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Cercare i dati del data warehouse video in streaming utilizzando la riga di comando

Dopo aver creato un Vision Warehouse, averlo aggiunto a un'app e averla implementata, puoi cercare i dati archiviati nel warehouse di video in streaming.

Cercare i metadati dei video in streaming

Per cercare i dati (assets) nel tuo warehouse (corpus), compila il campo SearchAssetsRequest con i contenuti che vuoi trovare. Questi contenuti sono disponibili in diversi formati:

criteria: contenuti di testo, numerici o di data forniti dall'utente.
facet_selections: contenuti di testo restituiti dal server e selezionati dall'utente.
content_time_ranges: intervalli di date in cui devono rientrare tutti i contenuti restituiti.

Nell'esempio seguente, considera un magazzino che contiene filmati di telecamere di sicurezza di diversi tipi di negozi in tutto il paese. Per recuperare tutti gli asset per gli anni 2018 o 2020 taggati con l'annotazione "state": "California" o "state":"Pennsylvania", invia la seguente richiesta:

REST

Per cercare asset, invia una richiesta POST utilizzando il metodo projects.locations.corpora.searchAssets.

In questo corpo di esempio, il campo criteria utilizza i valori textArray per fornire due txt_values: "California" e "Pennsylvania". Puoi anche fornire criteri di ricerca per altri tipi di dati. Puoi specificare un solo tipo di criteri di ricerca in ogni richiesta.

Opzioni aggiuntive per i criteri di ricerca

Intervalli di numeri interi (inclusi)

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

Intervalli di numeri in virgola mobile (inclusi)

    "float_range_array" : {
      "float_ranges": { "start": "2.6", "end": "14.3" }
      "float_ranges": { "start": "205.3", "end": "205.8" }
    }

Località geografiche (coordinate e raggio)

    "geo_location_array": {
      "circle_areas": {
        "latitude": "37.4221",
        "longitude": "122.0841",
        "radius_meter": "500"
      },
      "circle_areas": {
        "latitude": "12.46523",
        "longitude": "-95.2146",
        "radius_meter": "100"
      }
    }

Valori booleani

    "bool_value" : {
      "value": "true"
    }

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "page_size": "2",
  "content_time_ranges": {
    "date_time_ranges": {
      "start": {
        "year":"2018",
        "month":"1",
        "day":"1",
      },
      "end": {
        "year":"2019",
        "month":"1",
        "day":"1",
      }
    },
    "date_time_ranges": {
      "start": {
        "year":"2020",
        "month":"1",
        "day":"1",
      },
      "end": {
        "year":"2021",
        "month":"1",
        "day":"1",
      }
    }
  },
  "criteria": {
    "field": "state",
    "text_array": {
      "txt_values": "California",
      "txt_values": "Pennsylvania"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:searchAssets"

PowerShell

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Risposta

{
  "next_page_token": "jfyq45",
  "searchResultItems": [
    {
      "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID1",
      "segments": [
        {
          "startTime": "2020-09-01T02:51:55Z",
          "endTime": "2020-09-01T02:52:09.996016Z"
        }
      ]
    },
    {
      "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID2",
      "segments": [
        {
          "startTime": "2018-09-04T06:31:53Z",
          "endTime": "2018-09-04T0:7:31:53Z"
        }
      ]
    }
  ],
  "facetResults": [
    {
      "facetId": "state",
      "displayName": "State",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "California"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Pennsylvania"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    },
    {
      "facetId": "store-type",
      "displayName": "StoreType",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "Sporting Goods"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Grocery"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    }
 ]
}

Per recuperare la pagina successiva dei risultati, trasmetti i parametri della richiesta originale aggiunti a next_page_token restituito.

L'array facet_results mostra i contenuti che corrispondono alla query originale. La risposta precedente indica che una delle videocamere di sicurezza è posizionata in un negozio di articoli sportivi, mentre l'altra è posizionata in un negozio di alimentari.

Per limitare questa query in modo da mostrare solo le riprese del negozio di alimentari, restituisci la stessa richiesta con una selezione di sfaccettature.

