Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

מדריך לזיהוי תגים

מודל Tag Recognizer עוזר לכם לפתור בעיות מרכזיות בהבנת המדף הקמעונאי שלכם, כלומר לזהות ולנתח את התגים (לדוגמה, תג המחיר או תגי תוויות אחרים) בהתאם לסכימת חילוץ של ישויות מסוג צמד מפתח/ערך שהוגדרה על ידי המשתמש.

המודל הזה יכול לשמש כרכיב ה-AI העיקרי לניתוח ולפרשנות של נתוני תמונות מוצרים בחנויות קמעונאיות. לדוגמה, אפשר להשתמש במודל הזה בתמונות של מדפים שצולמו על ידי מצלמות מקומיות או מכשירים ניידים.

תרחישים לדוגמה לשימוש בכלי לזיהוי תגים ובכלי לזיהוי מוצרים

המודלים Product Recognizer ו-Tag Recognizer יכולים לשמש כאבני הבניין העיקריות של AI לניתוח ולפרשנות של נתוני תמונות שקשורים למוצרים ולתגיות, שאולי צילמתם בחנויות קמעונאיות.

המודלים של הכלי לזיהוי מוצרים והכלי לזיהוי תגים משלבים כמה יכולות ליבה של Google בתחום ה-AI, כולל יכולות של בניית מודלים וניתוח נתונים. המודלים האלה עוזרים לקמעונאים ו/או לשותפים טכניים לפתור בעיות מרכזיות בהבנת נתוני התמונות של המוצרים ותגי המחיר, כולל:

זיהוי, כלומר הבנה של המוצר שמופיע בתמונה.
זיהוי וניתוח של התג (לדוגמה, price-tag או כל תג אחר של תווית טקסט) בהתאם לסכימת חילוץ של ישות מסוג צמד מפתח/ערך שהוגדרה על ידי המשתמש.

בפרט, נכללים כמה מודלים ייחודיים של Google AI כדי לתמוך בפתרון בעיות בתרחישי השימוש האלה, כמו

מודל להטמעה חזותית של תמונות ממוזערות של מוצרים, שהופך תמונה ממוזערת של מוצר לייצוג של מרחב תכונות מספרי.
מודל ה-OCR של Google, ששולף את כל הטקסט שרואים בתמונה.
מודל לחילוץ ישויות של Google (שאפשר להתאים אישית), שהופך את הטקסטים הגולמיים לישויות בעלות שם של צמדים מותאמים אישית של מפתח/ערך שהוגדרו על ידי המשתמש.

בנוסף למודלים של AI מבית Google, מזהה המוצרים מסתמך גם על מסד הנתונים הגדול של Google עם פרטי מוצרים. נתוני המוצרים במסד הנתונים הזה כוללים את מזהה ה-GTIN או ה-UPC של המוצר, את מותג המוצר, את שם הפריט ואת התיאורים בשפות שונות, את הלוגו של המוצר ואת התמונות עם וריאציות שונות של האריזה. מסד נתוני המוצרים עם מודל ההטמעה החזותית של התמונות הממוזערות של המוצרים שצוין קודם מאפשר למודל לזיהוי מוצרים לזהות מוצרים רבים באופן מיידי.

שתי התכונות העיקריות של ה-AI הן מודלים של זיהוי מוצרים וזיהוי תגים.

הפונקציונליות של הכלי לזיהוי תגים

המודל הזה מזהה את כל מחרוזות הטקסט בתג, ואז מנסה לנתח את הטקסט לפי סכמת חילוץ הישות של זוגות מפתח/ערך שהוגדרה על ידי המשתמש, כמו תיאור פריט מוצר או ערך מחיר. הוא כולל את המודלים הבאים של Google AI, שמבדילים אותו ממינויים אחרים:

טכנולוגיית ה-OCR של Google, ששולפת את כל הטקסט שרואים בתמונה.
מודל חילוץ הישויות של Google, שהופך את הטקסט הגולמי לישויות בעלות שם של צמד מפתח/ערך שהוגדר על ידי המשתמש. התאמה אישית של המודל באמצעות Vertex AI. לדוגמה, אם חשוב לכם בעיקר תיאור פריט המוצר, ערך מחיר המוצר או מחיר המבצע, אבל לא שום דבר אחר, המשתמש יכול להגדיר את סכמת ניתוח התגים שלו באופן הבא:
```
key: item_description   value: string
key: regular_price      value: number
key: sale_price         value: number
```

Tag Parsing Schema

אחרי אימון המודל המותאם אישית לחילוץ ישויות, המערכת תזהה את תיבת הפריט של התג ותנתח אותה בהתאם לסכימה שהוגדרה על ידי המשתמש. לדוגמה:

  item_description:   COLLECTION 18PC GFT BX
  regular_price:      1099
  sale_price:         999

דוגמה לאובייקט JSON של פלט

{
  "imageUri": "gs://test_bucket/test_image.jpg",
  "tagRecognitionAnnotations": [
    {
      "entities": [
        {
          "confidence": 0.99646133,
          "mentionText": "NISSIN TOP RAMEN\n\nBOW CHICKEN\n\n",
          "region": {
            "xMax": 0.4618055,
            "xMin": 0.042725038,
            "yMax": 0.45387268,
            "yMin": 0.18415153
          },
          "type":"description"
        },
        {
          "confidence": 0.95828205,
          "mentionText": "$3.90\n",
          "region": {
            "xMax": 0.24819264,
            "xMin": 0.04185935,
            "yMax": 0.96134734,
            "yMin": 0.80382305
          },
          "type":"unit_price"
        },
        {
          "confidence": 0.60659707,
          "mentionText": "$14.99\n",
          "region": {
            "xMax": 0.9754113,
            "xMin": 0.3654699,
            "yMax": 0.92825794,
            "yMin": 0.40368474
          },
          "type":"price"
        }
      ]
    }
  ]
}

הגדרת הסביבה

בקטע הזה מוסבר איך ליצור אינטראקציה עם Store Vision AI RESTful API.

