REST Resource: projects.locations.collections

Recurso: Colección

Mensaje que describe el objeto de colección

Representación JSON 
{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "createTime": string,
  "updateTime": string,
  "labels": {
    string: string,
    ...
  },
  "schema": {
    object
  },
  "vectorSchema": {
    string: {
      object (VectorField)
    },
    ...
  },
  "dataSchema": {
    object
  }
}
Campos
name

string

Identificador. Nombre del recurso
displayName

string

Es opcional. Nombre visible de la colección especificado por el usuario
description

string

Es opcional. Descripción de la colección especificada por el usuario
createTime

string (Timestamp format)

Solo salida. [Solo salida] Marca de tiempo de creación

Usa el formato RFC 3339, en el que el resultado generado siempre usará la normalización Z y los dígitos fraccionarios 0, 3, 6 o 9. También se aceptan otras compensaciones que no sean “Z”. Ejemplos: "2014-10-02T15:01:23Z", "2014-10-02T15:01:23.045123456Z" o "2014-10-02T15:01:23+05:30".
updateTime

string (Timestamp format)

Solo salida. [Solo salida] Marca de tiempo de actualización

Usa el formato RFC 3339, en el que el resultado generado siempre usará la normalización Z y los dígitos fraccionarios 0, 3, 6 o 9. También se aceptan otras compensaciones que no sean “Z”. Ejemplos: "2014-10-02T15:01:23Z", "2014-10-02T15:01:23.045123456Z" o "2014-10-02T15:01:23+05:30".
labels

map (key: string, value: string)

Es opcional. Son etiquetas como pares clave-valor.

Un objeto que contiene una lista de pares "key": value. Ejemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.
schema
(deprecated)

object (Struct format)

Es opcional. Obsoleto: Esquema JSON para los datos. En su lugar, usa dataSchema.
vectorSchema

map (key: string, value: object (VectorField))

Es opcional. Esquema para campos de vectores. Solo se podrán buscar los campos de vectores en este esquema. Los nombres de los campos solo deben contener caracteres alfanuméricos, guiones bajos y guiones.

Un objeto que contiene una lista de pares "key": value. Ejemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.
dataSchema

object (Struct format)

Es opcional. Esquema JSON para los datos. Los nombres de los campos solo deben contener caracteres alfanuméricos, guiones bajos y guiones.

VectorField

Es un mensaje que describe un campo de vector.

Representación JSON 
{

  // Union field vector_type_config can be only one of the following:
  "denseVector": {
    object (DenseVectorField)
  },
  "sparseVector": {
    object (SparseVectorField)
  }
  // End of list of possible types for union field vector_type_config.
}
Campos
Campo de unión vector_type_config. Es la configuración del tipo de vector. vector_type_config puede ser solo uno de los parámetros siguientes:
denseVector

object (DenseVectorField)

Es un campo de vector denso.
sparseVector

object (SparseVectorField)

Es un campo de vector disperso.

DenseVectorField

Es un mensaje que describe un campo de vector denso.

Representación JSON 
{
  "dimensions": integer,
  "vertexEmbeddingConfig": {
    object (VertexEmbeddingConfig)
  }
}
Campos
dimensions

integer

Es la dimensionalidad del campo de vector.
vertexEmbeddingConfig

object (VertexEmbeddingConfig)

Es opcional. Es la configuración para generar embeddings para el campo de vector. Si no se especifica, el campo de incorporación debe completarse en el objeto DataObject.

VertexEmbeddingConfig

Es un mensaje que describe la configuración para generar embeddings para un campo de vectores con la API de Vertex AI Embeddings.

Representación JSON 
{
  "modelId": string,
  "textTemplate": string,
  "taskType": enum (EmbeddingTaskType)
}
Campos
modelId

string

Obligatorio. Obligatorio: ID del modelo de embedding que se usará. Consulta https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/models#embeddings-models para ver la lista de modelos compatibles.
textTemplate

string

Obligatorio. Obligatorio: Es la plantilla de texto para la entrada del modelo. La plantilla debe contener una o más referencias a campos en el objeto DataObject, p.ej.: "Título de la película: {title} ---- Argumento de la película: {plot}".
taskType

enum (EmbeddingTaskType)

Obligatorio. Obligatorio: Tipo de tarea para los embeddings.

EmbeddingTaskType

Representa la tarea para la que se usarán los embeddings.

Enums
EMBEDDING_TASK_TYPE_UNSPECIFIED Tipo de tarea sin especificar.
RETRIEVAL_QUERY Especifica que el texto dado es una consulta en un parámetro de configuración de búsqueda/recuperación.
RETRIEVAL_DOCUMENT Especifica que el texto dado es un documento del corpus en el que se realiza la búsqueda.
SEMANTIC_SIMILARITY Especifica que el texto determinado se usará para la STS.
CLASSIFICATION Especifica que se clasificará el texto determinado.
CLUSTERING Especifica que las incorporaciones se usarán para el agrupamiento en clústeres.
QUESTION_ANSWERING Especifica que las incorporaciones se usarán para responder preguntas.
FACT_VERIFICATION Especifica que las incorporaciones se usarán para la verificación de datos.
CODE_RETRIEVAL_QUERY Especifica que las incorporaciones se usarán para la recuperación de código.

SparseVectorField

Este tipo no tiene campos.

Es un mensaje que describe un campo de vector disperso.

Métodos

create

 Crea una colección nueva en un proyecto y una ubicación determinados.

delete

 Borra una sola colección.

exportDataObjects

 Inicia una operación de larga duración para exportar objetos DataObject de una colección.

get

 Obtiene detalles de una sola colección.

importDataObjects

 Inicia una operación de larga duración para importar objetos DataObject a una colección.

list

 Enumera las colecciones en una ubicación y un proyecto determinados.

patch

 Actualiza los parámetros de una sola colección.