Directives relatives au stockage d'objets de l'outil RAG pour les agents d'IA générative

Consultez les sections suivantes pour préparer les données du service de stockage d'objets pour les outils RAG des agents d'IA générative.

Directives générales

Suivez ces directives pour préparer les données pour les sources de données des agents d'IA générative avant le chargement dans le stockage d'objets :

  • Sources de données : Les données des agents d'IA générative doivent être chargées en tant que fichiers dans un seau de stockage d'objets.
  • Nombre de seaux : Un seul seau est autorisé par source de données.
  • Types de fichier pris en charge : Les fichiers PDF, txt, JSON, HTML et Markdown (MD) sont pris en charge.
  • Limite de taille de fichier : Chaque fichier ne doit pas dépasser 100 Mo. Les fichiers dépassant la limite sont ignorés. Pour les autres exigences, voir Exigences relatives au type de fichier et soutien.
  • URL : Tous les hyperliens présents dans les documents sont extraits et affichés en tant qu'hyperliens dans la réponse au clavardage.
  • Données non prêtes : Si vos données ne sont pas encore disponibles, créez un dossier vide pour la source de données et alimentez-le plus tard. De cette façon, vous pouvez ingérer des données dans la source une fois le dossier alimenté.
Note

Configurez les autorisations de stockage d'objets suivantes avant de continuer.

  • Accès utilisateur aux fichiers du service de stockage d'objets
  • Accès au travail d'ingestion de données aux fichiers de stockage d'objets pour les tâches de longue durée

Voir Obtention de l'accès pour les autorisations.

Exigences relatives au type de fichier et soutien

Les fichiers de source de données doivent être chargés dans le stockage d'objets. Assurez-vous que les exigences sont remplies pour le type de fichier à ingérer.

PDF

Les exigences et la prise en charge de l'ingestion des fichiers PDF sont les suivantes :

  • Extension de fichier : Doit être .pdf
  • Taille de fichier : Un fichier unique ne doit pas dépasser 100 Mo.
  • Mot de passe du fichier : Si un fichier PDF est protégé par mot de passe, un échec de fichier est enregistré dans les journaux de statut.
  • Contenu : Un fichier PDF peut inclure des images, des graphiques et des tables de référence, mais ils ne doivent pas dépasser 8 Mo.
  • Préparation de graphique : Aucune préparation spéciale n'est nécessaire pour les graphiques, à condition qu'ils soient bidimensionnels avec des axes étiquetés. Le modèle peut répondre à des questions sur les graphiques sans explications explicites.
  • Préparation des tables : Utilisez des tables de référence comportant plusieurs rangées et colonnes. Par exemple, l'agent peut lire la table dans la page Limites.

TXT

Les exigences et la prise en charge de l'ingestion des fichiers txt sont les suivantes :

  • Extension de fichier : Doit être .txt
  • Taille de fichier : Un fichier unique ne doit pas dépasser 100 Mo.

JSON

Les exigences et la prise en charge de l'ingestion des fichiers JSON sont les suivantes :

  • Extension de fichier : Doit être .json
  • Taille de fichier : Un fichier unique ne doit pas dépasser 100 Mo.
  • Encodage : Seul l'encodage UTF-8 en anglais est pris en charge. Les données structurées JSON peuvent contenir des paires clé-valeur, des tableaux et des objets imbriqués.
  • Profondeur de l'imbrication : La profondeur de la structure ne doit pas dépasser 50.
  • Limite de liste : Une liste dans la structure JSON ne doit pas dépasser 10000 éléments.

HTML

Les exigences et la prise en charge de l'ingestion des fichiers HTML sont les suivantes :

  • Extension de fichier : Doit être .html
  • Taille de fichier : Un fichier unique ne doit pas dépasser 100 Mo.
  • Contenu : Seul le contenu visible est ingéré. Tout contenu dynamique n'est pas ingéré et les balises de script sont supprimées.
  • Images : Les images référencées dans un fichier peuvent être traitées si la source de l'image n'est pas une valeur HTTP externe ou un chemin absolu. Toutes les images qui ne répondent pas aux exigences suivantes sont ignorées.
    • Seules les images JPEG (.jpg ou .jpeg) sont prises en charge.
    • Une image ne doit pas dépasser 6 Mo. Toutes les images dépassant la limite sont ignorées.
    • Les images doivent être chargées dans le stockage d'objets au même niveau que le fichier HTML chargé ou au-dessous.
    • Le chemin source (attribut src) de chaque image doit être un chemin relatif au fichier HTML parent. Exemple :
      <img src="./my-image.jpg">
      <img src="./myfolder/my-imagetwo.jpg">
      