API_ENDPOINT=visionai.googleapis.com
PROJECT_ID=your project ID

בכל השיטות של create צריך לציין במפורש את השם או המזהה של המשאב שרוצים ליצור. אפשר להשתמש במזהה שהוא מחרוזת בעלת משמעות, למשל product-ABC, או במזהה שנוצר באופן אקראי, למשל UUID.

כדי להעניק לאדם מסוים הרשאת עריכה לשימוש ב-Store Vision API, מריצים את פקודת ה-IAM הבאה:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member='user:USER_ACCOUNT' --role='roles/visionai.editor'

כדי להעניק לחשבון שירות גישת עריכה, משתמשים בפקודה הבאה:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member='serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT' --role='roles/visionai.editor'

מידע נוסף על קישור ב-IAM

תהליך השימוש ב-Tag Recognizer

אפשר לבצע אימון מותאם אישית של מודל לזיהוי תגים באמצעות התכונה Vertex AI / AutoML Vision Object Detection.
ביצוע אימון של מודל לניתוח ישויות בתג באמצעות התכונה Vertex AI / AutoML Vision Object Detection עם מנוע OCR בהתאמה אישית.
יוצרים נקודת קצה עם ההגדרה הרצויה של זיהוי תגים.
מבצעים BatchAnalyze באמצעות התכונה TagRecognition. בצד השרת, המערכת תזהה תגים מכל תמונת קלט, תנתח את הטקסט בכל תג שזוהה ותפיק פלט ניתוח מובנה. T ## אימון מודל לזיהוי תגים וניתוח ישויות

אתם יכולים לאמן את המודל המותאם אישית לזיהוי תגים באמצעות התכונה לאימון מודלים של זיהוי אובייקטים בתמונות במוצר הקיים שלנו Vertex AI / AutoML Vision. למרות שתכונת האימון של מודל לזיהוי אובייקטים ב-Vertex AI / AutoML Vision מספקת חוויית אימון מודל בניהול מלא, עדיין באחריותכם להכין קבוצת נתונים של תמונות עם דגימה טובה, עם אנוטציות של תיבות תוחמות של אובייקטים שסומנו באופן מלא, כמערך הנתונים לאימון שיוזן למסוף אימון המודל. Google Cloud מספקת את שירות יצירת תוויות לנתונים של Vertex AI כדי לאפשר לכם ליצור את משימת תיוג הנתונים. לפרטים נוספים, אפשר לעיין בקישור הבא בנושא משימות של תוויות לנתונים ב-Vertex AI: /vertex-ai/docs/datasets/data-labeling-job. חשוב לספק למעריכים האנושיים הוראות ברורות לתוויות נתונים, כדי שהם ידעו איך לתייג את תיבות התוחמות של זיהוי התגים בתמונות כהכנה של מערך נתוני האימון.

כדי לאמן את מודל ניתוח ישויות התגים, צריך להכין אוסף של נתוני אימון, עם תמונות וההערות המשויכות שלהן.

התמונה היא תמונה של תג שכבר נחתכה.
בכל תמונה צריך להגדיר ולספק את שדה ישות המפתח (למשל, השדות product_title, ‏ price, ‏ unit_price) שרוצים לזהות ולנתח, ואת מיקום הקואורדינטות של תיבת התוחמת המשויכת בתצוגת התמונה החתוכה הזו.
כדי לתמוך בזיהוי או בניתוח הנכונים, אנחנו גם דורשים שתספקו את תחביר הביטוי הרגולרי כדי לאפיין כל שדה. הפרמטר הזה נדרש כדי לסייע בתהליך האימון ובשגרת ההסקה של האלגוריתם לניתוח התגים.

תמונה עם תג מוכר

דוגמה לאימון של ניתוח ישויות בתגים

לדוגמה, אם ניקח את הדוגמה הקודמת של אימון ניתוח ישויות של תגים, תוכלו לספק שורה אחת של פרטי הערות בקובץ ה-CSV של הערות לנתוני האימון באופן הבא:

"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"

מהדוגמה הקודמת:

לשדה product_title יש קואורדינטות של תיבת התמונה התואמת (x0, y0, x1, y1), והמגבלה של הביטוי הרגולרי בשדה הזה היא none.
השדה 'מחיר' כולל את הקואורדינטות של תיבת התמונה המתאימה '(x0, y0, x1, y1)', והאילוץ של הביטוי הרגולרי בשדה הזה הוא '‎\$\d+\.\d{2}‎'. הביטוי הזה מציין שאנחנו מחפשים לזהות ולנתח את השדה הזה עם סימן הדולר בתחילת הזנת הטקסט, כמה ספרות לפני הנקודה ושתי ספרות אחרי הנקודה.
השדה unit_price (מחיר ליחידה) כולל את אותה תחביר של הערות כמו השדה price (מחיר). לדוגמה, הקואורדינטות של תיבת התמונה (x0, y0, x1, y1) והאילוץ של הביטוי הרגולרי בשדה הזה הוא ‎\$\d+\.\d{2}‎, שמציין שאנחנו מחפשים לזהות ולנתח את השדה הזה עם הסימן $ בתחילת הזנת הטקסט, וכמה ספרות לפני הנקודה ושתי ספרות אחרי הנקודה.

