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Pesquise dados do armazém de vídeos de streaming através da linha de comandos

Depois de criar um Vision Warehouse, adicioná-lo a uma app e implementar a app, pode pesquisar os dados armazenados no data warehouse de vídeo em streaming.

Pesquise metadados de vídeos em streaming

Para pesquisar os dados (assets) no seu armazém (corpus), preencha o SearchAssetsRequest com o conteúdo que quer encontrar. Este conteúdo está disponível em alguns formatos diferentes:

criteria – Conteúdo de texto, número ou data fornecido pelo utilizador.
facet_selections: conteúdo de texto devolvido pelo servidor e selecionado pelo utilizador.
content_time_ranges: intervalos de datas em que todo o conteúdo devolvido tem de se enquadrar.

No exemplo seguinte, considere um armazém que contém imagens de câmaras de segurança de diferentes tipos de lojas em todo o país. Para obter todos os recursos dos anos 2018 ou 2020 etiquetados com a anotação "state": "California" ou a anotação "state":"Pennsylvania", envie o seguinte pedido:

REST

Para pesquisar recursos, envie um pedido POST através do método projects.locations.corpora.searchAssets.

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

Opções de critérios de pesquisa adicionais

Intervalos de números inteiros (inclusive)

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

Intervalos de números de vírgula flutuante (inclusive)

    "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 qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu 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 do pedido:

{
  "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 o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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 obter a página seguinte de resultados, transmita os parâmetros do pedido original anexados com o next_page_token devolvido.

A matriz facet_results mostra o conteúdo que correspondeu à consulta original. A resposta acima indica que uma das câmaras de segurança está localizada numa loja de artigos desportivos, enquanto a outra está localizada num supermercado.

Para restringir esta consulta de modo a mostrar apenas as imagens da mercearia, devolva o mesmo pedido com uma seleção de facetas.

Corpo JSON do pedido 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"
  }
}

Uma vez que a faceta Mercearia está selecionada, qualquer resposta vai conter a anotação "store-type":"Grocery".

Devolver metadados de recursos de clipes quando pesquisar

A Vertex AI Vision API também permite que os utilizadores especifiquem metadados de clipes adicionais a devolver com o resultado da pesquisa, através de result_annotation_keys.

REST

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

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu 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 do pedido:

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

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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"
    },

 ]
}

Use critérios para devolver metadados de recursos na pesquisa

Pode especificar nos critérios de pesquisa se quer devolver as anotações com correspondência para cada item de resultado da pesquisa. Esta funcionalidade é suportada para tipos de esquemas de dados limitados: INTEGER, FLOAT, BOOLEAN, STRING (apenas EXACT_SEARCH) e a anotação tem de estar ao nível da partição.

Suponha que cria o seguinte esquema de dados num corpus de armazém:

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

Algumas anotações para "image-classification" são carregadas para o corpus através do carregamento de vídeo em stream ou de um pedido CreateAnnotation.

Depois de ingerir anotações, pode pesquisar "image-classification" e obter resultados de vídeo e as respetivas anotações:

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu 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 do pedido:

{
  "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 o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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"
      }
    }
}

Use a pesquisa global para devolver metadados de recursos na pesquisa

A pesquisa global oferece um local para os utilizadores introduzirem consultas de pesquisa, em vez de especificarem critérios individuais. Pode pesquisar critérios do tipo string definidos como pesquisáveis no respetivo esquema de dados. Os resultados correspondentes são obtidos e devolvidos.

Para usar esta funcionalidade, defina o campo search_query em SearchAssetsRequest:

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu 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 do pedido:

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

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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"
    },
    ]
  }
}

Aplique a especificação de ordenação para ordenar os metadados dos recursos devolvidos na pesquisa

Pode usar a funcionalidade de ordenação para ordenar os resultados da pesquisa por annotation fornecidos pelo utilizador. Isto pode ser útil para ordenar os resultados com tipos de esquemas de dados que podem ser ordenados, como tipos de strings e numéricos.

Para usar esta funcionalidade, especifique schema_key_sorting_strategy, que requer, pelo menos, uma chave do esquema de dados e a ordem ascendente/descendente:

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu 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 do pedido:

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

}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deve receber um código de estado de êxito (2xx) e uma resposta vazia.

