OpenSearch:Q&A関連パラメーター

パラメーター

パラメーター

タイプ

必須

有効値

デフォルト値

説明

モデルの選択

文字列

はい

-

opensearch-qwen

対話型検索に使用される大規模言語モデル（LLM）。 サポートされている LLM の詳細については、「LLM の管理」をご参照ください。

プロンプト

文字列

いいえ

-

デフォルトのプロンプトテンプレート

対話型検索に使用されるプロンプトテンプレート。 サポートされているプロンプトテンプレートの詳細については、「プロンプトの管理」をご参照ください。

複数ラウンドの会話

ブール値

いいえ

-

true

• false: 複数ラウンドの会話機能を無効にします。

• true: 複数ラウンドの会話機能を有効にします。 システムは、最近の n ラウンドの会話に基づいて結果を返します。

• session: 会話のソースを指定します。 システムは、同じソースとの会話のコンテキストに基づいて結果を返します。

ストリーミング出力

ブール値

いいえ

-

true

• false: ストリーミング出力機能を無効にします。

• true: ストリーミング出力機能を有効にします。 システムはリアルタイムで結果を返します。

パラメーター

パラメーター

タイプ

必須

有効値

デフォルト値

説明

attitude

文字列

いいえ

-

normal

• 会話のトーン。デフォルト値： normal 。有効な値：

• 通常

• 丁寧

• 忍耐強い

ルール

String

いいえ

-

detailed

会話の詳細レベル。デフォルト値： detailed。有効な値：

• detailed

• stepbystep

回答なし

文字列

いいえ

-

申し訳ございません

システムが質問への回答を見つけられなかった場合に返される情報です。デフォルト値：sorry。有効な値：

• sorry：申し訳ありませんが、既知の情報に基づいてあなたの質問に答えることができません。

• uncertain：わかりません。

言語

文字列

いいえ

-

中国語

回答の言語です。デフォルト値：中国語。有効な値：

• 中国語

• 英語

• タイ語

• 韓国語

ロール

ブール値

いいえ

-

true

カスタムロールが質問に回答できるかどうかを指定します。

role_name

文字列

いいえ

-

AI アシスタント

カスタムロール。例：AI アシスタント。

出力フォーマット

文字列

いいえ

-

テキスト

回答のフォーマットです。デフォルト値：text。有効な値：

• text

• table

• list

• markdown

パラメーター

パラメーター

タイプ

必須

有効値

デフォルト値

説明

filter

String

いいえ

-

-

ドキュメントをフィルタリングするために使用されるフィールド。例： filter = field = value。

top_n

Int

いいえ

(0, 50]

5

取得するドキュメントの数。

sf

Float

いいえ

[0,+∞)

1.3

ドキュメント取得のためのベクター関連性を判断するためのしきい値。

• スパースベクターモデルが無効になっている場合、パラメーター値の範囲は 0 ～ 2.0 で、デフォルト値は 1.3 です。値が小さいほど、ドキュメントの関連性は高くなりますが、取得されるドキュメントは少なくなります。逆に、関連性の低いドキュメントが取得される可能性があります。

• スパースベクターモデルが有効になっている場合、デフォルト値は 0.35 です。値が大きいほど、ドキュメントの関連性は高くなりますが、取得されるドキュメントは少なくなります。逆に、関連性の低いドキュメントが取得される可能性があります。

dense_weight

Float

(0,1)

0.7

デンスベクターの重み。このパラメーターは、スパースベクターモデルを選択した場合に利用できます。有効値: (0,1)。スパースベクターの重みは、次の方法で計算されます。1 - dense_weight パラメーターの値。

formula

String

いいえ

-

ベクター類似度

取得したドキュメントをソートするための数式。

operator

String

いいえ

-

AND

テキスト検索中のテキストトークン間の演算子。

構文

パラメーター

説明

filter

フィルター条件の形式：field=value。

例：

1. category フィールドの値が value1 であるドキュメントからデータをクエリします。

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

2. category フィールドの値が value1 または value2 であるドキュメントからデータをクエリします。

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

3. category フィールドの値が指定された値のいずれかであるドキュメントからデータをクエリします。

   複数の値はカンマ (,) で区切ります。
   例: category=value1,value2,value3,value4
   "filter" : "category=\"value1,value2,value3,value4\"" // category フィールドの値が指定された値のいずれかであるドキュメントを取得します。

top_n

top_n:value。例: top_n:3。ビジネス要件に基づいて top_n パラメーターの値を変更できます。

sf

sf=value。例: sf = 1.3。スパースベクトルモデルが無効になっている場合、パラメーター値の範囲は 0 ～ 2.0 で、デフォルト値は 1.3 です。値が小さいほど、ドキュメントの関連性は高くなりますが、取得されるドキュメントは少なくなります。逆に、関連性の低いドキュメントが取得される場合があります。スパースベクトルモデルが有効になっている場合、デフォルト値は 0.35 です。値が大きいほど、ドキュメントの関連性は高くなりますが、取得されるドキュメントは少なくなります。逆に、関連性の低いドキュメントが取得される場合があります。

formula

• テキストの関連性

1. text_relevance: 検索クエリとドキュメント内のフィールド値との間のテキストの関連性を計算します。

2. field_match_ratio: 検索クエリと一致するフィールド内の語句数の、フィールド内の語句総数に対する比率を返します。

3. query_match_ratio: フィールドでヒットした語句数の、検索クエリ内の語句総数に対する比率を返します。

4. fieldterm_proximity: フィールド内の語句の近接度を返します。

5. field_length: フィールド内の語句数を返します。

6. query_term_count: 分析後の検索クエリ内の語句数を返します。

7. query_term_match_count: ドキュメント内のフィールドでヒットした検索クエリ内の語句数を返します。

8. field_term_match_count: 検索クエリと一致するフィールド内の語句数を返します。

9. query_min_slide_window: フィールドでヒットした検索クエリ内の語句数の、フィールド内のこれらの語句の最小ウィンドウに対する比率を返します。

