Répertorier les documents d'un data store

Répertoriez tous les documents d'un data store.

Exemple de code

Python

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python de Vertex AI Agent Builder.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI Agent Builder, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement 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

Étape suivante

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud, consultez l'explorateur d'exemples Google Cloud.