# mulesoft Einstein Ai Connector - Full Documentation # Anypoint Code Builder を使用した Einstein AI Connector 1.0 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#create-new-integration-project)新しいインテグレーションプロジェクトを作成する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#add-components-to-project)プロジェクトにコンポーネントを追加する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#configure-http-trigger)フローのトリガーを設定する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-to-project)インテグレーションプロジェクトにコネクタを追加する 1. \[Explorer\] ビューで、目的のプロジェクトの設定 XML ファイル (​`my-project-name.xml`​ など) を開きます。 2. キャンバス UI が自動的に開かない場合は、アクティビティバーの ​![Show Mule graphical mode (Mule グラフィカルモードを表示)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-tree-view.png)​ (​**Show Mule graphical mode (Mule グラフィカルモードを表示)**​) アイコンをクリックしてキャンバス UI を開きます。 3. キャンバス UI から他のコンポーネントを追加した方法と同じ方法でコネクタを追加します。 1. キャンバス UI で ​!["\[Add component (コンポーネントを追加)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-plus.png) アイコン",15,15\]​ (​**\[Add component (コンポーネントを追加)\]**​) アイコンをクリックします。 2. **\[Add Component (コンポーネントを追加)\]**​ パネルで ​**\[Connectors (コネクタ)\]**​ をクリックします。 4. !["\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-search-exchange.png) アイコン",15,15\]​ (​**\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)\]**​) 切り替えをクリックします。 !["\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/int-connector-search-exchange.png) 切り替え"\] 5. 検索ボックスに​`「einstein ai」`​と入力します。 6. コネクタを選択してプロジェクトに追加します。 コネクタをインテグレーションプロジェクトに追加しても、Anypoint Code Builder ワークスペースの他のプロジェクトはそのコネクタを使用できません。 ## [](#add-global-config)グローバル設定を追加する 1. 設定 XML で、​``​ 要素の前にカーソルを置いて​`「einstein-ai」`​と入力します。 カーソルが ​``​ 要素の内側にないことを確認します。 2. `ms-einstein-ai:config`​ スニペットを選択します。 このスニペットでは次のコードが追加されます。 ```xml ``` 3. 属性を追加して設定を完了します。次に例を示します。 ```xml ``` この例は、2 つのグローバル要素 (​`http:listener-config`​ と ​`ms-einstein-ai:config`​) が定義されている「Define\_Prompt」という名前のフローを示しています。 ```xml ``` ## [](#顧客フィードバックフローの例)顧客フィードバックフローの例 このサンプルフローは、Einstein AI サービスを使用して顧客フィードバック分析と応答を処理するように設計されています。 scatter-gather コンポーネントの最初のルートでは、フローはエージェントがデータセットで提供される顧客フィードバックを分析するためのプロンプトテンプレートを定義します。フィードバックが否定的な場合、エージェントはサービスケースを開いて顧客に謝罪するように指示されます。 scatter-gather コンポーネントの 2 番目のルートでは、フローは Einstein AI サービスと対話するためのチャット回答プロンプトを定義します。 ![Transform コンポーネント、scatter-gather コンポーネント、および 2 つのルートを含むフロー](/mulesoft/current/ja-jp/einstein-ai-connector/1.0/_images/einstein-ai-example-flow-acb.png) ## [](#その他のコネクタ項目の設定)その他のコネクタ項目の設定 コネクタのグローバル要素を設定したら、他の必須項目を設定します。必須項目は、使用するコネクタアクションによって異なります。 Einstein AI Connector アクションの設定についての詳細は、​[「Einstein AI Connector - 追加設定情報」](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-additional-config)​を参照してください。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Anypoint Code Builder を使用した Einstein AI Connector 1.1 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#create-new-integration-project)新しいインテグレーションプロジェクトを作成する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#add-components-to-project)プロジェクトにコンポーネントを追加する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#configure-http-trigger)フローのトリガーを設定する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-to-project)インテグレーションプロジェクトにコネクタを追加する 1. \[Explorer\] ビューで、目的のプロジェクトの設定 XML ファイル (​`my-project-name.xml`​ など) を開きます。 2. キャンバス UI が自動的に開かない場合は、アクティビティバーの ​![Show Mule graphical mode (Mule グラフィカルモードを表示)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-tree-view.png)​ (​**Show Mule graphical mode (Mule グラフィカルモードを表示)**​) アイコンをクリックしてキャンバス UI を開きます。 3. キャンバス UI から他のコンポーネントを追加した方法と同じ方法でコネクタを追加します。 1. キャンバス UI で ​!["\[Add component (コンポーネントを追加)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-plus.png) アイコン",15,15\]​ (​**\[Add component (コンポーネントを追加)\]**​) アイコンをクリックします。 2. **\[Add Component (コンポーネントを追加)\]**​ パネルで ​**\[Connectors (コネクタ)\]**​ をクリックします。 4. !["\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-search-exchange.png) アイコン",15,15\]​ (​**\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)\]**​) 切り替えをクリックします。 !["\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/int-connector-search-exchange.png) 切り替え"\] 5. 検索ボックスに​`「einstein ai」`​と入力します。 6. コネクタを選択してプロジェクトに追加します。 コネクタをインテグレーションプロジェクトに追加しても、Anypoint Code Builder ワークスペースの他のプロジェクトはそのコネクタを使用できません。 ## [](#add-global-config)グローバル設定を追加する 1. 設定 XML で、​``​ 要素の前にカーソルを置いて​`「einstein-ai」`​と入力します。 カーソルが ​``​ 要素の内側にないことを確認します。 2. `ms-einstein-ai:config`​ スニペットを選択します。 このスニペットでは次のコードが追加されます。 ```xml ``` 3. 属性を追加して設定を完了します。次に例を示します。 ```xml ``` この例は、2 つのグローバル要素 (​`http:listener-config`​ と ​`ms-einstein-ai:config`​) が定義されている「Define\_Prompt」という名前のフローを示しています。 ```xml ``` ## [](#顧客フィードバックフローの例)顧客フィードバックフローの例 このサンプルフローは、Einstein AI サービスを使用して顧客フィードバック分析と応答を処理するように設計されています。 scatter-gather コンポーネントの最初のルートでは、フローはエージェントがデータセットで提供される顧客フィードバックを分析するためのプロンプトテンプレートを定義します。フィードバックが否定的な場合、エージェントはサービスケースを開いて顧客に謝罪するように指示されます。 scatter-gather コンポーネントの 2 番目のルートでは、フローは Einstein AI サービスと対話するためのチャット回答プロンプトを定義します。 ![Transform コンポーネント、scatter-gather コンポーネント、および 2 つのルートを含むフロー](/mulesoft/current/ja-jp/einstein-ai-connector/1.1/_images/einstein-ai-example-flow-acb.png) ## [](#その他のコネクタ項目の設定)その他のコネクタ項目の設定 コネクタのグローバル要素を設定したら、他の必須項目を設定します。必須項目は、使用するコネクタアクションによって異なります。 Einstein AI Connector アクションの設定についての詳細は、​[「Einstein AI Connector - 追加設定情報」](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-additional-config)​を参照してください。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Anypoint Code Builder を使用した Einstein AI Connector 1.2 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#create-new-integration-project)新しいインテグレーションプロジェクトを作成する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#add-components-to-project)プロジェクトにコンポーネントを追加する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#configure-http-trigger)フローのトリガーを設定する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-to-project)インテグレーションプロジェクトにコネクタを追加する 1. \[Explorer\] ビューで、目的のプロジェクトの設定 XML ファイル (​`my-project-name.xml`​ など) を開きます。 2. キャンバス UI が自動的に開かない場合は、アクティビティバーの ​![Show Mule graphical mode (Mule グラフィカルモードを表示)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-tree-view.png)​ (​**Show Mule graphical mode (Mule グラフィカルモードを表示)**​) アイコンをクリックしてキャンバス UI を開きます。 3. キャンバス UI から他のコンポーネントを追加した方法と同じ方法でコネクタを追加します。 1. キャンバス UI で ​!["\[Add component (コンポーネントを追加)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-plus.png) アイコン",15,15\]​ (​**\[Add component (コンポーネントを追加)\]**​) アイコンをクリックします。 2. **\[Add Component (コンポーネントを追加)\]**​ パネルで ​**\[Connectors (コネクタ)\]**​ をクリックします。 4. !["\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/icon-search-exchange.png) アイコン",15,15\]​ (​**\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)\]**​) 切り替えをクリックします。 !["\[Search in Exchange (Exchange 内を検索)](/mulesoft/current/ja-jp/anypoint-code-builder/_images/int-connector-search-exchange.png) 切り替え"\] 5. 検索ボックスに​`「einstein ai」`​と入力します。 6. コネクタを選択してプロジェクトに追加します。 コネクタをインテグレーションプロジェクトに追加しても、Anypoint Code Builder ワークスペースの他のプロジェクトはそのコネクタを使用できません。 ## [](#add-global-config)グローバル設定を追加する 1. 設定 XML で、​``​ 要素の前にカーソルを置いて​`「einstein-ai」`​と入力します。 カーソルが ​``​ 要素の内側にないことを確認します。 2. `ms-einstein-ai:config`​ スニペットを選択します。 このスニペットでは次のコードが追加されます。 ```xml ``` 3. 属性を追加して設定を完了します。次に例を示します。 ```xml ``` この例は、2 つのグローバル要素 (​`http:listener-config`​ と ​`ms-einstein-ai:config`​) が定義されている「Define\_Prompt」という名前のフローを示しています。 ```xml ``` ## [](#顧客フィードバックフローの例)顧客フィードバックフローの例 このサンプルフローは、Einstein AI サービスを使用して顧客フィードバック分析と応答を処理するように設計されています。 scatter-gather コンポーネントの最初のルートでは、フローはエージェントがデータセットで提供される顧客フィードバックを分析するためのプロンプトテンプレートを定義します。フィードバックが否定的な場合、エージェントはサービスケースを開いて顧客に謝罪するように指示されます。 scatter-gather コンポーネントの 2 番目のルートでは、フローは Einstein AI サービスと対話するためのチャット回答プロンプトを定義します。 ![Transform コンポーネント、scatter-gather コンポーネント、および 2 つのルートを含むフロー](/mulesoft/current/ja-jp/einstein-ai-connector/1.2/_images/einstein-ai-example-flow-acb.png) ## [](#その他のコネクタ項目の設定)その他のコネクタ項目の設定 コネクタのグローバル要素を設定したら、他の必須項目を設定します。必須項目は、使用するコネクタアクションによって異なります。 Einstein AI Connector アクションの設定についての詳細は、​[「Einstein AI Connector - 追加設定情報」](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-additional-config)​を参照してください。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Anypoint Studio を使用した Einstein AI Connector 1.0 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#create-mule-project)Mule プロジェクトを作成する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-to-project)コネクタを Mule プロジェクトに追加する Einstein AI Connector を Mule プロジェクトに追加して、XML コードにコネクタの名前空間およびスキーマの場所を自動的に入力し、プロジェクトの ​`pom.xml`​ ファイルに必須の連動関係を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ で、​**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]**​ をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]**​ で、検索項目に​`「einstein ai」`​と入力します。 3. **\[Available modules (使用可能なモジュール)\]**​ で ​**\[Einstein AI Connector\]**​ をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]**​ をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]**​ をクリックします。 **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ にコネクタが表示されます。 !["\[Mule Palette (Mule パレット)](/mulesoft/current/ja-jp/einstein-ai-connector/1.0/_images/einstein-ai-palette-operations.png) で強調表示されている Einstein AI Connector とコネクタの操作のリスト"\] Studio でコネクタを Mule プロジェクトに追加しても、Studio ワークスペースの他のプロジェクトはそのコネクタを使用できません。 ## [](#configure-source)ソースの設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] 次の入力元のいずれかを設定して、Einstein AI Connector で使用できます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-operation)フローにコネクタの操作を追加する フローにコネクタの操作を追加するときは、そのコネクタで実行するアクションを指定しています。 Einstein AI Connector の操作を追加するには、次の手順に従います。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ で ​**\[Einstein AI\]**​ を選択し、追加する操作を選択します。 2. その操作を Studio キャンバスのソースの横にドラッグします。 ## [](#configure-global-element)コネクタのグローバル要素を設定する コネクタを設定する場合、アプリケーション内のそのコネクタのすべてのインスタンスで使用できるグローバル要素を設定します。グローバル要素を設定するには、コネクタが対象のシステムにアクセスするために必要な認証ログイン情報を指定する必要があります。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] Einstein AI Connector のグローバル要素を設定する手順は、次のとおりです。 1. Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作のプロパティ画面で、\[Add (追加)\] (​**+**​) アイコンをクリックして、グローバル要素設定項目にアクセスします。 3. **\[Global Element Properties (グローバル要素プロパティ)\] > \[General (一般)\]**​ タブで、次の情報を入力します。 - **Client Id (クライアント ID)** サービスプロバイダーに登録されている OAuth 公開クライアント ID。 - **Client Secret (クライアントシークレット)** クライアント ID に対応する OAuth クライアントシークレット。 - **Token URL (トークン URL)** サービスプロバイダーのトークンエンドポイント URL。 - **Scopes (スコープ)** OAuth ダンス時に要求する OAuth スコープ。 4. **\[OK\]**​ をクリックします。 ## [](#configure-other-fields)その他のコネクタ項目の設定 コネクタのグローバル要素を設定したら、他の必須項目を設定します。必須項目は、使用するコネクタ操作によって異なります。 ## [](#view-app-log)アプリケーションログの表示 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Anypoint Studio を使用した Einstein AI Connector 1.1 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#create-mule-project)Mule プロジェクトを作成する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-to-project)コネクタを Mule プロジェクトに追加する Einstein AI Connector を Mule プロジェクトに追加して、XML コードにコネクタの名前空間およびスキーマの場所を自動的に入力し、プロジェクトの ​`pom.xml`​ ファイルに必須の連動関係を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ で、​**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]**​ をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]**​ で、検索項目に​`「einstein ai」`​と入力します。 3. **\[Available modules (使用可能なモジュール)\]**​ で ​**\[Einstein AI Connector\]**​ をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]**​ をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]**​ をクリックします。 **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ にコネクタが表示されます。 !