    • Le chemin source (src attribute) de chaque image ne doit pas spécifier d'URL (http, https ou data)

MD (Markdown)

Les exigences et la prise en charge de l'ingestion des fichiers MD (Markdown) sont les suivantes :

  • Extension de fichier : Doit être .md
  • Taille de fichier : Un fichier unique ne doit pas dépasser 100 Mo.
  • Images : Les images sont ignorées et ne sont pas traitées.

Amélioration de la compréhension des tables

Une meilleure compréhension des tables, une fonctionnalité des outils de RAG, vise à améliorer la précision des réponses aux interrogations avec des réponses intégrées dans les données de table PDF. Il traite ces tables pour générer des réponses plus précises et pertinentes, alignées sur les informations qu'elles contiennent. En général, les outils RAG peuvent lire les tableaux. Pour que l'outil RAG puisse lire les tables avec une meilleure compréhension des tables, assurez-vous que les tables présentent les fonctionnalités suivantes :

  • Toutes les cellules du tableau sont séparées par des lignes visibles ou des limites d'objet d'autres cellules, y compris les noms d'en-tête de la première ligne.
  • Toutes les colonnes, y compris la première colonne, ont un nom d'en-tête.
  • Chaque table comporte plus d'une colonne et plus d'une rangée, à l'exclusion de la rangée avec des noms d'en-tête.
Les tables ingérées avec une meilleure compréhension des tables sont répertoriées lors de l'ingestion des données. Exemple de message :
Count of tables that support enhanced table understanding in following PDFs:
      - enhanced_table_test_data/2025_Report1.pdf has 4 tables processed successfully
      - enhanced_table_test_data/2025_Report2.pdf has 3 tables processed successfully
      - enhanced_table_test_data/2025_Report3.pdf has 3 tables processed successfully

Amélioration des réponses grâce au filtrage des métadonnées

Utiliser les métadonnées prédéfinies pour appliquer des filtres lors d'un clavardage. Lorsque des filtres sont appliqués, les recherches d'un agent dans une session de clavardage sont limitées aux fichiers de données associés aux métadonnées, ce qui aide le modèle à générer des réponses pertinentes à la portée du contenu, améliorant ainsi l'exactitude et la pertinence de la réponse de l'agent.

Les étapes suivantes décrivent un aperçu de l'utilisation de la fonction de filtrage des métadonnées. Après avoir compris l'aperçu du flux de travail, vérifiez les détails de votre cas d'utilisation dans les sections fournies après les étapes d'aperçu.

  1. Dans un éditeur de texte, créez le schéma de métadonnées, qui est requis pour les filtres que vous souhaitez rendre disponibles. Écrivez le schéma au format JSON. Nommez le fichier _metadata_schema.json.

    Exemple :

    {
        "metadataSchema": [
            {
                "name": "publication_year",
                "type": "integer"
            },
            {
                "name": "title",
                "type": "string"
            }
    	]
    }
  2. Chargez le fichier _metadata_schema.json créé à l'étape 1 au niveau racine du seau de stockage d'objets qui contient les fichiers de données pour une base de connaissances.
  3. Créer des fichiers JSON pour associer des fichiers de données aux métadonnées prédéfinies et fournir les valeurs des métadonnées.

    Exemple :

    {
        "metadataAttributes": {
            "publication_year": 2020
        }
    } 

    Vous pouvez associer un ou plusieurs fichiers de données ou tous les fichiers d'un compartiment aux métadonnées. Pour plus de détails sur les conventions de nom de fichier JSON à utiliser pour les options que vous choisissez, voir Options de filtre de métadonnées (nom de fichier et emplacement).

  4. Chargez les fichiers JSON créés à l'étape 3 dans le seau de stockage d'objets qui contient les fichiers de données pour une base de connaissances. Pour chaque option, assurez-vous d'enregistrer le fichier à l'emplacement approprié dans la hiérarchie.
  5. Créez une base de connaissances. Sélectionnez Stockage d'objets comme type de magasin de données et l'option pour démarrer automatiquement le travail d'ingestion.

