\"2023-01-01T00:00:00Z\",\"media_type\":\"movie\"}"}

Syntaxe des expressions de filtre

Assurez-vous de comprendre la syntaxe des expressions de filtre que vous utiliserez pour définir votre filtre de recherche. La syntaxe de l'expression de filtre peut être résumée par le suivant le formulaire Backus-Naur étendu:

  # A single expression or multiple expressions that are joined by "AND" or "OR".
  filter = expression, { " AND " | "OR", expression };
  # Expressions can be prefixed with "-" or "NOT" to express a negation.
  expression = [ "-" | "NOT " ],
    # A parenthetical expression.
    | "(", expression, ")"
    # A simple expression applying to a text field.
    # Function "ANY" returns true if the field contains any of the literals.
    ( text_field, ":", "ANY", "(", literal, { ",", literal }, ")"
    # A simple expression applying to a numerical field. Function "IN" returns true
    # if a field value is within the range. By default, lower_bound is inclusive and
    # upper_bound is exclusive.
    | numerical_field, ":", "IN", "(", lower_bound, ",", upper_bound, ")"
    # A simple expression that applies to a numerical field and compares with a double value.
    | numerical_field, comparison, double );
  # A lower_bound is either a double or "*", which represents negative infinity.
  # Explicitly specify inclusive bound with the character 'i' or exclusive bound
  # with the character 'e'.
  lower_bound = ( double, [ "e" | "i" ] ) | "*";
  # An upper_bound is either a double or "*", which represents infinity.
  # Explicitly specify inclusive bound with the character 'i' or exclusive bound
  # with the character 'e'.
  upper_bound = ( double, [ "e" | "i" ] ) | "*";
  # Supported comparison operators.
  comparison = "<=" | "<" | ">=" | ">" | "=";
  # A literal is any double quoted string. You must escape backslash (\) and
  # quote (") characters.
  literal = double quoted string;
  text_field = text field - for example, category;
  numerical_field = numerical field - for example, score;

Filtrer la recherche multimédia

Pour filtrer la recherche multimédia à l'aide de métadonnées, procédez comme suit :

Recherchez l'ID de votre data store. Si vous disposez déjà de l'ID de votre data store, passez à l'étape suivante.
1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Agent Builder et cliquez sur Data Stores dans le menu de navigation.
  
  Accéder à la page "Datastores"
2. Cliquez sur le nom de votre data store.
3. Sur la page Données de votre data store, obtenez l'ID du data store.
Déterminez le ou les champs de document sur lesquels vous souhaitez appliquer des filtres. Par exemple, pour les documents de la section Avant de commencer, vous pouvez utiliser le champ categories comme filtre.

Vous ne pouvez utiliser que des champs indexables dans les expressions de filtre. Pour déterminer si un est indexable, procédez comme suit:
1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Agent Builder. Dans le menu de navigation, cliquez sur Data stores (Magasins de données).
  
  Accéder à la page "Datastores"
2. Cliquez sur le nom de votre data store.
3. Dans la colonne Nom, cliquez sur le data store.
4. Cliquez sur l'onglet Schéma pour afficher le schéma de votre data store. Si Indexable (Indexable) est défini sur :
  - Si vous avez sélectionné , ce champ est prêt à être filtré pour la recherche. Passez à l'étape 3.
  - Non sélectionné , puis suivez l'étape 3 pour activer l'indexation du champ.
  - Non disponible , le champ ne peut pas être indexé.
Pour rendre un champ filtrable, comme le champ categories, procédez comme suit : suivantes:
1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Agent Builder, puis dans le menu de navigation, cliquez sur Applications.
  
  Accéder à la page "Applications"
2. Cliquez sur votre application de recherche de médias.
3. Dans le menu de navigation, cliquez sur Données.
4. Cliquez sur l'onglet Schéma. Cet onglet affiche les paramètres de champ actuels.
5. Cliquez sur Modifier.
6. Si ce n'est pas déjà fait, cochez la case Indexable (Indexable) dans la ligne categories (Catégories), puis cliquez sur Save (Enregistrer).
7. Attendez six heures pour que la modification de votre schéma soit prise en compte. Au bout de six heures, vous pouvez passer à l'étape suivante.

Obtenez des résultats de recherche.

curl -X POST -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/servingConfigs/default_search:search" \
-d '{
"query": "QUERY",
"filter": "FILTER"
}'

PROJECT_ID : ID de votre projet.
DATA_STORE_ID : ID de votre datastore.
QUERY: texte de la requête à rechercher.
FILTER : champ de texte permettant de filtrer votre recherche à l'aide d'une expression de filtre.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez rechercher des films dans la section Avant de commencer et que vous ne vouliez obtenir des résultats que pour les films qui : (1) contiennent le mot "avatar" et (2) appartiennent à la catégorie "Documentaire". Pour ce faire, incluez les instructions suivantes avec votre appel :

"query": "avatar",
"filter": "categories: ANY(\"Documentary\")"

Pour en savoir plus, consultez la section sur la méthode search.

Cliquez pour voir un exemple de réponse.

Si vous effectuez une recherche comme celle de la procédure précédente, vous devriez obtenir une réponse semblable à la suivante. Notez que la réponse n'inclut que les documentaires sur Avatar.

{
  "results": [
    {
      "id": "243308",
      "document": {
        "name": "projects/431678329718/locations/global/collections/default_collection/dataStores/rdds3_1698205785399/branches/0/documents/243308",
        "id": "243308",
        "structData": {
          "categories": [
            "Documentary"
          ],
          "title": "Capturing Avatar (2010)",
          "uri": "http://mytestdomain.movie/content/243308",
          "media_type": "movie"
        }
      }
    },
    {
      "id": "172851",
      "document": {
        "name": "projects/431678329718/locations/global/collections/default_collection/dataStores/rdds3_1698205785399/branches/0/documents/172851",
        "id": "172851",
        "structData": {
          "categories": [
            "Documentary"
          ],
          "uri": "http://mytestdomain.movie/content/172851",
          "media_type": "movie",
          "title": "Avatar: Creating the World of Pandora (2010)"
        }
      }
    }
  ],
  "totalSize": 2,
  "attributionToken": "XfBcCgwIvIzJqwYQ2_qNxwMSJDY1NzEzNmY1LTAwMDAtMmFhMy05YWU3LTE0MjIzYmIwOGVkMiIFTUVESUEqII6-nRXFy_MXnIaOIsLwnhXUsp0VpovvF6OAlyKiho4i",
  "guidedSearchResult": {},
  "summary": {}
}