Crie configurações de pesquisa

O Vision Warehouse permite que os utilizadores personalizem a respetiva experiência de pesquisa através da configuração de pesquisa. A configuração de pesquisa usa dados de vídeo, como anotações fornecidas pelos utilizadores e estatísticas geradas por modelos de compreensão de vídeo, para oferecer opções de pesquisa adicionais ao utilizador. Google Cloud Por exemplo, se quiser segmentar clipes com veículos de cores específicas a partir de dados de vídeo de carros no seu armazém, pode usar uma configuração de pesquisa específica para a sua consulta.

Pode usar um SearchConfig para definir opções de configuração mais detalhadas.

O exemplo seguinte mostra como criar um recurso SearchConfig.

Diretrizes gerais

Para todos os exemplos de utilização, o seu pedido tem de cumprir as seguintes condições para ser executado com êxito:

O Request.search_configuration.name não pode já existir.
A matriz mapped_fields não pode estar vazia e tem de ser mapeada para chaves de anotação fornecidas pelo utilizador existentes.
Todos os mapped_fields têm de ser do mesmo tipo.
Todos os mapped_fields têm de partilhar a configuração de correspondência exata/inteligente.
Todos os mapped_fields têm de partilhar a mesma granularidade.

Existem vários exemplos de utilização para criar um SearchConfig, cada um com diretrizes distintas que tem de seguir.

Crie uma configuração de pesquisa com critérios de pesquisa personalizados

Esta secção descreve como mapear um operador personalizado para uma ou mais chaves de anotação fornecidas pelo utilizador. Neste caso, tem de cumprir as diretrizes gerais quando criar o seu pedido.

REST

Tem de especificar o novo ID SearchConfig no final do URL de pedido, não como um campo no pedido.

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

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome do seu alvo SearchConfig.

O 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 do pedido:

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

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "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 utilizador, tem de garantir que Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields contém um único elemento. O valor deste elemento tem de ser um nome de chave de anotação fornecido pelo utilizador.

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

REST

Tem de especificar o novo ID SearchConfig no final do URL de pedido, não como um campo no pedido.

Neste exemplo, o pedido é bem-sucedido porque o search_config_id (Location) no URL do pedido faz referência a uma chave de anotação fornecida pelo utilizador existente, e mapped_fields contém exatamente um elemento com um valor igual a search_config_id (Location).

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome do seu alvo SearchConfig.

O 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 do pedido:

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

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Os seguintes pedidos falham porque não cumprem os requisitos necessários.

Pedidos falhados

Pedido falhado 1:

      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"
        }
      }"

Pedido com falha 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"
        }
      }"

Pedido falhado 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"
        }
      }"

Os clientes que pretendam criar um mapeamento entre um valor de faceta personalizado e uma ou mais chaves de anotação fornecidas pelo utilizador têm de garantir que:

Request.search_configuration tem de 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

Tem de especificar o novo ID SearchConfig no final do URL de pedido, não como um campo no pedido.

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

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome do seu alvo SearchConfig.

O 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 do pedido:

{
  "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 o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Os seguintes pedidos falham porque não cumprem os requisitos necessários.

Pedidos falhados

Pedido falhado 1:

      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"
        }
      }"

Pedido com falha 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"
        }
      }"

As facetas de intervalo são semelhantes às facetas normais, mas cada intervalo de facetas abrange um intervalo contínuo. Uma configuração adicional (range_facet_config) dá ao sistema informações sobre estes intervalos de grupos de facetas.

As facetas de intervalo estão disponíveis para:

Números inteiros
Datas

Existem três tipos de facetas de intervalo:

Intervalo fixo: cada grupo tem o mesmo tamanho.
Intervalo personalizado: tamanhos de grupos programáveis. Por exemplo, logarítmica.
Intervalo de datas: granularidades de agrupamento fixas de DAY, MONTH e YEAR. Isto aplica-se apenas a facetas de intervalo de datas.

Aplicam-se as mesmas condições que as facetas singulares, com alguma validação adicional relativamente à especificação do intervalo.

Especificação do intervalo fixo

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

REST

Tem de especificar o novo ID SearchConfig no final do URL de pedido, não como um campo no pedido.