["\[Mule Palette (Mule パレット)](/mulesoft/current/ja-jp/einstein-ai-connector/1.1/_images/einstein-ai-palette-operations.png) で強調表示されている Einstein AI Connector とコネクタの操作のリスト"\] Studio でコネクタを Mule プロジェクトに追加しても、Studio ワークスペースの他のプロジェクトはそのコネクタを使用できません。 ## [](#configure-source)ソースの設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] 次の入力元のいずれかを設定して、Einstein AI Connector で使用できます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-operation)フローにコネクタの操作を追加する フローにコネクタの操作を追加するときは、そのコネクタで実行するアクションを指定しています。 Einstein AI Connector の操作を追加するには、次の手順に従います。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ で ​**\[Einstein AI\]**​ を選択し、追加する操作を選択します。 2. その操作を Studio キャンバスのソースの横にドラッグします。 ## [](#configure-global-element)コネクタのグローバル要素を設定する コネクタを設定する場合、アプリケーション内のそのコネクタのすべてのインスタンスで使用できるグローバル要素を設定します。グローバル要素を設定するには、コネクタが対象のシステムにアクセスするために必要な認証ログイン情報を指定する必要があります。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] Einstein AI Connector のグローバル要素を設定する手順は、次のとおりです。 1. Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作のプロパティ画面で、\[Add (追加)\] (​**+**​) アイコンをクリックして、グローバル要素設定項目にアクセスします。 3. **\[Global Element Properties (グローバル要素プロパティ)\] > \[General (一般)\]**​ タブで、次の情報を入力します。 - **Client Id (クライアント ID)** サービスプロバイダーに登録されている OAuth 公開クライアント ID。 - **Client Secret (クライアントシークレット)** クライアント ID に対応する OAuth クライアントシークレット。 - **Token URL (トークン URL)** サービスプロバイダーのトークンエンドポイント URL。 - **Scopes (スコープ)** OAuth ダンス時に要求する OAuth スコープ。 4. **\[OK\]**​ をクリックします。 ## [](#configure-other-fields)その他のコネクタ項目の設定 コネクタのグローバル要素を設定したら、他の必須項目を設定します。必須項目は、使用するコネクタ操作によって異なります。 ## [](#view-app-log)アプリケーションログの表示 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Anypoint Studio を使用した Einstein AI Connector 1.2 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#create-mule-project)Mule プロジェクトを作成する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-to-project)コネクタを Mule プロジェクトに追加する Einstein AI Connector を Mule プロジェクトに追加して、XML コードにコネクタの名前空間およびスキーマの場所を自動的に入力し、プロジェクトの ​`pom.xml`​ ファイルに必須の連動関係を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ で、​**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]**​ をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]**​ で、検索項目に​`「einstein ai」`​と入力します。 3. **\[Available modules (使用可能なモジュール)\]**​ で ​**\[Einstein AI Connector\]**​ をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]**​ をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]**​ をクリックします。 **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ にコネクタが表示されます。 !["\[Mule Palette (Mule パレット)](/mulesoft/current/ja-jp/einstein-ai-connector/1.2/_images/einstein-ai-palette-operations.png) で強調表示されている Einstein AI Connector とコネクタの操作のリスト"\] Studio でコネクタを Mule プロジェクトに追加しても、Studio ワークスペースの他のプロジェクトはそのコネクタを使用できません。 ## [](#configure-source)ソースの設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] 次の入力元のいずれかを設定して、Einstein AI Connector で使用できます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#add-connector-operation)フローにコネクタの操作を追加する フローにコネクタの操作を追加するときは、そのコネクタで実行するアクションを指定しています。 Einstein AI Connector の操作を追加するには、次の手順に従います。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ で ​**\[Einstein AI\]**​ を選択し、追加する操作を選択します。 2. その操作を Studio キャンバスのソースの横にドラッグします。 ## [](#configure-global-element)コネクタのグローバル要素を設定する コネクタを設定する場合、アプリケーション内のそのコネクタのすべてのインスタンスで使用できるグローバル要素を設定します。グローバル要素を設定するには、コネクタが対象のシステムにアクセスするために必要な認証ログイン情報を指定する必要があります。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] Einstein AI Connector のグローバル要素を設定する手順は、次のとおりです。 1. Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作のプロパティ画面で、\[Add (追加)\] (​**+**​) アイコンをクリックして、グローバル要素設定項目にアクセスします。 3. **\[Global Element Properties (グローバル要素プロパティ)\] > \[General (一般)\]**​ タブで、次の情報を入力します。 - **Client Id (クライアント ID)** サービスプロバイダーに登録されている OAuth 公開クライアント ID。 - **Client Secret (クライアントシークレット)** クライアント ID に対応する OAuth クライアントシークレット。 - **Token URL (トークン URL)** サービスプロバイダーのトークンエンドポイント URL。 - **Scopes (スコープ)** OAuth ダンス時に要求する OAuth スコープ。 4. **\[OK\]**​ をクリックします。 ## [](#configure-other-fields)その他のコネクタ項目の設定 コネクタのグローバル要素を設定したら、他の必須項目を設定します。必須項目は、使用するコネクタ操作によって異なります。 ## [](#view-app-log)アプリケーションログの表示 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.0 Einstein AI 用 Anypoint Connector (Einstein AI Connector) は、Salesforce Einstein Trust Layer を介して LLM への接続を提供します。 Einstein AI Connector には、MuleSoft アプリケーションでの AI インテグレーションを簡略化および強化する広範かつ高度な機能が備えられています。 このコネクタを使用して、次の作業を行います。 - ローコード環境で AI エージェントをビルドする - 既存の投資 (API、インテグレーション、テンプレート) を AI エージェントのツールとして活用する - Salesforce Einstein Trust Layer を介してすべての大規模言語モデル (LLM) のインタラクションを管理する - RAG ベースのアーキテクチャを強化するベクトルエンベディングを生成する 互換性と修正された問題については、「Einstein AI Connector リリースノート」を参照してください。 ## [](#始める前に)始める前に このコネクタを使用するには、以下に精通している必要があります。 - Anypoint Connector - Mule Runtime Engine (Mule) - Mule フローの要素とグローバル要素 - Anypoint Code Builder または Anypoint Studio を使用して Mule アプリケーションを作成する方法 アプリケーションを作成する前に、以下が必要です。 - Java 8 または 17 - Apache Maven - Salesforce 組織に接続するための接続アプリケーションログイン情報 - Anypoint Platform - Anypoint Code Builder または Anypoint Studio の最新バージョン コネクタを設定するには、Salesforce で接続アプリケーションを作成する必要があります。詳細は、 [「Models API Developer Guide (モデル API 開発者ガイド)」](https://developer.salesforce.com/docs/einstein/genai/guide/models-api.html)​を参照してください。 ## [](#コネクタの一般的なユースケース)コネクタの一般的なユースケース 次に、Einstein AI Connector の一般的なユースケースを示します。 - ケースサマリー、ケース分類、大規模データセットサマリーなどを提供することで、カスタマーサービスを強化します。 - セールスメールの作成、特定の取引先のケースの要約、商談成立確度の評価などに関して営業チームをサポートします。 - 商品説明の生成、ニュースレターの作成、ソーシャルメディアキャンペーンの計画などに関してマーケティングチームをサポートします。 - センチメント分析や自然言語理解アプリケーションをサポートするためにテキストデータのエンベディングを生成します。 ## [](#次のステップ)次のステップ 前提条件を満たしたら、​[Anypoint Studio](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-studio)​ または ​[Anypoint Code Builder](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-config-acb)​ でアプリケーションを作成してコネクタを設定できます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI Connector -追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.0 - 追加設定情報 Einstein AI Connector ではこれらの操作がサポートされ、次の項目に分類されます。 - [エージェント](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/configuring-agent-operations) - [チャット](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/configuring-chat-operations) - [エンベディング](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/configuring-embeddings-operations) - [RAG](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/configuring-rag-operations) - [ツール](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/configuring-tools-operations) # Einstein AI Connector 1.0 の RAG 操作の設定 Retrieval-Augmented Generation (RAG) とは、関連コンテンツを取得し、そのコンテンツを使用して追加のコンテキストで AI プロンプトを増強することで、AI が生成した出力を拡張する技術です。この追加情報で LLM をグラウンディングすることで、より正確で信頼性の高い応答を提供できます。 ## [](#rag-adhoc-load-document-操作の設定)RAG Adhoc Load Document 操作の設定 **RAG adhoc load document**​ 操作では、メモリ内エンベディングストアからプレーンテキストプロンプトに基づいて情報を取得します。 **RAG adhoc load document**​ 操作を設定する手順は、次のとおりです。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-rag-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ LLM と応答先のエンベディングストアに送信するプロンプト。 \* **File Path (ファイルパス)**​ \+ エンベディングストアに取り込むドキュメントの完全なファイルパスを含めます。ファイルパスにアクセスできることを確認します。 \+ この項目では DataWeave 式を使用することもできます。次に例を示します。 \+ `mule.home "/apps/" app.name ++ "/customer-service.pdf"` . **\[Additional properties (追加プロパティ)\]**​ で、次の値を選択します。 \* **Embedding name (エンベディング名)**​ \+ \* **File type (ファイル種別)** \+ エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別: \+ ****Text (テキスト)**​** **PDF** ****CSV**** URL \+ 取り込む Web コンテンツを参照する単一 URL。 \* **Option type (オプション種別)** \+ ベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法 \* **Model Name (モデル名)** \+ LLM とやり取りする API モデルの名前。 \* **Probability (確度)** \+ モデル API が正確性を維持する確度 \* **Locale (ロケール)** \+ デフォルトロケール、入力ロケール、予想される出力ロケールなどを含むローカライズ情報 この操作の XML 設定を次に示します。 ```xml ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.0 の XML と Maven のサポート Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-xml-maven.adoc - include::connectors::partial$t-xml-maven-partial.adoc\[\] ## [](#コネクタの名前空間の追加)コネクタの名前空間の追加 次のコードを設定 XML のヘッダーの ​`mule`​ タグ内に貼り付けます。 ```xml http://www.mulesoft.org/schema/mule/ms-einstein-ai http://www.mulesoft.org/schema/mule/ms-einstein-ai/current/mule-ms-einstein-ai.xsd ``` 次の例は、​``​ XML ブロック内に名前空間ステートメントが配置される方法を示しています。 ```xml ``` ## [](#pom-ファイルの連動関係の追加)POM ファイルの連動関係の追加 Apache Maven ​`pom.xml`​ ファイルは Anypoint Code Builder と Studio によって生成され、Mule アプリケーションの連動関係が含まれます。Mule アプリケーションを手動でコーディングする場合、次の XML スニペットを ​`pom.xml`​ ファイルに含めてこのコネクタにアクセスできるようにします: ```xml com.mulesoft.connectors mule4-einstein-ai-connector x.x.x mule-plugin ``` `x.x.x`​ を使用しているコネクタに対応するバージョンに置き換えます。 最新の ​`pom.xml`​ ファイル情報を取得する手順は、次のとおりです。 1. [Anypoint Exchange](https://www.mulesoft.com/exchange/)​ に移動します。 2. Exchange で、​**\[Login (ログイン)\]**​ をクリックし、Anypoint Platform のユーザー名とパスワードを指定します。 3. Exchange で、​`「einstein ai」`​を検索します。 4. コネクタを選択します。 5. 画面の右上付近にある ​**\[Dependency Snippets (連動関係スニペット)\]**​ をクリックします。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI Connector -追加設定](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-additional-config) # Einstein AI Connector 1.0 のエージェント操作の設定 ## [](#agent-define-prompt-template-操作の設定)Agent Define Prompt Template 操作の設定 **Agent define prompt template**​ 操作を使用して、任意の LLM と統合する場合に使用する特定のプロンプトテンプレートを定義します。これにより、応答を生成したり、情報を抽出したり、他のプロンプトを呼び出したり、テキストベースのタスクを実行したりする自然言語プロンプトを作成できます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-agent-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Template (テンプレート)** \+ 操作のプロンプトテンプレートを入力します。 \* **Instructions (手順)** \+ タスクの目標の概要を説明する手順を LLM に提供します。 \* **Dataset (データセット)** \+ 指定したテンプレートと手順を使用して評価する LLM のデータセットを指定します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-agent-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の XML を次に示します。 ```xml ``` ### [](#出力設定)出力設定 この操作の応答には、メイン LLM 応答を含む JSON ペイロードが含まれます。また、トークン利用状況などの属性がメインペイロード内ではなくメタデータ (属性) の一部として含まれます。この追加のメタデータは、アプリケーション全体でトークン利用状況を追跡したり、LLM の採用に関連付けられるコストを管理したりするのに特に役立ちます。 応答の例を次に示します。 ```json { "response": "{\n \"type\": \"positive\",\n \"response\": \"Thank you for your positive feedback on the training last week. We are glad to hear that you had a great experience. Have a nice day!\"\n}" } ``` この操作では、メイン JSON ペイロード内に含まれない属性も返されます。これには、トークン利用状況に関する情報が含まれます。次に例を示します。 ```json { "tokenUsage": { "outputCount": 9, "totalCount": 18, "inputCount": 9 }, "additionalAttributes": {} } ``` - `tokenUsage` 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `outputCount` 出力の生成で使用されたトークン数 - `totalCount` 入力と出力で使用されたトークンの合計数 - `inputCount` 入力の処理で使用されたトークン数 ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.0 のエンベディング操作の設定 ## [](#adhoc-file-query)Adhoc File Query 操作の設定 **Embedding Adhoc File Query**​ 操作では、ドキュメントを取得してそのクエリと共にベクトルデータベースに取り込みます。 この操作の出力には、クエリに対する最も可能性が高い回答であるドキュメントの完全なコンテンツを含む一連のスコアが含まれます。可能性スコアを作成する前にコンテンツの数値表現を識別するためにベクトルデータベースが使用されます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)**​ \+ LLM に送信するプロンプトのプレーンテキスト Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$agentforce-connector-config.adoc\[\] ## [](#generate-from-file)Generate From File 操作の設定 **Embedding generate from file**​ 操作では、ドキュメントを取得してベクトルデータベースに取り込みます。この操作の出力はコンテンツの数値表現です。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$agentforce-connector-config.adoc\[\] ### [](#データの解析方法)データの解析方法 ファイルからのデータは、生成されたエンベディングの形式をわずかに変更する方法で解析されます (コンテンツ自体は変更されません)。 - ファイルコンテンツの先頭と末尾からスペースが削除されます。次に例を示します。 解析前: ```txt " Para 1 Para 2 " ``` 解析後: ```txt "Para 1 Para 2" ``` - 段落間の余分な行が削除されます。次に例を示します。 解析前: ```txt " Para 1 Para2 " ``` 解析後: ```txt "Para 1 Para 2" ``` - コネクタでは、生成されたエンベディングからノーブレークスペース (<0xa0>) などの文字を削除する絞り込みロジックが提供されます。このような文字を削除して、より正確なエンベディングを促進します。
文字 16 進数コード 10 進数コード 名前 説明