    Lorsque les fichiers de données sont ingérés, les agents d'intelligence artificielle générative créent une liste des noms de métadonnées et des valeurs pouvant être sélectionnées dans un clavardage. Pour voir les noms et les valeurs des métadonnées ingérées, voir Obtention des détails d'une base de connaissances dans les agents d'IA générative.

  6. Créez un agent à l'aide d'un outil RAG, en sélectionnant la base de connaissances créée à l'étape 5. Dans l'agent, sélectionnez l'option permettant de créer automatiquement un point d'extrémité. Si vous avez besoin d'aide, voir Création d'un agent et Création d'un outil RAG.
  7. Dans une fenêtre de clavardage, ajoutez un ou plusieurs filtres de métadonnées prédéfinis et sélectionnez les valeurs à appliquer. Voir Utiliser des filtres de métadonnées dans un clavardage.
Note

Consultez les sections suivantes pour en savoir plus sur la préparation des fichiers JSON de métadonnées pour votre cas d'utilisation et sur l'ajout et l'application de filtres de métadonnées dans une session de clavardage.
Options de filtre de métadonnées (nom de fichier et emplacement)

Sélectionnez une ou plusieurs des méthodes suivantes qui vous conviennent le mieux.

Méthode Nom et emplacement du fichier Syntaxe
Incluez les métadonnées pour tous les fichiers d'un seau sans mentionner les noms de fichier. Créez un fichier _common.metadata.json au niveau racine du stockage d'objets. Utilisez ce fichier pour les métadonnées communes à tous les fichiers du seau. Cette méthode évite d'entrer des métadonnées en double entre les objets.
Dans un fichier, créez une entrée de métadonnées pour chaque fichier d'un seau et incluez les noms de fichier. Créez un fichier _all.metadata.json au niveau racine du stockage d'objets. Utilisez cette méthode si vous avez beaucoup de fichiers et la création d'un fichier comprenant tous les noms de fichier est plus pratique pour vous que la création d'un fichier de métadonnées par fichier.
Créez un fichier de métadonnées pour chaque fichier d'un seau. Créez un fichier <file-name>.metadata.json pour chaque fichier, au niveau du fichier.

<file-name> doit correspondre au nom du fichier de données dans le seau.

Utilisez cette méthode lorsque les métadonnées diffèrent pour chaque fichier et qu'il n'y a pas beaucoup de fichiers pour lesquels créer un fichier de métadonnées, ou si vous automatisez la création des fichiers de métadonnées.
Ajoutez des en-têtes de métadonnées de stockage d'objets à chaque fichier. Ajoutez un en-tête de métadonnées au moyen de la propriété de métadonnées du service de stockage d'objets de chaque fichier. Utilisez cette méthode si vous avez peu de propriétés de métadonnées à inclure. Nous vous recommandons d'utiliser les autres méthodes avec des fichiers JSON, car les fichiers sont plus faciles à mettre à jour et à gérer et les en-têtes de métadonnées sont difficiles à mettre à jour.

Pour toutes les méthodes, vous devez définir un fichier de schéma de métadonnées nommé _metadata_schema.json au niveau racine du seau de stockage d'objets.

Voici un exemple de hiérarchie dans laquelle vous enregistrez les fichiers de métadonnées dont vous avez besoin.

Image présentant la hiérarchie des fichiers de métadonnées dans le service de stockage d'objets. Le fichier bucket_root contient les fichiers suivants : _all.metadata.json, _common.metadata.json, _metadata_schema.json, file_0.pdf, file_0.pdf.metadata.json, folder_1 et folder_2. Ensuite, folder_1 comprend file_1.pdf et file_1.pdf.metadata.json et folder_2 comprend file_2.pdf et file_2.pdf.metadata.json.

Exemples de fichier JSON de métadonnées

Les étapes suivantes utilisent des exemples pour montrer comment formater les fichiers JSON de métadonnées. Voir aussi Limites pour le filtrage des métadonnées.

  1. Créez un fichier de schéma de métadonnées nommé _metadata_schema.json et enregistrez-le au niveau racine du stockage d'objets. Par exemple :
    {
        "metadataSchema": [
            {
                "name": "field_1",
                "type": "integer"
            },
            {
                "name": "field_2",
                "type": "string"
            },
            {
                "name": "field_3",
                "type": "list_of_string"
            },
            {
                "name": "field_4",
                "type": "double"
            }  
        ]
    }

    Chaque filtre de métadonnées a une valeur name et une valeur type.