לכן, נתוני אימון של מודל לניתוח תגי מחיר או לזיהוי ישויות יכללו אוסף של תמונות של תגי מחיר, עם ההערה בקובץ CSV, כאשר כל רשומה בשורת ה-CSV תהיה כמו הרשומה בדוגמה הקודמת.

"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"

"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"

"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"

[...]

אתם יכולים לאמן את המודל המותאם אישית של ניתוח ישויות תיוג באמצעות התכונה לאימון מודלים של זיהוי אובייקטים בתמונות של המוצר הקיים Vertex AI /AutoML Vision, וגם באמצעות ההתאמה האישית של מנוע ה-OCR של Google.

החל מיולי 2022, עדיין אין תמיכה מלאה בהדרכה של מודל מותאם אישית לזיהוי תגים ולניתוח ישויות תגים, ובהטמעה שלו ב-BatchAnalyze API של Store Vision AI, כחלק מחוויית קונסולה משולבת. עם זאת, עדיין אפשר להשתמש בהדרכה של מודל מותאם אישית לזיהוי תגים ולניתוח ישויות תגים (באמצעות התכונה Object Detection של Agent Platform Vision) ולהציג אותם ב-BatchAnalyze API של Store Vision AI. לשם כך צריך לבצע כמה שלבים ידניים של שירות עצמי.

שימוש ב-API – ניתוח מסקנות של פעולות מקובצות

יצירת נקודת קצה

‫ENDPOINT_ID=מזהה נקודת הקצה
‫TAG_DETECTOR=שם מודל זיהוי התגים
‫TAG_PARSER=שם מודל ניתוח התגים

curl -sS -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/retailEndpoints?retail_endpoint_id=ENDPOINT_ID \
-d '{
  "tagRecognitionConfig": {
    "tag_detection_model": "TAG_DETECTOR_NAME",
    "tag_parsing_model": "TAG_PARSER_NAME"
  }
}'

‫INPUT_FILE_URI=Cloud Storage uri של קובץ הקלט, כל שורה בקובץ הקלט היא רק Cloud Storage uri של תמונה לעיבוד, לדוגמה, gs://my-bucket/my-image.jpg
‫OUTPUT_URI_PREFIX=קידומת URI של Cloud Storage לקובץ תוצאות הפלט, לדוגמה, gs://my-bucket/my-output-dir

‫

curl -sS -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/retailEndpoints/ENDPOINT_ID:batchAnalyze 
-d '{
  "gcsSource": {
    "uris": ["INPUT_FILE_URI"]
  },
  "features": [
    {
      "type": "TYPE_TAG_RECOGNITION",
     }
  ],
  "outputGcsDestination": {
    "outputUriPrefix": "OUTPUT_URI_PREFIX"
  }
}'

"features": [
    {
      "type": "TYPE_TAG_RECOGNITION",
      "tagRecognitionConfig": {
        "tag_detection_model": "'TAG_DETECTOR_NAME'",
        "tag_parsing_model": "TAG_PARSER_NAME"
      }
    }
  ],

יש גם שדות נוספים שאפשר להגדיר ולקבוע את ההגדרות שלהם ב-tagRecognitionConfig, שהוא אובייקט RetailTagRecognitionConfig. פרטים נוספים מופיעים בתיאור המשאב בהפניית API.

הפניית API

משאב: projects.locations.retailCatalogs

ייצוג ב-JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "createTime": string,
  "updateTime": string,
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
  "labels": {
    string: string,
    ...
  }
}

שדות

name	מחרוזת	פלט בלבד. שם המשאב של RetailCatalog
displayName	מחרוזת	אופציונלי. השם המוצג של RetailCatalog.
createTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן שבה נוצר קובץ RetailCatalog.
updateTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של העדכון.
resourceState	enum	פלט בלבד. הסטטוס של RetailCatalog.
labels	map (key: string, value: string)	התוויות עם המטא-נתונים שהוגדרו על ידי המשתמש לארגון של RetailCatalog. המפתחות והערכים של התוויות יכולים להכיל עד 64 תווים (נקודות קוד של Unicode), שמורכבים רק מאותיות קטנות, ספרות, קווים תחתונים ומקפים. אפשר להשתמש בתווים בינלאומיים. מידע נוסף על תוויות ודוגמאות לתוויות זמינים בכתובת https://goo.gl/xmQnxf. אובייקט שמכיל רשימה של צמדי מפתח:ערך. דוגמה: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

Method: projects.locations.retailCatalogs.create

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/us-central1}/retailCatalogs

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה מכיל מופע של RetailCatalog.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע חדש של RetailCatalog.

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.get

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailCatalog` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של RetailCatalog.

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.list

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/us-central1}/retailCatalogs

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

פרמטרים של שאילתה

מסנ	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. ביטוי לסינון התוצאות של הבקשה.
pageToken	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. אסימון שמזהה איזה דף תוצאות השרת צריך להציג.
pageSize	מספר שלם	זה שינוי אופציונלי. גודל הדף המבוקש. יכול להיות שהשרת יחזיר פחות פריטים ממה שביקשתם. אם לא מציינים ערך, השרת יבחר ברירת מחדל מתאימה.
orderBy	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של שדות שלפיהם ימוינו התוצאות בסדר עולה. אחרי שם השדה, משתמשים ב-desc כדי למיין בסדר יורד.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל נתונים במבנה הבא: ייצוג JSON

{
  "retailCatalogs": [
    {
      object (RetailCatalog)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.delete

בקשת HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailCatalog` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של Operation.