\u0000

0x00

0

Null (NULL)

C のような言語で文字列の末尾をマークします

\u0001

0x01

1

ヘッディング開始 (SOH)

データストリームの見出しの先頭をマークするために使用します

\u0007

0x07

7

ベル (BEL)

ビープ音やアラート音をトリガーします

\u0008

0x08

8

バックスペース (BS)

カーソルの位置を逆方向に 1 つ移動します

\u0009

0x09

9

水平タブ (TAB)

タブスペースを挿入します

\u000A

0x0A

10

改行 (LF)

新しい行に移動します (Unix の改行 (newline))

\u000D

0x0D

13

キャリッジリターン (CR)

新しい行の先頭に戻ります

\u001B

0x1B

27

エスケープ (ESC)

制御のエスケープシーケンスを導入するために使用します

\u001F

0x1F

31

ユニット分離 (US)

情報の単位を分離します

## [](#generate-from-text)Generate From Text 操作の設定 **Embedding generate from text**​ 操作では、テキストを取得してベクトルデータベースに取り込みます。この操作の出力はコンテンツの数値表現です。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Text (テキスト)** \+ ベクトルデータベースに取り込むテキスト . **\[Additional Properties (追加プロパティ)\]**​ で、次の項目を選択します。 \* **Model Name (モデル名)** \+ LLM とやり取りする API モデルの名前 ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.0 のチャット操作の設定 ## [](#chat-answer-prompt-操作の設定)Chat Answer Prompt 操作の設定 **Chat answer prompt**​ 操作では、設定済み LLM に要求を送信します。この操作ではプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 1. Anypoint Code Builder または Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作の ​**\[General (一般)\]**​ プロパティタブで、​**\[Prompt (プロンプト)\]**​ にプレーンテキストを入力します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-chat-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の XML 設定を次に示します。 ```xml ``` ## [](#chat-generate-from-messages-操作の設定)Chat Generate from Messages 操作の設定 **Chat generate from messages**​ 操作は、指定されたメッセージを使用する、設定済み LLM へのプロンプト要求操作です。この操作では、複数のメッセージを受け入れて、プレーンテキストプロンプトを入力として使用します。操作の応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 1. Anypoint Code Builder または Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作の ​**\[General (一般)\]**​ プロパティタブで、​**\[Messages (メッセージ)\]**​ にプレーンテキストを入力します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-chat-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の設定 XML を次に示します。 ```xml ``` ## [](#chat-answer-prompt-with-memory-操作の設定)Chat Answer Prompt With Memory 操作の設定 この操作は非推奨です。​**Chat answer prompt with memory**​ 操作では、マルチユーザーチャット操作の会話履歴を保持します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-chat-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ 操作のプロンプトを含めます。 \* **Memory Path (メモリパス)**​ \+ 会話履歴を保存するメモリ内データベースへのパス。 \+ この項目では DataWeave 式を使用することもできます。次に例を示します。 \+ `#["/Users/john.wick/Desktop/mac-demo/db/" ++ payload.memoryName].` \* **Memory name (メモリ名)** \+ 会話の名前。マルチユーザーサポートの場合、一意のユーザー ID を入力します。 \* **Keep last messages (最後のメッセージを保持)** \+ **\[Memory Name (メモリ名)\]**​ で定義された会話で記憶するメッセージの最大数。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-chat-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の XML 設定を次に示します。 ```xml ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.0 のツール操作の設定 AI モデルがプロンプトに直接回答できないときに、外部ツールを使用できる自律エージェントを作成するには、​**Tools use AI service**​ 操作を使用します。 ## [](#始める前に)始める前に ツール操作を使用するには、操作で API を正常に実行するために必要なすべての API 情報を含む ​`tools.config.json`​ ファイルを作成する必要があります。次に例を示します。 ```json [ { "action": "Execute POST requests for API endpoints.", "url": "http://check-inventory-material.cloudhub.io/mmbe", "name": "Check Inventory", "method": "POST", "headers": "Basic XXX", "example-payload": "{\n \"materialNo\": \"paramValue\"}", "query": [ "Check inventory in SAP", "Check Stock Overview", "Show product availability for MULETEST0", "Check the inventory for MULETEST0", "Check Stock for 400-110" ], "description": "Check inventory details for material in SAP by providing the materialNo as input for paramValue. Please use the materialNo and not materialNumber. This action applies whenever users' intent is 'Stock overview', 'product availability', 'Inventory', 'available stock'. Use the headers to perform the request." }, { "action": "Execute GET requests for API endpoints.", "url": "https://anypoint.mulesoft.com/mocking/api/v1/sources/exchange/assets/612eb739-4266-4f4c-bf2f-29953c153d80/accounts-api/1.0.1/m/accounts", "name": "Show Accounts", "method": "GET", "headers": "", "example-payload": "{}", "query": [ "Get all accounts", "Show all accounts from CRM" ], "description": "Get all accounts from a CRM. This action applies whenever users' intent is 'CRM accounts', 'customers', 'customer accounts', 'accounts'." }, { "action": "Execute GET requests for API endpoints.", "url": "https://anypoint.mulesoft.com/mocking/api/v1/sources/exchange/assets/7b99cead-a984-497b-9e6c-c16a3b4dcb76/employee-api/1.0.1/m/employees", "name": "Show Employees", "method": "GET", "headers": "", "example-payload": "{}", "query": [ "Get all employee information", "Show employees for the country Switzerland", "How many employees do we have", "Show a list of all employees" ], "description": "Get all information about employees. This action applies whenever users' intent is 'employees', 'workforce'." } ] ``` ツール配列内の各オブジェクトは自律エージェントで使用できるツールを表すため、各項目をできるだけ正確に記述することが重要です。 - `action` この項目では、次のオプションがサポートされます。 - API エンドポイントへの ​`Execute GET`​ 要求。 - API エンドポイントへの ​`Execute POST`​ 要求。 - `url` リソースパスを含むエンドポイントへの完全な URL。 - `name` 自然言語でのアクションの名前。 - `method` エンドポイントの HTTP メソッド。POST と GET のみがサポートされています。 - `headers` エンドポイントへの認証に必要な HTTP ヘッダー。基本認証のみがサポートされています。 - `example-payload` JSON 形式のサンプルペイロード。 - `query` このアクションを呼び出すためにユーザーが使用できるサンプルクエリ。 - `description` ツールの使用方法の詳細な説明。説明は、LLM が目的と使用方法を理解できる包括的なものである必要があります。 `tools.config.json`​ へのファイルパスにアプリケーションが実行時にアクセスできることを確認します。 ## [](#tools-use-ai-service-操作の設定)Tools Use AI Service 操作の設定 **Tools use AI service**​ 操作を設定する手順は、次のとおりです。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-tools-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ LLM に送信するプロンプト。 \* **Input Stream (入力ストリーム)** ### [](#出力設定)出力設定 この操作の応答には、メイン LLM 応答を含む JSON ペイロードが含まれます。また、トークン利用状況やツール利用状況 (ブール値) などの属性がメインペイロード内ではなく属性の一部として含まれます。 プロンプトが「What is the capital of Switzerland? (スイスの首都は?)」の場合の JSON ペイロードのサンプル応答を次に示します。 ```json { "response": "The capital of Switzerland is Bern." } ``` 「Show me the latest account created in Salesforce (Salesforce で作成された最新の取引先を表示して)」など、プロンプトでツールを介した外部データへのアクセスを要求された場合、AI モデルは設定済みのツールを使用して情報を取得します。結果は次のようになります。 ```json { "response": "The latest account created in Salesforce is:\n\n- **Name:** MuleTalks\n- **Id:** 0010600002JKf42AAD\n- **Created Date:** 2024-07-10T20:21:36.000Z\n\nIf you have any further questions or need additional assistance, feel free to ask!" } ``` 操作では、JSON ペイロードに加えて、トークンとツールの利用状況に関する情報が含まれる属性が返されます。次に例を示します。 ```json { "tokenUsage": { (1) "outputCount": 9, "totalCount": 18, "inputCount": 9 }, "additionalAttributes": { (2) "toolsUsed": "true" } } ```
1 tokenUsage: 操作のトークン利用状況に関するデータを提供します。
  • outputCount

    応答で生成されたトークン数

  • totalCount

    入力と出力を含め操作全体で処理されたトークンの合計数

  • inputCount

    入力クエリまたはドキュメントから処理されたトークン数

2 additionalAttributes​ には、​toolsUsed​ のブール値が含まれます。
  • true

    応答を収集または生成するために API やインテグレーションなどの外部ツールが使用されました。

  • false

    外部ツールは使用されず、応答は内部ナレッジのみに基づきました。

## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.0 のトラブルシューティング ## [](#empty-api-instance-url-空の-api-インスタンス-url-エラー)\[Empty API Instance URL (空の API インスタンス URL)\] エラー `[Empty API Instance URL (空の API インスタンス URL)]`​ エラーが表示された場合は、Salesforce 組織で Einstein 生成 AI の設定が正しく完了していることを確認します。詳細は、 [「Einstein 生成 AI の設定」](https://developer.salesforce.com/docs/einstein/genai/guide/org-setup.html)​を参照してください。 ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) - [Known Issues](https://help.salesforce.com/s/issues) # Einstein AI Connector 1.0 リファレンス Einstein AI Connector は、モデル API を介して Salesforce Einstein Trust Layer へのアクセスを提供します。 ## [](#設定)設定 * * * ### [](#Config)設定 デフォルト設定 #### [](#パラメーター)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Name (名前)

String (文字列)

この設定の名前。コネクタはこの名前の設定を参照します。

x

Connection (接続)

この設定に指定する接続種別。

x

Name (名前)

String (文字列)

この設定の参照に使用される ID。

x

Expiration Policy (有効期限ポリシー)

動的設定インスタンスがアイドル状態を続けられる最小時間を設定します。この時間が経過すると、Mule Runtime で期限切れに相当するとみなされます。

#### [](#接続種別)接続種別 ##### [](#Config_Connection)Connection (接続) ###### [](#パラメーター-2)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Reconnection (再接続)

アプリケーションがデプロイされると、すべてのコネクタで接続テストが実行されます。true に設定されている場合、関連する再接続戦略をすべて実行した後にテストに合格しないと、デプロイメントが失敗します。

Client Id (クライアント ID)

String (文字列)

サービスプロバイダーに登録されている OAuth 公開クライアント ID。

x

Client Secret (クライアントシークレット)

String (文字列)

クライアント ID に対応する OAuth クライアントシークレット。

x

Token Url (トークン URL)

String (文字列)

サービスプロバイダーのトークンエンドポイント URL。

https://{salesforceorg}/services/oauth2/token/

Scopes (スコープ)

String (文字列)

OAuth ダンス時に要求する OAuth スコープ。指定しない場合、デフォルトのアノテーションのスコープになります。

Object Store (オブジェクトストア)

String (文字列)

各リソースオーナー ID のデータの保存に使用するオブジェクトストアへの参照。指定しない場合、Mule Runtime は自動的にデフォルトのオブジェクトストアをプロビジョニングします。

