Datenschema verwalten

Mit der Vision Warehouse API können Sie Vision Warehouse-Ressourcen über die Befehlszeile verwalten.

Datenschema erstellen

Mit dem Bildkorpus kann nur ein Datenmodell mit Detaillierungsgrad auf Asset-Ebene erstellt werden. Mit dem Streaming-Videokorpus können sowohl ein Datenschema mit Granularität auf Asset-Ebene als auch ein Datenschema mit Granularität auf Partitionsebene erstellt werden. Mit Batch-Videokorpus können sowohl ein Datenschema mit Detaillierungsgrad auf Asset-Ebene als auch ein Datenschema mit Detaillierungsgrad auf Partitionsebene erstellt werden.

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. Beispiele: us-central1, europe-west4. Verfügbare Regionen
• CORPUS_ID: Die ID Ihres Zielkorpus.
• DATASCHEMA_KEY: Dieser Schlüssel muss mit dem Schlüssel einer benutzerdefinierten Anmerkung übereinstimmen und innerhalb eines corpus eindeutig sein. Beispiel: data-key
• ANNOTATION_DATA_TYPE: Der Datentyp der Annotation. Verfügbare Werte:
  • DATA_TYPE_UNSPECIFIED
  • INTEGER
  • FLOAT
  • STRING
  • DATETIME
  • GEO_COORDINATE
  • PROTO_ANY
  • BOOLEAN

  Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenzdokumentation.

• ANNOTATION_GRANULARITY: Der Detaillierungsgrad der Annotationen unter diesem dataSchema. Verfügbare Werte:
  • GRANULARITY_UNSPECIFIED – Nicht angegebener Detaillierungsgrad.
  • GRANULARITY_ASSET_LEVEL: Granularität auf Asset-Ebene (Anmerkungen dürfen keine Informationen zur zeitlichen Aufteilung für das Media-Asset enthalten).
  • GRANULARITY_PARTITION_LEVEL – Granularität auf Partitionsebene (Anmerkungen müssen Informationen zur zeitlichen Partition für das Media-Asset enthalten).
• SEARCH_STRATEGY: Einer der verfügbaren Enum-Werte. Die Arten von Suchstrategien, die auf den Annotationsschlüssel 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"
    }
  }
}

Benutzerdefiniertes Schema für strukturierte Daten hinzufügen

Mit benutzerdefinierten Strukturen können Nutzer komplexere Container zum Speichern von Werten definieren und Suchfunktionen bereitstellen. Damit Sie diese Funktion nutzen können, muss das Datenschema definiert sein, 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. Beispiele: us-central1, europe-west4. Verfügbare Regionen
• CORPUS_ID: Die ID Ihres 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

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": "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. Beispiele: us-central1, europe-west4. Verfügbare Regionen
• CORPUS_ID: Die ID Ihres Zielkorpus.
• ASSET_ID: Die ID Ihres 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

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/assets/ASSET_ID/annotations"

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/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 Annotation indexiert ist, kann eine Suchanfrage so gestellt 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. Beispiele: us-central1, europe-west4. Verfügbare Regionen
• CORPUS_ID: Die ID Ihres 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

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:searchAssets"

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: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"
      }
    }
  ]
}

Datenschema aktualisieren

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. Sie enthält die Werte schemaDetails.type und schemaDetails.granularity im Anfragetext, 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. Beispiele: us-central1, europe-west4. Verfügbare Regionen
• CORPUS_ID: Die ID Ihres Zielkorpus.
• DATASCHEMA_ID: Die ID Ihres Zieldatenschemas.
• ?updateMask=fieldToUpdate: Eines der verfügbaren Felder, auf das Sie eine updateMask anwenden können. 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
  • Detaillierungsgrad des Schemas: ?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

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 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

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 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"
    }
  }
}

Datenschema in einem Korpus auflisten

Alle DataSchema unter einem bestimmten Korpus auflisten. Die Antwort enthält alle DataSchema-Ressourcen, jeweils mit einem DataSchema-Ressourcennamen, der verwendet werden kann, um eine bestimmte DataSchema abzurufen.

REST

Senden Sie zum Auflisten von Datenschemas eine GET-Anfrage mit der Methode projects.locations.corpora.dataSchemas.list.

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. Beispiele: us-central1, europe-west4. Verfügbare Regionen
• CORPUS_ID: Die ID Ihres Zielkorpus.

HTTP-Methode und URL:

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

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

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.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "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.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -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:

{
  "dataSchemas": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/KEY_STRING1",
      "key": "KEY_STRING1",
      "schemaDetails": {
        "type": "STRING",
        "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
        "searchStrategy": {
          "searchStrategyType": "EXACT_SEARCH"
        }
      }
    },
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/KEY_STRING2",
      "key": "KEY_STRING2",
      "schemaDetails": {
        "type": "PROTO_ANY",
        "granularity": "GRANULARITY_PARTITION_LEVEL",
        "protoAnyConfig": {
          "typeUri": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.VideoActionRecognitionPredictionResult"
        },
        "searchStrategy": {
          "searchStrategyType": "SMART_SEARCH"
        }
      }
    }
  ]
}

Datenschema abrufen

DataSchema für einen bestimmten DataSchema-Ressourcennamen abrufen.

REST

Wenn Sie Details zu einem bestimmten Datenschema abrufen möchten, senden Sie eine GET-Anfrage mit der Methode projects.locations.corpora.dataSchemas.get.

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. Beispiele: us-central1, europe-west4. Verfügbare Regionen
• CORPUS_ID: Die ID Ihres Zielkorpus.
• DATASCHEMA_ID: Die ID Ihres Zieldatenschemas.

HTTP-Methode und URL:

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

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

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.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID"

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.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/KEY_STRING",
  "key": "KEY_STRING",
  "schemaDetails": {
    "type": "STRING",
    "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "searchStrategyType": "EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

Datenschema löschen

REST UND BEFEHLSZEILE

Im folgenden Codebeispiel wird ein Lager dataSchema mit der Methode projects.locations.corpora.dataSchemas.delete gelöscht.

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. Beispiele: us-central1, europe-west4. Verfügbare Regionen
• CORPUS_ID: Die ID Ihres Zielkorpus.
• DATASCHEMA_ID: Die ID Ihres Zieldatenschemas.

HTTP-Methode und URL:

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

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

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.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID"

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.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{}

Warehouse-Schemadetails ändern (Konsole)

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

Nachdem Sie die filterbaren Felder geändert haben, können Sie damit in Ihrem Data Warehouse suchen.

Console

1. Öffnen Sie den Tab Warehouses (Speicherorte) des Vertex AI Vision-Dashboards.

   Zum Tab „Warehouses“ (Lager)

2. Suchen Sie Ihren Warehouse-Korpus und wählen Sie seinen Namen aus. Die Seite Warehouse Details (Warehouse-Details) wird angezeigt.

3. Wählen Sie die Felder aus, die Sie für die Suche aktivieren möchten.