Questa pagina è stata tradotta dall'API Cloud Translation.

Fornisci o rileva automaticamente uno schema

Quando importi dati strutturati utilizzando la console Google Cloud, Vertex AI Agent Builder rileva automaticamente lo schema. Puoi utilizzare questo schema rilevato automaticamente nelle o utilizzare l'API per fornire uno schema che indichi la struttura dei dati.

Se fornisci uno schema e lo aggiorni in un secondo momento con un nuovo schema, il nuovo schema deve essere compatibile con quello originale. In caso contrario, l'aggiornamento dello schema non va a buon fine.

Per informazioni di riferimento sullo schema, consulta dataStores.schemas

Approcci per fornire lo schema per il datastore

Esistono vari approcci per determinare lo schema per i dati strutturati.

Rileva e modifica automaticamente. Consenti a Vertex AI Agent Builder di rilevare e suggerire automaticamente di uno schema iniziale. Quindi, perfezioni lo schema tramite nell'interfaccia della console Cloud. Google consiglia vivamente di: dopo il rilevamento automatico dei campi, mapperai le proprietà chiave a tutte campi importanti.

Questo è l'approccio che utilizzerai quando segui la console Google Cloud Istruzioni per i dati strutturati in Creare un dati di ricerca store e Crea un datastore di suggerimenti generici.
Fornisci lo schema come oggetto JSON. Fornisci lo schema a Vertex AI Agent Builder come oggetto JSON. Devi aver preparato un oggetto JSON corretto. Per un esempio di oggetto JSON, consulta Schema di esempio come oggetto JSON. Dopo aver creato lo schema, carica i dati in base allo schema.

Questo è l'approccio che puoi utilizzare quando crei un datastore tramite l'API mediante un comando (o un programma) curl. Ad esempio, consulta Importa una volta da BigQuery. Consulta anche le seguenti istruzioni, Fornisci il tuo schema.
Media: fornisci i tuoi dati nello schema definito da Google. Se crei un file di dati per i media, puoi scegliere di usare lo schema predefinito di Google. Se scegli questa opzione, presupponiamo che tu abbia strutturato l'oggetto JSON nel formato indicato in Informazioni sui documenti multimediali e sullo spazio di archiviazione dei dati. Di predefinito, il rilevamento automatico aggiunge allo schema tutti i nuovi campi che trova durante importazione dati.

Questo è l'approccio che usi quando segui le istruzioni Crea un'app multimediale e un datastore. È anche la nei tutorial, Inizia a utilizzare i contenuti multimediali consigli e Guida introduttiva all'utilizzo dei contenuti multimediali ricerca, in cui i dati di esempio vengono forniti nella Schema predefinito di Google.
Contenuti multimediali: rileva e modifica automaticamente, assicurandoti di includere i contenuti multimediali richiesti proprietà. Per i dati multimediali, puoi utilizzare il rilevamento automatico per suggerire lo schema e modificarlo per perfezionarlo. Nell'oggetto JSON, devi includere campi che possono essere mappato alle proprietà della chiave multimediale: title, uri, category, media_duration e media_available_time.

Questo è l'approccio che utilizzerai per importare i dati multimediali tramite Console Google Cloud se i dati multimediali non rientrano nello schema definito da Google.
Media: fornisci il tuo schema come oggetto JSON. Fornisci il parametro da Vertex AI Agent Builder come oggetto JSON. Devi avere un piano un oggetto JSON corretto. Lo schema deve includere campi che possono essere mappata alle proprietà della chiave multimediale: title, uri, category, media_duration e media_available_time.

Per un esempio di oggetto JSON, vedi Schema di esempio. come oggetto JSON. Dopo aver creato lo schema, caricare i dati multimediali in base a quello schema.

Per questo approccio, utilizzi l'API tramite un comando (o un programma) curl. Consulta le istruzioni riportate di seguito, Fornisci il tuo schema.

Informazioni sul rilevamento automatico e sulla modifica

Quando inizi a importare i dati, Vertex AI Search campiona il primo alcuni documenti importati. In base a questi documenti, propone uno schema per i dati, che puoi rivedere o modificare.

Se i campi da mappare alle proprietà chiave non sono presenti nei documenti campionati, puoi aggiungerli manualmente quando esamini lo schema.