    Les valeurs autorisées pour type sont integer, string, list_of_string et double.

    Exemple :

    {
        "metadataSchema": [
            {
                "name": "rating",
                "type": "double"
            },
            {
                "name": "publication_year",
                "type": "integer"
            },
            {
                "name": "title",
                "type": "string"
            },
            {
                "name": "topic",
                "type": "list_of_string"
            }
        ]
    }
    Exemple de mappage d'index pour OpenSearch, integer :
    "publication_year": {
      "type": "integer"         
    }
    Exemple de mappage d'index pour OpenSearch, string :
    "title": {
      "type": "text",
      "fields": {
          "keyword": {
              "type": "keyword"
          },
          "search_as_you_type": {
              "type": "search_as_you_type"
          }
       }
    }
    Exemple de mappage d'index pour OpenSearch, list_of_string :
    "publishers": {
        "type": "text",
        "fields": {
        "keyword": {
            "type": "keyword"
        },
        "search_as_you_type": {
            "type": "search_as_you_type"
        }
      }
    }
    Exemple de mappage d'index pour OpenSearch, double :
    "rating": {
      "type": "double"
    }
  2. (Facultatif) Créez un fichier JSON nommé _commmon.metadata.json pour les métadonnées communes à tous les fichiers d'un seau. Par exemple :
    {
        "metadataAttributes": {
            "field_1": value_1,
            "field_2": value_2,
            "field_3": value_3,
            ......,
            "field_n": value_n
        }
    }

    Exemple :

    {
        "metadataAttributes": {
            "rating": 3.3,
            "publication_year": "2020",
            "topic": [
                "cooking",
                "health",
                "gardening"
            ]
        }
    }
  3. (Facultatif) Créez un fichier JSON nommé _all.metadata.json. Dans ce fichier, ajoutez des métadonnées pour chaque fichier par nom. Par exemple :
    {
        "folder_1/file_1.pdf" : {
            "metadataAttributes": {
                "field_1": value_1,
                "field_2": value_2,
                "field_3": value_3,
                ......,
                "field_n": value_n
            }
        },
        "folder_2/file_2.pdf": {
            "metadataAttributes": {
                "field_1": value_1,
                "field_2": value_2,
                "field_3": value_3,
                ......,
                "field_n": value_n
            }
        }
    }
  4. (Facultatif) Ajoutez les métadonnées séparément pour les fichiers du seau en créant un fichier JSON nommé <file-name>.metadata.json pour un fichier.

    <file-name> doit correspondre au nom du fichier de données dans le seau. Par exemple, le fichier de données file1.pdf est associé aux métadonnées définies dans le fichier JSON file1.pdf.metadata.json.

    {
        "metadataAttributes": {
            "field_1": value_1,
            "field_2": value_2,
            "field_3": value_3
        }
    }
Note

Vous ne pouvez pas modifier ou supprimer les champs de métadonnées une fois les données de la base de connaissances ingérées. Vous pouvez ajouter de nouveaux champs à la limite autorisée. Pour supprimer ou mettre à jour un champ, recréez la base de connaissances.

Utiliser des filtres de métadonnées dans un clavardage

La procédure suivante suppose que vous avez créé le schéma de métadonnées requis et les fichiers JSON de filtre de métadonnées facultatifs, une base de connaissances et un agent avec un outil RAG et un point d'extrémité.

  1. Démarrer un clavardage.
  2. Dans le panneau de droite, développez Filtres de métadonnées et sélectionnez Ajouter un filtre pour ajouter un ou plusieurs filtres.
    1. Dans le panneau Ajouter un filtre, sélectionnez Ajouter un filtre et utilisez les menus pour sélectionner un filtre de métadonnées prédéfini par nom, un opérateur de condition et une valeur de métadonnées.

      Par exemple, vous pouvez ajouter le filtre topic contains cooking, où topic est le nom du filtre de métadonnées, contains est l'opérateur de condition et cooking est la valeur des métadonnées.

    2. Sélectionnez Ajouter un filtre pour ajouter d'autres filtres si nécessaire.

      Pour supprimer un filtre, sélectionnez l'icône X qui se trouve à la fin de la rangée.

    3. Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Ajouter.

