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Buscar datos de almacén de vídeo en streaming con la línea de comandos

Una vez que hayas creado un Vision Warehouse, lo hayas añadido a una aplicación y hayas implementado la aplicación, podrás buscar los datos almacenados en el almacén de vídeo en streaming.

Buscar metadatos de vídeos en streaming

Para buscar los datos (assets) de tu almacén (corpus), rellena el campo SearchAssetsRequest con el contenido que quieras encontrar. Este contenido se ofrece en varios formatos:

criteria: contenido de texto, número o fecha proporcionado por el usuario.
facet_selections: contenido de texto devuelto por el servidor y seleccionado por el usuario.
content_time_ranges: los periodos en los que debe incluirse todo el contenido devuelto.

En el siguiente ejemplo, supongamos que hay un almacén que contiene grabaciones de cámaras de seguridad de diferentes tipos de tiendas de todo el país. Para obtener todos los recursos de los años 2018 o 2020 etiquetados con la anotación "state": "California" o con la anotación "state":"Pennsylvania", envía la siguiente solicitud:

REST

Para buscar recursos, envía una solicitud POST mediante el método projects.locations.corpora.searchAssets.

En este cuerpo de ejemplo, el campo criteria usa valores textArray para proporcionar dos txt_values: "California" y "Pennsylvania". También puedes proporcionar criterios de búsqueda para otros tipos de datos. Solo puedes especificar un tipo de criterio de búsqueda en cada solicitud.

Opciones de criterios de búsqueda adicionales

Intervalos de números enteros (incluidos)

    "int_range_array" : {
      "int_ranges": { "start": "5", "end": "10" }
      "int_ranges": { "start": "20", "end": "30" }
    }

Intervalos de números de coma flotante (incluidos)

    "float_range_array" : {
      "float_ranges": { "start": "2.6", "end": "14.3" }
      "float_ranges": { "start": "205.3", "end": "205.8" }
    }

Geolocalizaciones (coordenadas y radio)

    "geo_location_array": {
      "circle_areas": {
        "latitude": "37.4221",
        "longitude": "122.0841",
        "radius_meter": "500"
      },
      "circle_areas": {
        "latitude": "12.46523",
        "longitude": "-95.2146",
        "radius_meter": "100"
      }
    }

Booleanos

    "bool_value" : {
      "value": "true"
    }

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": "2",
  "content_time_ranges": {
    "date_time_ranges": {
      "start": {
        "year":"2018",
        "month":"1",
        "day":"1",
      },
      "end": {
        "year":"2019",
        "month":"1",
        "day":"1",
      }
    },
    "date_time_ranges": {
      "start": {
        "year":"2020",
        "month":"1",
        "day":"1",
      },
      "end": {
        "year":"2021",
        "month":"1",
        "day":"1",
      }
    }
  },
  "criteria": {
    "field": "state",
    "text_array": {
      "txt_values": "California",
      "txt_values": "Pennsylvania"
    }
  }
}

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

{
  "next_page_token": "jfyq45",
  "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"
        }
      ]
    },
    {
      "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID2",
      "segments": [
        {
          "startTime": "2018-09-04T06:31:53Z",
          "endTime": "2018-09-04T0:7:31:53Z"
        }
      ]
    }
  ],
  "facetResults": [
    {
      "facetId": "state",
      "displayName": "State",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "California"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Pennsylvania"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    },
    {
      "facetId": "store-type",
      "displayName": "StoreType",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "Sporting Goods"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Grocery"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    }
 ]
}

Para obtener la siguiente página de resultados, envía los parámetros de la solicitud original junto con el next_page_token devuelto.

La matriz facet_results muestra el contenido que coincide con la consulta original. La respuesta anterior indica que una de las cámaras de seguridad está situada en una tienda de artículos deportivos, mientras que la otra está situada en una tienda de comestibles.

Para restringir esta consulta y que solo se muestren las grabaciones de la tienda de comestibles, vuelve a enviar la misma solicitud con una selección de facetas.

