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Créer et mettre à jour un schéma de données

Un entrepôt Vision connecté (corpus) dans une application déployée qui ingère des données comporte un ou plusieurs objets multimédias assets. Vous pouvez fournir plus de détails sur ces objets multimédias assets avec les ressources dataSchema et annotation fournies par l'utilisateur.

Les ressources de schéma de données doivent être créées avant de pouvoir créer une ressource annotation avec cette clé de schéma de données. Une fois que vous avez créé des schémas de données (ressources dataSchema) pour indiquer à l'API Vertex AI Vision comment interpréter les annotations de contenu multimédia, vous pouvez créer des ressources annotation pour le contenu multimédia dans un entrepôt.

Créer un schéma de données (API)

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

REGIONALIZED_ENDPOINT : le point de terminaison peut inclure un préfixe correspondant à LOCATION_ID, tel que europe-west4-. En savoir plus sur les points de terminaison régionalisés
PROJECT_NUMBER : Numéro de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : région dans laquelle vous utilisez Vertex AI Vision. Par exemple : us-central1, europe-west4. Consultez les régions disponibles.
CORPUS_ID : ID de votre corpus cible.
DATASCHEMA_KEY : cette clé doit correspondre à la clé d'une annotation spécifiée par l'utilisateur et être unique dans un corpus. Par exemple, data-key.
ANNOTATION_DATA_TYPE : type de données de l'annotation. Les valeurs disponibles sont les suivantes :
- DATA_TYPE_UNSPECIFIED
- INTEGER
- FLOAT
- STRING
- DATETIME
- GEO_COORDINATE
- PROTO_ANY
- BOOLEAN
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur les API.
ANNOTATION_GRANULARITY : précision des annotations sous ce dataSchema. Les valeurs disponibles sont les suivantes :
- GRANULARITY_UNSPECIFIED : précision non spécifiée.
- GRANULARITY_ASSET_LEVEL : précision au niveau du composant (les annotations ne doivent pas contenir d'informations sur la partition temporelle pour le composant multimédia).
- GRANULARITY_PARTITION_LEVEL : précision au niveau de la partition (les annotations doivent contenir des informations sur la partition temporelle pour le contenu multimédia).
SEARCH_STRATEGY : l'une des valeurs d'énumération disponibles. Types de stratégies de recherche à appliquer à la clé d'annotation. Les valeurs disponibles sont les suivantes :
- NO_SEARCH
- EXACT_SEARCH
- SMART_SEARCH

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "key": "DATASCHEMA_KEY",
  "schema_details": {
    "type": "ANNOTATION_DATA_TYPE",
    "granularity": "ANNOTATION_GRANULARITY",
    "search_strategy": {
      "search_strategy_type": "SEARCH_STRATEGY"
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/dataSchemas"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/dataSchemas" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "data-key",
  "schemaDetails": {
    "type": "BOOLEAN",
    "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "search_strategy_type": "EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

Mettre à jour le schéma de données (API)

API REST et ligne de commande

Le code suivant met à jour un dataSchema à l'aide de la méthode projects.locations.corpora.dataSchemas.patch.

Cet exemple utilise ?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity dans l'URL de la requête et inclut de nouvelles valeurs schemaDetails.type et schemaDetails.granularity dans le corps de la requête pour mettre à jour le schéma de données.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

REGIONALIZED_ENDPOINT : le point de terminaison peut inclure un préfixe correspondant à LOCATION_ID, tel que europe-west4-. En savoir plus sur les points de terminaison régionalisés
PROJECT_NUMBER : Numéro de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : région dans laquelle vous utilisez Vertex AI Vision. Par exemple : us-central1, europe-west4. Consultez les régions disponibles.
CORPUS_ID : ID de votre corpus cible.
DATASCHEMA_ID : ID de votre schéma de données cible.
?updateMask=fieldToUpdate : l'un des champs disponibles auxquels vous pouvez appliquer un updateMask. Spécifiez la nouvelle valeur de champ correspondante dans le corps de la requête. Cette nouvelle valeur remplace la valeur de champ existante. Champs disponibles :
- Clé : ?updateMask=key
- Type de schéma : ?updateMask=schemaDetails.type
- Précision du schéma : ?updateMask=schemaDetails.granularity
- Type de stratégie de recherche de schéma : ?updateMask=schemaDetails.searchStrategy.searchStrategyType
- Mettez à jour tous les champs : ?updateMask=*