Este pedido usa o parâmetro FixedRangeBucketSpec para criar vários contentores com granularidades iguais.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome do seu alvo SearchConfig.

O 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 do pedido:

{
  "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 o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Especificação do grupo de intervalo personalizado

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

REST

Tem de especificar o novo ID SearchConfig no final do URL de pedido, não como um campo no pedido.

Este pedido usa o elemento CustomRangeBucketSpec para especificar como os valores são agrupados.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome do seu alvo SearchConfig.

O 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 do pedido:

{
  "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 o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Especificação do segmento de intervalo de data / hora

O exemplo seguinte cria uma especificação de intervalo de datas para o campo film-date com granularidade DAY.

REST

Tem de especificar o novo ID SearchConfig no final do URL de pedido, não como um campo no pedido.

Este pedido usa o elemento DateTimeBucketSpec para especificar como os valores de data são agrupados.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu corpus de destino.
SEARCHCONFIG: o nome do seu alvo SearchConfig.

O 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 do pedido:

{
  "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 o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Use seleções de facetas para pesquisar

Depois de criar estes contentores de facetas, pode usá-los para pesquisar no armazém.

REST

Este pedido usa objetos facetSelections para especificar um grupo de contentores de facetas.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT_NUMBER: o seu Google Cloud número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu 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 do pedido:

{
   "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 o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Atualize uma configuração de pesquisa

Para atualizar o SearchConfig atual, o seu pedido tem de cumprir os seguintes requisitos:

O elemento Request.searchConfig.name já tem de existir.
O pedido tem de conter, pelo menos, um searchCriteriaProperty ou facetProperty que não esteja vazio.
A matriz mappedFields não pode estar vazia e tem de ser mapeada para chaves de anotação fornecidas pelo utilizador existentes.
Todos os mappedFields têm de ser do mesmo tipo.
Todos os mappedFields têm de partilhar a mesma granularidade.
Todos os mappedFields têm de partilhar as mesmas opções de correspondência SearchConfig semântica.

REST e linha de comandos

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

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

REGIONALIZED_ENDPOINT: o ponto final pode incluir um prefixo correspondente ao LOCATION_ID, como europe-west4-. Veja mais informações sobre os pontos finais regionalizados.
PROJECT: o seu Google Cloud ID do projeto ou número do projeto.
LOCATION_ID: A região onde está a usar o Vertex AI Vision. Por exemplo: us-central1, europe-west4. Veja as regiões disponíveis.
CORPUS_ID: o ID do seu corpus de destino.
SEARCHCONFIG_ID: o ID do seu SearchConfig de destino.
"mappedFields": uma ou mais chaves de anotação fornecidas pelo utilizador existentes.

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 do pedido:

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

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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

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Pesquise metadados de vídeos em streaming

REST

Opções de critérios de pesquisa adicionais

curl

PowerShell

Resposta

Devolver metadados de recursos de clipes quando pesquisar

REST

curl

PowerShell

Resposta

Use critérios para devolver metadados de recursos na pesquisa

REST

curl

PowerShell

Resposta

Use a pesquisa global para devolver metadados de recursos na pesquisa

REST

curl

PowerShell

Resposta

Aplique a especificação de ordenação para ordenar os metadados dos recursos devolvidos na pesquisa

REST

curl

PowerShell

Crie configurações de pesquisa

Diretrizes gerais

Crie uma configuração de pesquisa com critérios de pesquisa personalizados

REST

curl

PowerShell

Crie uma configuração de pesquisa com um mapeamento de facetas 1:1

REST

curl

PowerShell

Pedidos falhados

Crie uma configuração de pesquisa com um mapeamento de facetas personalizado de 1:1 ou mais

REST

curl

PowerShell

Pedidos falhados

Crie uma configuração de pesquisa com facetas baseadas em intervalos

Especificação do intervalo fixo

REST

curl

PowerShell

Especificação do grupo de intervalo personalizado

REST

curl

PowerShell

Especificação do segmento de intervalo de data / hora

REST

curl

PowerShell

Use seleções de facetas para pesquisar

REST

curl

PowerShell

Atualize uma configuração de pesquisa

REST e linha de comandos

curl

PowerShell

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