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Criar e atualizar o esquema de dados

Um Vision Warehouse conectado (corpus) em um app implantado de transferência de dados tem um ou mais objetos de mídia assets. É possível fornecer mais detalhes sobre o objeto de mídia assets com dataSchema e recursos annotation fornecidos pelo usuário.

Os recursos de esquema de dados precisam ser criados antes de um recurso annotation com essa chave de esquema de dados. Depois de criar o esquema de dados (recursos dataSchema) para informar à API Vertex AI Vision como interpretar as anotações de mídia, você pode criar recursos annotation para mídia em um repositório.

Criar esquema de dados (API)

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
DATASCHEMA_KEY: essa chave precisa corresponder à chave de uma anotação especificada pelo usuário e ser exclusiva em um corpus. Por exemplo, data-key.
ANNOTATION_DATA_TYPE: o tipo de dados da anotação. Os valores disponíveis são:
- DATA_TYPE_UNSPECIFIED
- INTEGER
- FLOAT
- STRING
- DATETIME
- GEO_COORDINATE
- PROTO_ANY
- BOOLEAN
Para mais informações, consulte a documentação de referência da API.
ANNOTATION_GRANULARITY: a granularidade das anotações nesse dataSchema. Os valores disponíveis são:
- GRANULARITY_UNSPECIFIED: granularidade não especificada.
- GRANULARITY_ASSET_LEVEL: granularidade no nível do recurso (as anotações não podem conter informações de partição temporal para o recurso de mídia).
- GRANULARITY_PARTITION_LEVEL: granularidade no nível da partição (as anotações precisam conter informações de partição temporal para o recurso de mídia).
SEARCH_STRATEGY: um dos valores de tipo enumerado disponíveis. Os tipos de estratégia de pesquisa a serem aplicados à chave de anotação. Os valores disponíveis são:
- NO_SEARCH
- EXACT_SEARCH
- SMART_SEARCH

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
    }
  }
}

Atualizar o esquema de dados (API)

REST e LINHA DE CMD

O código a seguir atualiza um dataSchema usando o método projects.locations.corpora.dataSchemas.patch.

Este exemplo usa ?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity no URL da solicitação e inclui novos valores schemaDetails.type e schemaDetails.granularity no corpo da solicitação para atualizar o esquema de dados.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o número do projeto Google Cloud.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
DATASCHEMA_ID: o ID do esquema de dados de destino.
?updateMask=fieldToUpdate: um dos campos disponíveis em que é possível aplicar um updateMask. Especifique o novo valor do campo correspondente no corpo da solicitação. Esse novo valor substitui o valor do campo atual. Campos disponíveis:
- Chave: ?updateMask=key
- Tipo de esquema: ?updateMask=schemaDetails.type
- Granularidade do esquema: ?updateMask=schemaDetails.granularity
- Tipo de estratégia de pesquisa de esquema: ?updateMask=schemaDetails.searchStrategy.searchStrategyType
- Atualize todos os campos: ?updateMask=*

Método HTTP e 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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
    }
  }
}

Adicionar esquema de dados de estrutura personalizada

A estrutura personalizada permite que os usuários definam contêineres mais complexos para armazenar valores e oferecer a funcionalidade de pesquisa. Para usar esse recurso, o esquema de dados precisa ser definido, por exemplo:

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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"
            }
         }
      }
    }
  }
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
            }
         }
      }
    }
  }
}

Depois disso, podemos inserir anotações

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
ASSET_ID: o ID do recurso de destino.

Método 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 da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
          }
        }
      }
    }
  }
}

Depois que a anotação for indexada, uma solicitação de pesquisa poderá ser emitida assim:

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

Resposta

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

Modificar detalhes do esquema do warehouse (console)

Os campos do esquema são gerados a partir dos modelos pelos aplicativos. Também é possível adicionar campos personalizados.

Depois de modificar os campos de pesquisa, você pode usá-los para pesquisar seu data warehouse.

Console

Abra a guia Armazéns do painel da Vertex AI Vision.

Acesse a guia "Armazéns"
Encontre o depósito desejado e selecione o nome dele. A página Detalhes do depósito é exibida.
Selecione os campos que você quer ativar para a pesquisa.

Selecionar campos de pesquisa com filtros na interface