Méthode HTTP et URL :

PATCH https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity

Corps JSON de la requête :

{
  "key": "original-data-key",
  "schemaDetails": {
    "type":"INTEGER",
    "granularity":"GRANULARITY_PARTITION_LEVEL"
    "searchStrategy": {
      "searchStrategyType": "NO_SEARCH"
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/dataSchemas/DATASCHEMA_ID?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/dataSchemas/DATASCHEMA_ID?updateMask=schemaDetails.type,schemaDetails.granularity" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "original-data-key",
  "schemaDetails": {
    "type": "INTEGER",
    "granularity": "GRANULARITY_PARTITION_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "searchStrategyType": "NO_SEARCH"
    }
  }
}

Ajouter un schéma de données structurées personnalisé

La structure personnalisée permet aux utilisateurs de définir des conteneurs plus complexes pour stocker des valeurs et fournir une fonctionnalité de recherche. Pour utiliser cette fonctionnalité, le schéma de données doit être défini. Par exemple :

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

REGIONALIZED_ENDPOINT : le point de terminaison peut inclure un préfixe correspondant à LOCATION_ID, tel que europe-west4-. En savoir plus sur les points de terminaison régionalisés
PROJECT_NUMBER : Numéro de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : région dans laquelle vous utilisez Vertex AI Vision. Par exemple : us-central1, europe-west4. Consultez les régions disponibles.
CORPUS_ID : ID de votre corpus cible.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "key": "person",
  "schema_details" : {
    "type":"CUSTOMIZED_STRUCT",
    "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "customized_struct_config": {
      "field_schemas": {
         "name": {
            "type":"STRING",
            "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
            "search_strategy": {
               "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
            }
         },
         "age": {
            "type":"FLOAT",
            "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
            "search_strategy": {
               "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
            }
         }
      }
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/dataSchemas"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/dataSchemas" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "person",
  "schemaDetails" : {
    "type":"CUSTOMIZED_STRUCT",
    "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "customized_struct_config": {
      "field_schemas": {
         "name": {
            "type":"STRING",
            "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
            "search_strategy": {
               "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
            }
         },
         "age": {
            "type":"FLOAT",
            "granularity":"GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
            "search_strategy": {
               "search_strategy_type":"EXACT_SEARCH"
            }
         }
      }
    }
  }
}

Après quoi, nous pouvons insérer des annotations

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

REGIONALIZED_ENDPOINT : le point de terminaison peut inclure un préfixe correspondant à LOCATION_ID, tel que europe-west4-. En savoir plus sur les points de terminaison régionalisés
PROJECT_NUMBER : Numéro de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : région dans laquelle vous utilisez Vertex AI Vision. Par exemple : us-central1, europe-west4. Consultez les régions disponibles.
CORPUS_ID : ID de votre corpus cible.
ASSET_ID : ID de votre élément cible.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "user_specified_annotation" : {
    "key": "person",
    "value": {
      "customized_struct_value":{
        "elements" : {
          "name": {
            "str_value":"John"
          },
          "age": {
            "float_value":10.5
          }
        }
      }
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/assets/ASSET_ID/annotations"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/assets/ASSET_ID/annotations" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
  "userSpecifiedAnnotation": {
    "key": "person",
    "value": {
      "customized_struct_value":{
        "elements" : {
          "name": {
            "str_value":"John"
          },
          "age": {
            "float_value":10.5
          }
        }
      }
    }
  }
}

Une fois l'annotation indexée, une requête de recherche peut être émise comme suit :

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

REGIONALIZED_ENDPOINT : le point de terminaison peut inclure un préfixe correspondant à LOCATION_ID, tel que europe-west4-. En savoir plus sur les points de terminaison régionalisés
PROJECT_NUMBER : Numéro de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : région dans laquelle vous utilisez Vertex AI Vision. Par exemple : us-central1, europe-west4. Consultez les régions disponibles.
CORPUS_ID : ID de votre corpus cible.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "page_size": 10,
  "criteria": {
    "field": "person.name",
    "text_array": {
      "txt_values": "John"
    },
  },
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

Réponse

{
  "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"
        }
      ],
      "segment": {
        "startTime": "2023-07-07T16:36:10.652575Z",
        "endTime": "2023-07-07T20:30:48.812575Z"
      }
    }
  ]
}

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Les champs de schéma sont générés à partir des modèles via les applications. Vous pouvez également ajouter des champs personnalisés.

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