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Datenschema erstellen und aktualisieren

Ein verbundenes Vision Warehouse (corpus) in einer bereitgestellten App für die Datenaufnahme enthält mindestens ein Medienobjekt assets. Sie können weitere Details zu diesem Medienobjekt assets mit dataSchema und von Nutzern bereitgestellten annotation-Ressourcen angeben.

Datenschemaressourcen müssen vor dem Erstellen einer annotation-Ressource mit diesem Datenschemaschlüssel erstellt werden. Nachdem Sie ein Datenschema (dataSchema-Ressourcen) erstellt haben, um der Vertex AI Vision API mitzuteilen, wie Medienhinweise interpretiert werden sollen, können Sie annotation-Ressourcen für Medien in einem Warehouse erstellen.

Datenschema erstellen (API)

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

REGIONALIZED_ENDPOINT: Der Endpunkt kann ein Präfix enthalten, das mit dem LOCATION_ID übereinstimmt, z. B. europe-west4-. Weitere Informationen zu regionalisierten Endpunkten
PROJECT_NUMBER: Ihre Google Cloud Projektnummer.
LOCATION_ID: Die Region, in der Sie Vertex AI Vision verwenden. Beispiel: us-central1, europe-west4. Weitere Informationen zu verfügbaren Regionen
CORPUS_ID: Die ID des Zielkorpus.
DATASCHEMA_KEY: Dieser Schlüssel muss mit dem Schlüssel einer von Nutzern angegebenen Anmerkung übereinstimmen und innerhalb einer corpus eindeutig sein. Beispiel: data-key
ANNOTATION_DATA_TYPE: Der Datentyp der Anmerkung. Verfügbare Werte:
- DATA_TYPE_UNSPECIFIED
- INTEGER
- FLOAT
- STRING
- DATETIME
- GEO_COORDINATE
- PROTO_ANY
- BOOLEAN
Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenzdokumentation.
ANNOTATION_GRANULARITY: Die Detaillierung der Anmerkungen unter diesem dataSchema. Verfügbare Werte:
- GRANULARITY_UNSPECIFIED – nicht angegebener Detaillierungsgrad.
- GRANULARITY_ASSET_LEVEL – Detailebene auf Asset-Ebene (Anmerkungen dürfen keine Informationen zur zeitlichen Partitionierung des Media-Assets enthalten).
- GRANULARITY_PARTITION_LEVEL – Detaillierung auf Partitionsebene (Anmerkungen müssen zeitliche Partitionsinformationen für das Medien-Asset enthalten).
SEARCH_STRATEGY: Einer der verfügbaren Enum-Werte. Die Arten von Suchstrategien, die auf den Anmerkungsschlüssel angewendet werden sollen. Verfügbare Werte:
- NO_SEARCH
- EXACT_SEARCH
- SMART_SEARCH

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "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"
    }
  }
}

Datenschema aktualisieren (API)

REST UND BEFEHLSZEILE

Im folgenden Code wird ein dataSchema mit der Methode projects.locations.corpora.dataSchemas.patch aktualisiert.

In diesem Beispiel wird ?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity in der Anfrage-URL verwendet und es sind neue schemaDetails.type- und schemaDetails.granularity-Werte im Anfragetext enthalten, um das Datenschema zu aktualisieren.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

REGIONALIZED_ENDPOINT: Der Endpunkt kann ein Präfix enthalten, das mit dem LOCATION_ID übereinstimmt, z. B. europe-west4-. Weitere Informationen zu regionalisierten Endpunkten
PROJECT_NUMBER: Ihre Google Cloud Projektnummer.
LOCATION_ID: Die Region, in der Sie Vertex AI Vision verwenden. Beispiel: us-central1, europe-west4. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
CORPUS_ID: Die ID des Zielkorpus.
DATASCHEMA_ID: Die ID des Zieldatenschemas.
?updateMask=fieldToUpdate: Eines der verfügbaren Felder, auf das ein updateMask angewendet werden kann. Geben Sie den entsprechenden neuen Feldwert im Anfragetext an. Dieser neue Wert ersetzt den vorhandenen Feldwert. Verfügbare Felder:
- Schlüssel: ?updateMask=key
- Schematyp: ?updateMask=schemaDetails.type
- Schemagranularität: ?updateMask=schemaDetails.granularity
- Typ der Schemasuchstrategie: ?updateMask=schemaDetails.searchStrategy.searchStrategyType
- Aktualisieren Sie alle Felder: ?updateMask=*

HTTP-Methode und URL:

PATCH https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity

JSON-Text der Anfrage:

{
  "key": "original-data-key",
  "schemaDetails": {
    "type":"INTEGER",
    "granularity":"GRANULARITY_PARTITION_LEVEL"
    "searchStrategy": {
      "searchStrategyType": "NO_SEARCH"
    }
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X PATCH \
     -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/DATASCHEMA_ID?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -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/DATASCHEMA_ID?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "original-data-key",
  "schemaDetails": {
    "type": "INTEGER",
    "granularity": "GRANULARITY_PARTITION_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "searchStrategyType": "NO_SEARCH"
    }
  }
}

