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データスキーマを管理する

Vision Warehouse API を使用すると、コマンドラインで Vision Warehouse リソースを管理できます。

データスキーマを作成する

画像コーパスでは、アセットレベルの粒度データスキーマのみを作成できます。ストリーミング動画コーパスは、アセットレベルの粒度データスキーマとパーティションレベルの粒度データスキーマの両方を作成できます。バッチ動画コーパスでは、アセットレベルの粒度データスキーマとパーティションレベルの粒度データスキーマの両方を作成できます。

REST

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: 実際の 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。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。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 - 粒度が指定されていません。
- GRANULARITY_ASSET_LEVEL - アセットレベルの粒度（アノテーションにメディアアセットの時間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時間パーティション情報を含める必要があります）。
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

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

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

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

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"
    }
  }
}

カスタム構造化データスキーマを追加する

カスタム構造体を使用すると、値を保持して検索機能を提供する、より複雑なコンテナを定義できます。この機能を使用するには、次のようにデータスキーマを定義する必要があります。

REST

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: 実際の Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用しているリージョン。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。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。

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": "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"
            }
         }
      }
    }
  }
}

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": "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"
            }
         }
      }
    }
  }
}

その後、アノテーションを挿入できます。

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: 実際の Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用しているリージョン。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。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/annotations

リクエストの本文（JSON）:

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

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

アノテーションがインデックスに登録されると、次のように検索リクエストを発行できます。

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: 実際の 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。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。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。

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストの本文（JSON）:

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

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:searchAssets"

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:searchAssets" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

データスキーマを更新する

REST とコマンドライン

次のコードは、projects.locations.corpora.dataSchemas.patch メソッドを使用して dataSchema を更新します。

このサンプルでは、リクエスト URL で ?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity を使用しています。リクエストの本文に schemaDetails.type と schemaDetails.granularity の値を含めて、データスキーマを更新します。

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: 実際の Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用しているリージョン。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。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_ID: ターゲットデータスキーマの ID。
?updateMask=fieldToUpdate: updateMask を適用できる使用可能なフィールドの 1 つ。リクエストの本文で、対応する新しいフィールド値を指定します。この新しい値は、既存のフィールド値を置き換えます。使用可能なフィールド:
- キー: ?updateMask=key
- スキーマタイプ: ?updateMask=schemaDetails.type
- スキーマの粒度: ?updateMask=schemaDetails.granularity
- スキーマ検索戦略のタイプ: ?updateMask=schemaDetails.searchStrategy.searchStrategyType
- すべてのフィールドを更新する: ?updateMask=*

HTTP メソッドと 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

リクエストの本文（JSON）:

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

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 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

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

コーパス内のデータスキーマを一覧表示する

特定のコーパスのすべての DataSchema を一覧表示します。レスポンスにはすべての DataSchema リソースが含まれます。各リソースには、特定の DataSchema の取得に使用できる DataSchema リソース名が含まれます。

REST

データスキーマを一覧表示するには、projects.locations.corpora.dataSchemas.list メソッドを使用して GET 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: 実際の Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用しているリージョン。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。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。

HTTP メソッドと URL:

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

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

次のコマンドを実行します。

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

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 GET `
    -Headers $headers `
    -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。

{
  "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"
        }
      }
    }
  ]
}

データスキーマを取得する

特定のリソース名 DataSchema の DataSchema を取得します。

REST

特定のデータスキーマの詳細を取得するには、projects.locations.corpora.dataSchemas.get メソッドを使用して GET 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: 実際の Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用しているリージョン。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。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_ID: ターゲットデータスキーマの ID。

HTTP メソッドと URL:

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

次のコマンドを実行します。

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

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 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

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/KEY_STRING",
  "key": "KEY_STRING",
  "schemaDetails": {
    "type": "STRING",
    "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "searchStrategyType": "EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

データスキーマを削除する

REST とコマンドライン

次のコードサンプルは、projects.locations.corpora.dataSchemas.delete メソッドを使用してウェアハウス dataSchema を削除します。

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: 実際の 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。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。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_ID: ターゲットデータスキーマの ID。

HTTP メソッドと URL:

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

次のコマンドを実行します。

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

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 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

次のような JSON レスポンスが返されます。

{}

ウェアハウススキーマの詳細を変更する（コンソール）

スキーマフィールドは、アプリケーションを介してモデルから生成されます。カスタムフィールドを追加することもできます。

ファセット可能なフィールドを変更すると、それらを使用してウェアハウスを検索できます。

コンソール

Vertex AI Vision ダッシュボードの [ウェアハウス] タブを開きます。

[ウェアハウス] タブに移動
ウェアハウスコーパスを見つけて、その名前を選択します。[Warehouse の詳細] ページが表示されます。
検索で有効にするフィールドを選択します。

UI でファセット検索フィールドを選択する

データスキーマを管理する

データスキーマを作成する

REST

curl

PowerShell

カスタム構造化データ スキーマを追加する

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

curl

PowerShell

レスポンス

データ スキーマを更新する

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

コーパス内のデータスキーマを一覧表示する

REST

curl

PowerShell

データスキーマを取得する

REST

curl

PowerShell

データスキーマを削除する

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

ウェアハウス スキーマの詳細を変更する（コンソール）

コンソール

カスタム構造化データスキーマを追加する

データスキーマを更新する

ウェアハウススキーマの詳細を変更する（コンソール）