Panduan Pengenal Tag

Model Tag Recognizer membantu Anda memecahkan masalah utama dalam memahami rak retail, yaitu mengenali dan mengurai tag (misalnya, tag harga atau tag label lainnya) sesuai dengan skema ekstraksi entity pasangan nilai kunci yang ditentukan pengguna.

Model ini dapat berfungsi sebagai elemen penyusun AI utama untuk menganalisis dan menafsirkan data gambar produk di toko retail. Misalnya, Anda dapat menggunakan model ini pada gambar galeri yang diambil oleh kamera lokal atau perangkat seluler.

Kasus penggunaan Pengenal Tag dan Pengenal Produk

Model Pengenal Produk dan model Pengenal Tag dapat berfungsi sebagai elemen penyusun AI utama untuk menganalisis dan menafsirkan data gambar di sekitar produk dan tag yang ditemukan di toko retail, seperti gambar pemindaian rak yang diambil oleh kamera yang terpasang atau perangkat / platform seluler.

Model Pengenal produk dan Pengenal tag menggabungkan beberapa kemampuan data dan pemodelan Google AI inti untuk membantu retailer dan/atau partner teknis menyelesaikan masalah utama dalam memahami rak retail, termasuk:

  • Mendeteksi, mengenali, dan memahami produk apa saja yang ada dalam gambar atau di rak.
  • Mendeteksi, mengenali, dan mengurai tag (misalnya, tag harga, atau tag label teks lainnya) sesuai dengan skema ekstraksi entity pasangan nilai kunci yang ditentukan pengguna.

Secara khusus, beberapa model Google AI yang membedakan disertakan dalam solusi pemeriksaan rak untuk mendukung pemecahan masalah kasus penggunaan ini, seperti

  • Model deteksi produk (terlatih sebelumnya oleh Google, tetapi Anda masih dapat menyesuaikannya).
  • Model penyematan visual thumbnail produk, yang mengubah gambar thumbnail produk menjadi representasi ruang fitur numerik.
  • Model OCR Google, yang mengekstrak semua teks yang terlihat dalam gambar.
  • Model ekstraksi entitas Google (yang dapat Anda sesuaikan), yang mengubah teks mentah menjadi entitas bernama pasangan nilai kunci yang ditentukan pengguna.

Selain model AI Google ini, solusi pemeriksaan rak juga memanfaatkan database informasi produk Google yang besar. Data produk dalam database Produk ini mencakup identitas GTIN / UPC produk, merek produk, judul, dan deskripsi lintas bahasa, logo produk, dan gambar dengan berbagai variasi kemasan. Database Produk dengan model penyematan visual thumbnail produk yang disebutkan sebelumnya memungkinkan model Pengenal produk dapat langsung mengenali banyak produk.

Misalnya, dengan gambar rak yang diambil sebagai berikut, solusi pemeriksaan rak bertujuan untuk:

  1. Mendeteksi dan melokalkan semua kotak item produk (terlihat, tidak terhalang secara signifikan) dalam gambar, dan mengenali identitas produk dari setiap kotak item produk di tingkat GTIN / UPC.
  2. Mendeteksi dan melokalkan semua kotak tag (terlihat) dalam gambar, mengenali semua string teks dalam tag, lalu mencoba mengurai teks ke dalam skema ekstraksi entity pasangan nilai kunci yang ditentukan pengguna, seperti deskripsi item produk, nilai harga.

Dua fitur AI utama untuk mengaktifkan solusi ini adalah model Pengenal Produk dan model Pengenal Tag, yang akan kami berikan detail selengkapnya di bagian berikut. Untuk setiap dari dua API ini yang terutama menyediakan layanan inferensi gambar, ada satu atau beberapa komponen di setiap API yang dapat Anda sesuaikan. Pertama-tama, kita akan menjelaskan jalur inferensi penggunaan API, lalu memberikan beberapa deskripsi singkat tentang cara menyesuaikan komponen yang terlibat, baik melalui beberapa konfigurasi pengguna atau melalui beberapa pelatihan model yang Anda lakukan.

Fungsi Pengenal Tag

Model ini mengenali semua string teks dalam tag, lalu mencoba mengurai teks ke dalam skema ekstraksi entitas pasangan nilai kunci yang ditentukan pengguna, seperti deskripsi item produk atau nilai harga. Model ini mencakup model AI Google yang membedakan berikut:

  • Teknologi OCR Google, yang mengekstrak semua teks yang terlihat dalam gambar.