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.importRetailProducts

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}:importRetailProducts

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailCatalog` שם המשאב.

גוף הבקשה

ייצוג ב-JSON

{
  "gcsSource": { object(GcsSource) },
  "format": enum(Format)
}

שדות

gcsSource	אובייקט	חובה. מיקום ב-Cloud Storage של תוכן הקלט. אפשר לספק כמה מיקומי קלט. התוכן של כל מיקומי הקלט ייובא באצווה אחת. סיומות קובץ נתמכות: 1. קובץ JSONL. כל שורה היא בפורמט JSON של RetailProductIoFormat. ‫2. קובץ TXT. כל שורה היא מספר GTIN של מוצר שרוצים לייבא.
פורמט	enum	חובה. פורמט הקובץ לייבוא.

פורמט ערכי ENUM

FORMAT_UNSPECIFIED	אין להשתמש בו.
FORMAT_TXT	בפורמט TXT.
FORMAT_JSONL	פורמט JSONL.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של Operation.

משאב: projects.locations.retailProducts

ייצוג ב-JSON

{
  "name": string,
  "gtins": [string],
  "normalizedGtins": [string],
  "thirdPartyIds": [ { object(ThirdPartyId) }],
  "locale": string,
  "brand": string,
  "title": string,
  "productUri": string,
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
   "labels": {
    string: string,
    ...
    }
   "createTime": string,
   "updateTime": string
}

שדות

name	מחרוזת	פלט בלבד. שם המשאב של RetailProductImage
displayName	מחרוזת	אופציונלי. השם המוצג של תמונת המוצר הקמעונאי.
sourceType	enum	אופציונלי. סוג המקור
gcsUri	string	אופציונלי. מיקום ב-Cloud Storage של RetailProductImage. צריך להגדיר את המאפיין הזה, אלא אם התמונה מסופקת על ידי Google, למשל, כשסוג המקור הוא SOURCE_TYPE_GOOGLE.
resourceState	enum	פלט בלבד. המצב של RetailProductImage.
labels	map (key: string, value: string)	התוויות עם מטא-נתונים שהוגדרו על ידי המשתמש כדי לארגן את RetailProductImage. המפתחות והערכים של התוויות יכולים להכיל עד 64 תווים (נקודות קוד של Unicode), שמורכבים רק מאותיות קטנות, ספרות, קווים תחתונים ומקפים. אפשר להשתמש בתווים בינלאומיים. מידע נוסף על תוויות ודוגמאות לתוויות זמינים בכתובת https://goo.gl/xmQnxf. אובייקט שמכיל רשימה של צמדי מפתח:ערך. דוגמה: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.
createTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של היצירה.
updateTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של העדכון.

RetailThirdPartyId מצגת JSON

{
  "id": string,
  "owner": string
}

שדות


id	מחרוזת	מזהה צד שלישי שבו משתמש הקמעונאי או היצרן (לדוגמה, מק"ט או קוד MPN).
בעלים	מחרוזת	הישות ש 'בבעלותה' המזהה של צד שלישי, למשל היצרן או הקמעונאי שמוכר את המוצר הזה.

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.create

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProducts

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה מכיל מופע של RetailProduct.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע חדש של RetailProduct.

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.get

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailProduct` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של RetailProduct.

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.list

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProducts

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

פרמטרים של שאילתה

מסנ	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. ביטוי לסינון התוצאות של הבקשה.
pageToken	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. אסימון שמזהה איזה דף תוצאות השרת צריך להציג.
pageSize	מספר שלם	זה שינוי אופציונלי. גודל הדף המבוקש. יכול להיות שהשרת יחזיר פחות פריטים ממה שביקשתם. אם לא מציינים ערך, השרת יבחר ברירת מחדל מתאימה.
orderBy	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של שדות שלפיהם ימוינו התוצאות בסדר עולה. אחרי שם השדה, משתמשים ב-desc כדי למיין בסדר יורד.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל נתונים במבנה הבא: ייצוג JSON

{
  "retailProducts": [
    {
      object (RetailProducts)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.delete

בקשת HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailProduct` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יהיה ריק.

משאב: projects.locations.retailProductImages

ייצוג ב-JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "sourceType": enum(SourceType),
  "gcsUri": string,
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
   "labels": {
    string: string,
    ...
    }
   "createTime": string,
   "updateTime": string
}

שדות

name	מחרוזת	פלט בלבד. שם המשאב של RetailProductImage
displayName	מחרוזת	אופציונלי. השם המוצג של תמונת המוצר הקמעונאי.
sourceType	enum	אופציונלי. סוג המקור
gcsUri	string	אופציונלי. מיקום ב-Cloud Storage של RetailProductImage. צריך להגדיר את המאפיין הזה, אלא אם התמונה מסופקת על ידי Google, למשל, כשסוג המקור הוא SOURCE_TYPE_GOOGLE.
resourceState	enum	פלט בלבד. המצב של RetailProductImage.
labels	map (key: string, value: string)	התוויות עם מטא-נתונים שהוגדרו על ידי המשתמש כדי לארגן את RetailProductImage. המפתחות והערכים של התוויות יכולים להכיל עד 64 תווים (נקודות קוד של Unicode), שמורכבים רק מאותיות קטנות, ספרות, קווים תחתונים ומקפים. אפשר להשתמש בתווים בינלאומיים. מידע נוסף על תוויות ודוגמאות לתוויות זמינים בכתובת https://goo.gl/xmQnxf. אובייקט שמכיל רשימה של צמדי מפתח:ערך. דוגמה: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.
createTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של היצירה.
updateTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של העדכון.

