Créer un data store de recherche dans le secteur de la santé

Console

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page AI Applications.

   AI Applications

2. Dans le menu de navigation, cliquez sur Data Stores (Espaces de stockage de données).

3. Cliquez sur add_box Créer un datastore.

4. Dans le volet Sélectionner une source de données, sélectionnez API Healthcare (FHIR) comme source de données.
5. Pour importer des données depuis votre store FHIR, procédez comme suit :
   • Sélectionnez le magasin FHIR dans la liste des magasins FHIR disponibles :
     1. Développez le champ Magasin FHIR.
     2. Dans cette liste, sélectionnez un ensemble de données situé dans un emplacement autorisé, puis un magasin FHIR qui utilise la version R4 de FHIR.
   • Saisissez le magasin FHIR manuellement :
     1. Développez le champ Magasin FHIR.
     2. Cliquez sur Saisir manuellement le magasin FHIR.
     3. Dans la boîte de dialogue Nom du magasin FHIR, saisissez le nom complet du magasin FHIR au format suivant:

        project/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID

     4. Cliquez sur Enregistrer.
6. Dans la section Synchronisation, sélectionnez l'une des options suivantes. Une fois le data store créé, cette sélection ne peut plus être modifiée.
   • Unique: pour effectuer une importation de données par lot unique. Pour d'autres importations incrémentielles, consultez Actualiser les données de santé.
   • Streaming: pour effectuer une importation de données en streaming en quasi-temps réel. Pour diffuser des données, vous devez créer un connecteur de données, qui est un type de data store. Pour configurer un data store en streaming à l'aide de l'API REST, contactez votre ingénieur client.
7. Dans la section Quel est le schéma de ces données ?, sélectionnez l'une des options suivantes :
   • Schéma prédéfini Google: permet de conserver les configurations de schéma définies par Google, telles que l'indexabilité, la recherche et la récupération, pour les ressources et éléments FHIR compatibles. Une fois que vous avez sélectionné cette option, vous ne pouvez plus modifier le schéma après avoir créé le data store. Si vous souhaitez pouvoir modifier le schéma après la création du data store, sélectionnez l'option Schéma personnalisé.
     1. Cliquez sur Continuer.
     2. Dans le champ Nom de data store datastore, saisissez un nom pour votre data store.
     3. Cliquez sur Créer.

     Le data store que vous avez créé est listé sur la page Datastores (Datastores).

   • Schéma personnalisé: permet de définir vos propres configurations de schéma, telles que l'indexabilité, la recherche et la récupération, pour les ressources et éléments FHIR compatibles. Pour configurer un schéma configurable, contactez votre ingénieur client.
     1. Cliquez sur Continuer.
     2. Examinez le schéma, développez chaque champ et modifiez les paramètres du champ.
     3. Cliquez sur Ajouter des champs pour ajouter des champs aux ressources FHIR compatibles. Vous ne pouvez pas supprimer les champs fournis dans le schéma défini par Google.
     4. Cliquez sur Continuer.
     5. Dans le champ Nom de votre connecteur de données, saisissez un nom pour votre connecteur de données.
     6. Cliquez sur Créer.

     Le connecteur de données que vous avez créé est listé sur la page Datastores (Datastores). Le magasin FHIR source est ajouté en tant qu'entité dans le connecteur de données.

8. Cliquez sur Continuer.

REST

1. Créez un data store.

   curl -X POST\
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json"\
    -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
   "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores?dataStoreId=DATA_STORE_ID" \
    -d '{
       "displayName": "DATA_STORE_DISPLAY_NAME",
       "industryVertical": "HEALTHCARE_FHIR",
       "solutionTypes": ["SOLUTION_TYPE_SEARCH"],
       "searchTier": "STANDARD",
       "searchAddOns": ["LLM"],
       "healthcareFhirConfig":
         {
           "enableConfigurableSchema": CONFIGURABLE_SCHEMA_TRUE|FALSE
         }
   }'
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID: ID de votre projet Google Cloud .
   • DATA_STORE_ID: ID du data store Vertex AI Search que vous souhaitez créer. Cet identifiant ne peut contenir que des lettres minuscules, des chiffres, des traits de soulignement et des traits d'union.
   • DATA_STORE_DISPLAY_NAME: nom à afficher du data store Vertex AI Search que vous souhaitez créer.
   • CONFIGURABLE_SCHEMA_TRUE|FALSE: valeur booléenne qui, lorsqu'elle est définie sur true, vous permet de configurer le schéma du data store à l'aide de la méthode schema.update.

