스키마 정의 보기

정형 데이터, 정형 데이터가 포함된 웹사이트 데이터, 정형 데이터가 포함된 비정형 데이터와 같이 스키마를 지원하는 데이터가 포함된 모든 데이터 스토어의 스키마를 볼 수 있습니다.

Google Cloud 콘솔에서 또는 dataStores.schemas.get API 메서드를 사용하여 스키마를 볼 수 있습니다. 웹사이트의 스키마 보기는 REST API를 통해서만 지원됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 스키마를 보려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 자동 생성된 스키마를 보고 있다면 데이터 수집이 완료되었는지 확인합니다. 그렇지 않으면 스키마가 아직 준비되지 않았을 수 있습니다.

  2. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  3. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  4. 이름 열에서 확인할 스키마가 있는 데이터 스토어를 클릭합니다.

  5. 스키마 탭을 클릭하여 데이터의 스키마를 봅니다.

REST

API를 사용하여 스키마의 정의를 가져오려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 자동 생성된 스키마를 보고 있다면 데이터 수집이 완료되었는지 확인합니다. 그렇지 않으면 스키마가 아직 준비되지 않았을 수 있습니다.

    웹사이트가 포함된 데이터 스토어 또는 메타데이터가 포함된 비정형 데이터의 스키마를 보려면 3단계로 건너뛰어 schema.get 메서드를 호출합니다.

  2. 데이터 스토어 ID를 찾습니다. 데이터 스토어 ID가 이미 있는 경우 다음 단계로 건너뜁니다.

    1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동하고 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

      데이터 스토어 페이지로 이동

    2. 데이터 스토어 이름을 클릭합니다.

    3. 데이터 스토어의 데이터 페이지에서 데이터 스토어 ID를 가져옵니다.

  3. schemas.get API 메서드를 사용하여 스키마 정의를 가져옵니다.

    curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/schemas/default_schema"
    • PROJECT_ID: 프로젝트의 ID입니다.
    • DATA_STORE_ID: 데이터 스토어의 ID입니다.

C#

자세한 내용은 Vertex AI Agent Builder C# API 참고 문서를 확인하세요.

Vertex AI Agent Builder에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

using Google.Cloud.DiscoveryEngine.V1;

public sealed partial class GeneratedSchemaServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for GetSchema</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void GetSchemaRequestObject()
    {
        // Create client
        SchemaServiceClient schemaServiceClient = SchemaServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        GetSchemaRequest request = new GetSchemaRequest
        {
            SchemaName = SchemaName.FromProjectLocationDataStoreSchema("[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]", "[SCHEMA]"),
        };
        // Make the request
        Schema response = schemaServiceClient.GetSchema(request);
    }
}

Go

자세한 내용은 Vertex AI Agent Builder Go API 참고 문서를 확인하세요.

Vertex AI Agent Builder에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 


package main

import (
	"context"

	discoveryengine "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1"
	discoveryenginepb "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1/discoveryenginepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := discoveryengine.NewSchemaClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &discoveryenginepb.GetSchemaRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1/discoveryenginepb#GetSchemaRequest.
	}
	resp, err := c.GetSchema(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

자세한 내용은 Vertex AI Agent Builder Java API 참고 문서를 확인하세요.

Vertex AI Agent Builder에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

import com.google.cloud.discoveryengine.v1.GetSchemaRequest;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.Schema;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.SchemaName;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.SchemaServiceClient;

public class SyncGetSchema {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncGetSchema();
  }

  public static void syncGetSchema() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (SchemaServiceClient schemaServiceClient = SchemaServiceClient.create()) {
      GetSchemaRequest request =
          GetSchemaRequest.newBuilder()
              .setName(
                  SchemaName.ofProjectLocationDataStoreSchemaName(
                          "[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]", "[SCHEMA]")
                      .toString())
              .build();
      Schema response = schemaServiceClient.getSchema(request);
    }
  }
}

Python

자세한 내용은 Vertex AI Agent Builder Python API 참고 문서를 확인하세요.

Vertex AI Agent Builder에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a
# code template only.
# It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
#   client as shown in:
#   https://googleapis.dev/python/google-api-core/latest/client_options.html
from google.cloud import discoveryengine_v1


def sample_get_schema():
    # Create a client
    client = discoveryengine_v1.SchemaServiceClient()

    # Initialize request argument(s)
    request = discoveryengine_v1.GetSchemaRequest(
        name="name_value",
    )

    # Make the request
    response = client.get_schema(request=request)

    # Handle the response
    print(response)

Ruby

자세한 내용은 Vertex AI Agent Builder Ruby API 참고 문서를 확인하세요.

Vertex AI Agent Builder에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

require "google/cloud/discovery_engine/v1"

##
# Snippet for the get_schema call in the SchemaService service
#
# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code
# template only. It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
# client as shown in https://cloud.google.com/ruby/docs/reference.
#
# This is an auto-generated example demonstrating basic usage of
# Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::SchemaService::Client#get_schema.
#
def get_schema
  # Create a client object. The client can be reused for multiple calls.
  client = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::SchemaService::Client.new

  # Create a request. To set request fields, pass in keyword arguments.
  request = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::GetSchemaRequest.new

  # Call the get_schema method.
  result = client.get_schema request

  # The returned object is of type Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::Schema.
  p result
end

다음 단계