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OpenSearch:Q&Aテストを実行する

最終更新日:Jul 26, 2025

コンソールには、ユーザーがQ&Aテストを実行するための組み込みの [Q&Aテスト] ページが用意されています。質問を入力すると、モデルは対応する結果と照合して回答を提供します。インスタンスを購入して構成した後、さまざまなシナリオや要件に合わせてQ&A効果をテストするために、さまざまなパラメータを構成できます。そして、結果に基づいて最適なパラメータ構成を選択できます。このトピックでは、コンソールでQ&Aテストを実行する方法と、カスタマイズ可能なパラメータについて説明します。

前提条件

  1. OpenSearch-LLM Intelligent Editionインスタンスが作成されていること。詳細については、「インスタンスを作成する」をご参照ください。

  2. データ構成が完了していること。詳細については、「データ構成」をご参照ください。

手順

次の手順では、ビデオファイルを例として使用して、ビデオのアップロードからナレッジベースによる自動解析、そしてビデオコンテンツに基づいてQ&Aテストを実行して関連する結果を返すまでの全プロセスを示します。

  1. OpenSearch コンソール にログインし、LLM-Based Conversational Search Edition を選択します。左側のナビゲーションウィンドウで、[インスタンス管理] をクリックします。管理するインスタンスを見つけ、操作列の [管理] をクリックします。[インスタンスの詳細] ページで、[構成センター] をクリックし、次に [データ構成] をクリックします。[ファイルのインポート] をクリックし、アップロードするファイルを選択して、[ファイルのアップロード] をクリックして、ファイルをナレッジベースにインポートします。image

  2. ファイルが正常にアップロードされるまで待ちます。データクエリステータスが完了と表示されたら、左側のナビゲーションウィンドウの [Q&Aテスト] をクリックして、モデルに質問します。image

  3. Q&Aテストページに入力したら、右上隅の [モデル構成] をクリックします。検索要件に基づいて、[Q&Aパラメータ][プロンプトパラメータ][ドキュメント取得パラメータ][参照画像パラメータ][クエリ理解パラメータ][手動介入パラメータ]、および [その他のパラメータ] を構成できます。次に、ダイアログボックスに質問を入力し、[送信] をクリックします。

  4. アップロードしたナレッジベースのコンテンツに基づいて返されるQ&Aテスト結果を表示します。

パラメータ

Q&Aパラメータ

パラメータ

タイプ

必須

デフォルト値

説明

options.chat.model

文字列

はい

opensearch-qwen

Q&Aテストに使用されるLLM。サポートされているコンテキストの長さと、入力および出力トークンの最大数は、LLMによって異なります。

Prompt

文字列

いいえ

デフォルトのプロンプトテンプレート

Q&Aテスト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については、「プロンプトを管理する」をご参照ください。

question.session

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。

options.chat.enable_deep_search

ブール値

いいえ

false

ディープサーチ を有効にするかどうかを指定します。

  • true: ディープサーチを有効にします。包括的なデータ結果を返すには、複数ラウンドの推論が必要です。これにより、会話に費やされる時間と計算リソースが増加します。

  • false: ディープサーチを無効にします。

options.retrieve.web_search.enable

ブール値

いいえ

false

インターネット検索機能を有効にするかどうかを指定します。

  • true: インターネット検索機能を有効にします。この場合、システムはインターネット上で検索されたデータに基づいて回答を返します。これにより、会話に費やされる時間と計算リソースが増加します。

  • false: インターネット検索機能を無効にします。

options.chat.stream

ブール値

いいえ

true

HTTPチャンク転送エンコーディングを有効にするかどうかを指定します。

  • true (デフォルト)

  • false

プロンプトパラメータ

パラメータ

タイプ

必須

説明

options.chat.prompt_config.attitude

文字列

いいえ

  • 会話のトーン。このパラメータは、組み込みのプロンプトテンプレートに含まれています。デフォルト値: normal。

    • normal (デフォルト)

    • polite

    • patience

options.chat.prompt_config.rule

文字列

いいえ

会話の詳細レベル。デフォルト値: detailed。

  • detailed

  • stepbystep

options.chat.prompt_config.noanswer

文字列

いいえ

システムが質問に対する回答を見つけられなかった場合に返される情報。デフォルト値: sorry。

  • 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。

options.chat.prompt_config.language

文字列

いいえ

回答の言語。デフォルト値: Chinese

  • Chinese

  • English

  • Thai

  • Korean

options.chat.prompt_config.role

ブール値

いいえ

質問に答えるためのカスタムロールを有効にするかどうかを指定します。

options.chat.prompt_config.role_name

文字列

いいえ

カスタムロールの名前。例: AI アシスタント

options.chat.prompt_config.out_format

文字列

いいえ

回答のフォーマット。デフォルト値: text。

  • text

  • table

  • list

  • markdown

ドキュメント取得パラメータ

パラメータ

タイプ

必須

説明

options.retrieve.doc.filter

文字列

いいえ

ドキュメント取得中に、特定のフィールドに基づいてナレッジベース内の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ルタ。デフォルトでは、このパラメータは空のままです。フィルタの使用方法の例については、「フィルタパラメータ」をご参照ください。

以下のフィールドがサポートされています。

  • table: テーブル。

  • raw_pk: ドキュメントのプライマリキー。

  • category: ドキュメントのカテゴリ。

  • score: ドキュメントのスコア。

  • timestamp: ドキュメントのタイムスタンプ。

例:

