OpenSearch:Parameter Tambahan

Parameter Prompt

attitude

Deskripsi: Nada jawaban. Nilai default: normal. Nilai yang valid:

• normal

• sopan

• sabar

rule

Deskripsi: Tingkat detail jawaban. Nilai default: rinci. Nilai yang valid:

• rinci: Jawaban bersifat rinci dan profesional.

• langkah-demi-langkah: Jawaban bersifat rinci dan memberikan instruksi langkah demi langkah.

noanswer

Deskripsi: Respons ketika pertanyaan tidak dapat dijawab. Nilai default: maaf. Nilai yang valid:

• maaf: Maaf, saya tidak dapat menjawab pertanyaan Anda berdasarkan informasi yang diketahui.

• tidak-pasti: Saya tidak tahu.

language

Deskripsi: Bahasa jawaban. Nilai default: Tiongkok. Nilai yang valid:

• Tiongkok

• Inggris

• Thai

• Korea

role

Deskripsi: Peran kustom yang digunakan untuk menjawab pertanyaan. Contoh: Asisten AI.

out_format

Deskripsi: Format dalam mengembalikan jawaban. Nilai default: teks. Nilai yang valid:

• teks

• tabel

• daftar

• markdown

Parameter Pengambilan Dokumen

filter

Deskripsi: Filter yang digunakan untuk mengambil dokumen berdasarkan bidang. Secara default, parameter ini dibiarkan kosong.

Sintaks: bidang=nilai.

Contoh:

1. Kueri data dari dokumen yang nilai bidang kategori adalah value1.

"filter" : "category=\"value1\""

2. Kueri data dari dokumen yang nilai bidang kategori adalah value1 atau value2.

"filter" : "category=\"value1\" OR category=\"value2\""

3. Kueri data dari dokumen yang nilai bidang kategori adalah salah satu dari nilai-nilai yang ditentukan.

Pisahkan beberapa nilai dengan koma (,).
Contoh: category=value1,value2,value3,value4
"filter" : "category=\"value1,value2,value3,value4\"" // Ambil dokumen yang nilai bidang kategorinya adalah salah satu dari nilai-nilai yang ditentukan.

sf

Deskripsi: Ambang batas untuk menentukan apakah dokumen yang diambil relevan selama pengambilan berbasis vektor. Nilai default: 1.3. Nilai yang lebih besar menunjukkan relevansi yang lebih rendah. Nilai yang valid: [0,+∞).

Sintaks:

sf=nilai. Contoh: sf=1. Anda dapat mengubah nilai parameter sf berdasarkan kebutuhan bisnis Anda. Nilai yang lebih kecil menunjukkan relevansi yang lebih besar.

top_n

Deskripsi: Jumlah dokumen yang akan diambil. Nilai default: 5. Nilai yang valid: (0,50].

Sintaks:

top_n:nilai. Contoh: top_n:3. Anda dapat mengubah nilai parameter top_n berdasarkan kebutuhan bisnis Anda.

formula

Deskripsi: Rumus yang digunakan untuk mengurutkan dokumen yang diambil.

Sintaks:

Relevansi Teks

1. text_relevance: Menghitung relevansi teks antara kueri pencarian dan nilai bidang dalam dokumen.

2. field_match_ratio: Mengembalikan rasio jumlah istilah dalam bidang yang cocok dengan kueri pencarian terhadap jumlah total istilah dalam bidang tersebut.

3. query_match_ratio: Mengembalikan rasio jumlah istilah yang ditemukan dalam bidang terhadap jumlah total istilah dalam kueri pencarian.

4. fieldterm_proximity: Mengembalikan kedekatan istilah dalam bidang.

5. field_length: Mengembalikan jumlah istilah dalam bidang.

6. query_term_count: Mengembalikan jumlah istilah dalam kueri pencarian setelah analisis.

7. query_term_match_count: Mengembalikan jumlah istilah dalam kueri pencarian yang ditemukan dalam bidang dokumen.

8. field_term_match_count: Mengembalikan jumlah istilah dalam bidang yang cocok dengan kueri pencarian.

9. query_min_slide_window: Mengembalikan rasio jumlah istilah dalam kueri pencarian yang ditemukan dalam bidang terhadap jendela minimum dari istilah-istilah tersebut dalam bidang.

Ketepatan Waktu

1. timeliness: Mengembalikan skor ketepatan waktu yang menunjukkan seberapa baru sebuah dokumen. Satuan: detik.

