OpenSearch:リッチテキスト機能

仕組み

インデックス作成中、RAG パイプラインは各ドキュメントからリッチテキスト要素 (画像、テーブル、コード) を抽出し、対応するテキストチャンクと共にリッチテキストタグとして保存します。SearchKnowledge API を介してクエリが送信されると、次のようになります：

1. Open Search は、埋め込まれたリッチテキストタグを含む関連チャンクを取得します。

2. LLM は取得したチャンクを使用して回答を生成します。リッチテキストタグは回答内で保持されます。

3. 設定した rich_text_strategy の値に応じて、Open Search はタグをインライン (Markdown) でレンダリングするか、アプリがレンダリングできるように未加工のコンテンツを別途返します。

リッチテキスト機能の有効化

[Q&A テスト] ページの [その他のパラメーター] タブで rich_text_strategy パラメーターを設定します。リッチテキストを無効にするには、このフィールドを空白のままにします。

rich_text_strategy ドロップダウンリストには、inside_response (リッチテキストコンテンツをレスポンスボディにインラインで埋め込む) と extend_response (リッチテキストコンテンツを拡張として返す) の 2 つのオプションがあります。

レスポンスの data 配列には、"type": "IMAGE" のアイテムが含まれる場合があります。これらは取得フェーズからの画像結果であり、リッチテキスト機能からの出力ではありません。リッチテキスト機能によって生成された画像は data.answer (inside_response の場合) または data.rich_text_ref (extend_response の場合) に表示され、取得フェーズの画像よりもコンテキストの関連性が高くなります。

ストラテジーの選択

rich_text_strategy パラメーターは 2 つの値を受け入れます。アプリがコンテンツをどのようにレンダリングするかに基づいて選択してください：

パラメーターの設定

SearchKnowledge API リクエストの options.chat オブジェクトに rich_text_strategy を追加します：

{
  "question": {
    "text": "How do I configure a sensitive data identification rule?",
    "type": "TEXT"
  },
  "options": {
    "chat": {
      "rich_text_strategy": "inside_response"
    }
  }
}

レスポンスの解析