"filter" : "raw_pk=\"123\""   // プライマリキーが 123 のドキュメントからデータを取得します。
"filter" : "category=\"value1\""   // カテゴリが value1 のドキュメントからデータを取得します。
"filter" : "category=\"value1\" OR category=\"value2\"" // カテゴリが value1 または value2 のドキュメントからデータを取得します。
"filter" : "score>1.0"   // スコアが 1.0 より大きいドキュメントからデータを取得します。
"filter" : "timestamp>1356969600"   // タイムスタンプが 2013 年 1 月 1 日より大きいドキュメントからデータを取得します。

options.retrieve.doc.top_n

整数

いいえ

取得するドキュメントの数。有効な値:(0, 50]。デフォルト値:5。

options.retrieve.doc.sf

浮動小数点数

いいえ

ドキュメント取得のためのベクトルスコアのしきい値。

  • 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可能性があります。

options.retrieve.doc.dense_weight

浮動小数点数

スパースベクトルモデルが有効になっている場合の、ドキュメント取得中のデンスベクトルの重み。有効な値:(0.0, 1.0)。デフォルト値:0.7。

options.retrieve.doc.formula

文字列

いいえ

取得したドキュメントのソート基準となる式。

説明

構文については、「詳細ソート関数」をご参照ください。アルゴリズムの関連性地理的位置の関連性はサポートされていません。

options.retrieve.doc.operator

文字列

いいえ

ドキュメント取得中にテキストセグメンテーション後に取得された用語間の演算子。このパラメータは、スパースベクトルモデルが無効になっている場合にのみ有効になります。

  • AND: すべての用語に一致するドキュメントが取得されます。デフォルト値: AND。

  • OR: 少なくとも 1 つの用語に一致するドキュメントが取得されます。

参照画像パラメータ

パラメータ

タイプ

必須

デフォルト値

説明

options.retrieve.image.sf

浮動小数点数

いいえ

1

ドキュメント取得のためのベクトルスコアのしきい値。

  • スパースベクトルモデルが無効になっている場合、パラメータ値の範囲は 0 ~ 2.0 で、デフォルト値は 1.0 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。

  • スパースベクトルモデルが有効になっている場合、デフォルト値は 0.5 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。

options.retrieve.image.dense_weight

浮動小数点数

いいえ

0.7

スパースベクトルモデルが有効になっている場合の、画像取得中のデンスベクトルの重み。有効な値:(0.0, 1.0)。デフォルト値:0.7。

クエリ理解パラメータ

パラメータ

タイプ

必須

有効範囲

説明

options.retrieve.qp.query_extend

ブール値

いいえ

-

クエリを拡張するかどうかを指定します。拡張されたクエリは、OpenSearch でドキュメントセグメントを取得するために使用されます。デフォルト値:false。

  • false (デフォルト): クエリを拡張しません。

  • true: クエリを拡張します。LLM との追加のインタラクションが実行されます。これにより、システムの応答が遅くなります。応答速度が重要なアプリケーションでは、クエリを拡張しないでください。

options.retrieve.qp.query_extend_num

整数

いいえ

(0, +∞)

クエリ拡張機能が有効になっている場合に拡張されるクエリの最大数。デフォルト値:5。

手動介入パラメータ

パラメータ

タイプ

必須

説明

options.retrieve.entry.sf

浮動小数点数

いいえ

手動介入のためのベクトルスコアのしきい値。有効な値:[0, 2.0]。デフォルト値:0.3。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。

ディープサーチパラメータ

パラメータ

タイプ

必須

説明

options.chat.agent.think_process

ブール値

いいえ

思考プロセスを表示するかどうかを指定します。

options.chat.agent.max_think_round

整数

いいえ

思考ラウンドの数 (最大 20)。

options.chat.agent.language

文字列

いいえ

思考プロセスと言語の言語。

AUTO: クエリによって中国語または英語を選択します。

CN: 中国語。

EN: 英語。

その他のパラメータ

パラメータ

タイプ

必須

説明

options.retrieve.return_hits

ブール値

いいえ

ドキュメントの検索結果を返すかどうかを指定します。このパラメータを true に設定すると、search_hits パラメータがレスポンスで返されます。

options.chat.history_max

整数

いいえ

システムが結果を返す会話の最大ラウンド数。最大値: 20。デフォルト値: 1。

options.chat.link

ブール値

いいえ

参照元の URL を返すかどうかを指定します。具体的には、このパラメータは、モデルによって生成されたコンテンツに参照元を含めるかどうかを指定します。有効な値:

  • true

  • false (デフォルト)

このパラメータを true に設定した場合のレスポンス例:

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^]。オンラインサイズ変更方式を使用する場合、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。オフラインサイズ変更方式を使用する場合、インスタンスを再起動する必要があります[^1^]。ディスクのサイズを変更するには、次の手順を実行します。ECS コンソールにログインし、サイズ変更するディスクを見つけ、[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式を選択します[^1^]。パーティションとファイルシステムのサイズを変更する必要がある場合は、CLI またはコンソールを使用して関連情報を取得できます[^2^]。ECS ディスクのサイズを変更した後、容量を減らすことはできません。適切な容量計画を実施することをお勧めします[^3^]。

[^数値^] は、返された結果の参照における取得されたドキュメントの序数を示します。たとえば、[^1^] は、参照内の最初のドキュメントを示します。

options.chat.rich_text_strategy

文字列

いいえ

リッチテキストの処理方法。このパラメータが存在しないか空のままの場合、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: 回答内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: 回答内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。

詳細については、「リッチテキスト」をご参照ください。

options.retrieve.graph

ブール値

いいえ

グラフ関係に基づいてクエリの関連付けと取得を実行するかどうかを指定します。このパラメータは、データ構成で GraphRAG が有効になっている場合にのみ有効になります。

options.chat.enable_llm_knowledge

ブール値

いいえ

検索結果が得られない場合に、LLM を使用して回答を返すかどうかを指定します。

true

false

説明

API操作 を呼び出すか、OpenSearch SDK を使用して、Q&Aテストを実行できます。