Q&A テストの実行方法 - OpenSearch - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

OpenSearch LLM ベースの会話型検索エディションコンソールの [Q&A テスト] ページでは、ナレッジベースが質問にどのように回答するかを検証します。質問を入力すると、モデルは関連する結果を照合して回答を返します。シナリオと期待される結果に合わせてパラメーターを設定し、Q&A の結果をテストした後、最適なパラメーター値を選択します。

前提条件

OpenSearch LLM ベースの会話型検索エディションのインスタンス。手順については、「インスタンスの作成」をご参照ください。
インスタンスのデータ設定が完了していること。手順については、「データの設定」をご参照ください。

操作手順

この手順では、ビデオファイルを例として使用します。ビデオをナレッジベースにアップロードし、自動解析を待ってから、ビデオの内容に基づいて Q&A テストを実行して、関連する結果を取得します。

ナレッジベースへのファイルのインポート

ビデオファイルをインポートして、ナレッジベースがその内容を解析できるようにします。

OpenSearch コンソールにログインし、OpenSearch LLM ベースの会話型検索エディションを選択します。
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。
対象インスタンスの [操作] 列で、[管理] をクリックします。 [インスタンスの詳細] ページが表示されます。
[設定センター] をクリックし、[データ設定] を開きます。
[ファイルインポート] をクリックし、アップロードするファイルを選択します。
[ファイルのアップロード] をクリックします。ファイルがナレッジベースにインポートされます。
ファイルのアップロードが完了するまで待ちます。データクエリのステータスが完了になるまで、次の手順に進まないでください。

Q&A テストの実行

ファイルが解析された後、モデルに質問し、回答が期待どおりになるまでパラメーターを調整します。

左側のナビゲーションウィンドウで、[Q&A テスト] をクリックします。
右上隅の [モデル設定] をクリックし、検索シナリオで必要なパラメーターを設定します。
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。
Q&A テスト結果を表示します。モデルは、アップロードされたナレッジベースのコンテンツから関連性の高い結果を照合し、回答を返します。
search_hits

パラメーター

[Q&A テスト] ページの [モデル設定] で、次のパラメーターを設定します。パラメーターはカテゴリ別にグループ化されています。

Q&A パラメーター

パラメーター	タイプ	必須	デフォルト値	有効な値	説明
options.chat.model	文字列	はい	opensearch-qwen		大規模言語モデル (LLM) を選択します。サポートされるコンテキスト長、および最大入出力トークン数はモデルによって異なります。
Prompt	文字列	いいえ	システムデフォルトテンプレート	-	この検索に使用されるプロンプト。利用可能なプロンプトについては、「利用可能なプロンプト」をご参照ください。
question.session	ブール値	いいえ	true	true, false	false：マルチターン会話を無効にします。 true：マルチターン会話を有効にし、直近n回の会話に基づいて結果を返します。 session：会話のセッションを識別します。
options.chat.enable_deep_search	ブール値	いいえ	false	true, false	ディープサーチを有効にします。 true：ディープサーチを有効にします。これにより、複数ラウンドの推論を使用してデータを統合し、結果を返します。各会話は、比較的多くの時間とコンピューティングリソースを消費します。 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	true, false	Web 検索を有効にします。 true： Web 検索を有効にし、Web 検索データに基づいて結果を返します。各会話は、比較的多くの時間とコンピューティングリソースを消費します。 false： Web 検索を無効にします。
options.chat.stream	ブール値	いいえ	true	true, false	ストリーミング応答を有効にします。 true：応答をストリームとして返します。 false：ストリーミングなしで応答を返します。

プロンプトパラメーター

パラメーター	タイプ	必須	デフォルト値	有効な値	説明
options.chat.prompt_config.attitude	文字列	いいえ	normal	normal, polite, patience	会話のトーンを制御するシステム組み込みテンプレートのパラメーターです。 normal：通常のトーンを使用します。 polite：フレンドリーで丁寧なトーンを使用します。 patience：機転が利き、忍耐強いトーンを使用します。
options.chat.prompt_config.rule	文字列	いいえ	detailed	detailed, stepbystep	会話の詳細レベル。 detailed：詳細かつ専門的。 stepbystep：詳細かつステップバイステップ。
options.chat.prompt_config.noanswer	文字列	いいえ	sorry	sorry, uncertain	質問に回答できない場合の応答です。 sorry： "Sorry, I cannot answer this question based on the available information." uncertain： "I do not know."
options.chat.prompt_config.language	文字列	いいえ	日本語	Chinese, English, Japanese, Thai, Korean	質問に回答するために使用する言語。
options.chat.prompt_config.role	ブール値	いいえ	-	-	回答ロールを有効にするかどうかを指定します。有効にすると、回答ロールがカスタマイズされます。
options.chat.prompt_config.role_name	文字列	いいえ	-	-	カスタマイズされた回答ロール。例： AI アシスタント。
options.chat.prompt_config.out_format	文字列	いいえ	text	text, table, list, markdown	出力コンテンツの形式。

