חיפוש נתונים במחסן נתונים של סרטוני סטרימינג באמצעות שורת הפקודה

אחרי שיוצרים מחסן Vision, מוסיפים אותו לאפליקציה ופורסים את האפליקציה, אפשר לחפש את הנתונים שמאוחסנים במחסן Vision של וידאו בסטרימינג.

חיפוש מטא-נתונים של סרטונים בסטרימינג

כדי לחפש את הנתונים (assets) במחסן (corpus), מאכלסים את SearchAssetsRequest בתוכן שרוצים למצוא. התוכן הזה מגיע בכמה פורמטים שונים:

‫criteria – תוכן טקסט, מספרים או תאריכים שסופק על ידי המשתמש.
‫facet_selections – תוכן טקסט שמוחזר על ידי השרת ונבחר על ידי המשתמש.
‫content_time_ranges – טווחי תאריכים שכל התוכן שמוחזר חייב להיות כלול בהם.

בדוגמה הבאה, נניח שיש מחסן נתונים שמכיל צילומי מצלמות אבטחה מסוגים שונים של חנויות ברחבי הארץ. כדי לאחזר את כל הנכסים לשנים 2018 או 2020 שתויגו בהערה "state": "California" או בהערה "state":"Pennsylvania", שולחים את הבקשה הבאה:

REST

כדי לחפש נכסים, שולחים בקשת POST באמצעות השיטה projects.locations.corpora.searchAssets.

בדוגמה הזו של גוף הבקשה, בשדה criteria נעשה שימוש בערכים textArray כדי לספק שני txt_values: California ו-Pennsylvania. אפשר גם לספק קריטריונים לחיפוש סוגי נתונים אחרים. אפשר לציין רק סוג אחד של קריטריון חיפוש בכל בקשה.

אפשרויות נוספות לקריטריונים לחיפוש

טווחים של מספרים שלמים (כולל)

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

טווחים של מספרים עשרוניים (כולל)

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

מיקומים גיאוגרפיים (קואורדינטות ורדיוס)

    "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"
      }
    }

ערכים בוליאניים

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

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

{
  "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"
    }
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "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"
    }
 ]
}

כדי לאחזר את דף התוצאות הבא, מעבירים את הפרמטרים של הבקשה המקורית עם הערך next_page_token שמוחזר.

מערך facet_results מציג תוכן שתאם לשאילתה המקורית. התשובה שלמעלה מציינת שאחת ממצלמות האבטחה מוצבת בחנות לציוד ספורט, והשנייה מוצבת בחנות מכולת.

כדי להגביל את השאילתה כך שיוצגו רק הצילומים של חנות המכולת, צריך להעביר בחזרה את אותה הבקשה עם בחירת פנים.

תוכן בקשת JSON עם בחירת היבטים:

{
  "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"
  }
}

בגלל שההיבט Grocery נבחר, כל תשובה תכיל את ההערה "store-type":"Grocery".

החזרת מטא-נתונים של נכס קליפ כשמבצעים חיפוש

בנוסף, Vertex AI Vision API מאפשר למשתמשים לציין מטא-נתונים נוספים של קליפים שיוחזרו עם תוצאת החיפוש, באמצעות result_annotation_keys.

REST

בדוגמה הזו, מפתח ההערה שסופק על ידי המשתמש, "camera-location", מצוין בגוף הבקשה, והערך של המפתח ("Sunnyvale") מסופק בתגובה.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

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

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "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"
    },

 ]
}

שימוש בקריטריונים כדי להחזיר מטא-נתונים של נכסים בחיפוש

בקריטריונים של החיפוש אפשר לציין אם להחזיר את ההערות התואמות לכל פריט בתוצאות החיפוש. התכונה הזו נתמכת בסוגים מוגבלים של סכימות נתונים: INTEGER, FLOAT, BOOLEAN, STRING (רק EXACT_SEARCH), וההערה צריכה להיות ברמת המחיצה.

נניח שאתם יוצרים את סכימת הנתונים הבאה במאגר מידע של מחסן נתונים:

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

חלק מההערות ל-"image-classification" מוזנות למאגר המידע באמצעות הזנת סרטונים בסטרימינג או בקשת CreateAnnotation.