Cuerpo JSON de la solicitud con selección de facetas:

{
  "page_size": "2",
  "content_time_ranges": {
    "date_time_ranges": {
      "start": {
        "year":"2018",
        "month":"1",
        "day":"1",
      },
      "end": {
        "year":"2018",
        "month":"12",
        "day":"31",
      }
    },
    "date_time_ranges": {
      "start": {
        "year":"2020",
        "month":"1",
        "day":"1",
      },
      "end": {
        "year":"2020",
        "month":"12",
        "day":"31",
      }
    }
  },
  "criteria": {
    "field": "state",
    "text_array": {
      "txt_values": "California",
      "txt_values": "Pennsylvania"
    }
  },
  "facet_selections": {
    "facetId": "state",
    "displayName": "State",
    "buckets": {
        "value": {
         "stringValue": "California"
        }
    },
    "buckets": {
      "value": {
        "stringValue": "Pennsylvania"
      }
    },
    "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
  },
  "facet_selections": {
    "facetId": "store-type",
    "displayName": "StoreType",
    "buckets": {
      "value": {
        "stringValue": "Sporting Goods"
      }
    },
    "buckets": {
      "value": {
        "stringValue": "Grocery"
      },
      "selected": "true"
    },
    "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
  }
}

Como se ha seleccionado la faceta Comida, cualquier respuesta contendrá la anotación "store-type":"Grocery".

Devolver los metadatos de los recursos de clip al realizar búsquedas

La API Vertex AI Vision también permite a los usuarios especificar metadatos de clips adicionales que se devuelvan con el resultado de búsqueda mediante result_annotation_keys.

REST

En este ejemplo, la clave de anotación que ha proporcionado el usuario ("camera-location") se especifica en el cuerpo de la solicitud y el valor de la clave ("Sunnyvale") se proporciona en la respuesta.

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": "2",
   "criteria": {
     "field": "state",
     "text_array": {
       "txt_values": "California",
       "txt_values": "Pennsylvania"
     }
   },
   "result_annotation_keys": "camera-location"
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

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

{
  "next_page_token": "jfyq45",
  "searchResultItems": [
    {
      "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID",
      "segments": [
        {
          "startTime": "2020-09-01T02:51:55Z",
          "endTime": "2020-09-01T02:52:09.996016Z"
        }
      ],
      "requestedAnnotations": [
        {
          "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
          "userSpecifiedAnnotation": {
            "key": "camera-location",
            "value": {
               "str_value": "Sunnyvale"
            },
          }
        }
      ]
  ],
  "facetResults": [
    {
      "facetId": "state",
      "displayName": "State",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "California"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Pennsylvania"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    },
    {
      "facetId": "store-type",
      "displayName": "StoreType",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "Sporting Goods"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Grocery"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    },

 ]
}

Usar criterios para devolver metadatos de recursos en la búsqueda

Puede especificar en los criterios de búsqueda si quiere que se devuelvan las anotaciones coincidentes de cada elemento de resultado de búsqueda. Esta función es compatible con tipos de esquemas de datos limitados: INTEGER, FLOAT, BOOLEAN y STRING (solo EXACT_SEARCH). Además, la anotación debe estar a nivel de partición.

Supongamos que crea el siguiente esquema de datos en un corpus de almacén:

{
  "key": "image-classification",
  "schema_details": {
    "type":"STRING",
    "granularity":"GRANULARITY_PARTITION_LEVEL",
    "search_strategy": {
      "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

Algunas anotaciones de "image-classification" se ingieren en el corpus mediante la ingesta de vídeo en streaming o una solicitud CreateAnnotation.

Una vez que se hayan insertado las anotaciones, puedes buscar "image-classification" y obtener resultados de vídeo con sus correspondientes anotaciones:

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:searchAssets

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "page_size": "5",
  "facet_selections": {
    "facet_id": "image-classification",
    "fetch_matched_annotations": "true",
    "bucket_type": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE",
      "buckets": {
        "value": {
          "string_value": "cat"
        },
        "selected" : "true"
      },
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

