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# Criação de uma coleção (CLI)
<a name="serverless-create-cli"></a>

Use os procedimentos desta seção para criar uma coleção OpenSearch sem servidor usando o. AWS CLI

**Topics**
+ [Antes de começar](#serverless-create-cli-before-you-begin)
+ [Criar uma coleção](#serverless-create-cli-creating)
+ [Criando uma coleção com um índice de enriquecimento semântico automático](#serverless-create-cli-automatic-semantic-enrichment)

## Antes de começar
<a name="serverless-create-cli-before-you-begin"></a>

Antes de criar uma coleção usando o AWS CLI, use o procedimento a seguir para criar as políticas necessárias para a coleção.

**nota**  
Em todos os procedimentos a seguir, quando você especifica um nome para uma coleção, ele deve atender aos seguintes critérios:  
É exclusivo para sua conta e Região da AWS
Contém apenas letras minúsculas a-z, números de 0 a 9 e hífens (-).
Contém de 3 a 32 caracteres

**Para criar as políticas necessárias para uma coleção**

1. Abra AWS CLI e execute o comando a seguir para criar uma [política de criptografia](serverless-encryption.md) com um padrão de recurso que corresponda ao nome pretendido da coleção. 

   ```
   &aws opensearchserverless create-security-policy \
     --name policy name \
     --type encryption --policy "{\"Rules\":[{\"ResourceType\":\"collection\",\"Resource\":[\"collection\/collection name\"]}],\"AWSOwnedKey\":true}"
   ```

   Por exemplo, se você planeja nomear sua coleção como *logs-application*, é possível criar uma política de criptografia como esta:

   ```
   &aws opensearchserverless create-security-policy \
     --name logs-policy \
     --type encryption --policy "{\"Rules\":[{\"ResourceType\":\"collection\",\"Resource\":[\"collection\/logs-application\"]}],\"AWSOwnedKey\":true}"
   ```

   Se você planeja usar a política para cobranças adicionais, é possível tornar a regra mais ampla, como `collection/logs*` ou `collection/*`.

1. Execute o comando a seguir para definir as configurações de rede para a coleção usando uma [política de rede](serverless-network.md). É possível criar políticas de rede depois de criar uma coleção, mas recomendamos fazer isso previamente.

   ```
   &aws opensearchserverless create-security-policy \
     --name policy name \
     --type network --policy "[{\"Description\":\"description\",\"Rules\":[{\"ResourceType\":\"dashboard\",\"Resource\":[\"collection\/collection name\"]},{\"ResourceType\":\"collection\",\"Resource\":[\"collection\/collection name\"]}],\"AllowFromPublic\":true}]"
   ```

   Usando o exemplo anterior de *logs-application*, é possível criar a seguinte política de rede:

   ```
   &aws opensearchserverless create-security-policy \
     --name logs-policy \
     --type network --policy "[{\"Description\":\"Public access for logs collection\",\"Rules\":[{\"ResourceType\":\"dashboard\",\"Resource\":[\"collection\/logs-application\"]},{\"ResourceType\":\"collection\",\"Resource\":[\"collection\/logs-application\"]}],\"AllowFromPublic\":true}]"
   ```

## Criar uma coleção
<a name="serverless-create-cli-creating"></a>

O procedimento a seguir usa a ação [CreateCollection](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/ServerlessAPIReference/API_CreateCollection.html)da API para criar uma coleção do tipo `SEARCH` ou`TIMESERIES`. Se você não especificar um tipo de coleção na solicitação, ela assumirá o padrão `TIMESERIES`. Para saber mais sobre tipos, consulte [Escolha de um tipo de coleção](serverless-overview.md#serverless-usecase). Para criar uma coleção de *pesquisa vetorial*, consulte[Trabalho com coleções de pesquisa vetorial](serverless-vector-search.md). 

Se sua coleção for criptografada com um Chave pertencente à AWS, o `kmsKeyArn` é `auto` em vez de um ARN.

**Importante**  
Depois de criar uma coleção, você não poderá acessá-la, a menos que ela corresponda a uma política de acesso a dados. Para saber mais, consulte [Controle de acesso a dados para Amazon OpenSearch Serverless](serverless-data-access.md).

**Como criar uma coleção**

1. Verifique se você criou as políticas necessárias descritas em [Antes de começar](#serverless-create-cli-before-you-begin).

1. Execute o comando a seguir. Em `type`, especifique `SEARCH` ou `TIMESERIES`.

   ```
   &aws opensearchserverless create-collection --name "collection name" --type collection type --description "description"
   ```

## Criando uma coleção com um índice de enriquecimento semântico automático
<a name="serverless-create-cli-automatic-semantic-enrichment"></a>

Use o procedimento a seguir para criar uma nova coleção OpenSearch sem servidor com um índice configurado para enriquecimento [semântico automático](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/serverless-semantic-enrichment.html). O procedimento usa a ação da [CreateIndex](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/ServerlessAPIReference/API_CreateIndex.html)API OpenSearch Serverless.

**Para criar uma nova coleção com um índice configurado para enriquecimento semântico automático**

Execute o comando a seguir para criar uma coleção e um índice.

```
&aws opensearchserverless create-index \
--region Region ID \
--id collection name --index-name index name \
--index-schema \
'mapping in json'
```

Aqui está um exemplo.

```
&aws opensearchserverless create-index \
--region us-east-1 \
--id conversation_history --index-name conversation_history_index \
--index-schema \ 
'{
    "mappings": {
        "properties": {
            "age": {
                "type": "integer"
            },
            "name": {
                "type": "keyword"
            },
            "user_description": {
                "type": "text"
            },
            "conversation_history": {
                "type": "text",
                "semantic_enrichment": {
                    "status": "ENABLED",
                    // Specifies the sparse tokenizer for processing multi-lingual text
                    "language_option": "MULTI-LINGUAL", 
                    // If embedding_field is provided, the semantic embedding field will be set to the given name rather than original field name + "_embedding"
                    "embedding_field": "conversation_history_user_defined" 
                }
            },
            "book_title": {
                "type": "text",
                "semantic_enrichment": {
                    // No embedding_field is provided, so the semantic embedding field is set to "book_title_embedding"
                    "status": "ENABLED",
                    "language_option": "ENGLISH"
                }
            },
            "abstract": {
                "type": "text",
                "semantic_enrichment": {
                    // If no language_option is provided, it will be set to English.
                    // No embedding_field is provided, so the semantic embedding field is set to "abstract_embedding"
                    "status": "ENABLED" 
                }
            }
        }
    }
}'
```