  • Model ekstraksi entity Google yang mengubah teks mentah menjadi entity bernama pasangan nilai kunci yang ditentukan pengguna. Sesuaikan model ini menggunakan Vertex AI. Misalnya, jika Anda terutama peduli dengan deskripsi item produk, nilai harga produk, atau harga promo, tetapi tidak ada yang lain, pengguna dapat menentukan skema penguraian tag mereka sebagai berikut:

    key: item_description   value: string
key: regular_price      value: number
key: sale_price         value: number

Skema Penguraian Tag

Dengan pelatihan model ekstraksi entity yang disesuaikan, kotak item tag yang terdeteksi akan dikenali dan diuraikan sesuai dengan skema yang ditentukan pengguna, misalnya sebagai berikut:

  item_description:   COLLECTION 18PC GFT BX
  regular_price:      1099
  sale_price:         999

Contoh Objek JSON Output

{
  "imageUri": "gs://test_bucket/test_image.jpg",
  "tagRecognitionAnnotations": [
    {
      "entities": [
        {
          "confidence": 0.99646133,
          "mentionText": "NISSIN TOP RAMEN\n\nBOW CHICKEN\n\n",
          "region": {
            "xMax": 0.4618055,
            "xMin": 0.042725038,
            "yMax": 0.45387268,
            "yMin": 0.18415153
          },
          "type":"description"
        },
        {
          "confidence": 0.95828205,
          "mentionText": "$3.90\n",
          "region": {
            "xMax": 0.24819264,
            "xMin": 0.04185935,
            "yMax": 0.96134734,
            "yMin": 0.80382305
          },
          "type":"unit_price"
        },
        {
          "confidence": 0.60659707,
          "mentionText": "$14.99\n",
          "region": {
            "xMax": 0.9754113,
            "xMin": 0.3654699,
            "yMax": 0.92825794,
            "yMin": 0.40368474
          },
          "type":"price"
        }
      ]
    }
  ]
}

Penyiapan lingkungan

Bagian ini menjelaskan cara berinteraksi dengan Store Vision AI RESTful API.

API_ENDPOINT=visionai.googleapis.com
PROJECT_ID=your project ID

Semua metode create mengharuskan Anda menentukan nama/ID resource yang akan dibuat secara eksplisit. Anda dapat menggunakan ID string yang bermakna, misalnya, "product-ABC" atau ID yang dihasilkan secara acak, misalnya, UUID.

Untuk memberikan akses editor kepada peran orang guna menggunakan Store Vision API, jalankan perintah binding iam berikut:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member='user:USER_ACCOUNT' --role='roles/visionai.editor'

Untuk memberikan akses editor ke akun layanan, gunakan perintah di bawah:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member='serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT' --role='roles/visionai.editor'

Pelajari lebih lanjut binding IAM.

Perjalanan pengguna Tag Recognizer

  1. Lakukan pelatihan model deteksi tag yang disesuaikan dengan menggunakan fitur Vertex AI / AutoML Vision Object Detection.
  2. Lakukan pelatihan model penguraian entitas tag menggunakan fitur Vertex AI/ Deteksi Objek AutoML Vision dengan mesin OCR yang disesuaikan.
  3. Buat Endpoint dengan konfigurasi Tag Recognition yang diinginkan.
  4. Melakukan BatchAnalyze dengan fitur TagRecognition. Di backend, sistem akan mengidentifikasi tag dari setiap gambar input, menganalisis teks pada setiap tag yang terdeteksi untuk menghasilkan output penguraian terstruktur. T ## Pelatihan model Deteksi Tag & Penguraian Entitas

Anda dapat melatih model Deteksi Tag yang disesuaikan menggunakan fitur pelatihan model Deteksi Objek gambar produk Vertex AI/ AutoML Vision yang ada. Meskipun fitur pelatihan model Vertex AI / AutoML Vision Object Detection menyediakan pengalaman pelatihan model yang dikelola sepenuhnya, Anda tetap bertanggung jawab untuk menyiapkan set data gambar dengan sampel yang baik dengan anotasi bounding box objek yang sepenuhnya berlabel sebagai set data pelatihan untuk dimasukkan ke dalam konsol pelatihan model. Google Cloud menyediakan Layanan Pelabelan Data Vertex AI untuk memungkinkan Anda membuat tugas pelabelan data. Ikuti link tugas pelabelan data Vertex AI berikut untuk mengetahui detailnya: /vertex-ai/docs/datasets/data-labeling-job. Berikan petunjuk pelabelan data yang jelas kepada penilai manual sehingga mereka tahu cara melabeli kotak pembatas deteksi tag dalam gambar sebagai persiapan set data pelatihan.

Untuk melatih model Tag Entity Parsing, Anda perlu menyiapkan kumpulan data pelatihan, dengan gambar dan anotasi terkait.