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_ID",
      "segments": [
        {
          "startTime": "2021-09-01T03:51:55Z",
          "endTime": "2021-09-01T03:52:05Z"
        }
      ],
      "annotationMatchingResults": [
        {
          "criteria": {
            "field": "image-classification",
            "textArray": {
              "txtValues": [
                "cat"
              ]
            },
            "fetchMatchedAnnotations": true
          },
          "matchedAnnotations": [
            {
              "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
              "userSpecifiedAnnotation": {
                "key": "image-classification",
                "value": {
                  "protoAnyValue": {
                    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.ClassificationPredictionResult",
                    "displayNames": [
                      "cat"
                    ]
                  }
                },
                "partition": {
                  "temporalPartition": {
                    "startTime": "2021-09-01T03:51:55Z",
                    "endTime": "2021-09-01T03:52:00Z"
                  }
                }
              }
            }
          ]
        }
      ],
      "segment": {
        "startTime": "2021-09-01T03:51:55Z",
        "endTime": "2021-09-01T03:52:05Z"
      }
    }
}

Usar la búsqueda global para devolver metadatos de recursos en la búsqueda

La búsqueda global ofrece a los usuarios un lugar donde introducir consultas de búsqueda en lugar de especificar criterios individuales. Puede buscar en función de criterios de tipo cadena definidos como aptos para búsquedas en su esquema de datos. Se recuperan los resultados coincidentes y se te devuelven.

Para usar esta función, define el campo search_query en SearchAssetsRequest:

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:searchAssets

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
    "page_size": "2",
    "search_query': "Pennsylvania"
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

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

{
  "next_page_token": "jfyq45",
  "searchResultItems": [
  {
    "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID",
    "segments": [
      {
        "startTime": "2020-09-01T02:51:55Z",
        "endTime": "2020-09-01T02:52:09.996016Z"
      }
    ],
    "requestedAnnotations": [
      {
        "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
        "userSpecifiedAnnotation": {
          "key": "camera-location",
          "value": {
            "str_value": "Sunnyvale"
          },
        }
      }
    ],
    "facetResults": [
    {
      "facetId": "state",
      "displayName": "State",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "California"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Pennsylvania"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    },
    ]
  }
}

Aplica una especificación de orden para ordenar los metadatos de los recursos devueltos en la búsqueda

Puedes usar la función de ordenación para ordenar los resultados de búsqueda por annotationproporcionados por el usuario. Esto puede ser útil para ordenar los resultados con tipos de esquema de datos que se pueden ordenar, como los tipos de cadena y numéricos.

Para usar esta función, especifique schema_key_sorting_strategy, que requiere al menos una clave de esquema de datos y un orden ascendente o descendente:

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:searchAssets

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
    "page_size": "2",
    "schemaKeySortingStrategy":
    { "options": 
      { 
        "data_schema_key": "stream-display-name", 
        "sort_decreasing": true
      } 
    }

}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

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 un código de estado que indique que la operación se ha realizado correctamente (2xx) y una respuesta vacía.

Crear configuraciones de búsqueda

Vision Warehouse permite a los usuarios personalizar su experiencia de búsqueda mediante la configuración de la búsqueda. La configuración de búsqueda usa datos de vídeo, como las anotaciones proporcionadas por los usuarios y las estadísticas generadas por los modelos de Google Cloud comprensión de vídeo, para ofrecer opciones de búsqueda adicionales al usuario. Por ejemplo, si quieres segmentar clips con vehículos de un color específico a partir de datos de vídeo de coches de tu almacén, puedes usar una configuración de búsqueda específica para tu consulta.

Puedes usar un SearchConfig para definir opciones de configuración más específicas.

En el siguiente ejemplo se muestra cómo crear un recurso SearchConfig.

Directrices generales

Para todos los casos prácticos, tu solicitud debe cumplir las siguientes condiciones para ejecutarse correctamente:

Request.search_configuration.name no debe existir ya.
La matriz mapped_fields no debe estar vacía y debe asignarse a las claves de anotación existentes proporcionadas por el usuario.
Todos los mapped_fields deben ser del mismo tipo.
Todos los mapped_fields deben compartir la misma configuración de concordancia exacta o inteligente.
Todos los mapped_fields deben tener la misma granularidad.

Hay varios casos prácticos para crear un SearchConfig, cada uno con directrices distintas que debes seguir.

Crear una configuración de búsqueda con criterios de búsqueda personalizados

En esta sección se describe cómo asignar un operador personalizado a una o varias claves de anotación proporcionadas por el usuario. En ese caso, debes cumplir las directrices generales al crear tu solicitud.

REST

Debe especificar su nuevo ID de SearchConfig al final de la URL de la solicitud, no como campo de la solicitud.

Las claves de anotación proporcionadas por el usuario en este ejemplo son "player", "coach" y "cheerleader".

