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Pesquisar dados do data warehouse de streaming de vídeo usando a linha de comando

Depois de criar um repositório de visão, adicioná-lo a um app e implantar o app, você poderá pesquisar os dados armazenados no repositório de vídeo por streaming.

Pesquisar metadados de vídeos de streaming

Para pesquisar os dados (assets) no seu repositório (corpus), preencha o SearchAssetsRequest com o conteúdo que você quer encontrar. Esse conteúdo é apresentado em alguns formatos diferentes:

criteria: conteúdo de texto, número ou data fornecido pelo usuário.
facet_selections: conteúdo de texto retornado pelo servidor e selecionado pelo usuário.
content_time_ranges: intervalos de datas em que todo o conteúdo retornado precisa se encaixar.

No exemplo a seguir, considere um depósito que contém imagens de câmeras de segurança de diferentes tipos de lojas em todo o país. Para recuperar todos os recursos dos anos de 2018 ou 2020 marcados com a anotação "state": "California" ou "state":"Pennsylvania", envie a solicitação abaixo:

REST

Para pesquisar recursos, envie uma solicitação POST usando o método projects.locations.corpora.searchAssets.

Neste corpo de exemplo, o campo criteria usa valores textArray para fornecer duas txt_values: "California" e "Pennsylvania". Também é possível fornecer critérios de pesquisa para outros tipos de dados. Só é possível especificar um tipo de critério de pesquisa em cada solicitação.

Outras opções de critérios de pesquisa

Intervalos de números inteiros (inclusivos)

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

Intervalos de ponto flutuante (inclusivos)

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

Geolocalizações (coordenadas e raio)

    "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 os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

Resposta

{
  "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 recuperar a próxima página de resultados, transmita os parâmetros de solicitação originais anexados ao next_page_token retornado.

A matriz facet_results mostra o conteúdo que corresponde à consulta original. A resposta acima indica que uma das câmeras de segurança está instalada em uma loja de artigos esportivos, enquanto a outra está em um supermercado.

Para restringir essa consulta a mostrar apenas a filmagem da mercearia, transmita a mesma solicitação com uma seleção de faceta.

Solicitar corpo JSON com seleção 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 a faceta Grocery está selecionada, qualquer resposta vai conter a anotação "store-type":"Grocery".

Retornar metadados de recursos de clipe ao pesquisar

A API Vertex AI Vision também permite que os usuários especifiquem metadados de clipe extras para retornar com o resultado da pesquisa, usando result_annotation_keys.

REST

Neste exemplo, a chave de anotação fornecida pelo usuário "camera-location" é especificada no corpo da solicitação, e o valor da chave ("Sunnyvale") é fornecido na resposta.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

Resposta

{
  "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 critérios para retornar metadados de recursos na pesquisa

É possível especificar nos critérios de pesquisa se as anotações correspondentes devem ser retornadas para cada item de resultado da pesquisa. Esse recurso tem suporte para tipos limitados de esquema de dados: INTEGER, FLOAT, BOOLEAN, STRING (somente EXACT_SEARCH), e a anotação precisa estar no nível da partição.

Suponha que você crie o seguinte esquema de dados em um corpus de repositório:

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

Algumas anotações de "image-classification" são ingeridas no corpus usando a ingestão de vídeo por streaming ou uma solicitação CreateAnnotation.

Depois que as anotações forem processadas, você poderá pesquisar "image-classification" e receber os resultados de vídeo e as anotações correspondentes:

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

Resposta

{
  "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 a pesquisa global para retornar metadados de recursos na pesquisa

A pesquisa global oferece um local para os usuários inserirem consultas de pesquisa, em vez de especificar critérios individuais. É possível pesquisar usando critérios de tipo de string definidos para pesquisa no esquema de dados. Os resultados correspondentes são recuperados e retornados para você.

Para usar esse recurso, defina o campo search_query em SearchAssetsRequest:

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

Resposta

{
  "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"
    },
    ]
  }
}

Aplicar a especificação de classificação para ordenar os metadados dos recursos retornados na pesquisa

Você pode usar o recurso de classificação para ordenar os resultados da pesquisa por annotation fornecido pelo usuário. Isso pode ser útil para classificar resultados com tipos de esquema de dados que podem ser ordenados, como tipos de string e numéricos.

Para usar esse recurso, especifique schema_key_sorting_strategy, que requer pelo menos uma chave de esquema de dados e ordem crescente/decrescente:

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.