  • Gambar adalah gambar tag yang telah dipangkas.
  • Di setiap gambar, Anda perlu menentukan dan memberikan kolom entitas utama (seperti kolom product_title, price, unit_price.) yang ingin dideteksi dan dikenali / diuraikan, dan lokasi koordinat bounding box gambar terkait dalam tampilan gambar yang dipangkas ini.
  • Untuk mendukung pengenalan / pemrosesan yang benar, kami juga mengharuskan Anda memberikan sintaksis ekspresi reguler untuk mencirikan setiap kolom. Hal ini diperlukan untuk membantu rutinitas pelatihan dan inferensi algoritma penguraian tag.

gambar tag yang dikenali

Contoh Pelatihan Penguraian Entity Tag

Misalnya, dengan contoh pelatihan penguraian entitas tag sebelumnya, Anda dapat memberikan satu baris info anotasi dalam file CSV anotasi data pelatihan sebagai berikut:

"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"

Dari contoh sebelumnya:

  • Kolom "product_title" memiliki koordinat gambar kotak yang sesuai "(x0, y0, x1, y1)" dan batasan ekspresi reguler untuk kolom ini tidak ada "".
  • Kolom "price" memiliki koordinat gambar kotak yang sesuai "(x0, y0, x1, y1)" dan batasan ekspresi reguler untuk kolom ini adalah "\$\d+\.\d{2}", yang menunjukkan bahwa kita ingin mengenali dan menguraikan kolom ini dengan tanda $ di awal entri teks, dan beberapa angka sebelum "." dan dua digit setelah ".".
  • Kolom "unit_price" memiliki sintaksis anotasi yang sama dengan kolom "price", misalnya, koordinat gambar kotak "(x0, y0, x1, y1)" dan batasan ekspresi reguler untuk kolom ini adalah "\$\d+\.\d{2}", yang menunjukkan bahwa kita ingin mengenali dan mengurai kolom ini dengan tanda $ di awal entri teks, dan beberapa digit angka sebelum "." dan dua digit setelah ".".

Oleh karena itu, data pelatihan model penguraian tag harga / deteksi entitas yang tepat akan memiliki kumpulan gambar tag harga, dengan anotasi dalam file CSV dengan setiap entri baris CSV seperti entri dalam contoh sebelumnya.

"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"

"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"

"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"

[...]

Anda dapat melatih model Tag Entity Parsing yang disesuaikan menggunakan fitur pelatihan model Image Object Detection produk Vertex AI /AutoML Vision kami yang ada, ditambah penyesuaian mesin OCR Google.

Perlu diperhatikan bahwa meskipun, mulai 07/2022, pelatihan dan deployment model Pendeteksian Tag dan Tag Entity Parsing yang disesuaikan ke BatchAnalyze API Store Vision AI belum didukung sepenuhnya sebagai pengalaman konsol terintegrasi, Anda masih dapat memanfaatkan pelatihan model Pendeteksian Tag dan Tag Entity Parsing yang disesuaikan ini (menggunakan fitur Deteksi Objek Vertex AI Vision) dan menayangkannya di BatchAnalyze API Store Vision AI dengan melakukan beberapa langkah layanan mandiri manual.

Penggunaan API - inferensi analisis batch

Membuat Endpoint
  • ENDPOINT_ID=ID endpoint Anda
  • TAG_DETECTOR=Nama model deteksi tag Anda
  • TAG_PARSER=Nama model penguraian tag Anda
curl -sS -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/retailEndpoints?retail_endpoint_id=ENDPOINT_ID \
-d '{
  "tagRecognitionConfig": {
    "tag_detection_model": "TAG_DETECTOR_NAME",
    "tag_parsing_model": "TAG_PARSER_NAME"
  }
}'
  • INPUT_FILE_URI=URI Cloud Storage file input Anda, setiap baris dalam file input hanyalah URI Cloud Storage gambar yang akan diproses, misalnya, gs://my-bucket/my-image.jpg
  • OUTPUT_URI_PREFIX=Awal uri Cloud Storage untuk file hasil output, misalnya, gs://my-bucket/my-output-dir
curl -sS -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/retailEndpoints/ENDPOINT_ID:batchAnalyze 
-d '{
  "gcsSource": {
    "uris": ["INPUT_FILE_URI"]
  },
  "features": [
    {
      "type": "TYPE_TAG_RECOGNITION",
     }
  ],
  "outputGcsDestination": {
    "outputUriPrefix": "OUTPUT_URI_PREFIX"
  }
}'

"features": [
    {
      "type": "TYPE_TAG_RECOGNITION",
      "tagRecognitionConfig": {
        "tag_detection_model": "'TAG_DETECTOR_NAME'",
        "tag_parsing_model": "TAG_PARSER_NAME"
      }
    }
  ],

Ada juga kolom lain yang dapat Anda tetapkan dan konfigurasikan di tagRecognitionConfig, yang merupakan objek RetailTagRecognitionConfig. Lihat deskripsi resource dalam referensi API untuk mengetahui detail selengkapnya.

Referensi API

Resource: projects.locations.retailCatalogs

Representasi JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "createTime": string,
  "updateTime": string,
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
  "labels": {
    string: string,
    ...
  }
}

Kolom


nama
String
Hanya output. Nama resource RetailCatalog

displayName
String
Opsional. Nama tampilan RetailCatalog.

createTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu saat RetailCatalog ini dibuat.

updateTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu update.

resourceState
enum
Hanya output. Status RetailCatalog.
Label

peta (kunci: string, nilai: string)
Label dengan metadata yang ditentukan pengguna untuk mengatur RetailCatalog Anda.