Corpo JSON della richiesta con selezione delle sfaccettature:

{
  "page_size": "2",
  "content_time_ranges": {
    "date_time_ranges": {
      "start": {
        "year":"2018",
        "month":"1",
        "day":"1",
      },
      "end": {
        "year":"2018",
        "month":"12",
        "day":"31",
      }
    },
    "date_time_ranges": {
      "start": {
        "year":"2020",
        "month":"1",
        "day":"1",
      },
      "end": {
        "year":"2020",
        "month":"12",
        "day":"31",
      }
    }
  },
  "criteria": {
    "field": "state",
    "text_array": {
      "txt_values": "California",
      "txt_values": "Pennsylvania"
    }
  },
  "facet_selections": {
    "facetId": "state",
    "displayName": "State",
    "buckets": {
        "value": {
         "stringValue": "California"
        }
    },
    "buckets": {
      "value": {
        "stringValue": "Pennsylvania"
      }
    },
    "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
  },
  "facet_selections": {
    "facetId": "store-type",
    "displayName": "StoreType",
    "buckets": {
      "value": {
        "stringValue": "Sporting Goods"
      }
    },
    "buckets": {
      "value": {
        "stringValue": "Grocery"
      },
      "selected": "true"
    },
    "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
  }
}

Poiché è selezionata la sfaccettatura Alimentari, qualsiasi risposta conterrà l'annotazione "store-type":"Grocery".

Restituisci i metadati degli asset dei clip durante la ricerca

L'API Vertex AI Vision consente inoltre agli utenti di specificare metadati clip aggiuntivi da restituire con il risultato di ricerca, utilizzando result_annotation_keys.

REST

In questo esempio, la chiave di annotazione fornita dall'utente "camera-location" è specificata nel corpo della richiesta e il valore della chiave ("Sunnyvale") è fornito nella risposta.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Risposta

{
  "next_page_token": "jfyq45",
  "searchResultItems": [
    {
      "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID",
      "segments": [
        {
          "startTime": "2020-09-01T02:51:55Z",
          "endTime": "2020-09-01T02:52:09.996016Z"
        }
      ],
      "requestedAnnotations": [
        {
          "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
          "userSpecifiedAnnotation": {
            "key": "camera-location",
            "value": {
               "str_value": "Sunnyvale"
            },
          }
        }
      ]
  ],
  "facetResults": [
    {
      "facetId": "state",
      "displayName": "State",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "California"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Pennsylvania"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    },
    {
      "facetId": "store-type",
      "displayName": "StoreType",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "Sporting Goods"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Grocery"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    },

 ]
}

Utilizzare i criteri per restituire i metadati delle risorse nella ricerca

Puoi specificare nei criteri di ricerca se restituire le annotazioni corrispondenti per ogni elemento dei risultati di ricerca. Questa funzionalità è supportata per tipi di schema di dati limitati: INTEGER, FLOAT, BOOLEAN, STRING (solo EXACT_SEARCH) e l'annotazione deve essere a livello di partizione.

Supponiamo di creare il seguente schema dei dati in un corpus del warehouse:

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

Alcune annotazioni per "image-classification" vengono inserite nel corpus utilizzando l'inserimento di video in streaming o una richiesta CreateAnnotation.

Una volta inserite le annotazioni, puoi cercare "image-classification" e ottenere i risultati video e le annotazioni corrispondenti:

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "page_size": "5",
  "facet_selections": {
    "facet_id": "image-classification",
    "fetch_matched_annotations": "true",
    "bucket_type": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE",
      "buckets": {
        "value": {
          "string_value": "cat"
        },
        "selected" : "true"
      },
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Risposta