      Les filtres ajoutés s'affichent sous Filtres de métadonnées dans la fenêtre de clavardage. Une coche à côté d'un filtre signifie que le filtre est appliqué. Si vous ne voulez pas appliquer de filtre, décochez la case à côté du filtre.

  3. Pour démarrer une conversation, entrez un message et sélectionnez Submit (Soumettre).

    Au cours d'une session de clavardage, vous pouvez ajouter ou supprimer des filtres de métadonnées, et effacer ou appliquer des filtres pour poursuivre la conversation.

Limites pour le filtrage des métadonnées
Description Limite
Nombre maximal d'entrées dans _all.metadata.json 10,000
Nombre maximal de champs de métadonnées pouvant être spécifiés pour chaque fichier 20
Nombre maximal d'éléments dans un list_of_string type 10
Longueur maximale d'un élément individuel d'un type list_of_string 50
Longueur maximale d'une clé de métadonnées en caractères 25
Longueur maximale de la valeur des métadonnées en caractères 50

Ajout de métadonnées à un en-tête de métadonnées de stockage d'objets

Créez un seau de stockage d'objets et chargez des fichiers sources pour les réponses RAG dans les agents d'intelligence artificielle générative pour OCI. Facultativement, ajoutez une URL personnalisée à chaque fichier pour la citation.
  1. Dans la barre de navigation de la console, sélectionnez une région qui héberge des agents d'IA générative, par exemple États-Unis - Midwest (Chicago). If you don't know which region to select, see Regions with Generative AI Agents.
  2. Ouvrez le menu de navigation et sélectionnez Stockage. Sous Stockage d'objets et stockage d'archives, sélectionnez Seaux.
  3. Sélectionnez le compartiment dans lequel vous voulez créer un seau ou le compartiment qui contient le seau que vous voulez utiliser. Vous devez disposer de l'autorisation suivante pour ajouter des ressources de stockage d'objets à ce compartiment.
    allow group <your-group-name> to manage object-family in compartment <compartment-with-bucket>
  4. Pour créer un seau, procédez comme suit :
    1. Sélectionnez Créer un seau.
    2. Entrez un nom unique à votre région pour le seau.
    3. Pour les autres champs, sélectionnez les liens En savoir plus, puis sélectionnez les options qui s'appliquent à vos données. Voir aussi Création d'un seau de stockage d'objets.
    4. Sélectionnez Créer.
      Par défaut, un nouveau seau est privé. Vous pouvez modifier la visibilité d'un seau après l'avoir créé.
  5. Sélectionnez le nom du seau que vous voulez utiliser.
  6. Dans la page Détails du seau, sous Objets, cliquez sur Charger.
  7. (Facultatif) Sélectionnez Afficher les en-têtes et les métadonnées facultatifs, puis sélectionnez et entrez les valeurs suivantes.
    • Type : Métadonnées
    • Nom : gaas-metadata-filtering-field-<metadata-name>
    • Valeur : <metadata-value>
    Important

    Pour que le filtrage des métadonnées fonctionne, vous devez utiliser le préfixe gaas-metadata-filtering-field- pour le nom des métadonnées.

    Le service de stockage d'objets ajoute ensuite opc-meta- au nom des métadonnées, de sorte que l'en-tête s'affiche comme opc-meta-gaas-metadata-filtering-field-<metadata-name>.

    Par exemple, pour ajouter des métadonnées portant le nom publication_year, ajoutez un en-tête de métadonnées portant le nom gaas-metadata-filtering-field-publication_year. Lorsque vous obtenez les détails de ce fichier, le nom des métadonnées est opc-meta-gaas-metadata-filtering-field-publication_year.

    Pour les valeurs de liste, utilisez le format suivant :

    _LIST_OF_STRING_|list_value_1|list_value_2, où _LIST_OF_STRING_ est fixe, et chaque élément de liste est séparé par une barre verticale '|'. Ce format est décodé en tant que liste de valeurs : {list_value_1, list_value_2}

  8. Ajoutez un ou plusieurs fichiers pour la source de données et sélectionnez Charger.
    Note

    • Vous ne pouvez pas mettre à jour la propriété metadata des objets existants. Au lieu de cela, vous pouvez copier un fichier, ajouter de nouvelles métadonnées à ce fichier, puis supprimer l'ancien fichier.