Kunci dan nilai label tidak boleh lebih dari 64 karakter (kode titik Unicode), hanya boleh berisi huruf kecil, karakter numerik, garis bawah, dan tanda hubung. Karakter internasional diperbolehkan.

Lihat https://goo.gl/xmQnxf untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang dan contoh label.

Objek yang berisi daftar pasangan nilai "kunci". Contoh: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.create

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/us-central1}/retailCatalogs

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Isi permintaan

Isi permintaan memuat instance RetailCatalog.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan memuat instance RetailCatalog yang baru dibuat.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.get

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailCatalog.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance RetailCatalog.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.list

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/us-central1}/retailCatalogs

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Parameter kueri

filter string Opsional. Ekspresi untuk memfilter hasil permintaan.
pageToken string Opsional. Token yang mengidentifikasi halaman hasil yang harus ditampilkan oleh server.
pageSize bilangan bulat Opsional. Ukuran halaman yang diminta. Server mungkin menampilkan item yang lebih sedikit daripada yang diminta. Jika tidak ditentukan, server akan memilih default yang sesuai.
orderBy string Opsional. Daftar kolom yang dipisahkan koma untuk diurutkan berdasarkan urutan menaik. Gunakan "desc" setelah nama kolom untuk menurun.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons berisi data dengan struktur berikut: representasi JSON

{
  "retailCatalogs": [
    {
      object (RetailCatalog)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Metode: projects.locations.retailCatalogs.delete

Permintaan HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailCatalog.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance Operation.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.importRetailProducts

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}:importRetailProducts

Parameter jalur
nama string Wajib. Nama resource RetailCatalog.

Isi permintaan

Representasi JSON

{
  "gcsSource": { object(GcsSource) },
  "format": enum(Format)
}

Kolom

gcsSource objek Wajib. Lokasi Cloud Storage untuk konten input. Beberapa lokasi input dapat diberikan. Konten semua lokasi input akan diimpor dalam satu batch. Ekstensi file yang didukung: 1. File JSONL. Setiap baris adalah format JSON RetailProductIoFormat.
2. File TXT. Setiap baris adalah gtin Produk yang akan diimpor.
format enum Wajib. Format file impor.

Memformat nilai ENUM

FORMAT_UNSPECIFIED Tidak boleh digunakan.
FORMAT_TXT Format TXT.
FORMAT_JSONL Format JSONL.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance Operation.

Resource: projects.locations.retailProducts

Representasi JSON

{
  "name": string,
  "gtins": [string],
  "normalizedGtins": [string],
  "thirdPartyIds": [ { object(ThirdPartyId) }],
  "locale": string,
  "brand": string,
  "title": string,
  "productUri": string,
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
   "labels": {
    string: string,
    ...
    }
   "createTime": string,
   "updateTime": string
}

Kolom


nama
String
Hanya output. Nama resource RetailProductImage

displayName
String
Opsional. Nama tampilan RetailProductImage.

sourceType
enum
Opsional. Jenis sumber

gcsUri
string
Opsional. Lokasi Cloud Storage RetailProductImage. Kolom ini harus ditetapkan kecuali jika gambar disediakan oleh Google, misalnya, jika jenis sumbernya adalah SOURCE_TYPE_GOOGLE.

resourceState
enum
Hanya output. Status RetailProductImage.
Label

peta (kunci: string, nilai: string)
Label dengan metadata yang ditentukan pengguna untuk mengatur RetailProductImage Anda.

Kunci dan nilai label tidak boleh lebih dari 64 karakter (kode titik Unicode), hanya boleh berisi huruf kecil, karakter numerik, garis bawah, dan tanda hubung. Karakter internasional diperbolehkan.

Lihat https://goo.gl/xmQnxf untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang label dan contoh label.

Objek yang berisi daftar pasangan nilai "kunci". Contoh: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

createTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu pembuatan.

updateTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu update.

Presentasi JSON RetailThirdPartyId

{
  "id": string,
  "owner": string
}

Kolom
id string ID pihak ketiga yang digunakan oleh retailer atau produsen (misalnya, SKU atau MPN).
owner string Entitas yang 'memiliki' ID pihak ketiga, misalnya, produsen atau retailer yang menjual produk ini.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.create

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProducts

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Isi permintaan

Isi permintaan memuat instance RetailProduct.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan memuat instance RetailProduct yang baru dibuat.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.get

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailProduct.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance RetailProduct.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.list

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProducts

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Parameter kueri

filter string Opsional. Ekspresi untuk memfilter hasil permintaan.
pageToken string Opsional. Token yang mengidentifikasi halaman hasil yang harus ditampilkan oleh server.
pageSize bilangan bulat Opsional. Ukuran halaman yang diminta. Server mungkin menampilkan item yang lebih sedikit daripada yang diminta. Jika tidak ditentukan, server akan memilih default yang sesuai.
orderBy string Opsional. Daftar kolom yang dipisahkan koma untuk diurutkan berdasarkan urutan menaik. Gunakan "desc" setelah nama kolom untuk menurun.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons berisi data dengan struktur berikut: representasi JSON

{
  "retailProducts": [
    {
      object (RetailProducts)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.delete

Permintaan HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailProduct.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan kosong.

