데이터 스키마 관리

Vision Warehouse API를 사용하면 명령줄을 사용하여 Vision Warehouse 리소스를 관리할 수 있습니다.

데이터 스키마 만들기

이미지 코퍼스는 애셋 수준 세분화 데이터 스키마만 만들 수 있습니다. 스트리밍 동영상 코퍼스는 애셋 수준 세부사항 데이터 스키마와 파티션 수준 세부사항 데이터 스키마를 모두 만들 수 있습니다. 배치 동영상 코퍼스는 애셋 수준 세분화 데이터 스키마와 파티션 수준 세분화 데이터 스키마를 모두 만들 수 있습니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사가 포함될 수 있습니다(예: europe-west4-). 리전화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud 프로젝트 번호
  • LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 us-central1, europe-west4입니다. 사용 가능한 리전을 참고하세요.
  • CORPUS_ID: 타겟 코퍼스의 ID입니다.
  • DATASCHEMA_KEY: 이 키는 사용자가 지정한 주석의 키와 일치해야 하며 corpus 내에서 고유해야 합니다. 예를 들면 data-key입니다.
  • ANNOTATION_DATA_TYPE: 주석의 데이터 유형입니다. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
    • DATA_TYPE_UNSPECIFIED
    • INTEGER
    • FLOAT
    • STRING
    • DATETIME
    • GEO_COORDINATE
    • PROTO_ANY
    • BOOLEAN

    자세한 내용은 API 참조 문서를 참고하세요.

  • ANNOTATION_GRANULARITY: 이 dataSchema 아래 주석의 세분성입니다. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
    • GRANULARITY_UNSPECIFIED - 지정되지 않은 세부사항입니다.
    • GRANULARITY_ASSET_LEVEL - 애셋 수준 세부사항 (주석에 미디어 애셋의 시간 파티션 정보가 포함되어서는 안 됨)
    • GRANULARITY_PARTITION_LEVEL - 파티션 수준 세부사항 (주석에 미디어 애셋의 시간 파티션 정보가 포함되어야 함)
  • SEARCH_STRATEGY: 사용 가능한 열거형 값 중 하나입니다. 주석 키에 적용할 검색 전략의 유형입니다. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
    • NO_SEARCH
    • EXACT_SEARCH
    • SMART_SEARCH

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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"
    }
  }
}

맞춤 구조체 데이터 스키마 추가

사용자는 맞춤 구조체를 사용하여 값을 저장하고 검색 기능을 제공하는 더 복잡한 컨테이너를 정의할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 데이터 스키마를 정의해야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사가 포함될 수 있습니다(예: europe-west4-). 리전화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud 프로젝트 번호
  • LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 us-central1, europe-west4입니다. 사용 가능한 리전을 참고하세요.
  • CORPUS_ID: 타겟 코퍼스의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "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"
            }
         }
      }
    }
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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"
            }
         }
      }
    }
  }
}

그런 다음 주석을 삽입할 수 있습니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사가 포함될 수 있습니다(예: europe-west4-). 리전화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud 프로젝트 번호
  • LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 us-central1, europe-west4입니다. 사용 가능한 리전을 참고하세요.
  • CORPUS_ID: 타겟 코퍼스의 ID입니다.
  • ASSET_ID: 타겟 애셋의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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
          }
        }
      }
    }
  }
}

주석이 색인 처리되면 다음과 같이 검색 요청을 실행할 수 있습니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사가 포함될 수 있습니다(예: europe-west4-). 리전화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud 프로젝트 번호
  • LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 us-central1, europe-west4입니다. 사용 가능한 리전을 참고하세요.
  • CORPUS_ID: 타겟 코퍼스의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

데이터 스키마 업데이트

REST 및 명령줄

다음 코드는 projects.locations.corpora.dataSchemas.patch 메서드를 사용하여 dataSchema를 업데이트합니다.

이 샘플에서는 요청 URL에 ?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity를 사용합니다. 데이터 스키마를 업데이트하기 위해 요청 본문에 schemaDetails.typeschemaDetails.granularity 값이 포함됩니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사가 포함될 수 있습니다(예: europe-west4-). 리전화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud 프로젝트 번호
  • LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 us-central1, europe-west4입니다. 사용 가능한 리전을 참고하세요.
  • CORPUS_ID: 타겟 코퍼스의 ID입니다.
  • DATASCHEMA_ID: 타겟 데이터 스키마의 ID입니다.
  • ?updateMask=fieldToUpdate: updateMask을 적용할 수 있는 사용 가능한 필드 중 하나입니다. 요청 본문에서 해당 새 필드 값을 지정합니다. 이 새 값은 기존 필드 값을 대체합니다. 사용 가능한 필드:
    • 키: ?updateMask=key
    • 스키마 유형: ?updateMask=schemaDetails.type
    • 스키마 세부사항: ?updateMask=schemaDetails.granularity
    • 스키마 검색 전략 유형: ?updateMask=schemaDetails.searchStrategy.searchStrategyType
    • 모든 필드 업데이트: ?updateMask=*

HTTP 메서드 및 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 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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"
    }
  }
}

코퍼스의 데이터 스키마 나열

특정 코퍼스의 모든 DataSchema를 나열합니다. 대답에는 모든 DataSchema 리소스가 포함되며 각 리소스에는 특정 DataSchema을 가져오는 데 사용할 수 있는 DataSchema 리소스 이름이 있습니다.

REST

데이터 스키마를 나열하려면 projects.locations.corpora.dataSchemas.list 메서드를 사용하여 GET 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사가 포함될 수 있습니다(예: europe-west4-). 리전화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud 프로젝트 번호
  • LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 us-central1, europe-west4입니다. 사용 가능한 리전을 참고하세요.
  • CORPUS_ID: 타겟 코퍼스의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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"
        }
      }
    }
  ]
}

데이터 스키마 가져오기

특정 DataSchema 리소스 이름의 DataSchema을 가져옵니다.

REST

특정 데이터 스키마에 대한 세부정보를 가져오려면 projects.locations.corpora.dataSchemas.get 메서드를 사용하여 GET 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사가 포함될 수 있습니다(예: europe-west4-). 리전화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud 프로젝트 번호
  • LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 us-central1, europe-west4입니다. 사용 가능한 리전을 참고하세요.
  • CORPUS_ID: 타겟 코퍼스의 ID입니다.
  • DATASCHEMA_ID: 타겟 데이터 스키마의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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"
    }
  }
}

데이터 스키마 삭제

REST 및 명령줄

다음 코드 샘플은 projects.locations.corpora.dataSchemas.delete 메서드를 사용하여 창고 dataSchema를 삭제합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사가 포함될 수 있습니다(예: europe-west4-). 리전화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud 프로젝트 번호
  • LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 us-central1, europe-west4입니다. 사용 가능한 리전을 참고하세요.
  • CORPUS_ID: 타겟 코퍼스의 ID입니다.
  • DATASCHEMA_ID: 타겟 데이터 스키마의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{}

웨어하우스 스키마 세부정보 수정 (콘솔)

스키마 필드는 애플리케이션을 통해 모델에서 생성됩니다. 맞춤 필드를 추가할 수도 있습니다.

패싯 가능 필드를 수정하면 이를 사용하여 창고를 검색할 수 있습니다.

콘솔

  1. Vertex AI Vision 대시보드의 창고 탭을 엽니다.

    웨어하우스 탭으로 이동

  2. 웨어하우스 코퍼스를 찾아 이름을 선택합니다. 웨어하우스 세부정보 페이지가 표시됩니다.

  3. 검색에 사용할 필드를 선택합니다.

UI에서 패싯 검색 필드 선택