ערכי הטיפוס בן המנייה (enum) SourceType

SOURCE_TYPE_UNSPECIFIED	מקור נתונים לא ידוע. אין להשתמש בו.
SOURCE_TYPE_FIXED_CAMERA	התמונה צולמה ממצלמה קבועה.
SOURCE_TYPE_HAND_HELD_CAMERA	התמונה צולמה במצלמה ידנית.
SOURCE_TYPE_CRAWLED	התמונה נסרקת מהאינטרנט.
SOURCE_TYPE_SYSTEM_GENERATED	תמונה שנחתכה מתמונה מקורית עם תיוג אנושי.

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.create

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*}/retailProductImages

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה מכיל מופע של RetailProductImage.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע חדש של RetailProductImage.

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.get

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*/retailProductImages/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailProductImage` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של RetailProductImage.

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.list

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*}/retailProductImages

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

פרמטרים של שאילתה

מסנ	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. ביטוי לסינון התוצאות של הבקשה.
pageToken	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. אסימון שמזהה איזה דף תוצאות השרת צריך להציג.
pageSize	מספר שלם	זה שינוי אופציונלי. גודל הדף המבוקש. יכול להיות שהשרת יחזיר פחות פריטים ממה שביקשתם. אם לא מציינים ערך, השרת יבחר ברירת מחדל מתאימה.
orderBy	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של שדות שלפיהם ימוינו התוצאות בסדר עולה. אחרי שם השדה, משתמשים ב-desc כדי למיין בסדר יורד.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל נתונים במבנה הבא:

ייצוג ב-JSON

{
  "retailProductImages": [
    {
      object (RetailProductImages)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.delete

בקשת HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*/retailProductImages/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailProductImage` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יהיה ריק.

משאב: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets

ייצוג ב-JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "retailProductIds": [string],
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
   "labels": {
    string: string,
    ...
    }
   "createTime": string,
   "updateTime": string
}

שדות

name	מחרוזת	פלט בלבד. שם המשאב של RetailProductSet
displayName	מחרוזת	אופציונלי. השם המוצג של קבוצת מוצרים קמעונאיים.
retailProductIds []	מחרוזת	פלט בלבד. מזהי המשאבים של מוצרים ששייכים ל-RetailProductSet הזה. המוצרים ב-RetailProductSet צריכים להיות באותו קטלוג.
resourceState	enum	פלט בלבד. המצב של קבוצת המוצרים הקמעונאיים.
labels	map (key: string, value: string)	התוויות עם המטא-נתונים שהוגדרו על ידי המשתמש לארגון של RetailProductSet. המפתחות והערכים של התוויות יכולים להכיל עד 64 תווים (נקודות קוד של Unicode), שמורכבים רק מאותיות קטנות, ספרות, קווים תחתונים ומקפים. אפשר להשתמש בתווים בינלאומיים. מידע נוסף על תוויות ודוגמאות לתוויות זמינים בכתובת https://goo.gl/xmQnxf. אובייקט שמכיל רשימה של צמדי מפתח:ערך. דוגמה: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.
createTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של היצירה.
updateTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של העדכון.

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.create

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductSets

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה מכיל מופע של RetailProductSet.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע חדש של RetailProductSet.

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.get

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. מזהה של קבוצת מוצרים קמעונאיים.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של RetailProductSet.

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.list

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductSets

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

פרמטרים של שאילתה

מסנ	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. ביטוי לסינון התוצאות של הבקשה.
pageToken	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. אסימון שמזהה איזה דף תוצאות השרת צריך להציג.
pageSize	מספר שלם	זה שינוי אופציונלי. גודל הדף המבוקש. יכול להיות שהשרת יחזיר פחות פריטים ממה שביקשתם. אם לא מציינים ערך, השרת יבחר ברירת מחדל מתאימה.
orderBy	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של שדות שלפיהם ימוינו התוצאות בסדר עולה. אחרי שם השדה, משתמשים ב-desc כדי למיין בסדר יורד.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל נתונים במבנה הבא:

ייצוג ב-JSON

{
  "retailProductSets": [
    {
      object (RetailProductSets)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.delete

בקשת HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. מזהה של קבוצת מוצרים קמעונאיים.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יהיה ריק.

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.add

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*}:remove

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. שם המשאב RetailProductSet.

גוף הבקשה

ייצוג ב-JSON

{
  "productIds": [string],
  "productFilter": string
}

שדות

productIds[ ]	string	מזהה המשאב של RetailProducts שרוצים להוסיף. כולם צריכים להשתייך לאותו RetailCatalog כמו RetailProductSet היעד שצוין. אפשר לציין עד 200 מזהים של מוצרים קמעונאיים בבקשה אחת. אי אפשר להשתמש בהם יחד עם productFilter.
productFilter	string	מסנן רגיל שיחול על כל RetailProducts ב-RetailCatalog של ההורה, בוחר פריטים שעומדים בתנאי המסנן ומוסיף אותם ל-RetailProductSet. אי אפשר להשתמש בו יחד עם product_ids. מסננים נתמכים: https://google.aip.dev/160

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של Operation.

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.remove

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*}:add

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. שם המשאב RetailProductSet.