{
  "searchResultItems": [
    {
      "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID",
      "segments": [
        {
          "startTime": "2021-09-01T03:51:55Z",
          "endTime": "2021-09-01T03:52:05Z"
        }
      ],
      "annotationMatchingResults": [
        {
          "criteria": {
            "field": "image-classification",
            "textArray": {
              "txtValues": [
                "cat"
              ]
            },
            "fetchMatchedAnnotations": true
          },
          "matchedAnnotations": [
            {
              "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
              "userSpecifiedAnnotation": {
                "key": "image-classification",
                "value": {
                  "protoAnyValue": {
                    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.ClassificationPredictionResult",
                    "displayNames": [
                      "cat"
                    ]
                  }
                },
                "partition": {
                  "temporalPartition": {
                    "startTime": "2021-09-01T03:51:55Z",
                    "endTime": "2021-09-01T03:52:00Z"
                  }
                }
              }
            }
          ]
        }
      ],
      "segment": {
        "startTime": "2021-09-01T03:51:55Z",
        "endTime": "2021-09-01T03:52:05Z"
      }
    }
}

Utilizzare la ricerca globale per restituire i metadati delle risorse nella ricerca

La ricerca globale offre agli utenti un luogo in cui inserire le query di ricerca, anziché specificare singoli criteri. Puoi eseguire ricerche in base a criteri di tipo stringa impostati come ricercabili nel relativo schema dei dati. I risultati corrispondenti vengono recuperati e restituiti.

Per utilizzare questa funzionalità, imposta il campo search_query in SearchAssetsRequest:

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Risposta

{
  "next_page_token": "jfyq45",
  "searchResultItems": [
  {
    "asset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID",
    "segments": [
      {
        "startTime": "2020-09-01T02:51:55Z",
        "endTime": "2020-09-01T02:52:09.996016Z"
      }
    ],
    "requestedAnnotations": [
      {
        "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets/ASSET_ID/annotations/ANNOTATION_ID",
        "userSpecifiedAnnotation": {
          "key": "camera-location",
          "value": {
            "str_value": "Sunnyvale"
          },
        }
      }
    ],
    "facetResults": [
    {
      "facetId": "state",
      "displayName": "State",
      "buckets": [
        {
          "value": {
            "stringValue": "California"
          }
        },
        {
          "value": {
            "stringValue": "Pennsylvania"
          }
        }
      ],
      "bucketType": "FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
    },
    ]
  }
}

Applica la specifica di ordinamento per ordinare i metadati delle risorse restituite nella ricerca

Puoi utilizzare la funzionalità di ordinamento per ordinare i risultati di ricerca in base al annotation fornito dall'utente. Ciò può essere utile per ordinare i risultati con tipi di schema di dati che possono essere ordinati, come i tipi stringa e numerici.

Per utilizzare questa funzionalità, specifica schema_key_sorting_strategy, che richiede almeno una chiave dello schema dei dati e l'ordine crescente/decrescente:

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere un codice di stato riuscito (2xx) e una risposta vuota.

Creare configurazioni di ricerca

Vision Warehouse consente agli utenti di personalizzare la propria esperienza di ricerca tramite la configurazione della ricerca. La configurazione della ricerca utilizza i dati video, ad esempio le annotazioni fornite dagli utenti e gli approfondimenti generati dai modelli di comprensione dei video, per fornire all'utente ulteriori opzioni di ricerca. Google Cloud Ad esempio, se vuoi scegliere come target clip con veicoli di colori specifici dai dati video delle auto nel tuo warehouse, puoi utilizzare una configurazione di ricerca specifica per la tua query.

Puoi utilizzare un SearchConfig per impostare opzioni di configurazione più granulari.

L'esempio seguente mostra come creare una risorsa SearchConfig.

Linee guida generali

Per tutti i casi d'uso, la tua richiesta deve soddisfare le seguenti condizioni per essere eseguita correttamente:

Request.search_configuration.name non deve esistere già.
L'array mapped_fields non deve essere vuoto e deve essere mappato alle chiavi di annotazione esistenti fornite dall'utente.
Tutti i parametri mapped_fields devono essere dello stesso tipo.
Tutti i mapped_fields devono condividere la configurazione della corrispondenza esatta/smart.
Tutti i mapped_fields devono condividere la stessa granularità.

Esistono diversi casi d'uso per la creazione di un SearchConfig, ognuno con linee guida distinte da seguire.

