OpenSearch:拡張パラメーター

プロンプトパラメーター

attitude

説明: 回答のトーン。デフォルト値: normal。有効値:

• normal

• polite

• patience

rule

説明: 回答の詳細レベル。デフォルト値: detailed。有効値:

• detailed: 回答は詳細で専門的です。

• stepbystep: 回答は詳細で、ステップバイステップの説明を提供します。

noanswer

説明: 質問に回答できない場合の応答。デフォルト値: sorry。有効値:

• sorry: 申し訳ありませんが、既知の情報に基づいて質問に回答できません。

• uncertain: 分かりません。

language

説明: 回答の言語。デフォルト値: Chinese。有効値:

• Chinese

• English

• Thai

• Korean

role

説明: 質問に回答するために使用されるカスタムロール。例: AI アシスタント。

out_format

説明: 回答を返す形式。デフォルト値: text。有効値:

• text

• table

• list

• markdown

ドキュメント取得パラメーター

filter

説明: フィールド別にドキュメントを取得するために使用されるフィルター。デフォルトでは、このパラメーターは空のままです。

構文: 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。

複数の値はコンマ (,) 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。

sf

説明: ベクターベースの取得中に、取得されたドキュメントが関連するかどうかを判断するためのしきい値。デフォルト値: 1.3。値が大きいほど、関連性が低くなります。有効値: [0,+∞)。

構文:

sf=value. 例: sf=1. 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。値が小さいほど、関連性が高くなります。

top_n

説明: 取得するドキュメントの数。デフォルト値: 5。有効値: (0,50]。

構文:

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。

formula

説明: 取得したドキュメントをソートするために使用される数式。

構文:

テキスト関連性

1. text_relevance: 検索クエリとドキュメント内のフィールド値間のテキスト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用語数の比率を、フィールド内の用語の総数で返します。

3. query_match_ratio: フィールドでヒットした用語数の比率を、検索クエリ内の用語の総数で返します。

4. fieldterm_proximity: フィールド内の用語の近接性を返します。

5. field_length: フィールド内の用語の数を返します。

6. query_term_count: 分析後の検索クエリ内の用語の数を返します。

7. query_term_match_count: ドキュメントのフィールドでヒットした検索クエリ内の用語の数を返します。

8. field_term_match_count: 検索クエリと一致するフィールド内の用語の数を返します。

9. query_min_slide_window: フィールドでヒットした検索クエリ内の用語数の比率を、フィールド内のこれらの用語の最小ウィンドウで返します。

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返します。単位: 秒。

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

機能

1. tag_match: タグに基づいてクエリ句とドキュメントを照合し、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: 基本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 or 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。

operator

説明: ドキュメントを取得するために使用されるトークン間の論理関係を定義するために使用される演算子。デフォルト値: AND。有効値: AND および OR。

手動介入パラメーター

sf

説明: 手動介入をトリガーするためのしきい値。デフォルト値: 0.3。有効値: [0,+∞)。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。

構文:

sf=value. 例: sf=1. 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。

参照画像パラメーター

sf

説明: 参照画像と指定されたコンテンツ間のベクトル類似性を判断するためのしきい値。デフォルト値: 1。有効値: [0,+∞)。値が大きいほど、ベクトル類似性が低くなります。

構文:

sf=value. 例: sf=1. 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。

その他のパラメーター

return_hits

説明: 検索結果を返すかどうかを指定します。デフォルト値: false。これは、参照リンクのみが返されることを指定します。

構文:

return_hits:value. 有効値: true および false。例: return_hits:true。 return_hits パラメーターを true に設定すると、対応する検索結果が返されます。

csi_level

説明: 機密性の高いコンテンツ、政治的なコンテンツ、有害なコンテンツなど、制限されたコンテンツについて、大規模言語モデル (LLM) によって生成された結果をモデレートするかどうかを指定します。有効値:

• none: 結果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。

link

説明: 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。有効値:

• true: モデルによって生成されたコンテンツに参照元が含まれます。

• false: モデルによって生成されたコンテンツに参照元は含まれません。

このパラメーターを true に設定した場合のサンプル応答:

Elastic Compute Service (ECS) インスタンスのディスクのサイズ変更は、オンラインまたはオフライン[^1^] で行うことができます。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は、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 コンソールにログオンし、サイズ変更するディスクを見つけ、[アクション] 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変更が必要な場合は、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 ディスクのサイズ変更後、容量を減らすことはできません。適切な容量計画を実装することをお勧めします[^3^]。