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[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],[],[[["\u003cp\u003eThis code sample demonstrates how to create a data store using the Vertex AI Agent Builder Python API, with specific parameters for project ID, location, and data store ID.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe sample utilizes the \u003ccode\u003ediscoveryengine.DataStoreServiceClient\u003c/code\u003e to create a data store within a specified collection, and includes options for industry vertical and solution types, as well as content configuration.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAuthentication for Vertex AI Agent Builder is required, and can be set up using Application Default Credentials as outlined in the linked documentation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe process involves creating a client, defining the data store with configurations like display name and industry vertical, and then sending a request to create the data store, followed by handling the operation's response and metadata.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,[]]