Crea una configurazione di ricerca con criteri di ricerca personalizzati

Questa sezione descrive come mappare un operatore personalizzato a una o più chiavi di annotazione fornite dall'utente. In questo caso, devi soddisfare le linee guida generali quando crei la richiesta.

REST

Devi specificare il nuovo ID SearchConfig alla fine dell'URL della richiesta, non come campo nella richiesta.

Le chiavi di annotazione fornite dall'utente in questo esempio sono "player", "coach" e "cheerleader".

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
SEARCHCONFIG: il nome del tuo SearchConfig di destinazione.

Il SearchConfig in questo esempio è person.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=person

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=person"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=person" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs/person",
  "searchCriteriaProperty":
    {
      "mappedFields": [
        "player",
        "coach",
        "cheerleader"
      ]
    }
}

Per creare un facet per una singola chiave di annotazione fornita dall'utente, devi assicurarti che Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields contenga un singolo elemento. Il valore di questo elemento deve essere il nome di una chiave di annotazione fornita dall'utente.

L'esempio seguente mostra come creare una mappatura delle sfaccettature per la chiave di annotazione fornita dall'utente "Location".

REST

Devi specificare il nuovo ID SearchConfig alla fine dell'URL della richiesta, non come campo nella richiesta.

In questo esempio, la richiesta va a buon fine perché search_config_id (Location) nell'URL della richiesta fa riferimento a una chiave di annotazione esistente fornita dall'utente, e mapped_fields contiene esattamente un elemento con un valore uguale a search_config_id (Location).

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
SEARCHCONFIG: il nome del tuo SearchConfig di destinazione.

Il SearchConfig in questo esempio è Location.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location" | Select-Object -Expand Content

Le seguenti richieste non vanno a buon fine perché non soddisfano i requisiti necessari.

Richieste non riuscite

Richiesta non riuscita 1:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location \
      -d "{
         "facet_property": {
           "mapped_fields": "City", /* City is not equal to search_config_id. */
           "display_name": "City",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

Richiesta non riuscita 2:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=City \
      -d "{
         "facet_property": {
           "mapped_fields": "City", /* City doesn't map to an existing user-given annotation key. */
           "display_name": "City",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

Richiesta non riuscita 3:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location \
      -d "{
         "facet_property": {
           "mapped_fields": "Location",
           "mapped_fields": "City", /* mapped_fields contains more than 1 element. */
           "display_name": "Location",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

I clienti che vogliono creare una mappatura tra un valore di sfaccettatura personalizzato e una o più chiavi di annotazione fornite dall'utente devono assicurarsi che:

Request.search_configuration deve contenere un SearchCriteriaProperty in modo che Request.search_configuration.search_criteria_property.mapped_fields contenga gli stessi elementi di Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields.

REST

Devi specificare il nuovo ID SearchConfig alla fine dell'URL della richiesta, non come campo nella richiesta.

Il seguente esempio mostra come creare una mappatura delle sfaccettature per le chiavi di annotazione fornite dall'utente "City" e "State".

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
SEARCHCONFIG: il nome del tuo SearchConfig di destinazione.

Il SearchConfig in questo esempio è Location.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location

Corpo JSON della richiesta:

{
  "search_criteria_property": {
     "mapped_fields": "City",
     "mapped_fields": "State",
     "mapped_fields": "Province",
  }
  "facet_property": {
     "mapped_fields": "City",
     "mapped_fields": "State",
     "display_name": "Province",
     "result_size": "5",
     "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location" | Select-Object -Expand Content

Le seguenti richieste non vanno a buon fine perché non soddisfano i requisiti necessari.

Richieste non riuscite

Richiesta non riuscita 1:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location \
      -d "{
        "facet_property": { /* Request is missing a SearchCriteriaProperty object.*/
           "mapped_fields": "City",
           "mapped_fields": "State",
           "display_name": "Location",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

Richiesta non riuscita 2:

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=Location \
      -d "{
        "search_criteria_property": {
           "mapped_fields": "City",
           "mapped_fields": "State",
        }
        "facet_property": {
           "mapped_fields": "City",
           "mapped_fields": "State",
           "mapped_fields": "Province", /* Province is missing from search_criteria_property. */
           "display_name": "Location",
           "result_size": "5",
           "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_VALUE"
        }
      }"

I facet di intervallo sono simili ai facet normali, ma ogni bucket di facet copre un intervallo continuo. Una configurazione aggiuntiva (range_facet_config) fornisce al sistema informazioni su questi intervalli dei bucket di sfaccettatura.