Criar configurações de pesquisa

O Vision Warehouse permite que os usuários personalizem a experiência de pesquisa com a configuração de pesquisa. A configuração de pesquisa usa dados de vídeo, como anotações fornecidas pelo usuário e insights gerados por Google Cloud modelos de compreensão de vídeo, para oferecer mais opções de pesquisa ao usuário. Por exemplo, se você quiser segmentar clipes com veículos de cores específicas dos dados de vídeo de carros no seu repositório, use uma configuração de pesquisa específica para sua consulta.

É possível usar um SearchConfig para definir opções de configuração mais granulares.

O exemplo a seguir mostra como criar um recurso SearchConfig.

Diretrizes gerais

Para todos os casos de uso, sua solicitação precisa atender às seguintes condições para ser executada com sucesso:

Request.search_configuration.name não pode existir.
A matriz mapped_fields não pode estar vazia e precisa ser mapeada para chaves de anotação existentes fornecidas pelo usuário.
Todos os mapped_fields precisam ser do mesmo tipo.
Todos os mapped_fields precisam compartilhar a configuração de correspondência exata/inteligente.
Todos os mapped_fields precisam compartilhar a mesma granularidade.

Há vários casos de uso para criar um SearchConfig, cada um com diretrizes diferentes que você precisa seguir.

Criar uma configuração de pesquisa com critérios de pesquisa personalizados

Esta seção descreve como mapear um operador personalizado para uma ou mais chaves de anotação fornecidas pelo usuário. Nesse caso, você precisa atender às diretrizes gerais ao criar sua solicitação.

REST

Especifique o novo ID SearchConfig no final do URL da solicitação, não como um campo na solicitação.

As chaves de anotação fornecidas pelo usuário neste exemplo são "player", "coach" e "cheerleader".

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome da SearchConfig de destino.

A SearchConfig neste exemplo é person.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

Para criar uma faceta para uma única chave de anotação fornecida pelo usuário, verifique se Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields contém um único elemento. O valor desse elemento precisa ser um nome de chave de anotação fornecido pelo usuário.

O exemplo a seguir mostra como criar um mapeamento de facetas para a chave de anotação "Location" fornecida pelo usuário.

REST

Especifique o novo ID SearchConfig no final do URL da solicitação, não como um campo na solicitação.

Nesse exemplo, a solicitação é bem-sucedida porque o search_config_id (Location) no URL da solicitação faz referência a uma chave de anotação fornecida pelo usuário e o mapped_fields contém exatamente um elemento com um valor igual a search_config_id (Location).

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome da SearchConfig de destino.

A SearchConfig neste exemplo é Location.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

As solicitações a seguir falham porque não atendem aos requisitos necessários.

Solicitações com falha

Solicitação 1 com falha:

      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"
        }
      }"

Solicitação 2 com falha:

      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"
        }
      }"

Solicitação 3 com falha:

      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"
        }
      }"

Os clientes que querem criar um mapeamento entre um valor de faceta personalizado e uma ou mais chaves de anotação fornecidas pelo usuário precisam garantir que:

Request.search_configuration precisa conter um SearchCriteriaProperty de modo que Request.search_configuration.search_criteria_property.mapped_fields contenha os mesmos elementos que Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields.

REST

Especifique o novo ID SearchConfig no final do URL da solicitação, não como um campo na solicitação.

O exemplo a seguir mostra como criar um mapeamento de facetas para as chaves de anotação fornecidas pelo usuário "City" e "State".

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome da SearchConfig de destino.

A SearchConfig neste exemplo é Location.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

As solicitações a seguir falham porque não atendem aos requisitos necessários.

Solicitações com falha

Solicitação 1 com falha:

      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"
        }
      }"

Solicitação 2 com falha:

      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"
        }
      }"

As facetas de intervalo são semelhantes às facetas normais, mas cada bucket de faceta abrange um intervalo contínuo. Uma configuração adicional (range_facet_config) fornece informações do sistema sobre esses intervalos de bucket de faceta.

Os atributos de intervalo estão disponíveis para:

Números inteiros
Datas

Há três tipos de facetas de intervalo:

Intervalo fixo: cada bucket tem o mesmo tamanho.
Intervalo personalizado: tamanhos de bucket programáveis. Por exemplo, logarítmica.
Período: granularidades fixas de DAY, MONTH e YEAR. Isso se aplica apenas às facetas de período.

As mesmas condições se aplicam como facetas únicas, com algumas validações adicionais relacionadas à especificação do intervalo.

