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Schema angeben oder automatisch erkennen

Wenn Sie strukturierte Daten mit der Google Cloud -Console importieren, erkennt Gemini Enterprise das Schema automatisch. Sie können entweder dieses automatisch erkannte Schema in Ihrer Engine verwenden oder die API nutzen, um ein Schema anzugeben, das die Struktur der Daten angibt.

Wenn Sie ein Schema angeben und es später mit einem neuen Schema aktualisieren, muss das neue Schema mit dem ursprünglichen Schema abwärtskompatibel sein. Andernfalls schlägt die Schemaaktualisierung fehl.

Weitere Informationen zum Schema finden Sie unter dataStores.schemas.

Möglichkeiten zum Bereitstellen des Schemas für Ihren Datenspeicher

Es gibt verschiedene Ansätze, um das Schema für strukturierte Daten zu bestimmen.

Automatische Erkennung und Bearbeitung: Lassen Sie Gemini Enterprise automatisch ein erstes Schema erkennen und vorschlagen. Anschließend verfeinern Sie das Schema über die Konsolenoberfläche. Google empfiehlt dringend, nach der automatischen Erkennung der Felder wichtige Eigenschaften allen wichtigen Feldern zuzuordnen.

Dieser Ansatz wird verwendet, wenn Sie der Anleitung für strukturierte Daten in der Google Cloud Console unter Einen Speicher für eigene Daten erstellen folgen.
Schema als JSON-Objekt angeben: Stellen Sie das Schema Gemini Enterprise als JSON-Objekt zur Verfügung. Sie müssen ein korrektes JSON-Objekt vorbereitet haben. Ein Beispiel für ein JSON-Objekt finden Sie unter Beispielschema als JSON-Objekt. Nachdem Sie das Schema erstellt haben, laden Sie Ihre Daten entsprechend hoch.

Dieser Ansatz kann verwendet werden, wenn Sie einen Datenspeicher über die API mit einem curl-Befehl (oder einem Programm) erstellen. Einmaliger Import aus BigQuery Weitere Informationen finden Sie in der Anleitung Eigenes Schema bereitstellen.

Automatische Erkennung und Bearbeitung

Wenn Sie mit dem Importieren von Daten beginnen, werden in Gemini Enterprise die ersten importierten Dokumente als Stichprobe verwendet. Anhand dieser Dokumente wird ein Schema für die Daten vorgeschlagen, das Sie dann überprüfen oder bearbeiten können.

Wenn Felder, die Sie Schlüsselattributen zuordnen möchten, in den Stichprobendokumenten nicht vorhanden sind, können Sie sie manuell hinzufügen, wenn Sie das Schema überprüfen.

Wenn Gemini Enterprise später beim Datenimport auf zusätzliche Felder stößt, werden diese Felder trotzdem importiert und dem Schema hinzugefügt. Wenn Sie das Schema bearbeiten möchten, nachdem alle Daten importiert wurden, lesen Sie den Abschnitt Schema aktualisieren.

Beispiel für ein Schema als JSON-Objekt

Sie können Ihr eigenes Schema im JSON-Schema-Format definieren. Das ist eine deklarative Open-Source-Sprache zum Definieren, Annotieren und Validieren von JSON-Dokumenten. Beispiel für eine gültige JSON-Schema-Anmerkung:

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type": "object",
  "dynamic": "true",
  "datetime_detection": true,
  "geolocation_detection": true,
  "properties": {
    "title": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "title",
      "retrievable": true,
      "completable": true
    },
    "description": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "description"
    },
    "categories": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string",
        "keyPropertyMapping": "category"
      }
    },
    "uri": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "uri"
    },
    "brand": {
      "type": "string",
      "indexable": true,
      "dynamicFacetable": true
    },
    "location": {
      "type": "geolocation",
      "indexable": true,
      "retrievable": true
    },
    "creationDate": {
      "type": "datetime",
      "indexable": true,
      "retrievable": true
    },
    "isCurrent": {
      "type": "boolean",
      "indexable": true,
      "retrievable": true
    }
  }
}

Hier einige der Felder in diesem Schema-Beispiel:

dynamic: Wenn dynamic auf den Stringwert "true" festgelegt ist, werden alle neuen Properties, die in den importierten Daten gefunden werden, dem Schema hinzugefügt. Wenn dynamic auf "false" gesetzt ist, werden neue Properties, die in importierten Daten gefunden werden, ignoriert. Die Properties werden weder dem Schema hinzugefügt noch werden die Werte importiert.