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.
SEARCHCONFIG: el nombre de tu objetivo SearchConfig.

El SearchConfig de este ejemplo es person.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=person

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
   "search_criteria_property": {
     "mapped_fields": "player",
     "mapped_fields": "coach",
     "mapped_fields": "cheerleader",
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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/searchConfigs?search_config_id=person"

PowerShell

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/searchConfigs?search_config_id=person" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs/person",
  "searchCriteriaProperty":
    {
      "mappedFields": [
        "player",
        "coach",
        "cheerleader"
      ]
    }
}

Para crear una faceta de una sola clave de anotación proporcionada por el usuario, debe asegurarse de que Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields contenga un solo elemento. El valor de este elemento debe ser un nombre de clave de anotación proporcionado por el usuario.

En el siguiente ejemplo se muestra cómo crear una asignación de facetas para la clave de anotación proporcionada por el usuario "Location".

REST

Debe especificar su nuevo ID de SearchConfig al final de la URL de la solicitud, no como campo de la solicitud.

En este ejemplo, la solicitud se realiza correctamente porque search_config_id (Location) en la URL de la solicitud hace referencia a una clave de anotación proporcionada por el usuario, y mapped_fields contiene exactamente un elemento con un valor igual a search_config_id (Location).

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.
SEARCHCONFIG: el nombre de tu objetivo SearchConfig.

El SearchConfig de este ejemplo es Location.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
   "facet_property": {
     "mapped_fields": "Location",
     "display_name": "Location",
     "result_size": "5",
     "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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/searchConfigs?search_config_id=Location"

PowerShell

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/searchConfigs?search_config_id=Location" | Select-Object -Expand Content

Las siguientes solicitudes no se han podido completar porque no cumplen los requisitos necesarios.

Solicitudes erróneas

Solicitud 1 fallida:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location \
      -d "{
         "facet_property": {
           "mapped_fields": "City", /* City is not equal to search_config_id. */
           "display_name": "City",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

Solicitud fallida 2:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=City \
      -d "{
         "facet_property": {
           "mapped_fields": "City", /* City doesn't map to an existing user-given annotation key. */
           "display_name": "City",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

Solicitud fallida 3:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location \
      -d "{
         "facet_property": {
           "mapped_fields": "Location",
           "mapped_fields": "City", /* mapped_fields contains more than 1 element. */
           "display_name": "Location",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

Los clientes que quieran crear una asignación entre un valor de faceta personalizado y una o varias claves de anotación proporcionadas por el usuario deben asegurarse de que se cumplan los siguientes requisitos:

Request.search_configuration debe contener un SearchCriteriaProperty de forma que Request.search_configuration.search_criteria_property.mapped_fields contenga los mismos elementos que Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields.

REST

Debe especificar su nuevo ID de SearchConfig al final de la URL de la solicitud, no como campo de la solicitud.

En el siguiente ejemplo se muestra cómo crear una asignación de facetas para las claves de anotación proporcionadas por el usuario "City" y "State".

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.
SEARCHCONFIG: el nombre de tu objetivo SearchConfig.

El SearchConfig de este ejemplo es Location.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "search_criteria_property": {
     "mapped_fields": "City",
     "mapped_fields": "State",
     "mapped_fields": "Province",
  }
  "facet_property": {
     "mapped_fields": "City",
     "mapped_fields": "State",
     "display_name": "Province",
     "result_size": "5",
     "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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/searchConfigs?search_config_id=Location"

PowerShell

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/searchConfigs?search_config_id=Location" | Select-Object -Expand Content

Las siguientes solicitudes no se han podido completar porque no cumplen los requisitos necesarios.

Solicitudes erróneas

Solicitud 1 fallida:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location \
      -d "{
        "facet_property": { /* Request is missing a SearchCriteriaProperty object.*/
           "mapped_fields": "City",
           "mapped_fields": "State",
           "display_name": "Location",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

Solicitud fallida 2:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location \
      -d "{
        "search_criteria_property": {
           "mapped_fields": "City",
           "mapped_fields": "State",
        }
        "facet_property": {
           "mapped_fields": "City",
           "mapped_fields": "State",
           "mapped_fields": "Province", /* Province is missing from search_criteria_property. */
           "display_name": "Location",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

Las facetas de intervalo son similares a las facetas normales, pero cada contenedor de faceta abarca un intervalo continuo. Una configuración adicional (range_facet_config) proporciona al sistema información sobre estos intervalos de los contenedores de facetas.