Se Vertex AI Search rileva campi aggiuntivi in un secondo momento durante l'importazione dei dati, li importa comunque e li aggiunge allo schema. Se vuoi modificare lo schema dopo l'importazione di tutti i dati, consulta Aggiornare lo schema.

Schema di esempio come oggetto JSON

Puoi definire uno schema personalizzato utilizzando lo schema JSON , ovvero un linguaggio dichiarativo open source per definire, annotare e convalidare documenti JSON. Ad esempio, questa è un'annotazione dello schema JSON valida:

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type": "object",
  "dynamic": "true",
  "datetime_detection": true,
  "geolocation_detection": true,
  "properties": {
    "title": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "title",
      "retrievable": true,
      "completable": true
    },
    "description": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "description"
    },
    "categories": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string",
        "keyPropertyMapping": "category"
      }
    },
    "uri": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "uri"
    },
    "brand": {
      "type": "string",
      "indexable": true,
      "dynamicFacetable": true
    },
    "location": {
      "type": "geolocation",
      "indexable": true,
      "retrievable": true
    },
    "creationDate": {
      "type": "datetime",
      "indexable": true,
      "retrievable": true
    },
    "isCurrent": {
      "type": "boolean",
      "indexable": true,
      "retrievable": true
    },
    "runtime": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "media_duration"
    },
    "releaseDate": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "media_available_time"
    }
  }
}

Se definisci uno schema multimediale, devi includere campi che possono essere e mappata alle proprietà della chiave multimediale. Queste proprietà chiave sono mostrate in questo esempio.

Ecco alcuni dei campi in questo esempio di schema:

dynamic. Se dynamic è impostato sul valore di stringa "true", tutte le nuove proprietà trovate nei dati importati vengono aggiunte allo schema. Se il criterio dynamic viene impostato su "false", vengono trovate nuove proprietà in importate vengono ignorati; le proprietà non vengono aggiunte allo schema, vengono importati.

Ad esempio, uno schema ha due proprietà: title e description, e carichi dati che contengono le proprietà di title, description e rating. Se dynamic è "true", la proprietà e i dati delle valutazioni vengono importati. Se dynamic è "false", le proprietà rating non vengono importate, anche se title e description vengono importate.

Il valore predefinito è "true".
datetime_detection. Se datetime_detection è impostato sul valore booleano true, quando vengono importati i dati in formato data e ora, il tipo di schema viene impostato sudatetime. I formati supportati sono RFC 3339 e ISO 8601

Ad esempio:
- 2024-08-05 08:30:00 UTC
- 2024-08-05T08:30:00Z
- 2024-08-05T01:30:00-07:00
- 2024-08-05
- 2024-08-05T08:30:00+00:00
Se datatime_detection è impostato sul valore booleano false, quando vengono importati i dati in formato data/ora, il tipo di schema viene impostato su string.

Il valore predefinito è true.
geolocation_detection Se geolocation_detection è impostato sul valore booleano true, quindi, quando vengono importati i dati in formato di geolocalizzazione, il tipo di schema è impostato su geolocation. I dati vengono rilevati come geolocalizzazione se si tratta di un oggetto contenente un numero di latitudine e un numero di longitudine oppure un oggetto contenente una stringa di indirizzo.

Ad esempio:
- "myLocation": {"latitude":37.42, "longitude":-122.08}
- "myLocation": {"address": "1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043"}
Se geolocation_detection è impostato sul valore booleano false, quando vengono importati i dati in formato di geolocalizzazione, il tipo di schema viene impostato su object.

Il valore predefinito è true.
keyPropertyMapping Un campo che mappa parole chiave predefinite a elementi critici campi nei documenti, contribuendo a chiarirne il significato semantico. Valori includono title, description, uri e category. Tieni presente che il nome del campo non deve necessariamente corrispondere al valore keyPropertyValues. Ad esempio, per un campo denominato my_title, puoi includere un campo keyPropertyValues con un valore title.

Per i datastore della ricerca, i campi contrassegnati con keyPropertyMapping sono indicizzabili e disponibili per la ricerca per impostazione predefinita, ma non Recuperabile, completabile o dynamicFacetable. Ciò significa che devi includere i campi indexable o searchable con un keyPropertyValues per ottenere il comportamento predefinito previsto.