I facet di intervallo sono disponibili per:

Numeri interi
Date

Esistono tre tipi di sfaccettature di intervallo:

Intervallo fisso: ogni bucket ha le stesse dimensioni.
Intervallo personalizzato: dimensioni dei bucket programmabili. Ad esempio, logaritmica.
Intervallo di date: granularità dei bucket fisse di DAY, MONTH e YEAR. Questo vale solo per i facet dell'intervallo di date.

Valgono le stesse condizioni delle sfaccettature singole, con alcune convalide aggiuntive relative alla specifica dell'intervallo.

Specifica del bucket dell'intervallo fisso

L'esempio seguente crea una specifica di sfaccettatura a intervallo fisso per il campo inventory-count e genera i bucket: [-inf, 0), [0, 10), [10, 20), [20, 30), [30, inf].

REST

Devi specificare il nuovo ID SearchConfig alla fine dell'URL della richiesta, non come campo nella richiesta.

Questa richiesta utilizza FixedRangeBucketSpec per creare più bucket con granularità uguali.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
SEARCHCONFIG: il nome del tuo SearchConfig di destinazione.

Il SearchConfig in questo esempio è inventory-count.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=inventory-count

Corpo JSON della richiesta:

{
  "facet_property": {
    "mapped_fields": "inventory-count",
    "display_name": "Inventory Count",
    "result_size": "5",
    "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_FIXED_RANGE",
    "fixed_range_bucket_spec": {
       "bucket_start": {
         "integer_value": 0
       },
       "bucket_granularity": {
         "integer_value": 10
       },
       "bucket_count": 5
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=inventory-count"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=inventory-count" | Select-Object -Expand Content

Specifica del bucket di intervallo personalizzato

L'esempio seguente crea una specifica di sfaccettatura a intervallo fisso per il campo video-views e genera i bucket: [inf, 0), [0, 10), [10, 100), [100, 1000), [1000, 10000), [10000, inf).

REST

Devi specificare il nuovo ID SearchConfig alla fine dell'URL della richiesta, non come campo nella richiesta.

Questa richiesta utilizza CustomRangeBucketSpec per specificare la modalità di suddivisione dei valori nei bucket.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
SEARCHCONFIG: il nome del tuo SearchConfig di destinazione.

Il SearchConfig in questo esempio è video-views.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=video-views

Corpo JSON della richiesta:

{
  "facet_property": {
    "mapped_fields": "video-views",
    "display_name": "Video Views",
    "result_size": "6",
    "bucket_type":"FACET_BUCKET_TYPE_CUSTOM_RANGE",
    "custom_range_bucket_spec": {
       "endpoints": {
         "integer_value": 0
       },
       "endpoints": {
         "integer_value": 10
       },
       "endpoints": {
         "integer_value": 100
       },
       "endpoints": {
         "integer_value": 1000
       },
       "endpoints": {
         "integer_value": 10000
       }
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=video-views"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=video-views" | Select-Object -Expand Content

Specifica del bucket dell'intervallo di data / ora

L'esempio seguente crea una specifica dell'intervallo di date per il campo film-date con granularità DAY.

REST

Devi specificare il nuovo ID SearchConfig alla fine dell'URL della richiesta, non come campo nella richiesta.

Questa richiesta utilizza DateTimeBucketSpec per specificare la modalità di suddivisione dei valori di data nei bucket.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
SEARCHCONFIG: il nome del tuo SearchConfig di destinazione.