## [](#操作)操作 - [AGENT Define Prompt Template](#AgentDefinePromptTemplate)​ - [CHAT Answer Prompt](#ChatAnswerPrompt)​ - [CHAT Answer Prompt With Memory](#ChatAnswerPromptWithMemory)​ - [CHAT Generate From Messages](#ChatGenerateFromMessages)​ - [EMBEDDING Adhoc File Query](#EmbeddingAdhocFileQuery)​ - [EMBEDDING Generate From File](#EmbeddingGenerateFromFile)​ - [EMBEDDING Generate From Text](#EmbeddingGenerateFromText) - [RAG Adhoc Load Document](#RagAdhocLoadDocument)​ - [Tools Use Ai Service](#ToolsUseAiService)​ - [Unauthorize](#Unauthorize)​ ## [](#AgentDefinePromptTemplate)AGENT Define Prompt Template `` **Agent define prompt template**​ 操作を使用して特定のプロンプトテンプレートを使用します。プロンプトテンプレート言語は、プレーンテキストを使用して AI 関数を定義および作成する簡単な方法です。この方法を使用して、応答を生成したり、情報を抽出したり、他のプロンプトを呼び出したり、テキストで表すことができる他のタスクを実行したりする自然言語プロンプトを作成できます。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Template (テンプレート)

String (文字列)

操作のプロンプトテンプレート。

#[payload]

Instructions (手順)

String (文字列)

タスクの目標の概要を説明する LLM の手順。

x

Dataset (データセット)

String (文字列)

指定したテンプレートと手順を使用して評価する LLM のデータセット。

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#ChatAnswerPrompt)CHAT Answer Prompt `` **Chat answer prompt**​ 操作は、設定済み LLM へのプロンプト要求を送信します。これはプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-2)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-2)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-2)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#ChatAnswerPromptWithMemory)CHAT Answer Prompt With Memory `` DEPRECATED.**Chat answer prompt with memory**​ 操作は、マルチユーザーチャット操作の会話履歴のメモリを提供します。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Memory Path (メモリパス)

String (文字列)

会話履歴を保存するメモリ内データベースへのパス。

x

Memory Name (メモリ名)

String (文字列)

会話の名前。マルチユーザーサポートの場合、一意のユーザー ID を入力します。

x

Keep Last Messages (最後のメッセージを保持)

Number (数値)

[Memory name (メモリ名)]​ で定義された会話で記憶するメッセージの最大数。

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-3)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-3)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-3)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#ChatGenerateFromMessages)CHAT Generate From Messages `` **Chat generate from messages**​ 操作は、設定済み LLM に提供されたメッセージを使用したプロンプト要求操作です。これはプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 ### [](#パラメーター-6)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Messages (メッセージ)

String (文字列)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

操作の出力の MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-4)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-4)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-4)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#EmbeddingAdhocFileQuery)EMBEDDING Adhoc File Query `` ### [](#パラメーター-7)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別。

  • Text (テキスト)

  • PDF

  • CSV

  • URL

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

エンベディングまたはベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法。

FULL

Option type (オプション種別)

String (文字列)

FULL

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-5)出力

Type (型)

Any (任意)

### [](#次の設定の場合-5)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-5)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE ## [](#EmbeddingGenerateFromFile)EMBEDDING Generate From File `` ### [](#パラメーター-8)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

FULL

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-6)出力

Type (型)

Any (任意)

### [](#次の設定の場合-6)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-6)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#EmbeddingGenerateFromText)EMBEDDING Generate From Text `` ### [](#パラメーター-9)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Text (テキスト)

String (文字列)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-7)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-7)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-7)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#RagAdhocLoadDocument)RAG Adhoc Load Document `` ### [](#パラメーター-10)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

File Path (ファイルパス)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの完全なファイルパス。ファイルパスにアクセスできることを確認します。

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Embedding Name (エンベディング名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別。

  • Text (テキスト)

  • PDF

  • CSV

  • URL

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

エンベディングまたはベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法。

FULL

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-8)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-8)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-8)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#ToolsUseAiService)Tools Use Ai Service `` ### [](#パラメーター-11)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

Error Mappings (エラーのマッピング)

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-9)出力

Type (型)

Binary (バイナリ)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-9)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-9)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#Unauthorize)Unauthorize `` 特定のリソースオーナー ID のアクセストークン情報をすべて削除して、OAuth ダンスが繰り返されない限り、そのユーザー向けの操作を実行できないようにします。 ### [](#パラメーター-12)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

### [](#次の設定の場合-10)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ## [](#型)型 ### [](#reconnection-再接続)Reconnection (再接続) 操作の再接続戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Fails Deployment (デプロイメントに失敗)

Boolean (ブール)

アプリケーションがデプロイされると、すべてのコネクタで接続テストが実行されます。true に設定されている場合、関連する再接続戦略をすべて実行した後にテストに合格しないと、デプロイメントが失敗します。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

使用する再接続戦略。

### [](#Reconnect)Reconnect (再接続) 標準再接続戦略を設定し、再接続の頻度と、コネクタソースまたは操作で実行できる再接続の試行回数を指定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Frequency (頻度)

Number (数値)

再接続を試行する頻度 (ミリ秒)。

Blocking (ブロック)

Boolean (ブール)

false​ の場合、再接続戦略が個別の非ブロックスレッドで実行されます。

Count (数)

Number (数値)

Mule アプリケーションで実行できる再接続の試行回数。

### [](#ReconnectForever)Reconnect Forever (繰り返し再接続) Mule アプリケーションが実行されている間はコネクタソースや操作によって指定された頻度で再接続が試行される Forever 再接続戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Frequency (頻度)

Number (数値)

再接続を試行する頻度 (ミリ秒)。

Blocking (ブロック)

Boolean (ブール)

false​ の場合、再接続戦略が個別の非ブロックスレッドで実行されます。

### [](#PoolingProfile)Pooling Profile (プーリングプロファイル)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Max Active (最大アクティブ)

Number (数値)

一度にセッションから借りることができる Mule コンポーネントの数を制御します。負の値に設定した場合、同時にアクティブにできるコンポーネントの数に制限はありません。maxActive を超えた場合、プールは枯渇したと呼ばれます。

Max Idle (最大アイドル)

Number (数値)

プール内で同時にアイドル状態のままにできる Mule コンポーネントの最大数。負の値に設定した場合、同時にアイドルにできる Mule コンポーネントの数に制限はありません。

Max Wait (最大待機)

Number (数値)

プールが枯渇し、exhaustedAction が ​WHEN_EXHAUSTED_WAIT​ に設定されている場合に、プールされたコンポーネントが使用可能になるまで待機する時間 (ミリ秒) を指定します。

Min Eviction Millis (最小除去時間)

Number (数値)

オブジェクトが除去対象となるまでにオブジェクトをプール内でアイドル状態のままにできる最小時間を決定します。正の値以外の場合、アイドル時間のみによってオブジェクトがプールから削除されることはありません。

Eviction Check Interval Millis (除去確認間隔)

Number (数値)

オブジェクトエビクターの実行間隔 (ミリ秒) を指定します。正の値以外の場合、オブジェクトエビクターは実行されません。

Exhausted Action (枯渇アクション)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • WHEN_EXHAUSTED_GROW​

  • WHEN_EXHAUSTED_WAIT​

  • WHEN_EXHAUSTED_FAIL

Mule コンポーネントプールが枯渇した場合のプールの動作を指定します。可能な値は次のいずれかです。​WHEN_EXHAUSTED_FAIL​: NoSuchElementException をスローします。​WHEN_EXHAUSTED_WAIT​: 新規またはアイドルオブジェクトが使用可能になるまで、Object.wait(long) を呼び出してブロックします。​WHEN_EXHAUSTED_GROW​: 新しい Mule インスタンスを作成して返します。基本的に maxActive の意味がなくなります。正の maxWait 値を指定した場合、最大で数ミリ秒ブロックされた後 NoSuchElementException が発生します。maxThreadWait が負数の場合、無期限にブロックされます。

Initialisation Policy (初期化ポリシー)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • INITIALISE_NONE​

  • INITIALISE_ONE​

  • INITIALISE_ALL

プール内のコンポーネントの初期化方法を決定します。有効な値: INITIALISE_NONE​ (起動時にコンポーネントをプールに読み込まない)、​INITIALISE_ONE​ (起動時に 1 つの初期コンポーネントをプールに読み込む)、または ​INITIALISE_ALL​ (起動時にすべてのコンポーネントをプールに読み込む)。

Disabled

Boolean (ブール)

プーリングを無効にする必要があるかどうか

### [](#ExpirationPolicy)Expiration Policy (有効期限ポリシー) 有効期限ポリシー戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Max Idle Time (最大アイドル時間)

Number (数値)

動的設定インスタンスがアイドル状態を続けられる最大時間を設定します。この時間が経過すると、Mule Runtime で期限切れに相当するとみなされます。

Time Unit (時間単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Max Idle Time (最大アイドル時間)]​ 項目の時間単位。

### [](#EinsteinResponseAttributes)Einstein Response Attributes (Einstein 応答属性)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Content Quality (コンテンツ品質)

Generation Id (ID を生成)

String (文字列)

Generation Parameters (生成パラメーター)

Response Id (応答 ID)

String (文字列)

Response Parameters (応答パラメーター)

### [](#ContentQuality)Content Quality (コンテンツ品質) 生成されたコンテンツのコンテンツモデレーションの詳細 (安全性および品質スコアを含む)。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Scan Toxicity (有害性をスキャン)

コンテンツの有害性をスキャンします。

### [](#ScanToxicity)Scan Toxicity (有害性をスキャン) 安全性と有害性に関するデータを表します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Categories (カテゴリ)

Is Detected (検出済み)

Boolean (ブール)

スキャンで有害なコンテンツが検出されたかどうかを示します。​isDetected​ 項目が ​true​ の場合、コンテンツに有害な言語が含まれている可能性が非常に高いことを示します。​isDetected​ 項目が ​false​ の場合、有害でないことを意味するとは限らず、モデルがコンテンツの有害性を検出しなかったことを意味します。

### [](#Categories)Categories (カテゴリ) 有害性カテゴリの配列。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Category Name (カテゴリ名)

String (文字列)

カテゴリの名前。

Score (スコア)

String (文字列)

0 ~ 1 の有害性スコア値。スコアが高いほど、応答が有害である可能性が高いことを意味します。

### [](#GenerationParameters)Generation Parameters (生成パラメーター)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Finish Reason (完了の理由)

String (文字列)

Index (インデックス)

Number (数値)

Logprobs

Any (任意)

Refusal (拒否)

Any (任意)

### [](#ResponseParameters)Response Parameters (応答パラメーター)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Model (モデル)

String (文字列)

Object (オブジェクト)

String (文字列)

System Finger Print (システムフィンガープリント)

String (文字列)

Token Usage (トークン利用状況)

### [](#TokenUsage)Token Usage (トークン利用状況)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Completion Token Details (完了トークンの詳細)

Input Count (入力数)

Number (数値)

LLM がプロンプトから受信するトークンの数。

Output Count (出力数)

Number (数値)

入力トークンに応じて LLM が生成するトークンの数。

Prompt Token Details (プロンプトトークンの詳細)

Total Count (合計数)

Number (数値)

### [](#CompletionTokensDetails)Completion Tokens Details (完了トークンの詳細) 生成されたトークンの完了を大量に要求すると、レイテンシーが増加する可能性があります。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Accepted Prediction Tokens (受け入れられた予測トークン数)

Number (数値)

受け入れられた予測トークンの数。

Audio Tokens (オーディオトークン数)

Number (数値)

完了したオーディオトークンの数。

Reasoning Tokens (推論トークン数)

Number (数値)

推論と出力のトークンの数。

Rejected Prediction Tokens (拒否された予測トークン数)

Number (数値)

LLM で生成され、コンテキスト内で不正確または役に立たないとみなされたために後で破棄された予測トークンの数。

### [](#PromptTokensDetails)Prompt Tokens Details (プロンプトトークンの詳細)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Audio Tokens (オーディオトークン数)

Number (数値)

プロンプト内のオーディオトークンの数。

Cached Tokens (キャッシュされたトークン数)

Number (数値)

プロンプト内のキャッシュされたトークンの数。

### [](#RepeatableInMemoryStream)Repeatable In-Memory Stream (反復可能なメモリ内ストリーム) データが最大バッファサイズを超えた場合に要求が失敗するメモリ内ストリーミング戦略を設定します。ユースケースで最適なバッファサイズは、必ずパフォーマンステストを実施して決めてください。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Initial Buffer Size (初期バッファサイズ)

Number (数値)

データストリームに割り当てるメモリの初期容量。ストリーミングされたデータがこの値を超える場合は、​[Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)]​ の単位で ​[Max Buffer Size (最大バッファサイズ)]​ を上限としてバッファが拡張されます。

Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)

Number (数値)

バッファサイズが初期サイズを超えた場合に、どれだけ拡張するか。値を 0 以下に設定すると、バッファが拡張されません。つまり、バッファがフルになると、​STREAM_MAXIMUM_SIZE_EXCEEDED​ エラーが発生します。

Max Buffer Size (最大バッファサイズ)

Number (数値)

バッファの最大サイズ。バッファサイズがこの値を超える場合、​STREAM_MAXIMUM_SIZE_EXCEEDED​ エラーが発生します。​0​ 以下の値は無制限を意味します。

Buffer Unit (バッファ単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • BYTE

  • KB

  • MB

  • GB

[Initial Buffer Size (初期バッファサイズ)]​ 項目、​[Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)]​ 項目、​[Max Buffer Size (最大バッファサイズ)]​ 項目の単位。

### [](#RepeatableFileStoreStream)Repeatable File Store Stream (反復可能なファイルストアストリーム) 反復可能なファイルストアストリーミング戦略を設定します。この戦略では、ストリームコンテンツの一部がメモリ内に格納されます。ストリームのコンテンツが、設定されたバッファサイズよりも大きい場合、Mule はバッファのコンテンツをディスクにバックアップしてからメモリをクリアします。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

In Memory Size (メモリ内サイズ)

Number (数値)