אחרי שההערות מוזנות, אפשר לחפש "image-classification" ולקבל תוצאות של סרטונים וההערות התואמות שלהם:

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

{
  "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"
      },
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "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"
      }
    }
}

שימוש בחיפוש גלובלי כדי להציג מטא-נתונים של נכסים בחיפוש

החיפוש הגלובלי מאפשר למשתמשים להזין שאילתות חיפוש במקום לציין קריטריונים ספציפיים. אפשר לחפש לפי קריטריונים מסוג מחרוזת שהוגדרו כקריטריונים שניתן לחפש אותם בסכימת הנתונים. התוצאות התואמות מאוחזרות ומוחזרות אליכם.

כדי להשתמש בתכונה הזו, צריך להגדיר את השדה search_query ב-SearchAssetsRequest:

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

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

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "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"
    },
    ]
  }
}

החלת מפרט מיון כדי להזמין מטא-נתונים של נכסים שהוחזרו בחיפוש

אפשר להשתמש בתכונת המיון כדי למיין את תוצאות החיפוש לפי annotation שסופקו על ידי המשתמש. האפשרות הזו יכולה להיות שימושית למיון תוצאות עם סוגים של סכימות נתונים שאפשר לסדר, כמו סוגים מספריים ומחרוזות.

כדי להשתמש בתכונה הזו, צריך לציין schema_key_sorting_strategy, שדורש לפחות מפתח סכימת נתונים וסדר עולה או יורד:

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

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

}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אמור להתקבל קוד סטטוס של הצלחה (2xx) ותגובה ריקה.

יצירת הגדרות חיפוש

‫מחסן Vision מאפשר למשתמשים להתאים אישית את חוויית החיפוש שלהם באמצעות הגדרת החיפוש. הגדרת החיפוש משתמשת בנתוני סרטונים – כמו הערות שהמשתמשים סיפקו ותובנות שנוצרו על ידי מודלים של הבנת סרטונים של Google Cloud – כדי לספק למשתמש אפשרויות חיפוש נוספות. לדוגמה, אם אתם רוצים לטרגט קליפים עם כלי רכב בצבעים ספציפיים מתוך נתוני סרטוני רכב במחסן הנתונים, אתם יכולים להשתמש בהגדרת חיפוש ספציפית בשאילתה.

אפשר להשתמש ב-SearchConfig כדי להגדיר אפשרויות הגדרה מפורטות יותר.

בדוגמה הבאה אפשר לראות איך ליצור משאב SearchConfig.

הנחיות כלליות

כדי שהבקשה תתבצע בהצלחה בכל התרחישים לדוגמה, היא צריכה לעמוד בתנאים הבאים:

Request.search_configuration.name לא יכול להיות קיים.
המערך mapped_fields לא יכול להיות ריק, והוא צריך להיות ממופה למפתחות של הערות שמשתמשים סיפקו בעבר.
כל הערכים של mapped_fields צריכים להיות מאותו סוג.
כל mapped_fields צריכים לשתף הגדרות של התאמה מדויקת או חכמה.
כל mapped_fields חייבים להיות באותה רמת פירוט.

יש כמה תרחישים לדוגמה ליצירת SearchConfig, ולכל אחד מהם יש הנחיות שונות שצריך לפעול לפיהן.

יצירת הגדרת חיפוש עם קריטריונים מותאמים אישית לחיפוש

בקטע הזה מוסבר איך למפות אופרטור מותאם אישית למפתח הערה אחד או יותר שסופקו על ידי המשתמש. במקרה כזה, צריך לפעול לפי ההנחיות הכלליות כשיוצרים את הבקשה.

REST

צריך לציין את מזהה SearchConfig החדש בסוף כתובת ה-URL של הבקשה, ולא כשדה בבקשה.

בדוגמה הזו, מפתחות ההערות שצוינו על ידי המשתמש הם "player", ‏"coach" ו-"cheerleader".

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.
‫SEARCHCONFIG: השם של SearchConfig היעד.

ה-SearchConfig בדוגמה הזו הוא person.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

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

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

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

כדי ליצור היבט למפתח הערה יחיד שניתן על ידי משתמש, צריך לוודא ש-Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields מכיל רכיב יחיד. הערך של הרכיב הזה חייב להיות שם מפתח של הערה שהמשתמש סיפק.

בדוגמה הבאה אפשר לראות איך יוצרים מיפוי של היבטים למפתח ההערה שניתן על ידי המשתמש "Location".

REST

צריך לציין את מזהה SearchConfig החדש בסוף כתובת ה-URL של הבקשה, ולא כשדה בבקשה.