   Réponse

   Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante. Si la valeur de la clé done est true, cela signifie que l'opération de création du data store a été effectuée. Sinon, l'opération de création du data store a échoué.

   {
     "name": "OPERATION_ID",
     "done": true
   }
   

2. Si le magasin FHIR source et le data store Vertex AI Search cible se trouvent dans le même Google Cloud projet, appelez la méthode suivante pour effectuer une importation par lot unique. Si ce n'est pas le cas, passez à l'étape suivante.

   curl -X POST \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
   -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
   "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents:import" \
   -d '{
      "reconciliation_mode": "FULL",
      "fhir_store_source": {"fhir_store": "projects/PROJECT_ID/locations/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION/datasets/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID"}
   }'
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID: ID de votre projet Google Cloud .
   • DATA_STORE_ID: ID du data store Vertex AI Search.
   • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID: ID de l'ensemble de données de l'API Cloud Healthcare contenant le magasin FHIR source.
   • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION: emplacement de l'ensemble de données de l'API Cloud Healthcare contenant le magasin FHIR source.
   • FHIR_STORE_ID: ID du magasin FHIR R4 de l'API Cloud Healthcare.

   Réponse

   Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante. La réponse contient un identifiant pour une opération de longue durée. Les opérations de longue durée sont renvoyées lorsque les appels de méthode peuvent prendre un temps considérable. Notez la valeur de IMPORT_OPERATION_ID. Vous avez besoin de cette valeur pour vérifier l'état de l'importation ou annuler une importation par lot en cours.

     {
       "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID",
       "metadata": {
         "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1.ImportDocumentsMetadata"
       }
     }
   

3. Si le datastore FHIR source et le data store Vertex AI Search cible se trouvent dans des projets Google Cloud différents, appelez la méthode suivante pour effectuer une importation par lot unique. S'ils font partie du même projet, revenez à l'étape précédente.

   curl -X POST \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
   -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
   "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents:import" \
   -d '{
      "reconciliation_mode": "FULL",
      "fhir_store_source": {"fhir_store": "projects/SOURCE_PROJECT_ID/locations/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION/datasets/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID"}
   }'
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID: ID du Google Cloudprojet contenant le data store Vertex AI Search.
   • DATA_STORE_ID: ID du data store Vertex AI Search.
   • SOURCE_PROJECT_ID: ID du projet Google Cloudcontenant l'ensemble de données de l'API Cloud Healthcare et le magasin FHIR.
   • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID : ID de l'ensemble de données de l'API Cloud Healthcare contenant le magasin FHIR source.
   • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION : emplacement de l'ensemble de données de l'API Cloud Healthcare contenant le magasin FHIR source.
   • FHIR_STORE_ID: ID du magasin FHIR R4 de l'API Cloud Healthcare.

   Réponse

   Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante. La réponse contient un identifiant pour une opération de longue durée. Les opérations de longue durée sont renvoyées lorsque les appels de méthode peuvent prendre un temps considérable. Notez la valeur de IMPORT_OPERATION_ID. Vous avez besoin de cette valeur pour vérifier l'état de l'importation.

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID",
     "metadata": {
       "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1.ImportDocumentsMetadata"
     }
   }
   

Python

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Applications d'IA Python.

Pour vous authentifier auprès des applications d'IA, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

Créer un datastore

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION" # Values: "global"
# data_store_id = "YOUR_DATA_STORE_ID"


def create_data_store_sample(
    project_id: str,
    location: str,
    data_store_id: str,
) -> str:
    #  For more information, refer to:
    # https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/locations#specify_a_multi-region_for_your_data_store
    client_options = (
        ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-discoveryengine.googleapis.com")
        if location != "global"
        else None
    )

    # Create a client
    client = discoveryengine.DataStoreServiceClient(client_options=client_options)

    # The full resource name of the collection
    # e.g. projects/{project}/locations/{location}/collections/default_collection
    parent = client.collection_path(
        project=project_id,
        location=location,
        collection="default_collection",
    )

    data_store = discoveryengine.DataStore(
        display_name="My Data Store",
        # Options: GENERIC, MEDIA, HEALTHCARE_FHIR
        industry_vertical=discoveryengine.IndustryVertical.GENERIC,
        # Options: SOLUTION_TYPE_RECOMMENDATION, SOLUTION_TYPE_SEARCH, SOLUTION_TYPE_CHAT, SOLUTION_TYPE_GENERATIVE_CHAT
        solution_types=[discoveryengine.SolutionType.SOLUTION_TYPE_SEARCH],
        # TODO(developer): Update content_config based on data store type.
        # Options: NO_CONTENT, CONTENT_REQUIRED, PUBLIC_WEBSITE
        content_config=discoveryengine.DataStore.ContentConfig.CONTENT_REQUIRED,
    )

    request = discoveryengine.CreateDataStoreRequest(
        parent=parent,
        data_store_id=data_store_id,
        data_store=data_store,
        # Optional: For Advanced Site Search Only
        # create_advanced_site_search=True,
    )