ストリームのデータで使用できるメモリの最大量。メモリ量がこの値を超えると、コンテンツはディスクにバッファされます。パフォーマンスを最適化する方法は、次のとおりです。

  • バッファサイズを大きくすると、Mule がバッファをディスクに書き込む回数を減らせます。これによってパフォーマンスが高まりますが、より多くのメモリが必要になるため、アプリケーションが処理できる同時要求数が制限されます。

  • バッファサイズを小さくすると、メモリの負荷は低減しますが、応答時間が長くなります。

Buffer Unit (バッファ単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • BYTE

  • KB

  • MB

  • GB

[In Memory Size (メモリ内サイズ)]​ 項目の単位。

### [](#ErrorMapping)Error Mapping (エラーのマッピング)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Source (ソース)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • ANY

  • REDELIVERY_EXHAUSTED​

  • TRANSFORMATION

  • EXPRESSION

  • SECURITY

  • CLIENT_SECURITY​

  • SERVER_SECURITY​

  • ROUTING

  • CONNECTIVITY

  • RETRY_EXHAUSTED​

  • TIMEOUT

Target (対象)

String (文字列)

x

## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.0/) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.1 Einstein AI 用 Anypoint Connector (Einstein AI Connector) は、Salesforce Einstein Trust Layer を介して LLM への接続を提供します。 Einstein AI Connector には、MuleSoft アプリケーションでの AI インテグレーションを簡略化および強化する広範かつ高度な機能が備えられています。 このコネクタを使用して、次の作業を行います。 - ローコード環境で AI エージェントをビルドする - 既存の投資 (API、インテグレーション、テンプレート) を AI エージェントのツールとして活用する - Salesforce Einstein Trust Layer を介してすべての大規模言語モデル (LLM) のインタラクションを管理する - RAG ベースのアーキテクチャを強化するベクトルエンベディングを生成する 互換性と修正された問題については、「Einstein AI Connector リリースノート」を参照してください。 ## [](#始める前に)始める前に このコネクタを使用するには、以下に精通している必要があります。 - Anypoint Connector - Mule Runtime Engine (Mule) - Mule フローの要素とグローバル要素 - Anypoint Code Builder または Anypoint Studio を使用して Mule アプリケーションを作成する方法 アプリケーションを作成する前に、以下が必要です。 - Java 8 または 17 - Apache Maven - Salesforce 組織に接続するための接続アプリケーションログイン情報 - Anypoint Platform - Anypoint Code Builder または Anypoint Studio の最新バージョン コネクタを設定するには、Salesforce で接続アプリケーションを作成する必要があります。詳細は、 [「Models API Developer Guide (モデル API 開発者ガイド)」](https://developer.salesforce.com/docs/einstein/genai/guide/models-api.html)​を参照してください。 ## [](#コネクタの一般的なユースケース)コネクタの一般的なユースケース 次に、Einstein AI Connector の一般的なユースケースを示します。 - ケースサマリー、ケース分類、大規模データセットサマリーなどを提供することで、カスタマーサービスを強化します。 - セールスメールの作成、特定の取引先のケースの要約、商談成立確度の評価などに関して営業チームをサポートします。 - 商品説明の生成、ニュースレターの作成、ソーシャルメディアキャンペーンの計画などに関してマーケティングチームをサポートします。 - センチメント分析や自然言語理解アプリケーションをサポートするためにテキストデータのエンベディングを生成します。 ## [](#次のステップ)次のステップ 前提条件を満たしたら、​[Anypoint Studio](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-studio)​ または ​[Anypoint Code Builder](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-config-acb)​ でアプリケーションを作成してコネクタを設定できます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI Connector -追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.1 - 追加設定情報 Einstein AI Connector ではこれらの操作がサポートされ、次の項目に分類されます。 - [Agent (エージェント)](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/configuring-agent-operations) - [チャット](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/configuring-chat-operations) - [エンベディング](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/configuring-embeddings-operations) - [RAG](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/configuring-rag-operations) - [ツール](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/configuring-tools-operations) # Einstein AI Connector 1.1 の RAG 操作の設定 Retrieval-Augmented Generation (RAG) とは、関連コンテンツを取得し、そのコンテンツを使用して追加のコンテキストで AI プロンプトを増強することで、AI が生成した出力を拡張する技術です。この追加情報で LLM をグラウンディングすることで、より正確で信頼性の高い応答を提供できます。 ## [](#rag-adhoc-load-document-操作の設定)RAG Adhoc Load Document 操作の設定 **RAG adhoc load document**​ 操作では、メモリ内エンベディングストアからプレーンテキストプロンプトに基づいて情報を取得します。 **RAG adhoc load document**​ 操作を設定する手順は、次のとおりです。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-rag-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ LLM と応答先のエンベディングストアに送信するプロンプト。 \* **File Path (ファイルパス)**​ \+ エンベディングストアに取り込むドキュメントの完全なファイルパスを含めます。ファイルパスにアクセスできることを確認します。 \+ この項目では DataWeave 式を使用することもできます。次に例を示します。 \+ `mule.home "/apps/" app.name ++ "/customer-service.pdf"` . **\[Additional properties (追加プロパティ)\]**​ で、次の値を選択します。 \* **Embedding name (エンベディング名)**​ \+ \* **ファイルの種類** \+ エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別: \+ ****Text (テキスト)**​** **PDF** ****CSV**** URL \+ 取り込む Web コンテンツを参照する単一 URL。 \* **Option type (オプション種別)** \+ ベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法 \* **Model Name (モデル名)** \+ LLM とやり取りする API モデルの名前。 \* **Probability (確度)** \+ モデル API が正確性を維持する確度 \* **Locale (ロケール)** \+ デフォルトロケール、入力ロケール、予想される出力ロケールなどを含むローカライズ情報 この操作の XML 設定を次に示します。 ```xml ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.1 の XML と Maven のサポート Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-xml-maven.adoc - include::connectors::partial$t-xml-maven-partial.adoc\[\] ## [](#コネクタの名前空間の追加)コネクタの名前空間の追加 次のコードを設定 XML のヘッダーの ​`mule`​ タグ内に貼り付けます。 ```xml http://www.mulesoft.org/schema/mule/ms-einstein-ai http://www.mulesoft.org/schema/mule/ms-einstein-ai/current/mule-ms-einstein-ai.xsd ``` 次の例は、​``​ XML ブロック内に名前空間ステートメントが配置される方法を示しています。 ```xml ``` ## [](#pom-ファイルの連動関係の追加)POM ファイルの連動関係の追加 Apache Maven ​`pom.xml`​ ファイルは Anypoint Code Builder と Studio によって生成され、Mule アプリケーションの連動関係が含まれます。Mule アプリケーションを手動でコーディングする場合、次の XML スニペットを ​`pom.xml`​ ファイルに含めてこのコネクタにアクセスできるようにします: ```xml com.mulesoft.connectors mule4-einstein-ai-connector x.x.x mule-plugin ``` `x.x.x`​ を使用しているコネクタに対応するバージョンに置き換えます。 最新の ​`pom.xml`​ ファイル情報を取得する手順は、次のとおりです。 1. [Anypoint Exchange](https://www.mulesoft.com/exchange/)​ に移動します。 2. Exchange で、​**\[Login (ログイン)\]**​ をクリックし、Anypoint Platform のユーザー名とパスワードを指定します。 3. Exchange で、​`「einstein ai」`​を検索します。 4. コネクタを選択します。 5. 画面の右上付近にある ​**\[Dependency Snippets (連動関係スニペット)\]**​ をクリックします。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI Connector -追加設定](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-additional-config) # Einstein AI Connector 1.1 のエージェント操作の設定 ## [](#agent-define-prompt-template-操作の設定)Agent Define Prompt Template 操作の設定 **Agent define prompt template**​ 操作を使用して、任意の LLM と統合する場合に使用する特定のプロンプトテンプレートを定義します。これにより、応答を生成したり、情報を抽出したり、他のプロンプトを呼び出したり、テキストベースのタスクを実行したりする自然言語プロンプトを作成できます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-agent-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Template (テンプレート)** \+ 操作のプロンプトテンプレートを入力します。 \* **Instructions (手順)** \+ タスクの目標の概要を説明する手順を LLM に提供します。 \* **Dataset (データセット)** \+ 指定したテンプレートと手順を使用して評価する LLM のデータセットを指定します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-agent-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の XML を次に示します。 ```xml ``` ### [](#出力設定)出力設定 この操作の応答には、メイン LLM 応答を含む JSON ペイロードが含まれます。また、トークン利用状況などの属性がメインペイロード内ではなくメタデータ (属性) の一部として含まれます。この追加のメタデータは、アプリケーション全体でトークン利用状況を追跡したり、LLM の採用に関連付けられるコストを管理したりするのに特に役立ちます。 応答の例を次に示します。 ```json { "response": "{\n \"type\": \"positive\",\n \"response\": \"Thank you for your positive feedback on the training last week. We are glad to hear that you had a great experience. Have a nice day!\"\n}" } ``` この操作では、メイン JSON ペイロード内に含まれない属性も返されます。これには、トークン利用状況に関する情報が含まれます。次に例を示します。 ```json { "tokenUsage": { "outputCount": 9, "totalCount": 18, "inputCount": 9 }, "additionalAttributes": {} } ``` - `tokenUsage` 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `outputCount` 出力の生成で使用されたトークン数 - `totalCount` 入力と出力で使用されたトークンの合計数 - `inputCount` 入力の処理で使用されたトークン数 ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.1 のエンベディング操作の設定 ## [](#adhoc-file-query)Adhoc File Query 操作の設定 **Embedding Adhoc File Query**​ 操作では、ドキュメントを取得してそのクエリと共にベクトルデータベースに取り込みます。 この操作の出力には、クエリに対する最も可能性が高い回答であるドキュメントの完全なコンテンツを含む一連のスコアが含まれます。可能性スコアを作成する前にコンテンツの数値表現を識別するためにベクトルデータベースが使用されます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)**​ \+ LLM に送信するプロンプトのプレーンテキスト Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$agentforce-connector-config.adoc\[\] ## [](#generate-from-file)Generate From File 操作の設定 **Embedding generate from file**​ 操作では、ドキュメントを取得してベクトルデータベースに取り込みます。この操作の出力はコンテンツの数値表現です。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$agentforce-connector-config.adoc\[\] ### [](#データの解析方法)データの解析方法 ファイルからのデータは、生成されたエンベディングの形式をわずかに変更する方法で解析されます (コンテンツ自体は変更されません)。 - ファイルコンテンツの先頭と末尾からスペースが削除されます。次に例を示します。 解析前: ```txt " Para 1 Para 2 " ``` 解析後: ```txt "Para 1 Para 2" ``` - 段落間の余分な行が削除されます。次に例を示します。 解析前: ```txt " Para 1 Para2 " ``` 解析後: ```txt "Para 1 Para 2" ``` - コネクタでは、生成されたエンベディングからノーブレークスペース (<0xa0>) などの文字を削除する絞り込みロジックが提供されます。このような文字を削除して、より正確なエンベディングを促進します。
文字 16 進数コード 10 進数コード 名前 説明

\u0000

0x00

0

Null (NULL)

C のような言語で文字列の末尾をマークします

\u0001

0x01

1

ヘッディング開始 (SOH)

データストリームの見出しの先頭をマークするために使用します

\u0007

0x07

7

ベル (BEL)

ビープ音やアラート音をトリガーします

\u0008

0x08

8

バックスペース (BS)

カーソルの位置を逆方向に 1 つ移動します

\u0009

0x09

9

水平タブ (TAB)

タブスペースを挿入します

\u000A

0x0A

10

改行 (LF)

新しい行に移動します (Unix の改行 (newline))

\u000D

0x0D

13

キャリッジリターン (CR)

新しい行の先頭に戻ります

\u001B

0x1B

27

エスケープ (ESC)

制御のエスケープシーケンスを導入するために使用します

\u001F

0x1F

31

ユニット分離 (US)