Las facetas de intervalo están disponibles en los siguientes casos:

Números enteros
Fechas

Hay tres tipos de facetas de intervalo:

Intervalo fijo: todos los segmentos tienen el mismo tamaño.
Intervalo personalizado: tamaños de contenedor programables. Por ejemplo, logarítmica.
Periodo: granularidades de los segmentos fijos de DAY, MONTH y YEAR. Esto solo se aplica a las facetas de intervalo de fechas.

Se aplican las mismas condiciones que en las facetas individuales, con algunas validaciones adicionales sobre la especificación del intervalo.

Especificación de contenedor de intervalo fijo

En el siguiente ejemplo se crea una especificación de facetado de intervalo fijo para el campo inventory-count, lo que da como resultado los siguientes contenedores: [-inf, 0), [0, 10), [10, 20), [20, 30), [30, inf].

REST

Debe especificar su nuevo ID de SearchConfig al final de la URL de la solicitud, no como campo de la solicitud.

Esta solicitud usa FixedRangeBucketSpec para crear varios segmentos con la misma granularidad.

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.
SEARCHCONFIG: el nombre de tu objetivo SearchConfig.

El SearchConfig de este ejemplo es inventory-count.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=inventory-count

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "facet_property": {
    "mapped_fields": "inventory-count",
    "display_name": "Inventory Count",
    "result_size": "5",
    "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_FIXED_RANGE",
    "fixed_range_bucket_spec": {
       "bucket_start": {
         "integer_value": 0
       },
       "bucket_granularity": {
         "integer_value": 10
       },
       "bucket_count": 5
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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/searchConfigs?search_config_id=inventory-count"

PowerShell

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/searchConfigs?search_config_id=inventory-count" | Select-Object -Expand Content

Especificación de segmento de intervalo personalizado

En el siguiente ejemplo se crea una especificación de facetado de intervalo fijo para el campo video-views, lo que da como resultado los siguientes contenedores: [inf, 0), [0, 10), [10, 100), [100, 1000), [1000, 10000), [10000, inf).

REST

Debe especificar su nuevo ID de SearchConfig al final de la URL de la solicitud, no como campo de la solicitud.

Esta solicitud usa CustomRangeBucketSpec para especificar cómo se agrupan los valores.

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.
SEARCHCONFIG: el nombre de tu objetivo SearchConfig.

El SearchConfig de este ejemplo es video-views.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=video-views

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "facet_property": {
    "mapped_fields": "video-views",
    "display_name": "Video Views",
    "result_size": "6",
    "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_CUSTOM_RANGE",
    "custom_range_bucket_spec": {
       "endpoints": {
         "integer_value": 0
       },
       "endpoints": {
         "integer_value": 10
       },
       "endpoints": {
         "integer_value": 100
       },
       "endpoints": {
         "integer_value": 1000
       },
       "endpoints": {
         "integer_value": 10000
       }
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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/searchConfigs?search_config_id=video-views"

PowerShell

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/searchConfigs?search_config_id=video-views" | Select-Object -Expand Content

Especificación del intervalo de fecha y hora

En el siguiente ejemplo se crea una especificación de intervalo de fechas para el campo film-date con una granularidad de DAY.

REST

Debe especificar su nuevo ID de SearchConfig al final de la URL de la solicitud, no como campo de la solicitud.

Esta solicitud usa DateTimeBucketSpec para especificar cómo se agrupan los valores de fecha.

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.
SEARCHCONFIG: el nombre de tu objetivo SearchConfig.

El SearchConfig de este ejemplo es film-date.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=film-date

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "facet_property": {
    "mapped_fields": "film-date",
    "display_name": "Film Date",
    "result_size": "5",
    "bucket_type": "FACET_BUCKET_TYPE_DATETIME",
    "datetime_bucket_spec": {
       "granularity": "DAY"
    }
 }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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/searchConfigs?search_config_id=film-date"

PowerShell

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/searchConfigs?search_config_id=film-date" | Select-Object -Expand Content

Usar selecciones de facetas para buscar

Después de crear estos contenedores de facetas, puede usarlos para buscar en el almacén.