גוף הבקשה

ייצוג ב-JSON

{
  "productIds": [string],
  "productFilter": string
}

שדות

productIds[ ]	string	מזהי המשאבים של מוצרי הקמעונאות שרוצים להסיר. אם המוצרים הקמעונאיים שצוינו לא שייכים לקבוצת המוצרים הקמעונאיים הזו, המערכת תתעלם מהם. אפשר לציין עד 200 מזהים של מוצרים קמעונאיים בבקשה אחת. אי אפשר להשתמש בו יחד עם products_filter.
productFilter	string	מסנן רגיל שיוחל על כל RetailProduct ב-RetailProductSet שצוין, יבחר פריטים שעומדים בתנאי המסנן ויסיר אותם מ-RetailProductSet. אי אפשר להשתמש בו יחד עם product_ids. מסננים נתמכים:https://google.aip.dev/160

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של Operation.

משאב: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes

ייצוג ב-JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "retailProductSet": [string],
   "resourceState": enum(RetailResourceState),
   "labels": {
    string: string,
    ...
    }
   "createTime": string,
   "updateTime": string
}

שדות

name	מחרוזת	פלט בלבד. שם המשאב של משאב RetailProductRecognitionIndex.
displayName	מחרוזת	אופציונלי. השם המוצג של RetailProductRecognitionIndex.
תיאור	מחרוזת	אופציונלי. תיאור של RetailProductRecognitionIndex.
retailProductSet[]	string	אופציונלי. שם המשאב של RetailProductSet שמשמש ליצירת המשאב הזה. אם המאפיין הזה מוגדר, המערכת תכלול באינדקס רק מוצרים שמוגדרים ב-RetailProductSet שצוין. אם לא מגדירים את המאפיין, המערכת משתמשת בכל המוצרים בקטלוג הראשי.
resourceState	enum	פלט בלבד. המצב של RetailProductRecognitionIndex.
labels	map (key: string, value: string)	התוויות עם המטא-נתונים שהוגדרו על ידי המשתמש לארגון ה-RetailProductRecognitionIndex. המפתחות והערכים של התוויות יכולים להכיל עד 64 תווים (נקודות קוד של Unicode), שמורכבים רק מאותיות קטנות, ספרות, קווים תחתונים ומקפים. אפשר להשתמש בתווים בינלאומיים. מידע נוסף על תוויות ודוגמאות לתוויות זמינים בכתובת https://goo.gl/xmQnxf. אובייקט שמכיל רשימה של צמדי מפתח:ערך. דוגמה: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.
createTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של היצירה.
updateTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של העדכון.

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.create

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductRecognitionIndexes

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה מכיל מופע של RetailProductRecognitionIndex.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע חדש של RetailProductRecognitionIndex.

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.get

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductRecognitionIndexes/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailProductRecognitionIndex` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של RetailProductRecognitionIndex.

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.list

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductRecognitionIndexes

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

פרמטרים של שאילתה

מסנ	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. ביטוי לסינון התוצאות של הבקשה.
pageToken	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. אסימון שמזהה איזה דף תוצאות השרת צריך להציג.
pageSize	מספר שלם	זה שינוי אופציונלי. גודל הדף המבוקש. יכול להיות שהשרת יחזיר פחות פריטים ממה שביקשתם. אם לא מציינים ערך, השרת יבחר ברירת מחדל מתאימה.
orderBy	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של שדות שלפיהם ימוינו התוצאות בסדר עולה. אחרי שם השדה, משתמשים ב-desc כדי למיין בסדר יורד.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל נתונים במבנה הבא:

ייצוג ב-JSON

{
  "retailProductRecognitionIndexes": [
    {
      object (RetailProductRecognitionIndex)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.delete

בקשת HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductRecognitionIndexes/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. מזהה של ProductRecognitionIndex.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של Operation.

משאב: projects.locations.retailEndpoints

ייצוג ב-JSON

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "deployedProductRecognitionIndex": string,
  "resourceState": enum(RetailResourceState),
  "productRecognitionConfig": { object(RetailProductRecognitionConfig) },
  "tagRecognitionConfig": { object(RetailTagRecognitionConfig) },
  "labels": {
    string: string,
    ...
   }
  "createTime": string,
  "updateTime": string
}

שדות

name	מחרוזת	פלט בלבד. שם המשאב של משאב RetailEndpoint.
displayName	מחרוזת	אופציונלי. השם המוצג של RetailEndpoint.
תיאור	מחרוזת	אופציונלי. התיאור של RetailEndpoint.
deployedProductRecognitionIndex	מחרוזת	פלט בלבד. שם המשאב של ProductRecognitionIndex שנפרס ב-RetailEndpoint הזה.
productRecognitionConfig	אובייקט	אופציונלי. הגדרות לזיהוי מוצרים.
tagRecognitionConfig	אובייקט	אופציונלי. הגדרות לזיהוי תגים.
resourceState	enum	פלט בלבד. המצב של RetailProductRecognitionIndex.
labels	map (key: string, value: string)	התוויות עם המטא-נתונים שהוגדרו על ידי המשתמש לארגון ה-RetailProductRecognitionIndex. המפתחות והערכים של התוויות יכולים להכיל עד 64 תווים (נקודות קוד של Unicode), שמורכבים רק מאותיות קטנות, ספרות, קווים תחתונים ומקפים. אפשר להשתמש בתווים בינלאומיים. מידע נוסף על תוויות ודוגמאות לתוויות זמינים בכתובת https://goo.gl/xmQnxf. אובייקט שמכיל רשימה של צמדי מפתח:ערך. דוגמה: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.
createTime	מחרוזת (פורמט חותמת זמן)	פלט בלבד. חותמת הזמן של היצירה.
updateTime	מחרוזת (פורמט Timestamp)	פלט בלבד. חותמת הזמן של העדכון.