情報の単位を分離します

## [](#generate-from-text)Generate From Text 操作の設定 **Embedding generate from text**​ 操作では、テキストを取得してベクトルデータベースに取り込みます。この操作の出力はコンテンツの数値表現です。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Text (テキスト)** \+ ベクトルデータベースに取り込むテキスト . **\[Additional Properties (追加プロパティ)\]**​ で、次の項目を選択します。 \* **Model Name (モデル名)** \+ LLM とやり取りする API モデルの名前 ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.1 のチャット操作の設定 ## [](#chat-answer-prompt-操作の設定)Chat Answer Prompt 操作の設定 **Chat answer prompt**​ 操作では、設定済み LLM に要求を送信します。この操作ではプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 1. Anypoint Code Builder または Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作の ​**\[General (一般)\]**​ プロパティタブで、​**\[Prompt (プロンプト)\]**​ にプレーンテキストを入力します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-chat-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の XML 設定を次に示します。 ```xml ``` ## [](#chat-generate-from-messages-操作の設定)Chat Generate from Messages 操作の設定 **Chat generate from messages**​ 操作は、指定されたメッセージを使用する、設定済み LLM へのプロンプト要求操作です。この操作では、複数のメッセージを受け入れて、プレーンテキストプロンプトを入力として使用します。操作の応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 1. Anypoint Code Builder または Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作の ​**\[General (一般)\]**​ プロパティタブで、​**\[Messages (メッセージ)\]**​ にプレーンテキストを入力します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-chat-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の設定 XML を次に示します。 ```xml ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.1 のツール操作の設定 AI モデルがプロンプトに直接回答できないときに、外部ツールを使用できる自律エージェントを作成するには、​**Tools use AI service**​ 操作を使用します。 ## [](#始める前に)始める前に ツール操作を使用するには、操作で API を正常に実行するために必要なすべての API 情報を含む ​`tools.config.json`​ ファイルを作成する必要があります。次に例を示します。 ```json [ { "action": "Execute POST requests for API endpoints.", "url": "http://check-inventory-material.cloudhub.io/mmbe", "name": "Check Inventory", "method": "POST", "headers": "Basic XXX", "example-payload": "{\n \"materialNo\": \"paramValue\"}", "query": [ "Check inventory in SAP", "Check Stock Overview", "Show product availability for MULETEST0", "Check the inventory for MULETEST0", "Check Stock for 400-110" ], "description": "Check inventory details for material in SAP by providing the materialNo as input for paramValue. Please use the materialNo and not materialNumber. This action applies whenever users' intent is 'Stock overview', 'product availability', 'Inventory', 'available stock'. Use the headers to perform the request." }, { "action": "Execute GET requests for API endpoints.", "url": "https://anypoint.mulesoft.com/mocking/api/v1/sources/exchange/assets/612eb739-4266-4f4c-bf2f-29953c153d80/accounts-api/1.0.1/m/accounts", "name": "Show Accounts", "method": "GET", "headers": "", "example-payload": "{}", "query": [ "Get all accounts", "Show all accounts from CRM" ], "description": "Get all accounts from a CRM. This action applies whenever users' intent is 'CRM accounts', 'customers', 'customer accounts', 'accounts'." }, { "action": "Execute GET requests for API endpoints.", "url": "https://anypoint.mulesoft.com/mocking/api/v1/sources/exchange/assets/7b99cead-a984-497b-9e6c-c16a3b4dcb76/employee-api/1.0.1/m/employees", "name": "Show Employees", "method": "GET", "headers": "", "example-payload": "{}", "query": [ "Get all employee information", "Show employees for the country Switzerland", "How many employees do we have", "Show a list of all employees" ], "description": "Get all information about employees. This action applies whenever users' intent is 'employees', 'workforce'." } ] ``` ツール配列内の各オブジェクトは自律エージェントで使用できるツールを表すため、各項目をできるだけ正確に記述することが重要です。 - `action` この項目では、次のオプションがサポートされます。 - API エンドポイントへの ​`Execute GET`​ 要求。 - API エンドポイントへの ​`Execute POST`​ 要求。 - `url` リソースパスを含むエンドポイントへの完全な URL。 - `name` 自然言語でのアクションの名前。 - `method` エンドポイントの HTTP メソッド。POST と GET のみがサポートされています。 - `headers` エンドポイントへの認証に必要な HTTP ヘッダー。基本認証のみがサポートされています。 - `example-payload` JSON 形式のサンプルペイロード。 - `query` このアクションを呼び出すためにユーザーが使用できるサンプルクエリ。 - `description` ツールの使用方法の詳細な説明。説明は、LLM が目的と使用方法を理解できる包括的なものである必要があります。 `tools.config.json`​ へのファイルパスにアプリケーションが実行時にアクセスできることを確認します。 ## [](#tools-use-ai-service-操作の設定)Tools Use AI Service 操作の設定 **Tools use AI service**​ 操作を設定する手順は、次のとおりです。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-tools-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ LLM に送信するプロンプト。 \* **Input Stream (入力ストリーム)** ### [](#出力設定)出力設定 この操作の応答には、メイン LLM 応答を含む JSON ペイロードが含まれます。また、トークン利用状況やツール利用状況 (ブール値) などの属性がメインペイロード内ではなく属性の一部として含まれます。 プロンプトが「What is the capital of Switzerland? (スイスの首都は?)」の場合の JSON ペイロードのサンプル応答を次に示します。 ```json { "response": "The capital of Switzerland is Bern." } ``` 「Show me the latest account created in Salesforce (Salesforce で作成された最新の取引先を表示して)」など、プロンプトでツールを介した外部データへのアクセスを要求された場合、AI モデルは設定済みのツールを使用して情報を取得します。結果は次のようになります。 ```json { "response": "The latest account created in Salesforce is:\n\n- **Name:** MuleTalks\n- **Id:** 0010600002JKf42AAD\n- **Created Date:** 2024-07-10T20:21:36.000Z\n\nIf you have any further questions or need additional assistance, feel free to ask!" } ``` 操作では、JSON ペイロードに加えて、トークンとツールの利用状況に関する情報が含まれる属性が返されます。次に例を示します。 ```json { "tokenUsage": { (1) "outputCount": 9, "totalCount": 18, "inputCount": 9 }, "additionalAttributes": { (2) "toolsUsed": "true" } } ```
1 tokenUsage: 操作のトークン利用状況に関するデータを提供します。
  • outputCount

    応答で生成されたトークン数

  • totalCount

    入力と出力を含め操作全体で処理されたトークンの合計数

  • inputCount

    入力クエリまたはドキュメントから処理されたトークン数

2 additionalAttributes​ には、​toolsUsed​ のブール値が含まれます。
  • true

    応答を収集または生成するために API やインテグレーションなどの外部ツールが使用されました。

  • false

    外部ツールは使用されず、応答は内部ナレッジのみに基づきました。

## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.1 のトラブルシューティング ## [](#empty-api-instance-url-空の-api-インスタンス-url-エラー)\[Empty API Instance URL (空の API インスタンス URL)\] エラー `[Empty API Instance URL (空の API インスタンス URL)]`​ エラーが表示された場合は、Salesforce 組織で Einstein 生成 AI の設定が正しく完了していることを確認します。詳細は、 [「Einstein 生成 AI の設定」](https://developer.salesforce.com/docs/einstein/genai/guide/org-setup.html)​を参照してください。 ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) - [Known Issues](https://help.salesforce.com/s/issues) # Einstein AI Connector 1.1 リファレンス Einstein AI Connector は、モデル API を介して Salesforce Einstein Trust Layer へのアクセスを提供します。 ## [](#設定)設定 * * * ### [](#Config)設定 デフォルト設定 #### [](#パラメーター)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Name (名前)

String (文字列)

この設定の名前。コネクタはこの名前の設定を参照します。

x

Connection (接続)

この設定に指定する接続種別。

x

Name (名前)

String (文字列)

この設定の参照に使用される ID。

x

Expiration Policy (有効期限ポリシー)

動的設定インスタンスがアイドル状態を続けられる最小時間を設定します。この時間が経過すると、Mule Runtime で期限切れに相当するとみなされます。

#### [](#接続種別)接続種別 ##### [](#Config_Connection)Connection (接続) ###### [](#パラメーター-2)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Reconnection (再接続)

アプリケーションがデプロイされると、すべてのコネクタで接続テストが実行されます。true に設定されている場合、関連する再接続戦略をすべて実行した後にテストに合格しないと、デプロイメントが失敗します。

Client Id (クライアント ID)

String (文字列)

サービスプロバイダーに登録されている OAuth 公開クライアント ID。

x

Client Secret (クライアントシークレット)

String (文字列)

クライアント ID に対応する OAuth クライアントシークレット。

x

Token Url (トークン URL)

String (文字列)

サービスプロバイダーのトークンエンドポイント URL。

https://{salesforceorg}/services/oauth2/token/

Scopes (スコープ)

String (文字列)

OAuth ダンス時に要求する OAuth スコープ。指定しない場合、デフォルトのアノテーションのスコープになります。

Object Store (オブジェクトストア)

String (文字列)

各リソースオーナー ID のデータの保存に使用するオブジェクトストアへの参照。指定しない場合、Mule Runtime は自動的にデフォルトのオブジェクトストアをプロビジョニングします。

## [](#操作)操作 - [AGENT Define Prompt Template](#AgentDefinePromptTemplate)​ - [CHAT Answer Prompt](#ChatAnswerPrompt)​ - [CHAT Generate From Messages](#ChatGenerateFromMessages)​ - [EMBEDDING Adhoc File Query](#EmbeddingAdhocFileQuery)​ - [EMBEDDING Generate From File](#EmbeddingGenerateFromFile)​ - [EMBEDDING Generate From Text](#EmbeddingGenerateFromText) - [RAG Adhoc Load Document](#RagAdhocLoadDocument)​ - [Tools Use Ai Service](#ToolsUseAiService)​ - [Unauthorize](#Unauthorize)​ ## [](#AgentDefinePromptTemplate)AGENT Define Prompt Template `` **Agent define prompt template**​ 操作を使用して特定のプロンプトテンプレートを使用します。プロンプトテンプレート言語は、プレーンテキストを使用して AI 関数を定義および作成する簡単な方法です。この方法を使用して、応答を生成したり、情報を抽出したり、他のプロンプトを呼び出したり、テキストで表すことができる他のタスクを実行したりする自然言語プロンプトを作成できます。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Template (テンプレート)

String (文字列)

操作のプロンプトテンプレート。

#[payload]

Instructions (手順)

String (文字列)

タスクの目標の概要を説明する LLM の手順。

x

Dataset (データセット)

String (文字列)

指定したテンプレートと手順を使用して評価する LLM のデータセット。

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#ChatAnswerPrompt)CHAT Answer Prompt `` **Chat answer prompt**​ 操作は、設定済み LLM へのプロンプト要求を送信します。これはプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-2)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-2)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-2)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#ChatGenerateFromMessages)CHAT Generate From Messages `` **Chat generate from messages**​ 操作は、設定済み LLM に提供されたメッセージを使用したプロンプト要求操作です。これはプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Messages

String (文字列)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

操作の出力の MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-3)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-3)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-3)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#EmbeddingAdhocFileQuery)EMBEDDING Adhoc File Query `` ### [](#パラメーター-6)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別。

  • Text (テキスト)

  • PDF

  • CSV

  • URL

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

エンベディングまたはベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法。

FULL

Option type (オプション種別)

String (文字列)

FULL

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-4)出力

Type (型)

Any (任意)

### [](#次の設定の場合-4)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-4)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE ## [](#EmbeddingGenerateFromFile)EMBEDDING Generate From File `` ### [](#パラメーター-7)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

FULL

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-5)出力

Type (型)

Any (任意)

### [](#次の設定の場合-5)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-5)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#EmbeddingGenerateFromText)EMBEDDING Generate From Text `` ### [](#パラメーター-8)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Text (テキスト)

String (文字列)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-6)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-6)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-6)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#RagAdhocLoadDocument)RAG Adhoc Load Document `` ### [](#パラメーター-9)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

File Path (ファイルパス)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの完全なファイルパス。ファイルパスにアクセスできることを確認します。

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Embedding Name (エンベディング名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別。

  • Text (テキスト)

  • PDF

  • CSV

  • URL

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

エンベディングまたはベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法。

FULL

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-7)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-7)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-7)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#ToolsUseAiService)Tools Use Ai Service `` ### [](#パラメーター-10)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-8)出力

Type (型)

Binary (バイナリ)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-8)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-8)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#Unauthorize)Unauthorize `` 特定のリソースオーナー ID のアクセストークン情報をすべて削除して、OAuth ダンスが繰り返されない限り、そのユーザー向けの操作を実行できないようにします。 ### [](#パラメーター-11)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

### [](#次の設定の場合-9)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ## [](#型)型 ### [](#reconnection-再接続)Reconnection (再接続) 操作の再接続戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Fails Deployment (デプロイメントに失敗)

Boolean (ブール)

アプリケーションがデプロイされると、すべてのコネクタで接続テストが実行されます。true に設定されている場合、関連する再接続戦略をすべて実行した後にテストに合格しないと、デプロイメントが失敗します。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

使用する再接続戦略。

### [](#Reconnect)Reconnect (再接続) 標準再接続戦略を設定し、再接続の頻度と、コネクタソースまたは操作で実行できる再接続の試行回数を指定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Frequency (頻度)

Number (数値)

再接続を試行する頻度 (ミリ秒)。

Blocking (ブロック)

Boolean (ブール)

false​ の場合、再接続戦略が個別の非ブロックスレッドで実行されます。

Count (数)

Number (数値)

Mule アプリケーションで実行できる再接続の試行回数。

### [](#ReconnectForever)Reconnect Forever (繰り返し再接続) Mule アプリケーションが実行されている間はコネクタソースや操作によって指定された頻度で再接続が試行される Forever 再接続戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Frequency (頻度)

Number (数値)

再接続を試行する頻度 (ミリ秒)。

Blocking (ブロック)

Boolean (ブール)

false​ の場合、再接続戦略が個別の非ブロックスレッドで実行されます。

### [](#PoolingProfile)Pooling Profile (プーリングプロファイル)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Max Active (最大アクティブ)

Number (数値)

一度にセッションから借りることができる Mule コンポーネントの数を制御します。負の値に設定した場合、同時にアクティブにできるコンポーネントの数に制限はありません。maxActive を超えた場合、プールは枯渇したと呼ばれます。

Max Idle (最大アイドル)

Number (数値)

プール内で同時にアイドル状態のままにできる Mule コンポーネントの最大数。負の値に設定した場合、同時にアイドルにできる Mule コンポーネントの数に制限はありません。

Max Wait (最大待機)

Number (数値)

プールが枯渇し、exhaustedAction が ​WHEN_EXHAUSTED_WAIT​ に設定されている場合に、プールされたコンポーネントが使用可能になるまで待機する時間 (ミリ秒) を指定します。

Min Eviction Millis (最小除去時間)

Number (数値)

オブジェクトが除去対象となるまでにオブジェクトをプール内でアイドル状態のままにできる最小時間を決定します。正の値以外の場合、アイドル時間のみによってオブジェクトがプールから削除されることはありません。

Eviction Check Interval Millis (除去確認間隔)

Number (数値)

