Enumera documentos en un almacén de datos

Enumera todos los documentos de un almacén de datos.

Muestra de código

Python

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python del compilador de agentes de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI Agent Builder, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from typing import Any

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION"            # Values: "global", "us", "eu"
# data_store_id = "YOUR_DATA_STORE_ID"


def list_documents_sample(project_id: str, location: str, data_store_id: str) -> Any:
    #  For more information, refer to:
    # https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/locations#specify_a_multi-region_for_your_data_store
    client_options = (
        ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-discoveryengine.googleapis.com")
        if location != "global"
        else None
    )

    # Create a client
    client = discoveryengine.DocumentServiceClient(client_options=client_options)

    # The full resource name of the search engine branch.
    # e.g. projects/{project}/locations/{location}/dataStores/{data_store_id}/branches/{branch}
    parent = client.branch_path(
        project=project_id,
        location=location,
        data_store=data_store_id,
        branch="default_branch",
    )

    response = client.list_documents(parent=parent)

    print(f"Documents in {data_store_id}:")
    for result in response:
        print(result)

    return response

¿Qué sigue?

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