ドキュメント取得パラメーター

パラメーター	タイプ	必須	デフォルト値	有効な値	説明
options.retrieve.doc.filter	文字列	いいえ	空	-	ナレッジベースからフィルター条件に一致するデータを取得する場合に、フィールドと条件を明示的に指定します。フィルターの例については、「フィルターの例」をご参照ください。サポートされているフィールド： table：ドキュメントを含むテーブル。 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。
options.retrieve.doc.top_n	整数	いいえ	5	(0, 50]	取得されるドキュメントの数。
options.retrieve.doc.sf	フロート	いいえ	疎なベクトルが無効な場合は 1.3 疎なベクトルが有効な場合は 0.35	疎なベクトルが無効な場合は [0, 2.0]	ドキュメント取得のベクトルスコアのしきい値を制御します。疎なベクトルが無効な場合、値を小さくすると結果の関連性が高まりますが、返される結果は少なくなります。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。疎なベクトルが有効な場合、値を大きくすると結果の関連性が高まりますが、返される結果は少なくなります。逆に、結果の関連性が低くなる可能性があります。
options.retrieve.doc.dense_weight	フロート	いいえ	0.7	(0.0, 1.0)	疎なベクトルが有効な場合、ドキュメント取得時の密なベクトルの重みを制御します。
options.retrieve.doc.formula	文字列	いいえ	-	-	取得時にドキュメントをランク付けするための数式を指定します。構文については、「ランキング数式の構文」をご参照ください。アルゴリズムの関連性および地理的な関連性の機能はサポートされていません。
options.retrieve.doc.operator	文字列	いいえ	AND	AND, OR	ナレッジベースのドキュメント取得中に `question.text` がトークン化された後の用語間の関係を指定します。このパラメーターは、疎なベクトルが有効になっていない場合にのみ有効です。 AND：ドキュメントが取得されるには、すべての用語が出現する必要があります。 OR：いずれかの用語が出現した場合にドキュメントを取得できます。

次の例は、options.retrieve.doc.filter の形式を示しています。

"filter" : "raw_pk=\"123\""   # ID が 123 のドキュメントからのみ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のみ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のみ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のみデータを取得します
"filter" : "timestamp>1356969600"   # タイムスタンプが 2013-1-1 以降のドキュメントからのみデータを取得します

参照画像パラメーター

パラメーター	タイプ	必須	デフォルト値	有効な値	説明
options.retrieve.image.sf	フロート	いいえ	疎なベクトルが無効な場合は 1 疎なベクトルが有効な場合は 0.5	疎なベクトルが無効な場合は [0, 2.0]	画像取得のベクトルスコアのしきい値を制御します。疎なベクトルが無効な場合、値を小さくすると結果の関連性が高まりますが、返される結果は少なくなります。逆に、関連性の低い結果が取得される可能性があります。疎なベクトルが有効な場合、値を大きくすると結果の関連性が高まりますが、返される結果は少なくなります。逆に、結果の関連性が低くなる可能性があります。
options.retrieve.image.dense_weight	フロート	いいえ	0.7	(0.0, 1.0)	疎なベクトルが有効な場合、画像取得時の密なベクトルの重みを制御します。

パラメーター

タイプ

必須

デフォルト値

有効な値

説明

options.retrieve.image.sf

フロート

いいえ

疎なベクトルが無効な場合は 1
疎なベクトルが有効な場合は 0.5

疎なベクトルが無効な場合は [0, 2.0]

画像取得のベクトルスコアのしきい値を制御します。

疎なベクトルが無効な場合、値を小さくすると結果の関連性が高まりますが、返される結果は少なくなります。逆に、関連性の低い結果が取得される可能性があります。
疎なベクトルが有効な場合、値を大きくすると結果の関連性が高まりますが、返される結果は少なくなります。逆に、結果の関連性が低くなる可能性があります。

options.retrieve.image.dense_weight

フロート

いいえ

0.7

(0.0, 1.0)