RetailProductRecognitionConfig

ייצוג ב-JSON

{
  "productDetectionModel": string,
  "detectionConfidenceThreshold": float,
  "recognitionConfidenceThreshold": float,
  "additionalConfig": { object }
}

שדות

productDetectionModel	מחרוזת	חובה. המודל שבו יש להשתמש כדי לזהות מוצרים בתמונות קלט. הערכים הנתמכים: ‎"builtin/stable"‎ (ברירת המחדל) או שם משאב של מודל Vertex AI.
detectionConfidenceThreshold	מספר ממשי (float)	זה שינוי אופציונלי. סף מהימנות לסינון תוצאות הזיהוי. אם לא מגדירים את המדיניות, המערכת תשתמש בערך ברירת המחדל.
recognitionConfidenceThreshold	מספר ממשי (float)	זה שינוי אופציונלי. סף הביטחון לסינון תוצאות הזיהוי. אם לא מגדירים את המדיניות, המערכת תשתמש בערך ברירת המחדל.
additionalConfig	אובייקט (פורמט Struct)	זה שינוי אופציונלי. הגדרות נוספות לזיהוי מוצרים.

RetailTagRecognitionConfig

ייצוג ב-JSON

{
  "tagDetectionModel": string,
  "tagParsingModel": string,
  "detectionConfidenceThreshold": float,
  "parsingConfidenceThreshold": float,
  "additionalConfig": { object }
}

שדות

tagDetectionModel	מחרוזת	חובה. מודל לשימוש בזיהוי תגים בתמונות קלט. ערכים נתמכים: משאב מודל של Vertex AI.
tagParsingModel	מחרוזת	חובה. מודל לניתוח טקסט בתגים שזוהו. ערכים נתמכים: משאב מודל של Vertex AI.
detectionConfidenceThreshold	מספר ממשי (float)	זה שינוי אופציונלי. סף מהימנות לסינון תוצאות הזיהוי. אם לא מגדירים את המדיניות, המערכת תשתמש בערך ברירת המחדל.
parsingConfidenceThreshold	מספר ממשי (float)	זה שינוי אופציונלי. סף מהימנות לסינון תוצאות של ניתוח טקסט. אם לא מגדירים את המדיניות, המערכת תשתמש בערך ברירת המחדל.
additionalConfig	אובייקט (פורמט Struct)	זה שינוי אופציונלי. הגדרות נוספות לזיהוי תגים.

Method: projects.locations.retailEndpoints.create

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*}/retailEndpoints

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה מכיל מופע של RetailEndpoint.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע חדש של RetailEndpoint.

Method: projects.locations.retailEndpoints.get

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailEndpoint` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של RetailEndpoint.

Method: projects.locations.retailEndpoints.list

בקשת HTTP

GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*}/retailEndpoints

פרמטרים של נתיבים


הורה	מחרוזת	חובה. מזהה ההורה.

פרמטרים של שאילתה

מסנ	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. ביטוי לסינון התוצאות של הבקשה.
pageToken	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. אסימון שמזהה איזה דף תוצאות השרת צריך להציג.
pageSize	מספר שלם	זה שינוי אופציונלי. גודל הדף המבוקש. יכול להיות שהשרת יחזיר פחות פריטים ממה שביקשתם. אם לא מציינים ערך, השרת יבחר ברירת מחדל מתאימה.
orderBy	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של שדות שלפיהם ימוינו התוצאות בסדר עולה. אחרי שם השדה, משתמשים ב-desc כדי למיין בסדר יורד.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל נתונים במבנה הבא:

ייצוג ב-JSON

{
  "retailEndpoints": [
    {
      object (RetailEndpoint)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

‫Method: projects.locations.retailEndpoints.delete

בקשת HTTP

DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*

פרמטרים של נתיבים


name	מחרוזת	חובה. `RetailEndpoint` מזהה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יהיה ריק.

‫Method: projects.locations.retailEndpoints.deployRetailProductRecognitionIndex

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:deployRetailProductRecognitionIndex

פרמטרים של נתיבים


retailEndpoint	מחרוזת	חובה. שם המשאב של משאב `RetailEndpoint` שאליו נפרס `RetailProductRecognitionIndex`.

גוף הבקשה

ייצוג ב-JSON

{
  "retailProductRecognitionIndex": string,
}

שדות


retailProductRecognitionIndex	מחרוזת	חובה. שם המשאב של `RetailProductRecognitionIndex` לפריסה.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של Operation.

Method: projects.locations.retailEndpoints.undeployRetailProductRecognitionIndex

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:undeployRetailProductRecognitionIndex

פרמטרים של נתיבים


retailEndpoint	מחרוזת	חובה. שם המשאב של `RetailEndpoint` המשאב שעליו תתבצע ביטול הפריסה.

גוף הבקשה

גוף הבקשה צריך להיות ריק.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של Operation.

שיטה: projects.locations.retailEndpoints.batchAnalyze

בקשת HTTP

POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:batchAnalyze

פרמטרים של נתיבים


retailEndpoint	מחרוזת	חובה. שם המשאב של `RetailEndpoint` שמשמש להצגת בקשת ההסקה.

