Sie können das Schema für jeden Datenspeicher aufrufen, der Daten enthält, die ein Schema unterstützen, z. B. strukturierte Daten, Websitedaten mit strukturierten Daten oder unstrukturierte Daten mit strukturierten Daten.
Sie können sich das Schema in der Google Cloud Console ansehen oder
mithilfe der API-Methode dataStores.schemas.get
. Das Schema einer Website kann nur über die REST API aufgerufen werden.
Console
So rufen Sie ein Schema in der Google Cloud Console auf:
Wenn Sie ein automatisch generiertes Schema ansehen, benötigen Sie abgeschlossene Datenaufnahme abgeschlossen. Andernfalls ist das Schema möglicherweise noch nicht verfügbar.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf.
Klicken Sie im Navigationsmenü auf Datenspeicher.
Klicken Sie in der Spalte Name auf den Datenspeicher mit dem Schema, das Sie speichern möchten. Ansicht.
Klicken Sie auf den Tab Schema, um das Schema für Ihre Daten anzuzeigen.
REST
So rufen Sie die Definition für Ihr Schema mithilfe der API ab:
Wenn Sie sich ein automatisch generiertes Schema ansehen, müssen Sie die Datenaufnahme abgeschlossen haben. Andernfalls ist das Schema möglicherweise noch nicht verfügbar.
Wenn Sie das Schema für Datenspeicher mit Websites oder unstrukturierten Daten mit Metadaten aufrufen möchten, fahren Sie mit Schritt 3 fort, um die Methode
schema.get
aufzurufen.Suchen Sie Ihre Datenspeicher-ID. Wenn Sie bereits einen Datenspeicher haben ID verwenden, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf und klicken Sie im Navigationsmenü auf Datenspeicher.
Klicken Sie auf den Namen des Datenspeichers.
Rufen Sie auf der Datenseite Ihres Datenspeichers die Datenspeicher-ID ab.
Verwenden Sie die API-Methode
schemas.get
, um die Schemadefinition abzurufen.curl -X GET \ -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/schemas/default_schema"
- PROJECT_ID: Die ID Ihres Projekts.
- DATA_STORE_ID: Die ID Ihres Datenspeichers.
C#
Weitere Informationen finden Sie in der Vertex AI Agent Builder C# API Referenzdokumentation.
Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Vertex AI Agent Builder zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Go
Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Agent Builder Go API.
Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Vertex AI Agent Builder zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Java
Weitere Informationen finden Sie in der Vertex AI Agent Builder Java API Referenzdokumentation.
Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Vertex AI Agent Builder zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Python
Weitere Informationen finden Sie in der Vertex AI Agent Builder Python API Referenzdokumentation.
Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Agent Builder Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Ruby
Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Agent Builder Ruby API.
Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Agent Builder Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Nächste Schritte
- Schema bereitstellen oder automatisch erkennen
- Schema für strukturierte Daten aktualisieren
- Schema für strukturierte Daten löschen