Vector Search 2.0에서 컬렉션은 관련된 데이터 객체를 저장하는 데 사용됩니다. 포함된 데이터 객체의 정확한 상태를 확인하기 위해 쿼리할 수 있는 정보 소스를 제공합니다.
컬렉션 스키마
컬렉션을 만들 때 다음 JSON 스키마를 제공해야 합니다.
데이터 스키마는 사용자 정의 데이터 구조를 제공합니다.
데이터 객체에 대한 벡터 필드를 정의하고 구성하는 벡터 스키마입니다.
통칭하여 컬렉션 스키마라고 합니다.
컬렉션 만들기
다음 예시에서는 데이터 스키마와 벡터 스키마를 모두 지정하여 ID가 movies인 컬렉션을 만드는 방법을 보여줍니다.
curl -X POST \
'https://vectorsearch.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections?collection_id=movies' \
-H 'Bearer $(gcloud auth print-access-token)' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{ \
"data_schema": { \
"type": "object", \
"properties": { \
"year": { \
"type": "number" \
}, \
"genre": { \
"type": "string" \
}, \
"director": { \
"type": "string" \
}, \
"title": { \
"type": "string" \
} \
} \
}, \
"vector_schema": { \
"plot_embedding": { \
"dense_vector": { \
"dimensions": 3 \
} \
}, \
"soundtrack_embedding": { \
"dense_vector": { \
"dimensions": 5 \
} \
}, \
"genre_embedding": { \
"dense_vector": { \
"dimensions": 4 \
} \
}, \
"sparse_embedding": { \
"sparse_vector": {} \
} \
} \
}'
이 예시에서는 collection_id를 movies로 설정하고 다음을 JSON 요청 본문의 일부로 포함하여 요청을 수행합니다.
data_schema- 데이터 객체 구조를 지정합니다.vector_schema- 벡터 필드를 구성하고 정의합니다.
컬렉션 가져오기
다음 예시에서는 ID가 movies인 기존 컬렉션에 대한 참조를 가져오는 방법을 보여줍니다.
curl -X GET \
'https://vectorsearch.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/movies' \
-H 'Bearer $(gcloud auth print-access-token)' \
-H 'Content-Type: application/json'
컬렉션 나열
다음 예시에서는 기존 컬렉션 목록을 검색하는 방법을 보여줍니다.
curl -X GET \
'https://vectorsearch.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections' \
-H 'Bearer $(gcloud auth print-access-token)' \
-H 'Content-Type: application/json'
컬렉션 삭제
다음 예시에서는 ID가 movies인 기존 컬렉션을 삭제하는 방법을 보여줍니다.
curl -X DELETE \
'https://vectorsearch.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/collections/movies' \
-H 'Bearer $(gcloud auth print-access-token)' \
-H 'Content-Type: application/json'
다음 단계
컬렉션에 추가할 데이터 객체를 만들거나 Cloud Storage에서 데이터를 가져오는 방법 알아보기