Importe dados para extração de entidades de texto

Importa dados para extração de entidade de texto usando o método import_data.

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Exemplo de código

Java

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Java no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Java.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ImportDataTextEntityExtractionSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String gcsSourceUri = "gs://YOUR_GCS_SOURCE_BUCKET/path_to_your_text_source/[file.jsonl]";

    importDataTextEntityExtractionSample(project, datasetId, gcsSourceUri);
  }

  static void importDataTextEntityExtractionSample(
      String project, String datasetId, String gcsSourceUri)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings datasetServiceSettings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DatasetServiceClient datasetServiceClient =
        DatasetServiceClient.create(datasetServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String importSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/"
              + "text_extraction_io_format_1.0.0.yaml";

      GcsSource.Builder gcsSource = GcsSource.newBuilder();
      gcsSource.addUris(gcsSourceUri);
      DatasetName datasetName = DatasetName.of(project, location, datasetId);

      List<ImportDataConfig> importDataConfigList =
          Collections.singletonList(
              ImportDataConfig.newBuilder()
                  .setGcsSource(gcsSource)
                  .setImportSchemaUri(importSchemaUri)
                  .build());

      OperationFuture<ImportDataResponse, ImportDataOperationMetadata> importDataResponseFuture =
          datasetServiceClient.importDataAsync(datasetName, importDataConfigList);
      System.out.format(
          "Operation name: %s\n", importDataResponseFuture.getInitialFuture().get().getName());

      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      ImportDataResponse importDataResponse = importDataResponseFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);
      System.out.format(
          "Import Data Text Entity Extraction Response: %s\n", importDataResponse.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Node.js Guia de início rápido da Vertex AI: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Node.js.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 */

// const datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
// const gcsSourceUri = "YOUR_GCS_SOURCE_URI";
// eg. "gs://<your-gcs-bucket>/<import_source_path>/[file.csv/file.jsonl]"
// const project = "YOUR_PROJECT_ID";
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function importDataTextEntityExtraction() {
  const name = datasetServiceClient.datasetPath(project, location, datasetId);
  // Here we use only one import config with one source
  const importConfigs = [
    {
      gcsSource: {uris: [gcsSourceUri]},
      importSchemaUri:
        'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/text_extraction_io_format_1.0.0.yaml',
    },
  ];
  const request = {
    name,
    importConfigs,
  };

  // Import data request
  const [response] = await datasetServiceClient.importData(request);
  console.log(`Long running operation : ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  const [importDataResponse] = await response.promise();

  console.log(
    `Import data text entity extraction response  : \
      ${JSON.stringify(importDataResponse.result)}`
  );
}
importDataTextEntityExtraction();

Python

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Python Guia de início rápido da Vertex AI: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

from google.cloud import aiplatform


def import_data_text_entity_extraction_sample(
    project: str,
    dataset_id: str,
    gcs_source_uri: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 1800,
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.DatasetServiceClient(client_options=client_options)
    import_configs = [
        {
            "gcs_source": {"uris": [gcs_source_uri]},
            "import_schema_uri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/text_extraction_io_format_1.0.0.yaml",
        }
    ]
    name = client.dataset_path(project=project, location=location, dataset=dataset_id)
    response = client.import_data(name=name, import_configs=import_configs)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    import_data_response = response.result(timeout=timeout)
    print("import_data_response:", import_data_response)

A seguir

Para pesquisar e filtrar exemplos de código de outros produtos do Google Cloud, consulte a pesquisa de exemplos de código do Google Cloud.