    # Make the request
    operation = client.create_data_store(request=request)

    print(f"Waiting for operation to complete: {operation.operation.name}")
    response = operation.result()

    # After the operation is complete,
    # get information from operation metadata
    metadata = discoveryengine.CreateDataStoreMetadata(operation.metadata)

    # Handle the response
    print(response)
    print(metadata)

    return operation.operation.name

Importer des documents

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION" # Values: "us"
# data_store_id = "YOUR_DATA_STORE_ID"
# healthcare_project_id = "YOUR_HEALTHCARE_PROJECT_ID"
# healthcare_location = "YOUR_HEALTHCARE_LOCATION"
# healthcare_dataset_id = "YOUR_HEALTHCARE_DATASET_ID"
# healthcare_fihr_store_id = "YOUR_HEALTHCARE_FHIR_STORE_ID"

#  For more information, refer to:
# https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/locations#specify_a_multi-region_for_your_data_store
client_options = (
    ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-discoveryengine.googleapis.com")
    if location != "global"
    else None
)

# Create a client
client = discoveryengine.DocumentServiceClient(client_options=client_options)

# The full resource name of the search engine branch.
# e.g. projects/{project}/locations/{location}/dataStores/{data_store_id}/branches/{branch}
parent = client.branch_path(
    project=project_id,
    location=location,
    data_store=data_store_id,
    branch="default_branch",
)

request = discoveryengine.ImportDocumentsRequest(
    parent=parent,
    fhir_store_source=discoveryengine.FhirStoreSource(
        fhir_store=client.fhir_store_path(
            healthcare_project_id,
            healthcare_location,
            healthcare_dataset_id,
            healthcare_fihr_store_id,
        ),
    ),
    # Options: `FULL`, `INCREMENTAL`
    reconciliation_mode=discoveryengine.ImportDocumentsRequest.ReconciliationMode.INCREMENTAL,
)

# Make the request
operation = client.import_documents(request=request)

print(f"Waiting for operation to complete: {operation.operation.name}")
response = operation.result()

# After the operation is complete,
# get information from operation metadata
metadata = discoveryengine.ImportDocumentsMetadata(operation.metadata)

# Handle the response
print(response)
print(metadata)

Console

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page AI Applications.

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2. Dans le menu de navigation, cliquez sur Data Stores (Espaces de stockage de données).

3. Cliquez sur add_box Créer un datastore.

4. Dans le volet Sélectionner une source de données, sélectionnez API Healthcare (FHIR) comme source de données.
5. Pour importer des données depuis votre store FHIR, procédez comme suit :
   • Sélectionnez le magasin FHIR dans la liste des magasins FHIR disponibles :
     1. Développez le champ Magasin FHIR.
     2. Dans cette liste, sélectionnez un ensemble de données situé dans un emplacement autorisé, puis un magasin FHIR qui utilise la version R4 de FHIR.
   • Saisissez le magasin FHIR manuellement :
     1. Développez le champ Magasin FHIR.
     2. Cliquez sur Saisir manuellement le magasin FHIR.
     3. Dans la boîte de dialogue Nom du magasin FHIR, saisissez le nom complet du magasin FHIR au format suivant:

        project/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID

     4. Cliquez sur Enregistrer.
6. Dans la section Synchronisation, sélectionnez l'une des options suivantes. Une fois le data store créé, cette sélection ne peut plus être modifiée.
   • Unique: pour effectuer une importation de données par lot unique. Pour d'autres importations incrémentielles, consultez Actualiser les données de santé.
   • Streaming: pour effectuer une importation de données en streaming en quasi-temps réel. Pour diffuser des données, vous devez créer un connecteur de données, qui est un type de data store. Pour configurer un data store en streaming à l'aide de l'API REST, contactez votre ingénieur client.
7. Dans la section Quel est le schéma de ces données ?, sélectionnez l'une des options suivantes :
   • Schéma prédéfini Google: permet de conserver les configurations de schéma définies par Google, telles que l'indexabilité, la recherche et la récupération, pour les ressources et éléments FHIR compatibles. Une fois que vous avez sélectionné cette option, vous ne pouvez plus modifier le schéma après avoir créé le data store. Si vous souhaitez pouvoir modifier le schéma après la création du data store, sélectionnez l'option Schéma personnalisé.
     1. Cliquez sur Continuer.
     2. Dans le champ Nom de data store datastore, saisissez un nom pour votre data store.
     3. Cliquez sur Créer.