オブジェクトエビクターの実行間隔 (ミリ秒) を指定します。正の値以外の場合、オブジェクトエビクターは実行されません。

Exhausted Action (枯渇アクション)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • WHEN_EXHAUSTED_GROW​

  • WHEN_EXHAUSTED_WAIT​

  • WHEN_EXHAUSTED_FAIL

Mule コンポーネントプールが枯渇した場合のプールの動作を指定します。可能な値は次のいずれかです。​WHEN_EXHAUSTED_FAIL​: NoSuchElementException をスローします。​WHEN_EXHAUSTED_WAIT​: 新規またはアイドルオブジェクトが使用可能になるまで、Object.wait(long) を呼び出してブロックします。​WHEN_EXHAUSTED_GROW​: 新しい Mule インスタンスを作成して返します。基本的に maxActive の意味がなくなります。正の maxWait 値を指定した場合、最大で数ミリ秒ブロックされた後 NoSuchElementException が発生します。maxThreadWait が負数の場合、無期限にブロックされます。

Initialisation Policy (初期化ポリシー)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • INITIALISE_NONE​

  • INITIALISE_ONE​

  • INITIALISE_ALL

プール内のコンポーネントの初期化方法を決定します。有効な値: INITIALISE_NONE​ (起動時にコンポーネントをプールに読み込まない)、​INITIALISE_ONE​ (起動時に 1 つの初期コンポーネントをプールに読み込む)、または ​INITIALISE_ALL​ (起動時にすべてのコンポーネントをプールに読み込む)。

Disabled

Boolean (ブール)

プーリングを無効にする必要があるかどうか

### [](#ExpirationPolicy)Expiration Policy (有効期限ポリシー) 有効期限ポリシー戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Max Idle Time (最大アイドル時間)

Number (数値)

動的設定インスタンスがアイドル状態を続けられる最大時間を設定します。この時間が経過すると、Mule Runtime で期限切れに相当するとみなされます。

Time Unit (時間単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Max Idle Time (最大アイドル時間)]​ 項目の時間単位。

### [](#EinsteinResponseAttributes)Einstein Response Attributes (Einstein 応答属性)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Content Quality (コンテンツ品質)

Generation Id (ID を生成)

String (文字列)

Generation Parameters (生成パラメーター)

Response Id (応答 ID)

String (文字列)

Response Parameters (応答パラメーター)

### [](#ContentQuality)Content Quality (コンテンツ品質) 生成されたコンテンツのコンテンツモデレーションの詳細 (安全性および品質スコアを含む)。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Scan Toxicity (有害性をスキャン)

コンテンツの有害性をスキャンします。

### [](#ScanToxicity)Scan Toxicity (有害性をスキャン) 安全性と有害性に関するデータを表します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

カテゴリ

カテゴリ​ の配列

Is Detected (検出済み)

Boolean (ブール)

スキャンで有害なコンテンツが検出されたかどうかを示します。​isDetected​ 項目が ​true​ の場合、コンテンツに有害な言語が含まれている可能性が非常に高いことを示します。​isDetected​ 項目が ​false​ の場合、有害でないことを意味するとは限らず、モデルがコンテンツの有害性を検出しなかったことを意味します。

### [](#Categories)カテゴリ 有害性カテゴリの配列。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Category Name (カテゴリ名)

String (文字列)

カテゴリの名前。

Score (スコア)

String (文字列)

0 ~ 1 の有害性スコア値。スコアが高いほど、応答が有害である可能性が高いことを意味します。

### [](#GenerationParameters)Generation Parameters (生成パラメーター)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Finish Reason (完了の理由)

String (文字列)

Index (インデックス)

Number (数値)

Logprobs

Any (任意)

Refusal (拒否)

Any (任意)

### [](#ResponseParameters)Response Parameters (応答パラメーター)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Model (モデル)

String (文字列)

Object (オブジェクト)

String (文字列)

System Finger Print (システムフィンガープリント)

String (文字列)

Token Usage (トークン利用状況)

### [](#TokenUsage)Token Usage (トークン利用状況)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Completion Token Details (完了トークンの詳細)

Input Count (入力数)

Number (数値)

LLM がプロンプトから受信するトークンの数。

Output Count (出力数)

Number (数値)

入力トークンに応じて LLM が生成するトークンの数。

Prompt Token Details (プロンプトトークンの詳細)

Total Count (合計数)

Number (数値)

### [](#CompletionTokensDetails)Completion Tokens Details (完了トークンの詳細) 生成されたトークンの完了を大量に要求すると、レイテンシーが増加する可能性があります。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Accepted Prediction Tokens (受け入れられた予測トークン数)

Number (数値)

受け入れられた予測トークンの数。

Audio Tokens (オーディオトークン数)

Number (数値)

完了したオーディオトークンの数。

Reasoning Tokens (推論トークン数)

Number (数値)

推論と出力のトークンの数。

Rejected Prediction Tokens (拒否された予測トークン数)

Number (数値)

LLM で生成され、コンテキスト内で不正確または役に立たないとみなされたために後で破棄された予測トークンの数。

### [](#PromptTokensDetails)Prompt Tokens Details (プロンプトトークンの詳細)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Audio Tokens (オーディオトークン数)

Number (数値)

プロンプト内のオーディオトークンの数。

Cached Tokens (キャッシュされたトークン数)

Number (数値)

プロンプト内のキャッシュされたトークンの数。

### [](#RepeatableInMemoryStream)Repeatable In-Memory Stream (反復可能なメモリ内ストリーム) データが最大バッファサイズを超えた場合に要求が失敗するメモリ内ストリーミング戦略を設定します。ユースケースで最適なバッファサイズは、必ずパフォーマンステストを実施して決めてください。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Initial Buffer Size (初期バッファサイズ)

Number (数値)

データストリームに割り当てるメモリの初期容量。ストリーミングされたデータがこの値を超える場合は、​[Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)]​ の単位で ​[Max Buffer Size (最大バッファサイズ)]​ を上限としてバッファが拡張されます。

Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)

Number (数値)

バッファサイズが初期サイズを超えた場合に、どれだけ拡張するか。値を 0 以下に設定すると、バッファが拡張されません。つまり、バッファがフルになると、​STREAM_MAXIMUM_SIZE_EXCEEDED​ エラーが発生します。

Max Buffer Size (最大バッファサイズ)

Number (数値)

バッファの最大サイズ。バッファサイズがこの値を超える場合、​STREAM_MAXIMUM_SIZE_EXCEEDED​ エラーが発生します。​0​ 以下の値は無制限を意味します。

Buffer Unit (バッファ単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • BYTE

  • KB

  • MB

  • GB

[Initial Buffer Size (初期バッファサイズ)]​ 項目、​[Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)]​ 項目、​[Max Buffer Size (最大バッファサイズ)]​ 項目の単位。

### [](#RepeatableFileStoreStream)Repeatable File Store Stream (反復可能なファイルストアストリーム) 反復可能なファイルストアストリーミング戦略を設定します。この戦略では、ストリームコンテンツの一部がメモリ内に格納されます。ストリームのコンテンツが、設定されたバッファサイズよりも大きい場合、Mule はバッファのコンテンツをディスクにバックアップしてからメモリをクリアします。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

In Memory Size (メモリ内サイズ)

Number (数値)

ストリームのデータで使用できるメモリの最大量。メモリ量がこの値を超えると、コンテンツはディスクにバッファされます。パフォーマンスを最適化する方法は、次のとおりです。

  • バッファサイズを大きくすると、Mule がバッファをディスクに書き込む回数を減らせます。これによってパフォーマンスが高まりますが、より多くのメモリが必要になるため、アプリケーションが処理できる同時要求数が制限されます。

  • バッファサイズを小さくすると、メモリの負荷は低減しますが、応答時間が長くなります。

Buffer Unit (バッファ単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • BYTE

  • KB

  • MB

  • GB

[In Memory Size (メモリ内サイズ)]​ 項目の単位。

### [](#ErrorMapping)エラーのマッピング
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Source (ソース)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • ANY

  • REDELIVERY_EXHAUSTED​

  • TRANSFORMATION

  • EXPRESSION

  • SECURITY

  • CLIENT_SECURITY​

  • SERVER_SECURITY​

  • ROUTING

  • CONNECTIVITY

  • RETRY_EXHAUSTED​

  • TIMEOUT

変換先

String (文字列)

x

## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.1/) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.2 Einstein AI 用 Anypoint Connector (Einstein AI Connector) は、Salesforce Einstein Trust Layer を介して LLM への接続を提供します。 Einstein AI Connector には、MuleSoft アプリケーションでの AI インテグレーションを簡略化および強化する広範かつ高度な機能が備えられています。 このコネクタを使用して、次の作業を行います。 - ローコード環境で AI エージェントをビルドする - 既存の投資 (API、インテグレーション、テンプレート) を AI エージェントのツールとして活用する - Salesforce Einstein Trust Layer を介してすべての大規模言語モデル (LLM) のインタラクションを管理する - RAG ベースのアーキテクチャを強化するベクトルエンベディングを生成する 互換性と修正された問題については、「Einstein AI Connector リリースノート」を参照してください。 ## [](#始める前に)始める前に このコネクタを使用するには、以下に精通している必要があります。 - Anypoint Connector - Mule Runtime Engine (Mule) - Mule フローの要素とグローバル要素 - Anypoint Code Builder または Anypoint Studio を使用して Mule アプリケーションを作成する方法 アプリケーションを作成する前に、以下が必要です。 - Java 8 または 17 - Apache Maven - Salesforce 組織に接続するための接続アプリケーションログイン情報 - Anypoint Platform - Anypoint Code Builder または Anypoint Studio の最新バージョン コネクタを設定するには、Salesforce で接続アプリケーションを作成する必要があります。詳細は、 [「Models API Developer Guide (モデル API 開発者ガイド)」](https://developer.salesforce.com/docs/einstein/genai/guide/models-api.html)​を参照してください。 ## [](#コネクタの一般的なユースケース)コネクタの一般的なユースケース 次に、Einstein AI Connector の一般的なユースケースを示します。 - ケースサマリー、ケース分類、大規模データセットサマリーなどを提供することで、カスタマーサービスを強化します。 - セールスメールの作成、特定の取引先のケースの要約、商談成立確度の評価などに関して営業チームをサポートします。 - 商品説明の生成、ニュースレターの作成、ソーシャルメディアキャンペーンの計画などに関してマーケティングチームをサポートします。 - センチメント分析や自然言語理解アプリケーションをサポートするためにテキストデータのエンベディングを生成します。 ## [](#次のステップ)次のステップ 前提条件を満たしたら、​[Anypoint Studio](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-studio)​ または ​[Anypoint Code Builder](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-config-acb)​ でアプリケーションを作成してコネクタを設定できます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI Connector -追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.2 - 追加設定情報 Einstein AI Connector ではこれらの操作がサポートされ、次の項目に分類されます。 - [Agent (エージェント)](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/configuring-agent-operations) - [チャット](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/configuring-chat-operations) - [エンベディング](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/configuring-embeddings-operations) - [RAG](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/configuring-rag-operations) - [ツール](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/configuring-tools-operations) # Einstein AI Connector 1.2 の RAG 操作の設定 Retrieval-Augmented Generation (RAG) とは、関連コンテンツを取得し、そのコンテンツを使用して追加のコンテキストで AI プロンプトを増強することで、AI が生成した出力を拡張する技術です。この追加情報で LLM をグラウンディングすることで、より正確で信頼性の高い応答を提供できます。 ## [](#rag-adhoc-load-document-操作の設定)RAG Adhoc Load Document 操作の設定 **RAG adhoc load document**​ 操作では、メモリ内エンベディングストアからプレーンテキストプロンプトに基づいて情報を取得します。 **RAG adhoc load document**​ 操作を設定する手順は、次のとおりです。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-rag-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ LLM と応答先のエンベディングストアに送信するプロンプト。 \* **File Path (ファイルパス)**​ \+ エンベディングストアに取り込むドキュメントの完全なファイルパスを含めます。ファイルパスにアクセスできることを確認します。 \+ この項目では DataWeave 式を使用することもできます。次に例を示します。 \+ `mule.home "/apps/" app.name ++ "/customer-service.pdf"` . **\[Additional properties (追加プロパティ)\]**​ で、次の値を選択します。 \* **Embedding name (エンベディング名)**​ \+ \* **ファイルの種類** \+ エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別: \+ ****Text (テキスト)**​** **PDF** ****CSV**** URL \+ 取り込む Web コンテンツを参照する単一 URL。 \* **Option type (オプション種別)** \+ ベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法 \* **Model Name (モデル名)** \+ LLM とやり取りする API モデルの名前。 \* **Probability (確度)** \+ モデル API が正確性を維持する確度 \* **Locale (ロケール)** \+ デフォルトロケール、入力ロケール、予想される出力ロケールなどを含むローカライズ情報 この操作の XML 設定を次に示します。 ```xml ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.2 の XML と Maven のサポート Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/einstein-ai-connector-xml-maven.adoc - include::connectors::partial$t-xml-maven-partial.adoc\[\] ## [](#コネクタの名前空間の追加)コネクタの名前空間の追加 次のコードを設定 XML のヘッダーの ​`mule`​ タグ内に貼り付けます。 ```xml http://www.mulesoft.org/schema/mule/ms-einstein-ai http://www.mulesoft.org/schema/mule/ms-einstein-ai/current/mule-ms-einstein-ai.xsd ``` 次の例は、​``​ XML ブロック内に名前空間ステートメントが配置される方法を示しています。 ```xml ``` ## [](#pom-ファイルの連動関係の追加)POM ファイルの連動関係の追加 Apache Maven ​`pom.xml`​ ファイルは Anypoint Code Builder と Studio によって生成され、Mule アプリケーションの連動関係が含まれます。Mule アプリケーションを手動でコーディングする場合、次の XML スニペットを ​`pom.xml`​ ファイルに含めてこのコネクタにアクセスできるようにします: ```xml com.mulesoft.connectors mule4-einstein-ai-connector x.x.x mule-plugin ``` `x.x.x`​ を使用しているコネクタに対応するバージョンに置き換えます。 最新の ​`pom.xml`​ ファイル情報を取得する手順は、次のとおりです。 1. [Anypoint Exchange](https://www.mulesoft.com/exchange/)​ に移動します。 2. Exchange で、​**\[Login (ログイン)\]**​ をクリックし、Anypoint Platform のユーザー名とパスワードを指定します。 3. Exchange で、​`「einstein ai」`​を検索します。 4. コネクタを選択します。 5. 画面の右上付近にある ​**\[Dependency Snippets (連動関係スニペット)\]**​ をクリックします。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI Connector -追加設定](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-additional-config) # Einstein AI Connector 1.2 のエージェント操作の設定 ## [](#agent-define-prompt-template-操作の設定)Agent Define Prompt Template 操作の設定 **Agent define prompt template**​ 操作を使用して、任意の LLM と統合する場合に使用する特定のプロンプトテンプレートを定義します。これにより、応答を生成したり、情報を抽出したり、他のプロンプトを呼び出したり、テキストベースのタスクを実行したりする自然言語プロンプトを作成できます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-agent-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Template (テンプレート)** \+ 操作のプロンプトテンプレートを入力します。 \* **Instructions (手順)** \+ タスクの目標の概要を説明する手順を LLM に提供します。 \* **Dataset (データセット)** \+ 指定したテンプレートと手順を使用して評価する LLM のデータセットを指定します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-agent-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の XML を次に示します。 ```xml ``` ### [](#出力設定)出力設定 この操作の応答には、メイン LLM 応答を含む JSON ペイロードが含まれます。また、トークン利用状況などの属性がメインペイロード内ではなくメタデータ (属性) の一部として含まれます。この追加のメタデータは、アプリケーション全体でトークン利用状況を追跡したり、LLM の採用に関連付けられるコストを管理したりするのに特に役立ちます。 応答の例を次に示します。 ```json { "response": "{\n \"type\": \"positive\",\n \"response\": \"Thank you for your positive feedback on the training last week. We are glad to hear that you had a great experience. Have a nice day!\"\n}" } ``` この操作では、メイン JSON ペイロード内に含まれない属性も返されます。これには、トークン利用状況に関する情報が含まれます。次に例を示します。 ```json { "tokenUsage": { "outputCount": 9, "totalCount": 18, "inputCount": 9 }, "additionalAttributes": {} } ``` - `tokenUsage` 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `outputCount` 出力の生成で使用されたトークン数 - `totalCount` 入力と出力で使用されたトークンの合計数 - `inputCount` 入力の処理で使用されたトークン数 ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [Einstein AI - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.2 のエンベディング操作の設定 ## [](#adhoc-file-query)Adhoc File Query 操作の設定 **Embedding Adhoc File Query**​ 操作では、ドキュメントを取得してそのクエリと共にベクトルデータベースに取り込みます。 この操作の出力には、クエリに対する最も可能性が高い回答であるドキュメントの完全なコンテンツを含む一連のスコアが含まれます。可能性スコアを作成する前にコンテンツの数値表現を識別するためにベクトルデータベースが使用されます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)**​ \+ LLM に送信するプロンプトのプレーンテキスト Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$agentforce-connector-config.adoc\[\] ## [](#generate-from-file)Generate From File 操作の設定 **Embedding generate from file**​ 操作では、ドキュメントを取得してベクトルデータベースに取り込みます。この操作の出力はコンテンツの数値表現です。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$agentforce-connector-config.adoc\[\] ### [](#データの解析方法)データの解析方法 ファイルからのデータは、生成されたエンベディングの形式をわずかに変更する方法で解析されます (コンテンツ自体は変更されません)。 - ファイルコンテンツの先頭と末尾からスペースが削除されます。次に例を示します。 解析前: ```txt " Para 1 Para 2 " ``` 解析後: ```txt "Para 1 Para 2" ``` - 段落間の余分な行が削除されます。次に例を示します。 解析前: ```txt " Para 1 Para2 " ``` 解析後: ```txt "Para 1 Para 2" ``` - コネクタでは、生成されたエンベディングからノーブレークスペース (<0xa0>) などの文字を削除する絞り込みロジックが提供されます。このような文字を削除して、より正確なエンベディングを促進します。
文字 16 進数コード 10 進数コード 名前 説明

