Features in einer Featureansicht aktualisieren

Wenn Ihr Onlinespeicher die Bigtable-Onlinebereitstellung verwendet, können Sie Featurewerte in einer Featureansicht direkt aktualisieren, ohne die Featuredatenquelle in Echtzeit zu aktualisieren. Sie können die Featurewerte für eine vorhandene ID aktualisieren oder eine neue Entitäts-ID zusammen mit den entsprechenden Featurewerten hinzufügen. Verwenden Sie diese Funktion in den folgenden Szenarien:

  • Sie möchten Features schneller als mit der Batch-Synchronisierung in einen Onlinespeicher schreiben und gleichzeitig die Datenaktualität bei 100 ms oder weniger halten.

  • Sie möchten den Zeitstempel abrufen, an dem das Feature in den Onlinespeicher geschrieben wurde.

Vertex AI Feature Store aktualisiert die Featuredatenquelle in BigQuery nicht basierend auf den Featuredaten, die direkt in eine Featureansichtsinstanz geschrieben wurden. Bei der Datensynchronisierung aktualisiert Vertex AI Feature Store die Featureansicht mit dem Featurewert mit dem neuesten Zeitstempel. Wenn Sie beispielsweise einen Featurewert direkt in einer Featureansicht aktualisieren und anschließend dasselbe Feature in der BigQuery-Quelle aktualisieren, aktualisiert Vertex AI Feature Store die Featureansicht bei der nächsten Datensynchronisierung mit dem zuletzt aktualisierten Featurewert aus BigQuery.

Wenn Sie Featurewerte für eine Feature-Spalte hinzufügen oder aktualisieren möchten, die in mehreren Featureansichten verwendet wird, müssen Sie die gleichen Aktualisierungen für jede Featureansicht separat vornehmen.

Wenn eine Onlinespeicherinstanz für die optimierte Onlinebereitstellung (eingestellt) konfiguriert ist, können Sie Features nicht direkt in eine Featureansicht in diesem Onlinespeicher schreiben.

Mit dieser Funktion können Sie keine Feature-Spalten in einer Featureansicht hinzufügen oder entfernen. Außerdem können Sie keine vorhandenen Featurewerte oder Entitäts-IDs löschen.

Hinweis

Authentifizieren Sie sich bei der Gemini Enterprise Agent Platform, sofern nicht bereits geschehen.

Wenn Sie die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwenden möchten, verwenden Sie die Anmeldedaten, die Sie der gcloud CLI bereitstellen.

    Installieren Sie die Google Cloud CLI.

    Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Weitere Informationen finden Sie in der Google Cloud Authentifizierungsdokumentation unter Für die Verwendung von REST authentifizieren.

Features direkt in einer Featureansicht aktualisieren

Verwenden Sie das folgende Beispiel, um Features in eine Entität in einer Featureansicht zu schreiben.

REST

Wenn Sie Featurewerte direkt in eine FeatureView -Instanz schreiben möchten, senden Sie eine POST-Anfrage mit der featureViews.directWrite -Methode.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • LOCATION_ID: Region für die Featureansicht, in die Sie die Features schreiben möchten, z. B. us-central1.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: Der Name der Onlineshop-Instanz, die die Featureansicht enthält.
  • FEATUREVIEW_NAME: Der Name der neuen Featureansichtsinstanz, in die Sie die Features schreiben möchten.
  • ENTITY_ID: Die Entitäts-ID, für die Sie Featurewerte hinzufügen möchten.
  • FEATURE_1 und FEATURE_2: Die Features, die Sie hinzufügen möchten.
  • FEATURE_1_VALUE und FEATURE_2_VALUE: Die Featurewerte für FEATURE_1 bzw. FEATURE_2.

HTTP-Methode und URL: 

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:directWrite

JSON-Text der Anfrage: 

[
  {
      "feature_view": "LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME",
      "data_key_and_feature_values": {
        "data_key": {
          "key": "ENTITY_ID"
        },
        "features": [{
          "name": "FEATURE_1",
          "value_and_timestamp": {
            "value": {
              "string_value": "FEATURE_1_VALUE"
            }
          }
        },
        {
          "name": "FEATURE_2",
          "value_and_timestamp": {
            "value": {
              "string_value": "FEATURE_2_VALUE"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
]

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:directWrite"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

$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://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:directWrite" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "status": {},
  "writeResponses": [
    {
      "dataKey": {
        "key": "ENTITY_ID"
      },
      "onlineStoreWriteTime": "2025-04-01T01:30:09.525061Z"
    }
  ]
}

Nächste Schritte