Resource: projects.locations.retailProductImages

Representasi JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "sourceType": enum(SourceType),
  "gcsUri": string,
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
   "labels": {
    string: string,
    ...
    }
   "createTime": string,
   "updateTime": string
}

Kolom


nama
String
Hanya output. Nama resource RetailProductImage

displayName
String
Opsional. Nama tampilan RetailProductImage.

sourceType
enum
Opsional. Jenis sumber

gcsUri
string
Opsional. Lokasi Cloud Storage RetailProductImage. Kolom ini harus ditetapkan kecuali jika gambar disediakan oleh Google, misalnya, jika jenis sumbernya adalah SOURCE_TYPE_GOOGLE.

resourceState
enum
Hanya output. Status RetailProductImage.
Label

map (key: string, value: string)
Label dengan metadata yang ditentukan pengguna untuk mengatur RetailProductImage Anda.

Kunci dan nilai label tidak boleh lebih dari 64 karakter (kode titik Unicode), hanya boleh berisi huruf kecil, karakter numerik, garis bawah, dan tanda hubung. Karakter internasional diperbolehkan.

Lihat https://goo.gl/xmQnxf untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang label dan contoh label.

Objek yang berisi daftar pasangan nilai "kunci". Contoh: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

createTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu pembuatan.

updateTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu update.

Nilai ENUM SourceType

SOURCE_TYPE_UNSPECIFIED Sumber data tidak diketahui. Tidak boleh digunakan.
SOURCE_TYPE_FIXED_CAMERA Gambar diambil dari kamera tetap.
SOURCE_TYPE_HAND_HELD_CAMERA Gambar diambil dari kamera genggam.
SOURCE_TYPE_CRAWLED Gambar di-crawl dari web.
SOURCE_TYPE_SYSTEM_GENERATED Gambar dipangkas dari gambar asli dengan pelabelan manusia.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.create

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*}/retailProductImages

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Isi permintaan

Isi permintaan memuat instance RetailProductImage.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan memuat instance RetailProductImage yang baru dibuat.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.get

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*/retailProductImages/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailProductImage.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance RetailProductImage.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.list

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*}/retailProductImages

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Parameter kueri

filter string Opsional. Ekspresi untuk memfilter hasil permintaan.
pageToken string Opsional. Token yang mengidentifikasi halaman hasil yang harus ditampilkan oleh server.
pageSize bilangan bulat Opsional. Ukuran halaman yang diminta. Server mungkin menampilkan item yang lebih sedikit daripada yang diminta. Jika tidak ditentukan, server akan memilih default yang sesuai.
orderBy string Opsional. Daftar kolom yang dipisahkan koma untuk diurutkan berdasarkan urutan menaik. Gunakan "desc" setelah nama kolom untuk menurun.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons memuat data dengan struktur berikut:

Representasi JSON

{
  "retailProductImages": [
    {
      object (RetailProductImages)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.delete

Permintaan HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*/retailProductImages/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailProductImage.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan kosong.

Resource: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets

Representasi JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "retailProductIds": [string],
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
   "labels": {
    string: string,
    ...
    }
   "createTime": string,
   "updateTime": string
}

Kolom


nama
String
Hanya output. Nama resource RetailProductSet

displayName
String
Opsional. Nama tampilan RetailProductSet.

retailProductIds []
String
Hanya output. ID resource produk yang termasuk dalam RetailProductSet ini. Produk dalam RetailProductSet harus berada dalam katalog yang sama.

resourceState
enum
Hanya output. Status RetailProductSet.
Label

peta (kunci: string, nilai: string)
Label dengan metadata yang ditentukan pengguna untuk mengatur RetailProductSet Anda.

Kunci dan nilai label tidak boleh lebih dari 64 karakter (kode titik Unicode), hanya boleh berisi huruf kecil, karakter numerik, garis bawah, dan tanda hubung. Karakter internasional diperbolehkan.

Lihat https://goo.gl/xmQnxf untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang label dan contoh label.