Angenommen, ein Schema hat zwei Attribute: title und description. Sie laden Daten hoch, die Attribute für title, description und rating enthalten. Wenn dynamic "true" ist, werden die Property für Bewertungen und die entsprechenden Daten importiert. Wenn dynamic "false" ist, werden die rating-Attribute nicht importiert, title und description aber schon.

Der Standardwert ist "true".
datetime_detection: Wenn datetime_detection auf den booleschen Wert true festgelegt ist, wird der Schematyp beim Import von Daten im Datums-/Uhrzeitformat auf datetime gesetzt. Die unterstützten Formate sind RFC 3339 und ISO 8601.

Beispiel:
- 2024-08-05 08:30:00 UTC
- 2024-08-05T08:30:00Z
- 2024-08-05T01:30:00-07:00
- 2024-08-05
- 2024-08-05T08:30:00+00:00
Wenn datatime_detection auf den booleschen Wert false festgelegt ist, wird der Schematyp beim Import von Daten im Datums-/Uhrzeitformat auf string festgelegt.

Der Standardwert ist true.
geolocation_detection: Wenn geolocation_detection auf den booleschen Wert true gesetzt ist, wird der Schematyp beim Import von Daten im Geolocation-Format auf geolocation gesetzt. Daten werden als geografische Daten erkannt, wenn es sich um ein Objekt mit einer Breitengrad- und einer Längengradzahl oder um ein Objekt mit einer Adresszeichenfolge handelt.

Beispiel:
- "myLocation": {"latitude":37.42, "longitude":-122.08}
- "myLocation": {"address": "1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043"}
Wenn geolocation_detection auf den booleschen Wert false festgelegt ist, wird der Schematyp beim Import von Daten im Geolocation-Format auf object festgelegt.

Der Standardwert ist true.
keyPropertyMapping: Ein Feld, in dem vordefinierte Keywords kritischen Feldern in Ihren Dokumenten zugeordnet werden, um ihre semantische Bedeutung zu verdeutlichen. Mögliche Werte sind title, description, uri und category. Der Feldname muss nicht mit dem Wert keyPropertyValues übereinstimmen. Für ein Feld mit dem Namen my_title können Sie beispielsweise ein Feld keyPropertyValues mit dem Wert title einfügen.

Felder, die mit keyPropertyMapping gekennzeichnet sind, sind standardmäßig indexierbar und durchsuchbar, aber nicht abrufbar, vervollständigbar oder dynamisch facettenfähig. Das bedeutet, dass Sie die Felder indexable oder searchable nicht zusammen mit dem Feld keyPropertyValues angeben müssen, um das erwartete Standardverhalten zu erhalten.