• 適時性

1. timeliness: ドキュメントの新しさを示す適時性スコアを秒単位で返します。

2. timeliness_ms: ドキュメントの新しさを示す適時性スコアをミリ秒単位で返します。

• 機能

1. tag_match: タグに基づいてクエリ句をドキュメントと照合し、一致したタグの重みを計算してドキュメントをスコアリングします。

2. first_phase_score: 粗ソート式を使用して計算されたスコアを返します。

3. kvpairs_value: クエリ文字列の kvpairs 句で指定されたフィールドの値を返します。

4. normalize: 異なる値範囲のスコアを [0,1] の範囲の数値に正規化します。

5. in または notin: フィールド値が指定されたリストに含まれているかどうか、または含まれていないかどうかを確認します。

パラメーター

パラメーター

タイプ

必須

有効な値

デフォルト値

説明

sf

Float

いいえ

[0,+∞)

1

参照画像のベクトル類似度を判断するためのしきい値。スパースベクトルモデルの場合、値が大きいほどベクトル類似度が高くなります。デンスベクトルモデルの場合、値が大きいほどベクトル類似度は低くなります。

dense_weight

Float

いいえ

(0,1)

0.7

デンスベクトルの重み。このパラメーターは、スパースベクトルモデルを選択した場合に利用できます。有効な値: (0,1)。スパースベクトルの重みは、1 - dense_weight パラメーターの値という式で計算されます。

構文

パラメーター

説明

sf

sf=value. Example: sf=1. You can change the value of the sf parameter based on your business requirements. // ビジネス要件に基づいて sf パラメーターの値を変更できます。疎ベクトルモデルを使用するかどうかを指定します。

パラメータ

パラメータ

タイプ

必須

有効な値

デフォルト値

説明

query_extend

ブール値

いいえ

-

false

クエリを拡張するかどうかを指定します。この機能が有効になると、検索パフォーマンスを向上させるためにクエリが拡張されます。

query_exten_num

整数

いいえ

(0,+∞)

5

拡張するクエリの数。

パラメータ

パラメータ

タイプ

必須

有効値

デフォルト値

説明

sf

浮動小数点数

いいえ

[0,2]

0.3

手動介入のしきい値です。デフォルト値： 0.3 。値が大きいほど、介入エントリとの一致が容易になります。

構文

パラメーター

説明

sf

sf=value. Example: sf=0.3. You can change the value of the sf parameter based on your business requirements. A greater value specifies that a manual intervention entry is more likely to be matched. // 例：sf=0.3。ビジネス要件に基づいて sf パラメーターの値を変更できます。値が大きいほど、手動介入エントリが一致する可能性が高くなります。

パラメーター

パラメーター

タイプ

必須

有効な値

デフォルト値

説明

return_hits

ブール値

いいえ

-

false

検索結果を返すかどうかを指定します。このパラメーターを false に設定すると、参照リンクのみが返されます。

csi_level

文字列

いいえ

-

strict

コンテンツモデレーションの構成。有効な値：

• none：コンテンツをモデレートしません。

• loose：結果をモデレートし、制限されたコンテンツが検出された場合は結果をブロックします。この場合、結果は返されません。

• strict：結果をモデレートし、制限されたコンテンツまたは疑わしいコンテンツが検出された場合は結果をブロックします。この場合、結果は返されません。

history_max

整数

いいえ

(0,20]

20

システムが結果を返す会話の最大ラウンド数。最大 20 ラウンドまで指定できます。

link

ブール値

いいえ

-

false

取得したドキュメントのソースを返すかどうかを指定します。

rich_text_strategy

文字列

いいえ

-

リッチテキストの処理方法。このパラメーターが存在しないか、空のままになっている場合、リッチテキストは有効にならず、デフォルトの処理方法が使用されます。

• inside_response：回答のリッチテキストタグは、Markdown 形式の元のテキストに直接復元されます。表は HTML 形式で Markdown ファイルに直接挿入されることに注意してください。

• extend_response：回答の各リッチテキストタグの実際のコンテンツは、rich_text_ref によって返されます。画像は URL として返され、表は HTML 形式で返され、コードはテキスト形式で返されます。

構文

パラメーター

説明

return_hits

return_hits:value. Valid values: true and false. Example: return_hits:true. // return_hits:値。有効な値：trueとfalse。例：return_hits:true。対応する検索結果が返されます。

link

このパラメーターを true に設定した場合のサンプルレスポンス：

Elastic Compute Service (ECS) インスタンスのディスクは、オンラインまたはオフラインでサイズ変更できます[^1^]。オンラインでのサイズ変更方法を使用する場合、インスタンスを再起動せずにディスクのサイズを変更できます。オフラインでのサイズ変更方法を使用する場合、インスタンスの再起動が必要です[^1^]。ディスクのサイズを変更するには、ECS コンソールにログインし、対象のディスクを見つけて「操作」列の「サイズ変更」をクリックし、ビジネス要件に基づいてサイズ変更方法を選択します[^1^]。パーティションとファイルシステムのサイズ変更も必要な場合は、CLI またはコンソールで関連情報を取得できます[^2^]。ECS ディスクは、一度サイズ変更すると容量を小さくすることはできません。事前に適切な容量計画を立てることを推奨します[^3^]。