疎なベクトルが有効な場合、画像取得時の密なベクトルの重みを制御します。

クエリ理解パラメーター

パラメーター	タイプ	必須	デフォルト値	有効な値	説明
options.retrieve.qp.query_extend	ブール値	いいえ	false	true, false	ユーザーの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、エンジンからドキュメントチャンクを取得するために使用されます。 false：元の動作と一致します。クエリは拡張されません。 true：モデルがもう一度呼び出されるため、応答が遅くなります。レイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションでは、このオプションを有効にしないでください。
options.retrieve.qp.query_extend_num	整数	いいえ	5	(0,+∞)	類似クエリ拡張が有効な場合に拡張するクエリの最大数。

パラメーター

タイプ

必須

デフォルト値

有効な値

説明

options.retrieve.qp.query_extend

ブール値

いいえ

false

true, false

ユーザーの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、エンジンからドキュメントチャンクを取得するために使用されます。

false：元の動作と一致します。クエリは拡張されません。
true：モデルがもう一度呼び出されるため、応答が遅くなります。レイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションでは、このオプションを有効にしないでください。

options.retrieve.qp.query_extend_num

整数

いいえ

(0,+∞)

類似クエリ拡張が有効な場合に拡張するクエリの最大数。

手動介入パラメーター

パラメーター	タイプ	必須	デフォルト値	有効な値	説明
options.retrieve.entry.sf	フロート	いいえ	0.3	[0, 2.0]	手動介入エントリの取得に関するベクトルスコアのしきい値を制御します。値を小さくすると結果の関連性が高まりますが、返される結果は少なくなります。逆に、関連性の低いエントリ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ー

パラメーター	タイプ	必須	デフォルト値	有効な値	説明
options.chat.agent.think_process	ブール値	いいえ	-	-	思考プロセスを返す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。最大値は 20 です。
options.chat.agent.language	文字列	いいえ	-	AUTO, CN, EN	思考プロセスと回答の言語。 AUTO：ユーザーのクエリに基づいて中国語と英語のどちらを使用するかを決定します。 CN：中国語。 EN：英語。

その他のパラメーター

パラメーター	タイプ	必須	デフォルト値	有効な値	説明
options.retrieve.return_hits	ブール値	いいえ	-	-	ドキュメント取得結果 (応答内の `search_hits`) を返すかどうかを指定します。
options.chat.history_max	整数	いいえ	1	-	マルチターン会話履歴の最大ラウンド数。最大値は 20 です。
options.chat.link	ブール値	いいえ	false	true, false	リンクを返すかどうかを指定します。モデルによって生成されたコンテンツに、参照元の情報を含めるかどうかを制御します。 true：コンテンツにはソースが含まれます。 false：コンテンツにはソースが含まれません。
options.chat.rich_text_strategy	文字列	いいえ	空	inside_response, extend_response	リッチテキスト LLM 出力の後処理方法を指定します。この設定が存在しないか空の場合、リッチテキストは有効にならず、これがデフォルトの動作です。 inside_response：回答内のタグは、Markdown 形式の元のテキストに直接復元されます。テーブルは、HTML 形式で Markdown に直接挿入されます。 extend_response：回答にはリッチテキストタグが含まれ、各タグの実際の内容は `rich_text_ref` で個別に返されます。画像コンテンツはURL、テーブルコンテンツはHTML形式、コードコンテンツはテキスト形式となります。詳細については、「リッチテキスト応答」をご参照ください。
options.retrieve.graph	ブール値	いいえ	-	-	クエリの関連付けと取得にグラフリレーションシップを使用します。このパラメーターは、データ設定で GraphRAG が有効になった後にのみ有効になります。
options.chat.enable_llm_knowledge	ブール値	いいえ	-	true, false	有効にすると、検索結果が返されない場合に LLM がフォールバック回答を提供します。

options.chat.link が true に設定されている場合、ソースを含む応答の例は次のようになります。

ECS クラウドディスクは、オンラインまたはオフラインで拡張できます [^1^]。 オンライン拡張ではインスタンスを再起動する必要はありませんが、オフライン拡張では再起動が必要です [^1^]。 ディスクを拡張するには、ECS コンソールで拡張するディスクを選択し、[操作] 列で [拡張] を選択し、必要に応じて拡張方法を選択します [^1^]。 パーティションとファイルシステムも拡張する必要がある場合は、コンソールを使用します [^2^]。 ディスク容量を拡張した後、新しい容量が有効になった後は削減できません。 ストレージスペースを適切に計画してください [^3^]。

[^ と ^] で囲まれた数字は、参照結果におけるドキュメントの序数を示します。たとえば、[^1^] は参照結果の最初のドキュメントを示します。

次のステップ

API と SDK を使用して Q&A テストを呼び出すこともできます。