Objek yang berisi daftar pasangan nilai "kunci". Contoh: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

createTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu pembuatan.

updateTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu update.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.create

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductSets

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Isi permintaan

Isi permintaan berisi instance RetailProductSet.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance RetailProductSet yang baru dibuat.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.get

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailProductSet.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance RetailProductSet.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.list

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductSets

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Parameter kueri

filter string Opsional. Ekspresi untuk memfilter hasil permintaan.
pageToken string Opsional. Token yang mengidentifikasi halaman hasil yang harus ditampilkan oleh server.
pageSize bilangan bulat Opsional. Ukuran halaman yang diminta. Server mungkin menampilkan item yang lebih sedikit daripada yang diminta. Jika tidak ditentukan, server akan memilih default yang sesuai.
orderBy string Opsional. Daftar kolom yang dipisahkan koma untuk diurutkan berdasarkan urutan menaik. Gunakan "desc" setelah nama kolom untuk menurun.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons memuat data dengan struktur berikut:

Representasi JSON

{
  "retailProductSets": [
    {
      object (RetailProductSets)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.delete

Permintaan HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailProductSet.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan kosong.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.add

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*}:remove

Parameter jalur
nama string Wajib. Nama resource RetailProductSet.

Isi permintaan

Representasi JSON

{
  "productIds": [string],
  "productFilter": string
}

Kolom


productIds[ ]
string
ID resource RetailProducts yang akan ditambahkan. Semuanya harus termasuk dalam RetailCatalog yang sama dengan RetailProductSet tujuan yang ditentukan. Maksimal 200 ID RetailProducts dapat ditentukan dalam satu permintaan. Tidak dapat digunakan bersama dengan productFilter.

productFilter
string
Filter standar yang akan diterapkan ke semua RetailProducts di RetailCatalog induk, pilih item yang memenuhi kondisi filter, lalu tambahkan ke RetailProductSet. Tidak dapat digunakan bersama dengan product_ids. Filter yang didukung: https://google.aip.dev/160

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance Operation.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.remove

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*}:add

Parameter jalur
nama string Wajib. Nama resource RetailProductSet.

Isi permintaan

Representasi JSON

{
  "productIds": [string],
  "productFilter": string
}

Kolom


productIds[ ]
string
ID resource RetailProducts yang akan dihapus. Jika RetailProducts yang ditentukan bukan milik RetailProductSet ini, RetailProducts tersebut akan diabaikan. Maksimal 200 ID RetailProducts dapat ditentukan dalam satu permintaan. Tidak dapat digunakan bersama dengan products_filter.

productFilter
string
Filter standar yang akan diterapkan ke semua RetailProducts dalam RetailProductSet yang ditentukan, pilih item yang memenuhi kondisi filter, lalu hapus dari RetailProductSet. Tidak dapat digunakan bersama dengan product_ids. Filter yang didukung:https://google.aip.dev/160

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance Operation.

Resource: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes

Representasi JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "retailProductSet": [string],
   "resourceState": enum(RetailResourceState),
   "labels": {
    string: string,
    ...
    }
   "createTime": string,
   "updateTime": string
}

Kolom


nama
String
Hanya output. Nama resource RetailProductRecognitionIndex.

displayName
String
Opsional. Nama tampilan RetailProductRecognitionIndex.

deskripsi
String
Opsional. Deskripsi RetailProductRecognitionIndex.

retailProductSet[]
string
Opsional. Nama resource RetailProductSet yang akan digunakan untuk membuat resource ini. Jika ditetapkan, RetailProductRecognitionIndex hanya akan berisi produk dalam RetailProductSet yang diberikan. Jika tidak ditetapkan, semua produk di katalog induk akan digunakan.

resourceState
enum
Hanya output. Status RetailProductRecognitionIndex.
Label

map (key: string, value: string)
Label dengan metadata yang ditentukan pengguna untuk mengatur RetailProductRecognitionIndex Anda.

Kunci dan nilai label tidak boleh lebih dari 64 karakter (kode titik Unicode), hanya boleh berisi huruf kecil, karakter numerik, garis bawah, dan tanda hubung. Karakter internasional diperbolehkan.

Lihat https://goo.gl/xmQnxf untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang label dan contoh label.

Objek yang berisi daftar pasangan nilai "kunci". Contoh: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

createTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu pembuatan.

updateTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu update.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.create

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductRecognitionIndexes

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Isi permintaan

Isi permintaan memuat instance RetailProductRecognitionIndex.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan memuat instance RetailProductRecognitionIndex yang baru dibuat.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.get

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductRecognitionIndexes/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailProductRecognitionIndex.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance RetailProductRecognitionIndex.

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.list

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductRecognitionIndexes

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Parameter kueri

filter string Opsional. Ekspresi untuk memfilter hasil permintaan.
pageToken string Opsional. Token yang mengidentifikasi halaman hasil yang harus ditampilkan oleh server.
pageSize bilangan bulat Opsional. Ukuran halaman yang diminta. Server mungkin menampilkan item yang lebih sedikit daripada yang diminta. Jika tidak ditentukan, server akan memilih default yang sesuai.
orderBy string Opsional. Daftar kolom yang dipisahkan koma untuk diurutkan berdasarkan urutan menaik. Gunakan "desc" setelah nama kolom untuk menurun.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons memuat data dengan struktur berikut:

Representasi JSON

{
  "retailProductRecognitionIndexes": [
    {
      object (RetailProductRecognitionIndex)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Metode: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.delete

Permintaan HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductRecognitionIndexes/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID ProductRecognitionIndex.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance Operation.

