Gestionar el esquema de datos

La API Vision Warehouse te permite gestionar recursos de Vision Warehouse mediante la línea de comandos.

Crear un esquema de datos

El corpus de imágenes solo puede crear un esquema de datos de granularidad a nivel de recurso. El corpus de vídeos en streaming puede crear esquemas de datos de granularidad a nivel de recurso y a nivel de partición. El corpus de vídeos por lotes puede crear esquemas de datos de granularidad a nivel de recurso y a nivel de partición.

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.
• DATASCHEMA_KEY: esta clave debe coincidir con la clave de una anotación especificada por el usuario y ser única en un corpus. Por ejemplo, data-key.
• ANNOTATION_DATA_TYPE: el tipo de datos de la anotación. Los valores disponibles son:
  • DATA_TYPE_UNSPECIFIED
  • INTEGER
  • FLOAT
  • STRING
  • DATETIME
  • GEO_COORDINATE
  • PROTO_ANY
  • BOOLEAN

  Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API.

• ANNOTATION_GRANULARITY: la granularidad de las anotaciones de este dataSchema. Los valores disponibles son:
  • GRANULARITY_UNSPECIFIED: granularidad no especificada.
  • GRANULARITY_ASSET_LEVEL: granularidad a nivel de recurso (las anotaciones no deben contener información de partición temporal del recurso multimedia).
  • GRANULARITY_PARTITION_LEVEL: granularidad a nivel de partición (las anotaciones deben contener información temporal de la partición del recurso multimedia).
• SEARCH_STRATEGY: uno de los valores de enumeración disponibles. Tipos de estrategias de búsqueda que se aplicarán a la clave de anotación. Los valores disponibles son:
  • NO_SEARCH
  • EXACT_SEARCH
  • SMART_SEARCH

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "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"
    }
  }
}

Añadir un esquema de datos de struct personalizado

La estructura personalizada permite a los usuarios definir contenedores más complejos para almacenar valores y ofrecer funciones de búsqueda. Para usar esta función, debe definirse el esquema de datos. Por ejemplo:

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "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 tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "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"
            }
         }
      }
    }
  }
}

Después, podemos insertar anotaciones

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.
• ASSET_ID: ID del recurso de destino.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "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
          }
        }
      }
    }
  }
}

Una vez que se haya indexado la anotación, se puede enviar una solicitud de búsqueda de la siguiente manera:

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

Respuesta

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

Actualizar un esquema de datos

REST Y LÍNEA DE COMANDOS

El siguiente código actualiza un dataSchema mediante el método projects.locations.corpora.dataSchemas.patch.

En este ejemplo se usa ?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity en la URL de la solicitud. Incluye los valores schemaDetails.type y schemaDetails.granularity en el cuerpo de la solicitud para actualizar el esquema de datos.

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.
• DATASCHEMA_ID: el ID del esquema de datos de destino.
• ?updateMask=fieldToUpdate: uno de los campos disponibles a los que puedes aplicar un updateMask. Especifica el nuevo valor de campo correspondiente en el cuerpo de la solicitud. Este nuevo valor sustituye al valor del campo. Campos disponibles:
  • Tecla: ?updateMask=key
  • Tipo de esquema: ?updateMask=schemaDetails.type
  • Granularidad del esquema: ?updateMask=schemaDetails.granularity
  • Tipo de estrategia de búsqueda de esquema: ?updateMask=schemaDetails.searchStrategy.searchStrategyType
  • Actualizar todos los campos: ?updateMask=*

Método HTTP y 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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "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"
    }
  }
}

Mostrar el esquema de datos de un corpus

Lista todos los DataSchema de un corpus específico. La respuesta contiene todos los recursos DataSchema, cada uno con un nombre de recurso DataSchema que se puede usar para obtener un DataSchema específico.

REST

Para enumerar el esquema de datos, envía una solicitud GET mediante el método projects.locations.corpora.dataSchemas.list.

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.

Método HTTP y URL:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el comando siguiente:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "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"
        }
      }
    }
  ]
}

Obtener un esquema de datos

Obtiene el DataSchema de un nombre de recurso DataSchema específico.

REST

Para obtener detalles sobre un esquema de datos específico, envía una solicitud GET mediante el método projects.locations.corpora.dataSchemas.get.

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.
• DATASCHEMA_ID: el ID del esquema de datos de destino.

Método HTTP y URL:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el comando siguiente:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "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"
    }
  }
}

Eliminar un esquema de datos

REST Y LÍNEA DE COMANDOS

En el siguiente ejemplo de código se elimina un almacén dataSchema mediante el método projects.locations.corpora.dataSchemas.delete.

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.
• DATASCHEMA_ID: el ID del esquema de datos de destino.

Método HTTP y URL:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el comando siguiente:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{}

Modificar los detalles del esquema del almacén (consola)

Los campos de esquema se generan a partir de los modelos a través de las aplicaciones. También puede añadir campos personalizados.

Después de modificar los campos facetables, puedes usarlos para buscar en tu almacén.

Consola

1. Abre la pestaña Almacenes del panel de control de Vertex AI Vision.

   Ve a la pestaña Almacenes.

2. Busca el corpus de tu almacén y selecciona su nombre. Aparecerá la página Detalles del almacén.

3. Selecciona los campos que quieras habilitar para la búsqueda.