Creare e aggiornare un magazzino video batch

Crea un Video Warehouse batch pronto per la ricerca.

Configurazione di un Video Warehouse di batch minimo

Esistono due modi comuni per configurare un magazzino video batch minimo.

  • Opzione 1: esegui prima il deployment di un indice vuoto e poi aggiungi gradualmente gli asset video. La sequenza API tipica per questo approccio è la seguente:

    • Configura un corpus: CreateCorpus, poi CreateDataSchema.
    • Configura un indice vuoto: CreateIndex, CreateIndexEndpoint e DeployIndex.
    • Aggiungi asset video: CreateAsset, UploadAsset, AnalyzeAsset e IndexAsset.
      • (Facoltativo) Aggiungi annotazioni al video: CreateAnnotation.

  • Opzione 2: importa prima gli asset video e poi esegui il deployment di un indice. La sequenza API tipica per questo approccio è la seguente:

    • Configura un corpus: CreateCorpus, poi CreateDataSchema.
    • Aggiungi asset video: CreateAsset, UploadAsset e AnalyzeAsset.
      • (Facoltativo) Aggiungi annotazioni al video: CreateAnnotation.
    • Configura un indice con asset esistenti: CreateIndex, CreateIndexEndpoint e DeployIndex.

Scegliere un approccio: l'approccio migliore per te dipenderà dalle tue esigenze specifiche. Se hai bisogno di iniziare a cercare i video il prima possibile, ti consigliamo di utilizzare il primo approccio. Se hai un numero elevato di video da importare, ti consigliamo di utilizzare quest'ultima opzione.

Creare un corpus

Per iniziare, devi creare una risorsa corpus. Quando crei un corpus di Video Warehouse in batch, specifica EMBEDDING_SEARCH come valore predefinito della proprietà searchCapabilitySetting.

REST e riga di comando

Crea una risorsa corpus nel progetto specificato con la possibilità di specificare il nome visualizzato e la descrizione del corpus.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • DISPLAY_NAME: il nome visualizzato del magazzino.
  • WAREHOUSE_DESCRIPTION: la descrizione del magazzino (corpus).

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
  "type": "VIDEO_ON_DEMAND",
  "search_capability_setting": {
    "search_capabilities": {
      "type": "EMBEDDING_SEARCH"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/warehouseoperations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateCorpusMetadata"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Corpus",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID",
    "displayName": "DISPLAY_NAME",
    "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
    "type": "VIDEO_ON_DEMAND",
    "search_capability_setting": {
      "search_capabilities": {
        "type": "EMBEDDING_SEARCH"
      }
    }
  }
}

Creare, caricare e analizzare gli asset

Per aggiungere un video al Video Warehouse per batch, devi prima creare un asset.

REST e riga di comando

Per creare una risorsa asset, invia una richiesta POST utilizzando il metodo projects.locations.corpora.assets.create.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • ASSET_ID: (facoltativo) un valore fornito dall'utente per l'ID risorsa. In questa richiesta, il valore viene aggiunto all'URL della richiesta nel seguente formato:
    • https://ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/assets?asset_id=ASSET_ID
  • TIME_TO_LIVE: la durata (TTL) di tutti gli asset di un corpus o la durata (TTL) di un asset specifico. Ad esempio, per un corpus con asset con un TTL di 100 giorni, specifica il valore 8640000 (secondi).

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets

Corpo JSON della richiesta: 

{
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID"
}

Il passaggio successivo consiste nel caricare il video da un URI Cloud Storage. Tieni presente che il magazzino video batch non memorizza una copia del file video. L'API UploadAsset verifica solo i metadati dei video per assicurarsi che non vengano violate quote o limiti.

REST e riga di comando

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • ASSET_ID: l'ID della risorsa di destinazione.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:upload

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "asset_source": {
    "asset_gcs_source": {
      "gcs_uri": "GCS_URI"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:upload"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:upload" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/operations/OPERATION_ID",
}

Il video caricato deve essere analizzato prima di essere inserito negli indici di ricerca.

REST e riga di comando

Analizza un asset video utilizzando il metodo projects.locations.corpora.assets.analyze. Per impostazione predefinita, Batch Video Warehouse esegue l'analisi di incorporamento sui contenuti video.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • ASSET_ID: l'ID della risorsa di destinazione.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:analyze

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:analyze"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:analyze" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/operations/OPERATION_ID"
}

Crea schemi di dati

Uno schema di dati è obbligatorio se vuoi annotare i video con metadati personalizzati e cercarli. Ogni schema di dati ha una chiave univoca, che deve essere associata alle annotazioni e utilizzata come criterio di filtro nella ricerca.

REST e riga di comando

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • DATASCHEMA_KEY: questa chiave deve corrispondere alla chiave di un'annotazione specificata dall'utente e deve essere univoca all'interno di un corpus. Ad esempio: data-key.
  • ANNOTATION_DATA_TYPE: il tipo di dati dell'annotazione. I valori disponibili sono:
    • DATA_TYPE_UNSPECIFIED
    • INTEGER
    • FLOAT
    • STRING
    • DATETIME
    • GEO_COORDINATE
    • PROTO_ANY
    • BOOLEAN

    Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API.