Resource: projects.locations.retailEndpoints

Representasi JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "deployedProductRecognitionIndex": string,
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
  "productRecognitionConfig": { object(RetailProductRecognitionConfig) },
  "tagRecognitionConfig": { object(RetailTagRecognitionConfig) },
  "labels": {
    string: string,
    ...
   }
  "createTime": string,
  "updateTime": string
}

Kolom


nama
String
Hanya output. Nama resource RetailEndpoint.

displayName
String
Opsional. Nama tampilan RetailEndpoint.

deskripsi
String
Opsional. Deskripsi RetailEndpoint.

deployedProductRecognitionIndex
String
Hanya output. Nama resource ProductRecognitionIndex yang di-deploy ke RetailEndpoint ini.

productRecognitionConfig		 Objek

Opsional. Konfigurasi untuk pengenalan produk.

tagRecognitionConfig		 Objek

Opsional. Konfigurasi untuk pengenalan tag.

resourceState
enum
Hanya output. Status RetailProductRecognitionIndex.
Label

map (key: string, value: string)
Label dengan metadata yang ditentukan pengguna untuk mengatur RetailProductRecognitionIndex Anda.

Kunci dan nilai label tidak boleh lebih dari 64 karakter (kode titik Unicode), hanya boleh berisi huruf kecil, karakter numerik, garis bawah, dan tanda hubung. Karakter internasional diperbolehkan.

Lihat https://goo.gl/xmQnxf untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang label dan contoh label.

Objek yang berisi daftar pasangan nilai "kunci". Contoh: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

createTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu pembuatan.

updateTime
string (format Timestamp)
Hanya output. Stempel waktu update.

RetailProductRecognitionConfig

Representasi JSON

{
  "productDetectionModel": string,
  "detectionConfidenceThreshold": float,
  "recognitionConfidenceThreshold": float,
  "additionalConfig": { object }
}

Kolom

|

productDetectionModel string Wajib. Model yang akan digunakan untuk mendeteksi produk dalam gambar input. Nilai yang didukung: "builtin/stable" (default) atau nama resource model Vertex AI.
detectionConfidenceThreshold float Opsional. Nilai minimum keyakinan untuk memfilter hasil deteksi. Jika tidak ditetapkan, nilai default sistem akan digunakan.
recognitionConfidenceThreshold float Opsional. Batas keyakinan untuk memfilter hasil pengenalan. Jika tidak ditetapkan, nilai default sistem akan digunakan.
additionalConfig objek (format Struct) Opsional. Konfigurasi tambahan untuk pengenalan produk.

RetailTagRecognitionConfig

Representasi JSON

{
  "tagDetectionModel": string,
  "tagParsingModel": string,
  "detectionConfidenceThreshold": float,
  "parsingConfidenceThreshold": float,
  "additionalConfig": { object }
}

Kolom

tagDetectionModel string Wajib. Model yang akan digunakan untuk mendeteksi tag dalam gambar input. Nilai yang didukung: Resource model Vertex AI.
tagParsingModel string Wajib. Model untuk mengurai teks pada tag yang terdeteksi. Nilai yang didukung: Resource model Vertex AI.
detectionConfidenceThreshold float Opsional. Nilai minimum keyakinan untuk memfilter hasil deteksi. Jika tidak ditetapkan, nilai default sistem akan digunakan.
parsingConfidenceThreshold float Opsional. Ambang batas keyakinan untuk memfilter hasil penguraian teks. Jika tidak ditetapkan, nilai default sistem akan digunakan.
additionalConfig objek (format Struct) Opsional. Konfigurasi tambahan untuk pengenalan tag.

Metode: projects.locations.retailEndpoints.create

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*}/retailEndpoints

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Isi permintaan

Isi permintaan memuat instance RetailEndpoint.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan memuat instance RetailEndpoint yang baru dibuat.

Metode: projects.locations.retailEndpoints.get

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailEndpoint.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance RetailEndpoint.

Metode: projects.locations.retailEndpoints.list

Permintaan HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*}/retailEndpoints

Parameter jalur
parent string Wajib. ID induk.

Parameter kueri

filter string Opsional. Ekspresi untuk memfilter hasil permintaan.
pageToken string Opsional. Token yang mengidentifikasi halaman hasil yang harus ditampilkan oleh server.
pageSize bilangan bulat Opsional. Ukuran halaman yang diminta. Server mungkin menampilkan item yang lebih sedikit daripada yang diminta. Jika tidak ditentukan, server akan memilih default yang sesuai.
orderBy string Opsional. Daftar kolom yang dipisahkan koma untuk diurutkan berdasarkan urutan menaik. Gunakan "desc" setelah nama kolom untuk menurun.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons memuat data dengan struktur berikut:

Representasi JSON

{
  "retailEndpoints": [
    {
      object (RetailEndpoint)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Metode: projects.locations.retailEndpoints.delete

Permintaan HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*

Parameter jalur
nama string Wajib. ID RetailEndpoint.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan kosong.