     Le data store que vous avez créé est listé sur la page Datastores (Datastores).

   • Schéma personnalisé: permet de définir vos propres configurations de schéma, telles que l'indexabilité, la recherche et la récupération, pour les ressources et éléments FHIR compatibles. Pour configurer un schéma configurable, contactez votre ingénieur client.
     1. Cliquez sur Continuer.
     2. Examinez le schéma, développez chaque champ et modifiez les paramètres du champ.
     3. Cliquez sur Ajouter des champs pour ajouter des champs aux ressources FHIR compatibles. Vous ne pouvez pas supprimer les champs fournis dans le schéma défini par Google.
     4. Cliquez sur Continuer.
     5. Dans le champ Nom de votre connecteur de données, saisissez un nom pour votre connecteur de données.
     6. Cliquez sur Créer.

     Le connecteur de données que vous avez créé est listé sur la page Datastores (Datastores). Le magasin FHIR source est ajouté en tant qu'entité dans le connecteur de données.

8. Cliquez sur Continuer.

REST

1. Créez un connecteur de données pour configurer le streaming.

   curl -X POST \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
   "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us:setUpDataConnector" \
   -d ' {
     "collectionId": "COLLECTION_ID",
     "collectionDisplayName": "COLLECTION_NAME",
     "dataConnector": {
     "dataSource": "gcp_fhir",
     "params": {
         "instance_uri": "projects/SOURCE_PROJECT_ID/locations/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION/datasets/CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID"
       },
       "entities": [
         {
           "entityName": "FHIR_STORE_NAME"
           "healthcareFhirConfig": {
             "enableConfigurableSchema": CONFIGURABLE_SCHEMA_TRUE|FALSE,
             "enableStaticIndexingForBatchIngestion": STATIC_INDEXING_TRUE|FALSE
           }
         }
       ],
       "syncMode": "STREAMING"
     }
   }'
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID: ID de votre projet Google Cloud .
   • COLLECTION_ID: ID de la collection vers laquelle vous souhaitez diffuser les données FHIR R4.
   • COLLECTION_NAME: nom de la collection vers laquelle vous souhaitez diffuser les données FHIR R4.
   • SOURCE_PROJECT_ID: ID du projet Google Cloudcontenant l'ensemble de données de l'API Cloud Healthcare et le magasin FHIR.
   • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_ID : ID de l'ensemble de données de l'API Cloud Healthcare contenant le magasin FHIR source.
   • CLOUD_HEALTHCARE_DATASET_LOCATION : emplacement de l'ensemble de données de l'API Cloud Healthcare contenant le magasin FHIR source.
   • FHIR_STORE_ID: ID du magasin FHIR R4 de l'API Cloud Healthcare.
   • CONFIGURABLE_SCHEMA_TRUE|FALSE: lorsqu'il est défini sur true, un booléen vous permet de configurer le schéma du data store à l'aide de la méthode schema.update.
   • STATIC_INDEXING_TRUE|FALSE: valeur booléenne qui, lorsqu'elle est définie sur true, vous permet d'importer des données historiques avec un quota d'indexation plus élevé. Cela est utile lorsque vous prévoyez que votre application de recherche rencontrera un volume de données plus élevé. Toutefois, l'indexation des enregistrements individuels prend plus de temps. Google vous recommande vivement de définir ce champ sur true.

   Réponse

   Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante. Si la valeur de la clé done est true, cela signifie que l'opération de création du data store a été effectuée. Sinon, l'opération de création du data store a échoué.

   {
     "name": "OPERATION_ID",
     "done": true,
     "response": {
       "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1main.DataConnector"
     }
   }
   

   • Si la collection est créée, un connecteur de données est ajouté à la liste des datastores sur la page Datastores de la console Google Cloud .
   • Le connecteur de données créé contient une entité qui porte le même nom que le magasin FHIR R4 à partir duquel vous diffusez les données.

Console

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page AI Applications.

   AI Applications

2. Dans le menu de navigation, cliquez sur Data Stores (Espaces de stockage de données).

   La page Datastores affiche la liste des datastores de votre Google Cloudprojet avec leurs détails.

3. Vérifiez si le data store ou le connecteur de données que vous avez créés figurent dans la liste des data stores. Dans la liste des datastores, un connecteur de données qui lit en streaming des données contient un data store portant le même nom que le datastore FHIR de l'API Cloud Healthcare.