Il SearchConfig in questo esempio è film-date.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=film-date

Corpo JSON della richiesta:

{
  "facet_property": {
    "mapped_fields": "film-date",
    "display_name": "Film Date",
    "result_size": "5",
    "bucket_type": "FACET_BUCKET_TYPE_DATETIME",
    "datetime_bucket_spec": {
       "granularity": "DAY"
    }
 }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=film-date"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs?search_config_id=film-date" | Select-Object -Expand Content

Utilizzare le selezioni dei facet per la ricerca

Dopo aver creato questi bucket di sfaccettature, puoi utilizzarli per cercare nel magazzino.

REST

Questa richiesta utilizza oggetti facetSelections per specificare un gruppo di bucket di sfaccettature.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
   "page_size": "10",
   "facet_selections": {
     "facet_id": "inventory-count",
     "buckets": {
       "range": {
         "end" : {
           "integer_value": 0
         }
       }
     },
     "buckets": {
       "range": {
         "start" : {
           "integer_value": 20
         },
         "end" : {
           "integer_value": 30
         }
       }
     }
   },
   "facet_selections": {
     "facet_id": "video-views",
     "buckets": {
       "range": {
         "start" : {
           "integer_value": 100
         },
         "end" : {
           "integer_value": 1000
         }
       }
     }
   },
   "facet_selections": {
     "facet_id": "film-date",
     "buckets": {
       "range": {
         "start" : {
           "datetime_value": {
             "year": 2022,
             "month": 9,
             "day": 10
           }
         },
         "end" : {
           "datetime_value": {
             "year": 2022,
             "month": 9,
             "day": 11
           }
         }
       }
     }
   }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Aggiornare una configurazione di ricerca

Per aggiornare l'SearchConfig attuale, la tua richiesta deve soddisfare i seguenti requisiti:

Request.searchConfig.name deve esistere già.
La richiesta deve contenere almeno un searchCriteriaProperty o un facetProperty non vuoto.
L'array mappedFields non deve essere vuoto e deve essere mappato alle chiavi di annotazione esistenti fornite dall'utente.
Tutti i parametri mappedFields devono essere dello stesso tipo.
Tutti i mappedFields devono condividere la stessa granularità.
Tutti i mappedFields devono condividere le stesse opzioni di corrispondenza semantica SearchConfig.

REST & CMD LINE

Il seguente esempio di codice aggiorna una risorsa di configurazione della ricerca nel magazzino utilizzando il metodo projects.locations.corpora.searchConfigs.patch.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT: il tuo Google Cloud ID progetto o numero di progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Vedi le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
SEARCHCONFIG_ID: l'ID del tuo SearchConfig target.
"mappedFields": Una o più chiavi di annotazione fornite dall'utente esistenti.

Metodo HTTP e URL:

PATCH https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs/SEARCHCONFIG_ID

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs/SEARCHCONFIG_ID"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/searchConfigs/SEARCHCONFIG_ID" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

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REST

Opzioni aggiuntive per i criteri di ricerca

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Risposta

Restituisci i metadati degli asset dei clip durante la ricerca

REST

curl

PowerShell

Risposta

Utilizzare i criteri per restituire i metadati delle risorse nella ricerca

REST

curl

PowerShell

Risposta

Utilizzare la ricerca globale per restituire i metadati delle risorse nella ricerca

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Risposta

Applica la specifica di ordinamento per ordinare i metadati delle risorse restituite nella ricerca

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Crea una configurazione di ricerca con criteri di ricerca personalizzati

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Crea una configurazione di ricerca con la mappatura delle sfaccettature 1:1

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curl

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Richieste non riuscite

Crea una configurazione di ricerca con una mappatura delle sfaccettature personalizzata 1:1 o superiore

REST

curl

PowerShell

Richieste non riuscite

Crea una configurazione di ricerca con sfaccettature basate su intervalli

Specifica del bucket dell'intervallo fisso

REST

curl

PowerShell

Specifica del bucket di intervallo personalizzato

REST

curl

PowerShell

Specifica del bucket dell'intervallo di data / ora

REST

curl

PowerShell

Utilizzare le selezioni dei facet per la ricerca

REST

curl

PowerShell

Aggiornare una configurazione di ricerca

REST & CMD LINE

curl

PowerShell

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