2. timeliness_ms: Mengembalikan skor ketepatan waktu yang menunjukkan seberapa baru sebuah dokumen. Satuan: milidetik.

Fungsionalitas

1. tag_match: Mencocokkan klausa kueri dengan dokumen berdasarkan tag dan menghitung bobot tag yang cocok untuk memberi skor pada dokumen.

2. first_phase_score: Mengembalikan skor yang dihitung menggunakan ekspresi pengurutan kasar.

3. kvpairs_value: Mengembalikan nilai bidang yang ditentukan dalam klausa kvpairs dalam string kueri.

4. normalize: Menormalisasi skor dalam rentang nilai yang berbeda menjadi nilai numerik dalam rentang [0,1].

5. in or notin: Memeriksa apakah nilai bidang ada atau tidak ada dalam daftar yang ditentukan.

operator

Deskripsi: Operator yang digunakan untuk mendefinisikan hubungan logis antara token yang digunakan untuk mengambil dokumen. Nilai default: AND. Nilai yang valid: AND dan OR.

Parameter Intervensi Manual

sf

Deskripsi: Ambang batas untuk memicu intervensi manual. Nilai default: 0.3. Nilai yang valid: [0,+∞). Nilai yang lebih besar menunjukkan bahwa entri intervensi manual lebih mungkin cocok.

Sintaks:

sf=nilai. Contoh: sf=1. Anda dapat mengubah nilai parameter sf berdasarkan kebutuhan bisnis Anda.

Parameter Gambar Referensi

sf

Deskripsi: Ambang batas untuk menentukan kesamaan vektor antara gambar referensi dan konten yang ditentukan. Nilai default: 1. Nilai yang valid: [0,+∞). Nilai yang lebih besar menunjukkan kesamaan vektor yang lebih rendah.

Sintaks:

sf=nilai. Contoh: sf=1. Anda dapat mengubah nilai parameter sf berdasarkan kebutuhan bisnis Anda.

Parameter Lainnya

return_hits

Deskripsi: Menentukan apakah hasil pencarian dikembalikan. Nilai default: false, yang menentukan bahwa hanya tautan referensi yang dikembalikan.

Sintaks:

return_hits:nilai. Nilai yang valid: true dan false. Contoh: return_hits:true. Jika Anda mengatur parameter return_hits ke true, hasil pencarian yang sesuai akan dikembalikan.

csi_level

Deskripsi: Menentukan apakah hasil yang dihasilkan oleh model bahasa besar (LLM) dimoderasi untuk konten terbatas seperti sensitif, politik, atau konten berbahaya. Nilai yang valid:

• none: Tidak memoderasi hasil.

• longgar: Memoderasi hasil dan memblokir hasil jika konten terbatas terdeteksi. Dalam hal ini, tidak ada hasil yang dikembalikan.

• ketat: Memoderasi hasil dan memblokir hasil jika konten terbatas atau mencurigakan terdeteksi. Dalam hal ini, tidak ada hasil yang dikembalikan.

link

Deskripsi: Menentukan apakah sumber referensi disertakan dalam konten yang dihasilkan oleh model. Nilai yang valid:

• true: Sumber referensi disertakan dalam konten yang dihasilkan oleh model.

• false: Sumber referensi tidak disertakan dalam konten yang dihasilkan oleh model.

Contoh respons jika Anda mengatur parameter ini ke true:

Anda dapat mengubah ukuran disk dari instance Elastic Compute Service (ECS) secara online atau offline[^1^]. Jika Anda menggunakan metode pengubahan ukuran online, Anda dapat mengubah ukuran disk tanpa perlu me-restart instance. Jika Anda menggunakan metode pengubahan ukuran offline, Anda harus me-restart instance[^1^]. Untuk mengubah ukuran disk, lakukan langkah-langkah berikut: Masuk ke konsol ECS, temukan disk yang ingin Anda ubah ukurannya, klik Ubah Ukuran di kolom Tindakan, dan pilih metode pengubahan ukuran berdasarkan kebutuhan bisnis Anda[^1^]. Jika Anda perlu mengubah partisi dan sistem file, Anda bisa mendapatkan informasi terkait menggunakan CLI atau di konsol[^2^]. Setelah disk ECS diubah ukurannya, Anda tidak dapat mengurangi kapasitasnya. Kami merekomendasikan agar Anda merencanakan kapasitas dengan wajar[^3^].