検索にすぐに使用できるバッチ動画ウェアハウスを作成します。
最小限の Batch Video Warehouse を設定する
最小限のバッチ動画ウェアハウスを設定するには、一般的な方法が 2 つあります。
オプション 1: 最初に空のインデックスをデプロイしてから、徐々に動画アセットを追加します。このアプローチの一般的な API シーケンスは次のとおりです。
- コーパスを設定します。
CreateCorpus
、CreateDataSchema
の順に実行します。 - 空のインデックス(
CreateIndex
、CreateIndexEndpoint
、DeployIndex
)を設定します。 - 動画アセット(
CreateAsset
、UploadAsset
、AnalyzeAsset
、IndexAsset
)を追加します。- (省略可)動画のアノテーションを追加します。
CreateAnnotation
- (省略可)動画のアノテーションを追加します。
- コーパスを設定します。
オプション 2: 動画アセットをインポートしてからインデックスをデプロイします。このアプローチの一般的な API シーケンスは次のとおりです。
- コーパスを設定します。
CreateCorpus
、CreateDataSchema
の順に実行します。 - 動画アセット(
CreateAsset
、UploadAsset
、AnalyzeAsset
)を追加します。- (省略可)動画のアノテーションを追加します。
CreateAnnotation
- (省略可)動画のアノテーションを追加します。
- 既存のアセット(
CreateIndex
、CreateIndexEndpoint
、DeployIndex
)を使用してインデックスを設定します。
- コーパスを設定します。
アプローチの選択: 最適なアプローチは、お客様の特定のニーズによって異なります。できるだけ早く動画の検索を開始する必要がある場合は、最初の方法を使用することをおすすめします。インポートする動画が多い場合は、後者のオプションを使用することをおすすめします。
コーパスを作成する
まず、コーパス リソースを作成する必要があります。バッチ動画倉庫コーパスを作成する場合は、searchCapabilitySetting
プロパティのデフォルト値として EMBEDDING_SEARCH
を指定します。
REST とコマンドライン
指定したプロジェクトの下にコーパス リソースを作成し、コーパスの表示名と説明を指定できます。
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - DISPLAY_NAME: 倉庫の表示名。
- WAREHOUSE_DESCRIPTION: ウェアハウスの説明(
corpus
)。
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora
リクエストの本文(JSON):
{ "display_name": "DISPLAY_NAME", "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION", "type": "VIDEO_ON_DEMAND", "search_capability_setting": { "search_capabilities": { "type": "EMBEDDING_SEARCH" } } }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "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" } } } }
アセットの作成、アップロード、分析
バッチ動画ウェアハウスに動画を追加するには、まずアセットを作成します。
REST とコマンドライン
アセット リソースを作成するには、projects.locations.corpora.assets.create
メソッドを使用して POST
リクエストを送信します。
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- ASSET_ID: (省略可)アセット ID のユーザー指定値。このリクエストでは、値は次の形式でリクエスト URL に追加されます。
- https://ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/assets?asset_id=ASSET_ID
- TIME_TO_LIVE: コーパス内のすべてのアセットの有効期間(TTL)または特定のアセットの TTL。たとえば、TTL が 100 日のアセットを含むコーパスの場合は、値
8640000
(秒)を指定します。
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets
リクエストの本文(JSON):
{ }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID" }
次のステップでは、Cloud Storage URI から動画をアップロードします。なお、バッチ動画ウェアハウスには動画ファイルのコピーは保存されません。UploadAsset
API は、割り当てや上限に違反していないことを確認するために、動画メタデータのみを検証します。
REST とコマンドライン
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- ASSET_ID: ターゲット アセットの ID。
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:upload
リクエストの本文(JSON):
{ "asset_source": { "asset_gcs_source": { "gcs_uri": "GCS_URI" } } }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/operations/OPERATION_ID", }
アップロードされた動画は、検索インデックスに登録される前に分析する必要があります。
REST とコマンドライン
projects.locations.corpora.assets.analyze
メソッドを使用して動画アセットを分析します。デフォルトでは、Batch Video Warehouse は動画コンテンツに対してエンベディング分析を実行します。
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- ASSET_ID: ターゲット アセットの ID。
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:analyze
リクエストの本文(JSON):
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID" }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/operations/OPERATION_ID" }
データスキーマを作成する
動画にカスタム メタデータでアノテーションを付け、メタデータを検索する場合は、データスキーマが必要です。各データスキーマには一意のキーがあります。このキーは、アノテーションに関連付けられ、検索のフィルタ条件として使用されます。
REST とコマンドライン
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- DATASCHEMA_KEY: このキーは、ユーザー指定のアノテーションのキーと一致し、
corpus
内で一意である必要があります。例:data-key
- ANNOTATION_DATA_TYPE: アノテーションのデータ型。使用可能な値は次のとおりです。
DATA_TYPE_UNSPECIFIED
INTEGER
FLOAT
STRING
DATETIME
GEO_COORDINATE
PROTO_ANY
BOOLEAN
詳細については、API リファレンス ドキュメントをご覧ください。
- ANNOTATION_GRANULARITY: この
dataSchema
の下のアノテーションの粒度。使用可能な値は次のとおりです。GRANULARITY_UNSPECIFIED
- 粒度は指定されていません。GRANULARITY_ASSET_LEVEL
- アセットレベルの粒度(アノテーションには、メディアアセットの時間的パーティション情報を含めることはできません)。GRANULARITY_PARTITION_LEVEL
- パーティション レベルの粒度(アノテーションには、メディアアセットのテンポラル パーティション情報が含まれている必要があります)。
- SEARCH_STRATEGY: 使用可能な列挙値のいずれか。アノテーション キーに適用する検索戦略のタイプ。使用可能な値は次のとおりです。
NO_SEARCH
EXACT_SEARCH
SMART_SEARCH
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas
リクエストの本文(JSON):
