すべてのプロダクト
Search
ドキュメントセンター

Chat App Message Service:自然言語生成

最終更新日:Jun 05, 2026

自然言語生成 コンポーネントを構成し、LLM を使用して、マルチターンカンバセーション、知識検索、コンテンツ生成を実行します。

コンポーネント情報

重要

LLM が生成したコンテンツは不正確な場合があります。使用前にすべての出力を確認してください。

コンポーネントアイコン

コンポーネント名

image

自然言語生成

前提条件

既存のフローのキャンバスページに移動するか、新しいフローを作成します。

  • 既存のフローのキャンバスページに移動します。

    Chat Flow > Flow Management タブで、編集するフローの Flow Name をクリックして、フローオーケストレーションページに移動します。

    image

  • 新しいフローを作成し、キャンバスページに移動します。詳細については、「フローの作成」をご参照ください。

手順

  1. キャンバスで 自然言語生成 コンポーネントアイコンをクリックし、設定パネルを開きます。

    モデル設定 エリアで、 実装タイプ[Model] に、 プロトコル[OpenAI] に設定します。 baseUrlapiKeyモデル名 を入力し、上部の [Save] をクリックします。

  2. 必要に応じてコンポーネントを構成します。各設定については、「パラメーター」を参照してください。

  3. 構成後、Save をクリックします。表示されるダイアログボックスで、Save をクリックします。

    image

パラメーター

1. モデル設定

Implementation Type をクリックし、 Model または Application を選択します。選択に応じてパラメーターが異なります。

[Model]

パラメーター

説明

[Protocol]

実装タイプが [Model] の場合、 [OpenAI] のみがサポートされています。

[baseUrl]

https://api.openai.com/v1 などのモデルサービスエンドポイント、または OpenAI と互換性のある URL です。

[apiKey]

モデルサービスの API キーです。

[Model Name]

gpt-3.5-turboqwen-plus など、使用するモデルの名前です。

[Initial Prompt]

モデルのセッションのコンテキストを設定し、出力をガイドします。例: "You are a witty comedian. Use humorous language in your responses."

[Model Input]

現在の会話ターンの入力です。変数を直接参照するか、テキストに埋め込むことができます。例: {{incomingMessage}}Please find information about {{topic}}.

[Model Output Variable Name]

モデル出力の変数名です。後続の手順や返信として使用します。

[Fallback Text]

モデルサービスが利用できない場合の出力です。例: "Sorry, I am unable to answer your question at the moment."

[アプリケーション]

パラメーター

説明

[Protocol]

実装タイプが [アプリケーション] の場合、 Dashscope のみがサポートされています。

説明

アプリケーションの構築方法については、「Application development」をご参照ください。

[apiKey]

アプリケーションサービスの API キーです。

説明

Obtain an API Key」をご参照ください。

[workspaceId]

アプリケーション (エージェントまたはワークフロー) を含むワークスペース ID です。サブワークスペースでは必須で、デフォルトのワークスペースでは任意です。

説明

Workspace permission management」をご参照ください。

[appId]

アプリケーション ID です。

[Application Input]

現在の会話ターンの入力です。変数を直接参照するか、テキストに埋め込むことができます。例: {{incomingMessage}}Please find information about {{topic}}.

[Custom Pass-through Parameters]

アプリケーションに渡すカスタムパラメーターです。例: {"city": "Hangzhou"}

[Application Output Variable Name]

アプリケーション出力の変数名です。後続の手順や返信として使用します。

[Fallback Text]

アプリケーションサービスが利用できない場合の出力です。例: "Sorry, I am unable to answer your question at the moment."

2. リクエストヘッダー

説明

リクエストヘッダーの構成は、 Implementation TypeApplication に設定されている場合に使用できます。

パラメーター

説明

リクエストヘッダーの構成

次のフィールドを含む HTTP リクエストヘッダーです:

  • キー

3. 複数メッセージ処理

パラメーター

説明

処理方法

LLM が現在のメッセージを処理している間に新しいメッセージを受信した場合の動作を指定します。

  • 後続のメッセージを無視:処理中に受信した新しいメッセージを破棄します。

  • 現在のメッセージを中断:現在の処理を停止し、最新のメッセージを処理します。