בדוגמה הזו, הבקשה מצליחה כי search_config_id (Location) בכתובת ה-URL של הבקשה מפנה למפתח הערה קיים שסופק על ידי המשתמש, ו mapped_fields מכיל בדיוק רכיב אחד עם ערך ששווה ל-search_config_id (Location).

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.
‫SEARCHCONFIG: השם של SearchConfig היעד.

ה-SearchConfig בדוגמה הזו הוא Location.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

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

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

הבקשות הבאות נכשלו כי הן לא עומדות בדרישות הנדרשות.

בקשות שנכשלו

בקשה 1 נכשלה:

      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"
        }
      }"

בקשה שנכשלה 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"
        }
      }"

בקשה שנכשלה 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"
        }
      }"

לקוחות שרוצים ליצור מיפוי בין ערך של היבט בהתאמה אישית לבין מפתח הערה אחד או יותר שסופק על ידי המשתמשים צריכים לוודא ש:

‫Request.search_configuration חייב להכיל SearchCriteriaProperty כך ש-Request.search_configuration.search_criteria_property.mapped_fields יכיל את אותם רכיבים כמו Request.search_configuration.facet_property.mapped_fields.

REST

צריך לציין את מזהה SearchConfig החדש בסוף כתובת ה-URL של הבקשה, ולא כשדה בבקשה.

בדוגמה הבאה אפשר לראות איך ליצור מיפוי של היבטים למפתחות ההערות שמשתמשים סיפקו "City" ו-"State".

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.
‫SEARCHCONFIG: השם של SearchConfig היעד.

ה-SearchConfig בדוגמה הזו הוא Location.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

{
  "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"
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

הבקשות הבאות נכשלו כי הן לא עומדות בדרישות הנדרשות.

בקשות שנכשלו

בקשה 1 נכשלה:

      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"
        }
      }"

בקשה שנכשלה 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"
        }
      }"

היבטים של טווח דומים להיבטים רגילים, אבל כל קבוצת היבטים מכסה טווח רציף כלשהו. הגדרה נוספת (range_facet_config) מספקת למערכת מידע על טווחי הקטגוריות האלה.

היבטים של טווח זמינים עבור:

מספרים שלמים
תאריכים

יש שלושה סוגים של היבטים של טווח:

טווח קבוע – כל משבצת היא באותו גודל.
טווח מותאם אישית – גדלים של משבצות שניתן לתכנת. לדוגמה, לוגריתמי.
טווח תאריכים – גרנולריות קבועה של קטגוריות של DAY, MONTH ו-YEAR. ההגדרה הזו חלה רק על היבטים של טווח תאריכים.

אותם תנאים חלים על פילטרים יחידים, עם כמה כללי אימות נוספים לגבי ציון הטווח.

מפרט של קטגוריה עם טווח קבוע

בדוגמה הבאה נוצרת הגדרה של פן עם טווח קבוע לשדה inventory-count, והתוצאה היא הקטגוריות הבאות: [-inf, 0), [0, 10), [10, 20), [20, 30), [30, inf].

REST

צריך לציין את מזהה SearchConfig החדש בסוף כתובת ה-URL של הבקשה, ולא כשדה בבקשה.

הבקשה הזו משתמשת ב-FixedRangeBucketSpec כדי ליצור כמה קטגוריות עם רמות פירוט שוות.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.
‫SEARCHCONFIG: השם של SearchConfig היעד.

ה-SearchConfig בדוגמה הזו הוא inventory-count.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

{
  "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
    }
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

מפרט של משבצת לטווח בהתאמה אישית

בדוגמה הבאה נוצרת הגדרה של פן עם טווח קבוע לשדה video-views, והתוצאה היא הקטגוריות הבאות: [inf, 0), [0, 10), [10, 100), [100, 1000), [1000, 10000), [10000, inf).

REST

צריך לציין את מזהה SearchConfig החדש בסוף כתובת ה-URL של הבקשה, ולא כשדה בבקשה.

בבקשה הזו נעשה שימוש בפרמטר CustomRangeBucketSpec כדי לציין איך הערכים מחולקים לקטגוריות.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.
‫SEARCHCONFIG: השם של SearchConfig היעד.

ה-SearchConfig בדוגמה הזו הוא video-views.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

{
  "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
       }
    }
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

מפרט של קבוצת משנה לפי טווח תאריכים ושעות

בדוגמה הבאה נוצרת הגדרה של טווח תאריכים לשדה film-date עם רמת פירוט של DAY.