REST

Esta solicitud usa objetos facetSelections para especificar un grupo de contenedores de facetas.

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",
   "facet_selections": {
     "facet_id": "inventory-count",
     "buckets": {
       "range": {
         "end" : {
           "integer_value": 0
         }
       }
     },
     "buckets": {
       "range": {
         "start" : {
           "integer_value": 20
         },
         "end" : {
           "integer_value": 30
         }
       }
     }
   },
   "facet_selections": {
     "facet_id": "video-views",
     "buckets": {
       "range": {
         "start" : {
           "integer_value": 100
         },
         "end" : {
           "integer_value": 1000
         }
       }
     }
   },
   "facet_selections": {
     "facet_id": "film-date",
     "buckets": {
       "range": {
         "start" : {
           "datetime_value": {
             "year": 2022,
             "month": 9,
             "day": 10
           }
         },
         "end" : {
           "datetime_value": {
             "year": 2022,
             "month": 9,
             "day": 11
           }
         }
       }
     }
   }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

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

Actualizar una configuración de búsqueda

Para actualizar el SearchConfig actual, tu solicitud debe cumplir los siguientes requisitos:

Request.searchConfig.name ya debe existir.
La solicitud debe contener al menos un elemento searchCriteriaProperty o facetProperty que no esté vacío.
La matriz mappedFields no debe estar vacía y debe asignarse a las claves de anotación proporcionadas por el usuario.
Todos los mappedFields deben ser del mismo tipo.
Todos los mappedFields deben tener la misma granularidad.
Todos los mappedFields deben compartir las mismas opciones de coincidencia semántica SearchConfig.

REST Y LÍNEA DE COMANDOS

En el siguiente ejemplo de código se actualiza un recurso de configuración de búsqueda de almacén mediante el método projects.locations.corpora.searchConfigs.patch.

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: tu Google Cloud ID de proyecto o 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.
SEARCHCONFIG_ID: el ID de tu SearchConfig objetivo.
"mappedFields": una o varias claves de anotación proporcionadas por el usuario.

Método HTTP y URL:

PATCH https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs/SEARCHCONFIG_ID

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs/SEARCHCONFIG_ID1",
  "searchCriteriaProperty": {
    "mappedFields": "dataschema2"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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/searchConfigs/SEARCHCONFIG_ID"

PowerShell

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/searchConfigs/SEARCHCONFIG_ID" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs/SEARCHCONFIG_ID1",
  "searchCriteriaProperty": {
    "mappedFields": [
      "dataschema2"
    ]
  }
}

Buscar datos de almacén de vídeo en streaming con la línea de comandos Organízate con las colecciones Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.

Buscar metadatos de vídeos en streaming

REST

Opciones de criterios de búsqueda adicionales

curl

PowerShell

Respuesta

Devolver los metadatos de los recursos de clip al realizar búsquedas

REST

curl

PowerShell

Respuesta

Usar criterios para devolver metadatos de recursos en la búsqueda

REST

curl

PowerShell

Respuesta

Usar la búsqueda global para devolver metadatos de recursos en la búsqueda

REST

curl

PowerShell

Respuesta

Aplica una especificación de orden para ordenar los metadatos de los recursos devueltos en la búsqueda

REST

curl

PowerShell

Crear configuraciones de búsqueda

Directrices generales

Crear una configuración de búsqueda con criterios de búsqueda personalizados

REST

curl

PowerShell

Crear una configuración de búsqueda con una asignación de facetas de uno a uno

REST

curl

PowerShell

Solicitudes erróneas

Crear una configuración de búsqueda con una asignación de facetas personalizada de 1:1 o más

REST

curl

PowerShell

Solicitudes erróneas

Crear una configuración de búsqueda con facetas basadas en intervalos

Especificación de contenedor de intervalo fijo

REST

curl

PowerShell

Especificación de segmento de intervalo personalizado

REST

curl

PowerShell

Especificación del intervalo de fecha y hora

REST

curl

PowerShell

Usar selecciones de facetas para buscar

REST

curl

PowerShell

Actualizar una configuración de búsqueda

REST Y LÍNEA DE COMANDOS

curl

PowerShell

Buscar datos de almacén de vídeo en streaming con la línea de comandos