גוף הבקשה

ייצוג ב-JSON

{
  "gcsSource": string,
  "features": { object(Feature) },
  // Union field output can be only one of the following:
  "outputGcsDestination": string,
  "corpus": string,
  // End of list of possible types for union field output.
  "bigqueryTable": string
}

שדות

gcsSource	מחרוזת	חובה. מיקום ב-Cloud Storage של תוכן הקלט. אפשר לספק כמה מיקומי קלט. התוכן של כל מיקומי הקלט יעובד באצווה אחת. תוכן נתמך: קובץ TXT, שכל שורה בו היא הנתיב המלא לתמונה. אפשר לתמוך ב-50,000 תמונות לכל היותר בבקשה אחת.
outputGcsDestination	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. המיקום ב-Cloud Storage של הספרייה שאליה ייכתב הפלט.
קורפוס	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. שם המשאב של מאגר התמונות. עדיין לא נתמך.
bigqueryTable	מחרוזת	זה שינוי אופציונלי. שם המשאב של טבלת BigQuery לייצוא הערות. בפורמט של 'projects//datasets//tables/*‎'. אם הגדרתם את האפשרות הזו, גם הערות שנוצרו מהסקת מסקנות של ML ייוצאו לטבלת BigQuery שציינתם. עדיין לא נתמך.
features[]	אובייקט	חובה. סוג ההסקה של למידת המכונה שרוצים לבצע.

תכונה

ייצוג ב-JSON

{
  "type": enum(Type),
  "productRecognitionConfig": object(RetailProductRecognitionConfig),
  "tagRecognitionConfig": object(RetailTagRecognitionConfig)
}

שדות

סוג	enum	חובה. סוג התכונה.
productRecognitionConfig	אובייקט	זה שינוי אופציונלי. לכל בקשה הגדרות ברירת מחדל שונות לתכונה לזיהוי מוצרים. הוא יעיל רק אם הסוג מוגדר כ-TYPE_PRODUCT_RECOGNITION.
tagRecognitionConfig	אובייקט	זה שינוי אופציונלי. החלפה של הגדרות ברירת המחדל לזיהוי תגים לכל בקשה. היא פועלת רק אם הסוג מוגדר כ-TYPE_TAG_RECOGNITION.

גוף התגובה

אם הפעולה בוצעה ללא שגיאות, גוף התגובה יכיל מופע של Operation.

סוגים

GcsSource

ייצוג ב-JSON

{
  "uris": [string]
}

שדות


uris[]	מחרוזת	חובה. הפניות לנתיבים ב-Cloud Storage.

סוג

ערכי ENUM

TYPE_UNSPECIFIED	ערך ברירת המחדל. אין להשתמש בו.
TYPE_PRODUCT_RECOGNITION	זיהוי מוצרים. חובה להשתמש ב-`RetailEndpoint` עם `RetailProductRecognitionIndex` שמוטמע.
TYPE_TAG_RECOGNITION	זיהוי וניתוח של תגים. חובה להשתמש בה ב-`RetailEndpoint` עם RetailTagRecognitionConfig.

RetailProductIoFormat

ייצוג ב-JSON

{
  "retailProduct": { object(RetailProduct) },
  "retailProductImages": [ { object(RetailProductImage) }]
}

שדות

retailProduct	אובייקט	חובה. `RetailProduct` לייבוא
retailProductImages[ ]	אובייקט	אופציונלי. `RetailProductImage`s של `RetailProduct` שרוצים לייבא.

RetailResourceState

ערכי ENUM

RETAIL_RESOURCE_STATE_UNSPECIFIED	ערך ברירת המחדל. אין להשתמש בו.
RETAIL_RESOURCE_STATE_CREATING	המצב הוא 'יצירה'.
RETAIL_RESOURCE_STATE_CREATED	מצב Created.
RETAIL_RESOURCE_STATE_UPDATING	עדכון המצב.
RETAIL_RESOURCE_STATE_DELETED	המצב הוא 'נמחק'.
RETAIL_RESOURCE_STATE_ERROR	שגיאת מצב.

מדריך לזיהוי תגים קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

תרחישים לדוגמה לשימוש בכלי לזיהוי תגים ובכלי לזיהוי מוצרים

הפונקציונליות של הכלי לזיהוי תגים

Tag Parsing Schema

דוגמה לאובייקט JSON של פלט

הגדרת הסביבה

תהליך השימוש ב-Tag Recognizer

שימוש ב-API – ניתוח מסקנות של פעולות מקובצות

יצירת נקודת קצה

הפניית API

משאב: projects.locations.retailCatalogs

Method: projects.locations.retailCatalogs.create

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.get

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.list

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.delete

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.importRetailProducts

משאב: projects.locations.retailProducts

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.create

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.get

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.list

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.delete

משאב: projects.locations.retailProductImages

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.create

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.get

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.list

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.delete

משאב: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.create

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.get

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.list

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.delete

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.add

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.remove

משאב: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes

‫Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.create

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.get

Method: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.list

שיטה: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.delete

משאב: projects.locations.retailEndpoints

RetailProductRecognitionConfig

RetailTagRecognitionConfig

Method: projects.locations.retailEndpoints.create

Method: projects.locations.retailEndpoints.get

Method: projects.locations.retailEndpoints.list

‫Method: projects.locations.retailEndpoints.delete

‫Method: projects.locations.retailEndpoints.deployRetailProductRecognitionIndex

Method: projects.locations.retailEndpoints.undeployRetailProductRecognitionIndex

שיטה: projects.locations.retailEndpoints.batchAnalyze

RetailProductIoFormat

מדריך לזיהוי תגים