  • ANNOTATION_GRANULARITY: la granularità delle annotazioni in questo dataSchema. I valori disponibili sono:
    • GRANULARITY_UNSPECIFIED - Granularità non specificata.
    • GRANULARITY_ASSET_LEVEL - Granularità a livello di asset (le annotazioni non devono contenere informazioni sulla partizione temporale per l'asset multimediale).
    • GRANULARITY_PARTITION_LEVEL - Granularità a livello di partizione (le annotazioni devono contenere informazioni sulle partizioni temporali per la risorsa multimediale).
  • SEARCH_STRATEGY: uno dei valori enum disponibili. I tipi di strategie di ricerca da applicare alla chiave di annotazione. I valori disponibili sono:
    • NO_SEARCH
    • EXACT_SEARCH
    • SMART_SEARCH

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "key": "DATASCHEMA_KEY",
  "schema_details": {
    "type": "ANNOTATION_DATA_TYPE",
    "granularity": "ANNOTATION_GRANULARITY",
    "search_strategy": {
      "search_strategy_type": "SEARCH_STRATEGY"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "data-key",
  "schemaDetails": {
    "type": "BOOLEAN",
    "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "search_strategy_type": "EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

Creazione annotazioni

Puoi annotare un video con annotazioni a livello di asset o con annotazioni con suddivisioni temporali relative. Ogni annotazione deve essere specificata con una chiave dello schema di dati esistente.

REST e riga di comando

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • ASSET_ID: l'ID della risorsa di destinazione.
  • ANNOTATION_ID: (facoltativo) un valore fornito dall'utente per l'ID annotazione. In questa richiesta, il valore viene aggiunto all'URL della richiesta nel seguente formato:
    • https://ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations?annotation_id=ANNOTATION_ID

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "user_specified_annotation": {
    "key": "object-detected",
    "value": {
      "str_value": "cat"
    },
    "partition": {
      "relative_temporal_partition": {
        "start_offset": {
          "seconds": "60"
        },
        "end_offset": {
          "seconds": "300"
        }
      }
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
  "userSpecifiedAnnotation": {
    "key": "object-detected",
    "value": {
      "strValue": "cat"
    },
    "partition": {
      "relative_temporal_partition": {
        "start_offset": "60s",
        "end_offset": "300s"
      }
    }
  }
}

Creare un indice

Dopo aver aggiunto asset video e annotazioni, puoi procedere con la creazione di un indice su un corpus. Un indice acquisisce lo stato del corpus al momento della creazione, inclusi tutti gli asset e le annotazioni analizzati.

REST e riga di comando

Questo esempio mostra come creare una risorsa di indice.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • INDEX_ID: (facoltativo) un valore fornito dall'utente per l'ID indice. In questa richiesta, il valore viene aggiunto all'URL della richiesta nel seguente formato:
    • https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/indexes?index_id=INDEX_ID

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "INDEX_DESCRIPTION",
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexMetadata"
  }
}

Esegui il deployment dell'indice nell'endpoint dell'indice

Un indice deve essere sottoposto a deployment in un endpoint dell'indice prima di poter essere utilizzato per la ricerca. Un endpoint indice fornisce il punto di accesso per l'invio della richiesta di ricerca.

Questo esempio mostra come creare un endpoint indice.

REST e riga di comando

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • INDEX_ENDPOINT_ID: (facoltativo) un valore fornito dall'utente per l'ID endpoint dell'indice. In questa richiesta, il valore viene aggiunto all'URL della richiesta nel seguente formato:
    • https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints?index_endpoint_id=INDEX_ENDPOINT_ID

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "DESCRIPTION",
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexEndpointMetadata"
  }
}

Questo esempio mostra come eseguire il deployment di un indice in un endpoint dell'indice.

REST e riga di comando

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint dell'indice target.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • INDEX_ID: l'ID dell'indice target.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "deployedIndex": {
    "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.DeployIndexMetadata",
    "deployedIndex": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

Aggiorna le risorse in streaming nell'indice

Puoi utilizzare i metodi IndexAsset o RemoveIndexAsset per aggiornare o rimuovere un singolo asset in un indice di cui è stato eseguito il deployment. L'aggiornamento in streaming ti consente di aggiornare e cercare nell'indice in poco tempo.

Questo esempio mostra come aggiornare una risorsa nell'indice.

REST e riga di comando

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • ASSET_ID: l'ID della risorsa di destinazione.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:index

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:index"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:index" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/operations/OPERATION_ID",
}

Questo esempio mostra come rimuovere un asset dall'indice.

REST e riga di comando

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
  • PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
  • CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
  • ASSET_ID: l'ID della risorsa di destinazione.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:removeIndex

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:removeIndex"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:removeIndex" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/operations/OPERATION_ID",
}

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