Benutzerdefiniertes Schema für strukturierte Daten hinzufügen

Mit benutzerdefinierten Strukturen können Nutzer komplexere Container zum Speichern von Werten und zum Bereitstellen von Suchfunktionen definieren. Um diese Funktion zu verwenden, muss das Datenschema definiert werden, z. B.:

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

REGIONALIZED_ENDPOINT: Der Endpunkt kann ein Präfix enthalten, das mit dem LOCATION_ID übereinstimmt, z. B. europe-west4-. Weitere Informationen zu regionalisierten Endpunkten
PROJECT_NUMBER: Ihre Google Cloud Projektnummer.
LOCATION_ID: Die Region, in der Sie Vertex AI Vision verwenden. Beispiel: us-central1, europe-west4. Weitere Informationen zu verfügbaren Regionen
CORPUS_ID: Die ID des Zielkorpus.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "key": "person",
  "schema_details" : {
    "type":"CUSTOMIZED_STRUCT",
    "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "customized_struct_config": {
      "field_schemas": {
         "name": {
            "type":"STRING",
            "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
            "search_strategy": {
               "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
            }
         },
         "age": {
            "type":"FLOAT",
            "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
            "search_strategy": {
               "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
            }
         }
      }
    }
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "person",
  "schemaDetails" : {
    "type":"CUSTOMIZED_STRUCT",
    "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "customized_struct_config": {
      "field_schemas": {
         "name": {
            "type":"STRING",
            "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
            "search_strategy": {
               "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
            }
         },
         "age": {
            "type":"FLOAT",
            "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
            "search_strategy": {
               "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
            }
         }
      }
    }
  }
}

Danach können wir Anmerkungen einfügen.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

REGIONALIZED_ENDPOINT: Der Endpunkt kann ein Präfix enthalten, das mit dem LOCATION_ID übereinstimmt, z. B. europe-west4-. Weitere Informationen zu regionalisierten Endpunkten
PROJECT_NUMBER: Ihre Google Cloud Projektnummer.
LOCATION_ID: Die Region, in der Sie Vertex AI Vision verwenden. Beispiel: us-central1, europe-west4. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
CORPUS_ID: Die ID des Zielkorpus.
ASSET_ID: Die ID des Ziel-Assets.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "user_specified_annotation" : {
    "key": "person",
    "value": {
      "customized_struct_value":{
        "elements" : {
          "name": {
            "str_value":"John"
          },
          "age": {
            "float_value":10.5
          }
        }
      }
    }
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
  "userSpecifiedAnnotation": {
    "key": "person",
    "value": {
      "customized_struct_value":{
        "elements" : {
          "name": {
            "str_value":"John"
          },
          "age": {
            "float_value":10.5
          }
        }
      }
    }
  }
}

Sobald die Anmerkung indexiert ist, kann eine Suchanfrage wie hier ausgegeben werden:

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

REGIONALIZED_ENDPOINT: Der Endpunkt kann ein Präfix enthalten, das mit dem LOCATION_ID übereinstimmt, z. B. europe-west4-. Weitere Informationen zu regionalisierten Endpunkten
PROJECT_NUMBER: Ihre Google Cloud Projektnummer.
LOCATION_ID: Die Region, in der Sie Vertex AI Vision verwenden. Beispiel: us-central1, europe-west4. Weitere Informationen zu verfügbaren Regionen
CORPUS_ID: Die ID des Zielkorpus.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "page_size": 10,
  "criteria": {
    "field": "person.name",
    "text_array": {
      "txt_values": "John"
    },
  },
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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:searchAssets"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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:searchAssets" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

Antwort

{
  "searchResultItems": [
    {
      "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID1",
      "segments": [
        {
          "startTime": "2020-09-01T02:51:55Z",
          "endTime": "2020-09-01T02:52:09.996016Z"
        }
      ],
      "segment": {
        "startTime": "2023-07-07T16:36:10.652575Z",
        "endTime": "2023-07-07T20:30:48.812575Z"
      }
    }
  ]
}

Details zum Warehouse-Schema ändern (Konsole)

Schemafelder werden von den Modellen über die Anwendungen generiert. Sie können auch benutzerdefinierte Felder hinzufügen.

Nachdem Sie die Felder der Facetable geändert haben, können Sie sie verwenden, um im Lager zu suchen.

Console

Öffnen Sie im Vertex AI Vision Dashboard den Tab Warehouses (Lagerhäuser).

Rufe den Tab „Lagerhäuser“ auf.
Suchen Sie das gewünschte Lager und wählen Sie seinen Namen aus. Die Seite Lagerdetails wird angezeigt.
Wählen Sie die Felder aus, die Sie für die Suche aktivieren möchten.

Suchfelder für die facettierte Suche in der Benutzeroberfläche auswählen