Hinweis :Mit Schlüsselattributen lässt sich die Qualität von Suchergebnissen und die Genauigkeit der automatischen Vervollständigung von Suchanfragen verbessern. Wenn Sie die automatische Schemaerkennung verwenden, werden Schlüsselattribute nicht automatisch hinzugefügt. Wir empfehlen dringend, die Methode schemas.patch zu verwenden, um Datenfelder als wichtige Properties zu kennzeichnen, insbesondere title, uri und description.
type: Der Typ des Felds. Dies ist ein Stringwert, der datetime, geolocation oder einer der einfachen Typen (integer, boolean, object, array, number oder string) ist.
retrievable: Gibt an, ob dieses Feld in einer Suchantwort zurückgegeben werden kann. Dies kann für Felder vom Typ number, string, boolean, integer, datetime und geolocation festgelegt werden. Es können maximal 50 Felder als abrufbar festgelegt werden. Benutzerdefinierte Felder und keyPropertyValues-Felder können standardmäßig nicht abgerufen werden. Wenn Sie ein Feld abrufbar machen möchten, fügen Sie "retrievable": true in das Feld ein.
indexable: Gibt an, ob dieses Feld in der Methode servingConfigs.search gefiltert, facettiert, verstärkt oder sortiert werden kann. Dies kann für Felder vom Typ number, string, boolean, integer, datetime und geolocation festgelegt werden. Es können maximal 50 Felder als indexierbar festgelegt werden. Benutzerdefinierte Felder sind standardmäßig nicht indexierbar, mit Ausnahme von Feldern, die das Feld keyPropertyMapping enthalten. Wenn Sie ein Feld indexierbar machen möchten, fügen Sie "indexable": true in das Feld ein.
dynamicFacetable: Gibt an, dass das Feld als dynamische Facette verwendet werden kann. Dies kann für Felder des Typs number, string, boolean und integer festgelegt werden. Damit ein Feld dynamisch attributierbar ist, muss es auch indexierbar sein. Fügen Sie dazu "dynamicFacetable": true und "indexable": true in das Feld ein.
searchable: Gibt an, ob dieses Feld rückwärts indexiert werden kann, um mit unstrukturierten Textanfragen übereinzustimmen. Diese Option kann nur für Felder vom Typ string festgelegt werden. Es können maximal 50 Felder als durchsuchbar festgelegt werden. Benutzerdefinierte Felder sind standardmäßig nicht durchsuchbar, mit Ausnahme von Feldern, die das Feld keyPropertyMapping enthalten. Wenn Sie ein Feld durchsuchbar machen möchten, fügen Sie "searchable": true in das Feld ein.
completable: Gibt an, ob dieses Feld als Vorschlag für die automatische Vervollständigung zurückgegeben werden kann. Diese Option kann nur für Felder vom Typ string festgelegt werden. Wenn ein Feld ausgefüllt werden soll, fügen Sie "completable": true hinzu.

Eigenes Schema als JSON-Objekt bereitstellen

Wenn Sie ein eigenes Schema bereitstellen möchten, erstellen Sie einen Datenspeicher, der ein leeres Schema enthält. Anschließend aktualisieren Sie das Schema und stellen Ihr Schema als JSON-Objekt bereit. Gehen Sie so vor:

Bereiten Sie das Schema als JSON-Objekt vor. Verwenden Sie dazu das Beispielschema als JSON-Objekt als Leitfaden.

Datenspeicher erstellen.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores?dataStoreId=DATA_STORE_ID" \
-d '{
  "displayName": "DATA_STORE_DISPLAY_NAME",
  "industryVertical": "INDUSTRY_VERTICAL"
}'

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID: die Projekt-ID.
DATA_STORE_ID: Die ID des zu erstellenden Datenspeichers. Diese ID darf nur Kleinbuchstaben, Ziffern, Unterstriche und Bindestriche enthalten.
DATA_STORE_DISPLAY_NAME: Der Anzeigename des Datenspeichers, den Sie erstellen möchten.
INDUSTRY_VERTICAL: GENERIC

Verwenden Sie die API-Methode schemas.patch, um Ihr neues JSON-Schema als JSON-Objekt bereitzustellen.

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/schemas/default_schema" \
-d '{
  "structSchema": JSON_SCHEMA_OBJECT
}'

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID: die Projekt-ID.
DATA_STORE_ID: die ID des Datenspeichers.

JSON_SCHEMA_OBJECT: Ihr neues JSON-Schema als JSON-Objekt. Beispiel:

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type": "object",
  "properties": {
    "title": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "title"
    },
    "categories": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string",
        "keyPropertyMapping": "category"
      }
    },
    "uri": {
      "type": "string",
      "keyPropertyMapping": "uri"
    }
  }
}

Beispielbefehl und -ergebnis

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/schemas/default_schema" -d '{
"structSchema": {
"$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
"type": "object",
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"keyPropertyMapping": "title"
},
"categories": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string",
"keyPropertyMapping": "category"
}
},
"uri": {
"type": "string",
"keyPropertyMapping": "uri"
}
}
}
}'

{
"name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/schemas/default_schema/operations/update-schema-10569824819404198922",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1.UpdateSchemaMetadata"
}
}

Optional: Sehen Sie sich das Schema an, indem Sie der Anleitung unter Schemadefinition ansehen folgen.