REST

צריך לציין את מזהה SearchConfig החדש בסוף כתובת ה-URL של הבקשה, ולא כשדה בבקשה.

בבקשה הזו נעשה שימוש ב-DateTimeBucketSpec כדי לציין איך ערכי התאריכים מחולקים לקטגוריות.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.
‫SEARCHCONFIG: השם של SearchConfig היעד.

ה-SearchConfig בדוגמה הזו הוא film-date.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

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

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

שימוש בבחירות של היבטים כדי לחפש

אחרי שיוצרים את קבוצות הפנים האלה, אפשר להשתמש בהן כדי לחפש במחסן.

REST

הבקשה הזו משתמשת באובייקטים מסוג facetSelections כדי לציין קבוצה של דלי סיווג.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

{
   "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
           }
         }
       }
     }
   }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

עדכון של הגדרת חיפוש

כדי לעדכן את SearchConfig הנוכחי, הבקשה צריכה לעמוד בדרישות הבאות:

Request.searchConfig.name חייב להיות קיים.
הבקשה חייבת להכיל לפחות searchCriteriaProperty או facetProperty אחד לא ריק.
המערך mappedFields לא יכול להיות ריק, והוא צריך למפות למפתחות קיימים של הערות שסופקו על ידי המשתמש.
כל הערכים של mappedFields צריכים להיות מאותו סוג.
כל mappedFields חייבים להיות באותה רמת פירוט.
כל התנאים mappedFields צריכים להיות עם אותן אפשרויות התאמה סמנטית SearchConfig.

‏REST ושורת הפקודה

בדוגמת הקוד הבאה אפשר לראות איך מעדכנים משאב של הגדרת חיפוש במחסן באמצעות השיטה projects.locations.corpora.searchConfigs.patch.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫REGIONALIZED_ENDPOINT: נקודת הקצה עשויה לכלול תחילית שתואמת ל-LOCATION_ID, כמו europe-west4-. מידע נוסף על נקודות קצה אזוריות
‫PROJECT: מזהה הפרויקט או מספר הפרויקט ב- Google Cloud.
‫LOCATION_ID: האזור שבו אתם משתמשים ב-Vertex AI Vision. לדוגמה: us-central1, ‏ europe-west4. אזורים זמינים
‫CORPUS_ID: המזהה של מאגר הידע היעד.
‫SEARCHCONFIG_ID: המזהה של SearchConfig היעד.
‫"mappedFields": מפתח הערה קיים אחד או יותר שמשתמשים סיפקו.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

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

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

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

חיפוש נתונים במחסן נתונים של סרטוני סטרימינג באמצעות שורת הפקודה קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

חיפוש מטא-נתונים של סרטונים בסטרימינג

REST

אפשרויות נוספות לקריטריונים לחיפוש

curl

PowerShell

תשובה

החזרת מטא-נתונים של נכס קליפ כשמבצעים חיפוש

REST

curl

PowerShell

תשובה

שימוש בקריטריונים כדי להחזיר מטא-נתונים של נכסים בחיפוש

REST

curl

PowerShell

תשובה

שימוש בחיפוש גלובלי כדי להציג מטא-נתונים של נכסים בחיפוש

REST

curl

PowerShell

תשובה

החלת מפרט מיון כדי להזמין מטא-נתונים של נכסים שהוחזרו בחיפוש

REST

curl

PowerShell

יצירת הגדרות חיפוש

הנחיות כלליות

יצירת הגדרת חיפוש עם קריטריונים מותאמים אישית לחיפוש

REST

curl

PowerShell

יצירת הגדרת חיפוש עם מיפוי פנים ל-1:1

REST

curl

PowerShell

בקשות שנכשלו

יצירת הגדרת חיפוש עם מיפוי פנים מותאם אישית של 1:1 או יותר

REST

curl

PowerShell

בקשות שנכשלו

יצירת הגדרת חיפוש עם היבטים שמבוססים על טווח

מפרט של קטגוריה עם טווח קבוע

REST

curl

PowerShell

מפרט של משבצת לטווח בהתאמה אישית

REST

curl

PowerShell

מפרט של קבוצת משנה לפי טווח תאריכים ושעות

REST

curl

PowerShell

שימוש בבחירות של היבטים כדי לחפש

REST

curl

PowerShell

עדכון של הגדרת חיפוש

‏REST ושורת הפקודה

curl

PowerShell

חיפוש נתונים במחסן נתונים של סרטוני סטרימינג באמצעות שורת הפקודה