{ "key": "DATASCHEMA_KEY", "schema_details": { "type": "ANNOTATION_DATA_TYPE", "granularity": "ANNOTATION_GRANULARITY", "search_strategy": { "search_strategy_type": "SEARCH_STRATEGY" } } }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "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" } } }
アノテーションの作成
動画にアノテーションを付けるには、アセットレベルのアノテーションを使用するか、相対的な時間パーティションを使用するアノテーションを使用します。各アノテーションには、既存のデータスキーマキーを指定する必要があります。
REST とコマンドライン
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- ASSET_ID: ターゲット アセットの ID。
- ANNOTATION_ID:(省略可)アノテーション ID にユーザーが指定した値。このリクエストでは、値は次の形式でリクエスト URL に追加されます。
- https://ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations?annotation_id=ANNOTATION_ID
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations
リクエストの本文(JSON):
{ "user_specified_annotation": { "key": "object-detected", "value": { "str_value": "cat" }, "partition": { "relative_temporal_partition": { "start_offset": { "seconds": "60" }, "end_offset": { "seconds": "300" } } } } }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "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" } } } }
インデックスを作成する
動画アセットとアノテーションを追加したら、コーパスのインデックスの作成に進みます。インデックスには、作成時のコーパスの状態がキャプチャされます。これには、分析されたすべてのアセットとアノテーションが含まれます。
REST とコマンドライン
このサンプルでは、インデックス リソースを作成する方法を示します。
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- INDEX_ID: (省略可)インデックス ID のユーザー指定値。このリクエストでは、値は次の形式でリクエスト URL に追加されます。
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/indexes?index_id=INDEX_ID
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes
リクエストの本文(JSON):
{ "display_name": "DISPLAY_NAME", "description": "INDEX_DESCRIPTION", }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "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" } }
インデックスをインデックス エンドポイントにデプロイする
インデックスを検索に使用するには、インデックス エンドポイントにデプロイする必要があります。インデックス エンドポイントは、検索リクエストを送信するためのアクセス ポイントを提供します。
この例では、インデックス エンドポイントを作成する方法を示します。
REST とコマンドライン
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - INDEX_ENDPOINT_ID: (省略可)インデックス エンドポイント ID のユーザー指定値。このリクエストでは、値は次の形式でリクエスト URL に追加されます。
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints?index_endpoint_id=INDEX_ENDPOINT_ID
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints
リクエストの本文(JSON):
{ "display_name": "DISPLAY_NAME", "description": "DESCRIPTION", }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexEndpointMetadata" } }
この例では、インデックスをインデックス エンドポイントにデプロイする方法を示します。
REST とコマンドライン
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - INDEX_ENDPOINT_ID: ターゲット インデックス エンドポイントの ID。
- CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- INDEX_ID: ターゲット インデックスの ID。
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex
リクエストの本文(JSON):
{ "deployedIndex": { "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID" } }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "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" } }
インデックス内のアセットをストリーミングで更新する
IndexAsset
メソッドまたは RemoveIndexAsset
メソッドを使用して、デプロイされたインデックス内の単一のアセットを更新または削除できます。ストリーミング アップデートでは、短時間でインデックスの更新と検索を行うことができます。
この例では、インデックス内のアセットを更新する方法を示します。
REST とコマンドライン
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- ASSET_ID: ターゲット アセットの ID。
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:index
リクエストの本文(JSON):
{ "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID" }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/operations/OPERATION_ID", }
この例では、インデックスからアセットを削除する方法を示します。
REST とコマンドライン
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、
LOCATION_ID
に一致する接頭辞(europe-west4-
など)が含まれている場合があります。 リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。 - PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
- LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
。利用可能なリージョンをご覧ください。 - CORPUS_ID: ターゲット コーパスの ID。
- ASSET_ID: ターゲット アセットの ID。
HTTP メソッドと URL:
POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID:removeIndex
リクエストの本文(JSON):
{ "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID" }
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
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
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$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
次のような JSON レスポンスが返されます。
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/operations/OPERATION_ID", }
次のステップ
- バッチ動画ウェアハウスで検索する方法を確認する。