4. Sélectionnez le data store ou le connecteur de données, puis vérifiez ses informations.

   • Pour un data store :
     • Le tableau récapitulatif contient les informations suivantes :
       • ID, type et région du data store
       • Nombre de documents indiquant le nombre de ressources FHIR importées.
       • Code temporel du dernier document importé.
       • Vous pouvez également cliquer sur Afficher les détails pour afficher les détails de l'importation de documents, comme les informations sur une importation réussie, partielle ou échouée.
     • L'onglet Documents liste les ID de ressources des ressources FHIR importées et leurs types de ressources dans un tableau paginé. Vous pouvez filtrer ce tableau pour vérifier si une ressource spécifique a été importée.
     • L'onglet Activité liste les détails de l'importation de documents, comme les détails d'une importation réussie, partielle ou échouée.
   • Pour un connecteur de données :
     • Le tableau récapitulatif contient les informations suivantes :
       • ID, type et région de la collection
       • Nom de l'application connectée.
       • État du connecteur, qui est actif ou mis en veille.
     • Le tableau Entités affiche l'entité dans le connecteur de données. Le nom de l'entité correspond au nom du magasin FHIR source. L'ID de l'entité correspond à l'ID du connecteur de données suivi du nom du magasin FHIR source.
       • Cliquez sur le nom de l'entité pour voir ses détails. Étant donné qu'une entité est une instance de data store dans un connecteur de données, les informations de l'entité sont les mêmes que celles d'un data store.

5. Dans l'onglet Schéma, affichez les propriétés des ressources et éléments FHIR compatibles. Cliquez sur Modifier pour configurer le schéma.

REST

1. Vérifiez la création du data store.

   curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json"\
    -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
    "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID"
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID: ID de votre projet Google Cloud .
   • DATA_STORE_ID: ID du data store Vertex AI Search.

   Réponse

   Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante. La réponse contient des informations sur le data store créé.

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID",
     "displayName": "DATA_STORE_DISPLAY_NAME",
     "industryVertical": "HEALTHCARE_FHIR",
     "createTime": "DATA_STORE_CREATION_TIMESTAMP",
     "solutionTypes": [
       "SOLUTION_TYPE_SEARCH"
     ],
     "defaultSchemaId": "default_schema",
     "documentProcessingConfig": {
       "defaultParsingConfig": {
         "ocrParsingConfig": {}
       }
     }
   }
   

2. Vérifiez si l'opération d'importation des données FHIR est terminée.

   curl -X GET \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID"
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID: ID de votre projet Google Cloud .
   • DATA_STORE_ID: ID du data store Vertex AI Search.
   • IMPORT_OPERATION_ID: ID de l'opération de longue durée renvoyé lorsque vous appelez la méthode import

   Réponse

   Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante. L'opération d'importation est une opération de longue durée. Pendant l'exécution de l'opération, la réponse contient les champs suivants:

   • successCount: indique le nombre de ressources FHIR importées jusqu'à présent.
   • failureCount: indique le nombre de ressources FHIR qui n'ont pas pu être importées jusqu'à présent. Ce champ ne s'affiche que si l'importation de ressources FHIR a échoué.

   Une fois l'opération terminée, la réponse contient les champs suivants:

   • successCount: indique le nombre de ressources FHIR importées avec succès.
   • failureCount: indique le nombre de ressources FHIR dont l'importation a échoué. Ce champ ne s'affiche que si l'importation de certaines ressources FHIR a échoué.
   • totalCount: indique le nombre de ressources FHIR présentes dans le magasin FHIR source. Ce champ ne s'affiche que si l'importation de certaines ressources FHIR a échoué.
   • done: a la valeur true pour indiquer que l'opération d'importation est terminée.
   • errorSamples: fournit des informations sur les ressources dont l'importation a échoué. Ce champ ne s'affiche que si l'importation de certaines ressources FHIR a échoué.
   • errorConfig: fournit un chemin d'accès à un emplacement Cloud Storage contenant le fichier journal récapitulatif des erreurs.

   {
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/operations/IMPORT_OPERATION_ID",
    "metadata": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1.ImportDocumentsMetadata",
      "createTime": "START_TIMESTAMP",
      "updateTime": "END_TIMESTAMP",
      "successCount": "SUCCESS_COUNT",
      "failureCount": "FAILURE_COUNT",
      "totalCount": "TOTAL_COUNT",
    },
    "done": true,
    "response": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1.ImportDocumentsResponse",
     "errorSamples": [ERROR_SAMPLE],
     "errorConfig": {
        "gcsPrefix": "LOG_FILE_LOCATION"
      }
    }
   }