    • Vous pouvez ajouter des filtres à votre conversation de clavardage avec un agent à l'aide du filtrage des métadonnées après l'ingestion des données de la base de connaissances à partir du stockage d'objets et de ses métadonnées. Pour en savoir plus sur l'ajout de filtres, voir l'étape 11 sous Clavardage avec les agents des agents d'IA générative. Vous pouvez également voir les détails des valeurs de métadonnées après l'ingestion des données dans une base de connaissances. Voir la ressource Métadonnées dans Obtention des détails d'une base de connaissances dans les agents d'IA générative.

Ajout de données avec une URL personnalisée à un seau de stockage d'objets

Créez un seau de stockage d'objets et chargez des fichiers sources pour les réponses RAG dans les agents d'intelligence artificielle générative pour OCI. Facultativement, ajoutez une URL personnalisée à chaque fichier pour la citation.
  1. Dans la barre de navigation de la console, sélectionnez une région qui héberge des agents d'IA générative, par exemple États-Unis - Midwest (Chicago). If you don't know which region to select, see Regions with Generative AI Agents.
  2. Ouvrez le menu de navigation et sélectionnez Stockage. Sous Stockage d'objets et stockage d'archives, sélectionnez Seaux.
  3. Sélectionnez le compartiment dans lequel vous voulez créer un seau ou le compartiment qui contient le seau que vous voulez utiliser. Vous devez disposer de l'autorisation suivante pour ajouter des ressources de stockage d'objets à ce compartiment.
    allow group <your-group-name> to manage object-family in compartment <compartment-with-bucket>
  4. Pour créer un seau, procédez comme suit :
    1. Sélectionnez Créer un seau.
    2. Entrez un nom unique à votre région pour le seau.
    3. Pour les autres champs, sélectionnez les liens En savoir plus, puis sélectionnez les options qui s'appliquent à vos données. Voir aussi Création d'un seau de stockage d'objets.
    4. Sélectionnez Créer.
      Par défaut, un nouveau seau est privé. Vous pouvez modifier la visibilité d'un seau après l'avoir créé.
  5. Sélectionnez le nom du seau que vous voulez utiliser.
  6. Dans la page Détails du seau, sous Objets, cliquez sur Charger.
  7. (Facultatif) Sélectionnez Afficher les en-têtes et les métadonnées facultatifs, puis sélectionnez et entrez les valeurs suivantes.
    • Type : Métadonnées
    • Nom : customized_url_source
    • Valeur : <Custom-URL-for-the-file>
    Important

    Pour que le remplacement du lien de constat d'infraction fonctionne, vous devez utiliser Nom : customized_url_source.
  8. Ajoutez un ou plusieurs fichiers pour la source de données et sélectionnez Charger.
    Note

    Si vous avez ajouté les métadonnées customized_url_source à un objet à l'étape 7, cette URL personnalisée s'applique à tous les fichiers que vous chargez pour cet objet. Vous ne pouvez pas mettre à jour la propriété metadata des objets existants. Au lieu de cela, vous pouvez copier un fichier, ajouter de nouvelles métadonnées à ce fichier, puis supprimer l'ancien fichier. Pour ajouter ou mettre à jour un fichier avec les métadonnées customized_url_source, à l'aide de l'interface de ligne de commande OCI, voir Affectation d'une URL personnalisée à un constat d'infraction.
Note

Clients bêta :

Si vous avez créé une base de connaissances dans la phase bêta, vous devrez peut-être supprimer et recréer la source de données pour que la fonction de traitement des URL fonctionne.

Affectation d'une URL personnalisée à un constat d'infraction

Lorsqu'un agent utilise la RAG pour ses réponses, vous pouvez obtenir des citations. Par défaut, les citations pointent vers le stockage d'objets où les fichiers sont stockés. Pour référencer une URL au lieu du fichier référencé, vous pouvez ajouter une URL personnalisée à l'objet metadata pour ce fichier.

Cette rubrique montre comment ajouter ou mettre à jour l'objet metadata au moyen de l'interface de ligne de commande OCI.

  1. Démarrez l'interface de ligne de commande OCI dans un environnement ou dans Cloud Shell. Nous vous recommandons de l'essayer d'abord dans Cloud Shell pour vous familiariser avec les commandes.
  2. Obtenez le nom d'objet du fichier auquel vous souhaitez ajouter une URL personnalisée :
    oci os object list --bucket-name <the-bucket-name> 
    --file <the-file-name>
    Exemple de sortie :
    "data": [
        {
          "archival-state": null,
          "etag": "xxx",
          "md5": "xxx==",
          "name": "<the-object-name>",
          "size": 1117630,
          "storage-tier": "Standard",
          "time-created": "2025-03-12T22:21:26.991000+00:00",
          "time-modified": "2025-03-12T22:38:10.217000+00:00"
        },
    Other objects are listed similarly after this comma.