Nota: le proprietà della chiave possono migliorare la qualità della ricerca e risultati di suggerimenti e accuratezza del completamento automatico della ricerca. Se utilizzi il rilevamento automatico dello schema, le proprietà chiave non vengono aggiunte automaticamente. Me vivamente consigliato l'utilizzo del metodo schemas.patch per contrassegnare i campi di dati come proprietà chiave, in particolare title, uri e description.
type. Il tipo di campo. Si tratta di un valore di stringa che è datetime, geolocation o uno dei tipi primitivi (integer, boolean, object, array, number o string).

I seguenti campi delle proprietà si applicano solo alle app di ricerca:

retrievable. Indica se questo campo può essere restituito in una risposta alla ricerca. Può essere impostato per i campi di tipo number, string, boolean, integer, datetime e geolocation. Un massimo di 50 possono essere impostati come recuperabili. I campi definiti dall'utente e i campi keyPropertyValues non sono recuperabili per impostazione predefinita. Per creare un campo Recuperabile, includi "retrievable": true nel campo.
indexable Indica se questo campo può essere filtrato, facet migliorato o ordinato in servingConfigs.search . Questo valore può essere impostato per i campi di tipo number, string, boolean, integer, datetime e geolocation. È possibile impostare un massimo di 50 campi come indicizzabili. I campi definiti dall'utente non sono indicizzabili per impostazione predefinita, ad eccezione dei campi contenenti il campo keyPropertyMapping. Per rendere un campo indicizzabile, includi "indexable": true al campo.
dynamicFacetable. Indica che il campo può essere utilizzato come facet dinamico. Questo valore può essere impostato per i campi di tipo number, string, boolean e integer. Per rendere un campo classificabile dinamicamente in facet, deve essere anche indicizzabile: includi "dynamicFacetable": true e "indexable": true con il campo.
searchable. Indica se questo campo può essere sottoposto a indicizzazione inversa per trovare corrispondenze per le query di testo non strutturato. Questo valore può essere impostato solo per i campi di tipo string. È possibile impostare come disponibili per la ricerca un massimo di 50 campi. Definito dall'utente non sono disponibili per la ricerca per impostazione predefinita, ad eccezione dei campi contenenti i campi campo keyPropertyMapping. Per rendere un campo disponibile per la ricerca, includi"searchable": true nel campo.
completable Indica se questo campo può essere restituito come suggerimento di completamento automatico. Questo valore può essere impostato solo per i campi di tipo string. Per rendere un campo completabile, includi "completable": true nel campo.

Inoltre, il seguente campo si applica solo alle app di consigli:

recommendationsFilterable. Indica che il campo può essere utilizzato in un'espressione di filtro dei consigli. Per informazioni generali sui consigli per filtrare, vedi Filtrare i consigli.
```
  ...
    "genres": {
    "type": "string",
    "recommendationsFilterable": true,
    ...
  },
```

Fornisci il tuo schema come oggetto JSON

Per fornire uno schema personalizzato, devi creare un datastore che contenga uno spazio vuoto e poi aggiorni lo schema, fornendolo come oggetto JSON. Segui questi passaggi:

Prepara lo schema come oggetto JSON, utilizzando come guida lo schema di esempio come oggetto JSON.

Crea un datastore.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores?dataStoreId=DATA_STORE_ID" \
-d '{
  "displayName": "DATA_STORE_DISPLAY_NAME",
  "industryVertical": "INDUSTRY_VERTICAL"
}'

Sostituisci quanto segue:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
DATA_STORE_ID: l'ID del datastore di Vertex AI Search che vuoi creare. Questo ID può contenere solo lettere minuscole, cifre, trattini bassi e trattini.
DATA_STORE_DISPLAY_NAME: il nome visualizzato di Vertex AI Cerca nel datastore che vuoi creare.
INDUSTRY_VERTICAL: GENERIC o MEDIA

Utilizza il metodo dell'API schemas.patch per fornire il nuovo schema JSON come oggetto JSON.

curl -X PATCH \
-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" \
-d '{
  "structSchema": JSON_SCHEMA_OBJECT
}'