Metode: projects.locations.retailEndpoints.deployRetailProductRecognitionIndex

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:deployRetailProductRecognitionIndex

Parameter jalur
retailEndpoint string Wajib. Nama resource dari resource RetailEndpoint ke tempat RetailProductRecognitionIndex di-deploy.

Isi permintaan

Representasi JSON

{
  "retailProductRecognitionIndex": string,
}

Kolom
retailProductRecognitionIndex string Wajib. Nama resource RetailProductRecognitionIndex yang akan di-deploy.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance Operation.

Metode: projects.locations.retailEndpoints.undeployRetailProductRecognitionIndex

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:undeployRetailProductRecognitionIndex

Parameter jalur
retailEndpoint string Wajib. Nama resource resource RetailEndpoint tempat penghapusan deployment akan dilakukan.

Isi permintaan

Isi permintaan harus kosong.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance Operation.

Metode: projects.locations.retailEndpoints.batchAnalyze

Permintaan HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:batchAnalyze

Parameter jalur
retailEndpoint string Wajib. Nama resource RetailEndpoint untuk menayangkan permintaan inferensi.

Isi permintaan

Representasi JSON

{
  "gcsSource": string,
  "features": { object(Feature) },
  // Union field output can be only one of the following:
  "outputGcsDestination": string,
  "corpus": string,
  // End of list of possible types for union field output.
  "bigqueryTable": string
}

Kolom

gcsSource string Wajib. Lokasi Cloud Storage untuk konten input. Beberapa lokasi input dapat diberikan. Konten semua lokasi input akan diproses dalam satu batch. Konten yang didukung: File TXT, setiap barisnya adalah jalur lengkap ke gambar. Maksimum 50 ribu gambar dapat didukung dalam satu permintaan.
outputGcsDestination string Opsional. Lokasi Cloud Storage direktori tempat output akan ditulis.
corpus string Opsional. Nama resource korpus gudang gambar. Belum didukung.
bigqueryTable string Opsional. Nama resource tabel bigquery untuk ekspor anotasi. Dalam format "projects/*/datasets/*/tables/*". Jika ditetapkan, anotasi yang dihasilkan dari inferensi ML juga akan diekspor ke tabel bigquery yang diberikan. Belum didukung.
features[] Objek Wajib. Jenis inferensi ML yang akan dilakukan.

Fitur

Representasi JSON

{
  "type": enum(Type),
  "productRecognitionConfig": object(RetailProductRecognitionConfig),
  "tagRecognitionConfig": object(RetailTagRecognitionConfig)
}

Kolom

jenis enum Wajib. Jenis Fitur.
productRecognitionConfig objek Opsional. Penggantian per permintaan untuk fitur pengenalan produk. Hal ini hanya efektif jika jenis ditetapkan ke TYPE_PRODUCT_RECOGNITION.
tagRecognitionConfig objek Opsional. Penggantian per permintaan untuk fitur pengenalan tag. Hal ini hanya efektif jika jenis ditetapkan ke TYPE_TAG_RECOGNITION.

Isi respons

Jika berhasil, isi respons akan berisi instance Operation.

Jenis

GcsSource

Representasi JSON

{
  "uris": [string]
}

Kolom
uris[] string Wajib. Referensi ke jalur Cloud Storage.

Jenis

Nilai ENUM

TYPE_UNSPECIFIED Nilai default. Tidak boleh digunakan.
TYPE_PRODUCT_RECOGNITION Pengenalan Produk. Harus digunakan di RetailEndpoint dengan RetailProductRecognitionIndex yang di-deploy.
TYPE_TAG_RECOGNITION Deteksi dan Mengurai Tag. Harus digunakan di RetailEndpoint dengan RetailTagRecognitionConfig.

RetailProductIoFormat

Representasi JSON

{
  "retailProduct": { object(RetailProduct) },
  "retailProductImages": [ { object(RetailProductImage) }]
}

Kolom

retailProduct objek Wajib. RetailProduct yang akan diimpor
retailProductImages[ ] objek Opsional. RetailProductImage dari RetailProduct yang ditentukan untuk diimpor.

RetailResourceState

Nilai ENUM

RETAIL_RESOURCE_STATE_UNSPECIFIED Nilai default. Tidak boleh digunakan.
RETAIL_RESOURCE_STATE_CREATING Pembuatan Status.
RETAIL_RESOURCE_STATE_CREATED Status Dibuat.
RETAIL_RESOURCE_STATE_UPDATING Memperbarui Status.
RETAIL_RESOURCE_STATE_DELETED Status Dihapus.
RETAIL_RESOURCE_STATE_ERROR Error Status.