Especificação de bucket de intervalo fixo

O exemplo a seguir cria uma especificação de faceta de intervalo fixo para o campo inventory-count e resulta nos intervalos: [-inf, 0), [0, 10), [10, 20), [20, 30), [30, inf].

REST

Especifique o novo ID SearchConfig no final do URL da solicitação, não como um campo na solicitação.

Essa solicitação usa o FixedRangeBucketSpec para criar vários buckets com granularidades iguais.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome da SearchConfig de destino.

A SearchConfig neste exemplo é inventory-count.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Especificação de bucket de intervalo personalizado

O exemplo a seguir cria uma especificação de faceta de intervalo fixo para o campo video-views e resulta nos intervalos: [inf, 0), [0, 10), [10, 100), [100, 1000), [1000, 10000), [10000, inf).

REST

Especifique o novo ID SearchConfig no final do URL da solicitação, não como um campo na solicitação.

Essa solicitação usa o CustomRangeBucketSpec para especificar como os valores são agrupados em buckets.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome da SearchConfig de destino.

A SearchConfig neste exemplo é video-views.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Especificação de bucket de data / período

O exemplo a seguir cria uma especificação de período para o campo film-date com granularidade DAY.

REST

Especifique o novo ID SearchConfig no final do URL da solicitação, não como um campo na solicitação.

Essa solicitação usa o DateTimeBucketSpec para especificar como os valores de data são agrupados em buckets.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome da SearchConfig de destino.

A SearchConfig neste exemplo é film-date.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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 seleções de atributos para pesquisar

Depois de criar esses buckets de facetas, você pode usá-los para pesquisar o repositório.

REST

Essa solicitação usa objetos facetSelections para especificar um grupo de buckets de facetas.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
   "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 a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Atualizar uma configuração de pesquisa

Para atualizar o SearchConfig atual, sua solicitação precisa atender aos seguintes requisitos:

Request.searchConfig.name já precisa existir.
A solicitação precisa conter pelo menos um searchCriteriaProperty ou facetProperty não vazio.
A matriz mappedFields não pode estar vazia e precisa ser mapeada para chaves de anotação fornecidas pelo usuário.
Todos os mappedFields precisam ser do mesmo tipo.
Todos os mappedFields precisam compartilhar a mesma granularidade.
Todos os mappedFields precisam compartilhar as mesmas opções de correspondência semântica SearchConfig.

REST e LINHA DE CMD

O exemplo de código a seguir atualiza um recurso de configuração de pesquisa do armazém usando o método projects.locations.corpora.searchConfigs.patch.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o endpoint pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Saiba mais sobre os endpoints regionalizados.
PROJECT: o ID ou o número do projeto do Google Cloud.
LOCATION_ID: a região em que você está usando a Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Consulte as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do corpus de destino.
SEARCHCONFIG_ID: o ID do SearchConfig de destino.
"mappedFields": uma ou mais chaves de anotação fornecidas pelo usuário.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

Pesquisar dados do data warehouse de streaming de vídeo usando a linha de comando

Pesquisar metadados de vídeos de streaming

REST

Outras opções de critérios de pesquisa

curl

PowerShell

Resposta

Retornar metadados de recursos de clipe ao pesquisar

REST

curl

PowerShell

Resposta

Usar critérios para retornar metadados de recursos na pesquisa

REST

curl

PowerShell

Resposta

Usar a pesquisa global para retornar metadados de recursos na pesquisa

REST

curl

PowerShell

Resposta

Aplicar a especificação de classificação para ordenar os metadados dos recursos retornados na pesquisa

REST

curl

PowerShell

Criar configurações de pesquisa

Diretrizes gerais

Criar uma configuração de pesquisa com critérios de pesquisa personalizados

REST

curl

PowerShell

Criar uma configuração de pesquisa com mapeamento de facetas 1:1

REST

curl

PowerShell

Solicitações com falha

Criar uma configuração de pesquisa com um mapeamento de facetas personalizado de 1 para 1 ou mais

REST

curl

PowerShell

Solicitações com falha

Criar uma configuração de pesquisa com facetas baseadas em intervalos

Especificação de bucket de intervalo fixo

REST

curl

PowerShell

Especificação de bucket de intervalo personalizado

REST

curl

PowerShell

Especificação de bucket de data / período

REST

curl

PowerShell

Usar seleções de atributos para pesquisar

REST

curl

PowerShell

Atualizar uma configuração de pesquisa

REST e LINHA DE CMD

curl

PowerShell