    Vous pouvez également trouver le nom de l'objet dans la console. Dans la page des détails du seau, sélectionnez le menu Actions (trois points) pour l'objet, sélectionnez Voir les détails de l'objet et copiez le nom.

    Note

    Si un fichier se trouve dans un dossier, le nom du fichier et son nom d'objet diffèrent. Par exemple, pour un fichier nommé file1.pdf, son nom d'objet peut être folder1/file1.pdf. Sinon, le nom du fichier et son nom d'objet sont identiques.
  3. Téléchargez le fichier dans le répertoire de travail courant.

    Pour ajouter ou mettre à jour l'objet metadata d'un fichier, vous remplacez le fichier par le même fichier qui a un nouvel objet metadata. C'est pourquoi vous copiez d'abord le fichier dans le répertoire de travail courant.

    oci os object get 
    --bucket-name <the-bucket-name> 
    --file <the-file-name>
    --name <the-object-name>
  4. Recherchez les valeurs d'objet metadata pour le fichier courant.
    oci os object head 
    --bucket-name <the-bucket-name> 
    --name <the-object-name>
    Exemple de sortie :
    {
     some data
    
      "opc-client-request-id": "xxx",
      "opc-meta-key1": "value1",
      "opc-meta-key2": "value2",
      "opc-request-id": "xxx",
     ...
    }
    

    Cet exemple montre que la valeur de l'objet metadata est '{"key1":"value1","key2":"value2"}'. Le nom metadata est enregistré avec le préfixe opc-meta-, mais vous n'avez pas besoin d'ajouter ce préfixe lorsque vous ajoutez le nom metadata aux étapes suivantes. Ce préfixe est ajouté automatiquement à chaque nom metadata.

  5. Remplacez le fichier qui se trouve dans le stockage d'objets par le fichier qui se trouve dans le répertoire de travail courant et ajoutez un nouvel objet metadata.

    Pour conserver les métadonnées courantes et ajouter le nom et les valeurs d'URL personnalisées, '{"customized_url_source":"<the-custom-url>" à l'objet metadata :

    oci os object put 
    --bucket-name <the-bucket-name> 
    --file <the-file-name> 
    --name <the-object-name>
    --force --metadata 
    '{"customized_url_source":"<the-custom-url>",
    "<existing-metadata-name-1>":"<existing-metadata-value-1>"
    "<existing-metadata-name-2>":"<existing-metadata-value-2>"}'

    Par exemple, pour que les noms et valeurs metadata restent affichés dans l'exemple de l'étape 4 :

    oci os object put 
    --bucket-name <the-bucket-name> 
    --file <the-file-name> 
    --name <the-object-name>
    --force --metadata 
    '{"customized_url_source":"<the-custom-url>",
    "key1":"value1",
    "key2":"value2"}'

    Pour remplacer l'objet metadata existant pour inclure uniquement l'URL personnalisée, exécutez la commande suivante

    oci os object put 
    --bucket-name <the-bucket-name> 
    --file <the-file-name> 
    --name <the-object-name>
    --force --metadata '{"customized_url_source":"<the-custom-url>"}'
  6. Assurez-vous que l'objet metadata pour l'URL personnalisée est remplacé.
    oci os object head 
    --bucket-name <the-bucket-name> 
    --name <the-object-name>
    Exemple de sortie :
    {
     some data
    
      "opc-meta-customized_url_source": "some-new-link",
     ...
    }
    
Important

  • L'objet metadata qui remplace la citation par défaut doit avoir le nom customized_url_source.
  • Vous pouvez avoir un objet metadata portant le nom customized_url_source
  • Chaque customized_url_source ne peut avoir qu'une seule URL.
  • Les commandes de l'étape 5 fonctionnent à la fois pour ajouter et mettre à jour l'objet metadata, car elles remplacent la valeur de l'objet metadata courant.
  • Assurez-vous de transmettre les valeurs de l'objet --metadata au format indiqué dans les commandes de l'étape 5.
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