\u0000

0x00

0

Null (NULL)

C のような言語で文字列の末尾をマークします

\u0001

0x01

1

ヘッディング開始 (SOH)

データストリームの見出しの先頭をマークするために使用します

\u0007

0x07

7

ベル (BEL)

ビープ音やアラート音をトリガーします

\u0008

0x08

8

バックスペース (BS)

カーソルの位置を逆方向に 1 つ移動します

\u0009

0x09

9

水平タブ (TAB)

タブスペースを挿入します

\u000A

0x0A

10

改行 (LF)

新しい行に移動します (Unix の改行 (newline))

\u000D

0x0D

13

キャリッジリターン (CR)

新しい行の先頭に戻ります

\u001B

0x1B

27

エスケープ (ESC)

制御のエスケープシーケンスを導入するために使用します

\u001F

0x1F

31

ユニット分離 (US)

情報の単位を分離します

## [](#generate-from-text)Generate From Text 操作の設定 **Embedding generate from text**​ 操作では、テキストを取得してベクトルデータベースに取り込みます。この操作の出力はコンテンツの数値表現です。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-embeddings-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Text (テキスト)** \+ ベクトルデータベースに取り込むテキスト . **\[Additional Properties (追加プロパティ)\]**​ で、次の項目を選択します。 \* **Model Name (モデル名)** \+ LLM とやり取りする API モデルの名前 ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.2 のチャット操作の設定 ## [](#chat-answer-prompt-操作の設定)Chat Answer Prompt 操作の設定 **Chat answer prompt**​ 操作では、設定済み LLM に要求を送信します。この操作ではプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 1. Anypoint Code Builder または Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作の ​**\[General (一般)\]**​ プロパティタブで、​**\[Prompt (プロンプト)\]**​ にプレーンテキストを入力します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-chat-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の XML 設定を次に示します。 ```xml ``` ## [](#chat-generate-from-messages-操作の設定)Chat Generate from Messages 操作の設定 **Chat generate from messages**​ 操作は、指定されたメッセージを使用する、設定済み LLM へのプロンプト要求操作です。この操作では、複数のメッセージを受け入れて、プレーンテキストプロンプトを入力として使用します。操作の応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 1. Anypoint Code Builder または Studio キャンバスで操作を選択します。 2. 操作の ​**\[General (一般)\]**​ プロパティタブで、​**\[Messages (メッセージ)\]**​ にプレーンテキストを入力します。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-chat-operations.adoc - include::connectors::partial$einstein-ai-chat-config-properties-partial.adoc\[\] この操作の設定 XML を次に示します。 ```xml ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.2 のツール操作の設定 AI モデルがプロンプトに直接回答できないときに、外部ツールを使用できる自律エージェントを作成するには、​**Tools use AI service**​ 操作を使用します。 ## [](#始める前に)始める前に ツール操作を使用するには、操作で API を正常に実行するために必要なすべての API 情報を含む ​`tools.config.json`​ ファイルを作成する必要があります。次に例を示します。 ```json [ { "action": "Execute POST requests for API endpoints.", "url": "http://check-inventory-material.cloudhub.io/mmbe", "name": "Check Inventory", "method": "POST", "headers": "Basic XXX", "example-payload": "{\n \"materialNo\": \"paramValue\"}", "query": [ "Check inventory in SAP", "Check Stock Overview", "Show product availability for MULETEST0", "Check the inventory for MULETEST0", "Check Stock for 400-110" ], "description": "Check inventory details for material in SAP by providing the materialNo as input for paramValue. Please use the materialNo and not materialNumber. This action applies whenever users' intent is 'Stock overview', 'product availability', 'Inventory', 'available stock'. Use the headers to perform the request." }, { "action": "Execute GET requests for API endpoints.", "url": "https://anypoint.mulesoft.com/mocking/api/v1/sources/exchange/assets/612eb739-4266-4f4c-bf2f-29953c153d80/accounts-api/1.0.1/m/accounts", "name": "Show Accounts", "method": "GET", "headers": "", "example-payload": "{}", "query": [ "Get all accounts", "Show all accounts from CRM" ], "description": "Get all accounts from a CRM. This action applies whenever users' intent is 'CRM accounts', 'customers', 'customer accounts', 'accounts'." }, { "action": "Execute GET requests for API endpoints.", "url": "https://anypoint.mulesoft.com/mocking/api/v1/sources/exchange/assets/7b99cead-a984-497b-9e6c-c16a3b4dcb76/employee-api/1.0.1/m/employees", "name": "Show Employees", "method": "GET", "headers": "", "example-payload": "{}", "query": [ "Get all employee information", "Show employees for the country Switzerland", "How many employees do we have", "Show a list of all employees" ], "description": "Get all information about employees. This action applies whenever users' intent is 'employees', 'workforce'." } ] ``` ツール配列内の各オブジェクトは自律エージェントで使用できるツールを表すため、各項目をできるだけ正確に記述することが重要です。 - `action` この項目では、次のオプションがサポートされます。 - API エンドポイントへの ​`Execute GET`​ 要求。 - API エンドポイントへの ​`Execute POST`​ 要求。 - `url` リソースパスを含むエンドポイントへの完全な URL。 - `name` 自然言語でのアクションの名前。 - `method` エンドポイントの HTTP メソッド。POST と GET のみがサポートされています。 - `headers` エンドポイントへの認証に必要な HTTP ヘッダー。基本認証のみがサポートされています。 - `example-payload` JSON 形式のサンプルペイロード。 - `query` このアクションを呼び出すためにユーザーが使用できるサンプルクエリ。 - `description` ツールの使用方法の詳細な説明。説明は、LLM が目的と使用方法を理解できる包括的なものである必要があります。 `tools.config.json`​ へのファイルパスにアプリケーションが実行時にアクセスできることを確認します。 ## [](#tools-use-ai-service-操作の設定)Tools Use AI Service 操作の設定 **Tools use AI service**​ 操作を設定する手順は、次のとおりです。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-tools-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ LLM に送信するプロンプト。 \* **Input Stream (入力ストリーム)** ### [](#出力設定)出力設定 この操作の応答には、メイン LLM 応答を含む JSON ペイロードが含まれます。また、トークン利用状況やツール利用状況 (ブール値) などの属性がメインペイロード内ではなく属性の一部として含まれます。 プロンプトが「What is the capital of Switzerland? (スイスの首都は?)」の場合の JSON ペイロードのサンプル応答を次に示します。 ```json { "response": "The capital of Switzerland is Bern." } ``` 「Show me the latest account created in Salesforce (Salesforce で作成された最新の取引先を表示して)」など、プロンプトでツールを介した外部データへのアクセスを要求された場合、AI モデルは設定済みのツールを使用して情報を取得します。結果は次のようになります。 ```json { "response": "The latest account created in Salesforce is:\n\n- **Name:** MuleTalks\n- **Id:** 0010600002JKf42AAD\n- **Created Date:** 2024-07-10T20:21:36.000Z\n\nIf you have any further questions or need additional assistance, feel free to ask!" } ``` 操作では、JSON ペイロードに加えて、トークンとツールの利用状況に関する情報が含まれる属性が返されます。次に例を示します。 ```json { "tokenUsage": { (1) "outputCount": 9, "totalCount": 18, "inputCount": 9 }, "additionalAttributes": { (2) "toolsUsed": "true" } } ```
1 tokenUsage: 操作のトークン利用状況に関するデータを提供します。
  • outputCount

    応答で生成されたトークン数

  • totalCount

    入力と出力を含め操作全体で処理されたトークンの合計数

  • inputCount

    入力クエリまたはドキュメントから処理されたトークン数

2 additionalAttributes​ には、​toolsUsed​ のブール値が含まれます。
  • true

    応答を収集または生成するために API やインテグレーションなどの外部ツールが使用されました。

  • false

    外部ツールは使用されず、応答は内部ナレッジのみに基づきました。

## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/) - [Einstein AI Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/einstein-ai-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Einstein AI Connector 1.2 のトラブルシューティング ## [](#empty-api-instance-url-空の-api-インスタンス-url-エラー)\[Empty API Instance URL (空の API インスタンス URL)\] エラー `[Empty API Instance URL (空の API インスタンス URL)]`​ エラーが表示された場合は、Salesforce 組織で Einstein 生成 AI の設定が正しく完了していることを確認します。詳細は、 [「Einstein 生成 AI の設定」](https://developer.salesforce.com/docs/einstein/genai/guide/org-setup.html)​を参照してください。 ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) - [Known Issues](https://help.salesforce.com/s/issues) # Einstein AI Connector 1.2 リファレンス Einstein AI Connector は、モデル API を介して Salesforce Einstein Trust Layer へのアクセスを提供します。 ## [](#設定)設定 * * * ### [](#Config)設定 デフォルト設定 #### [](#パラメーター)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Name (名前)

String (文字列)

この設定の名前。コネクタはこの名前の設定を参照します。

x

Connection (接続)

この設定に指定する接続種別。

x

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

30

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

SECONDS

Name (名前)

String (文字列)

この設定の参照に使用される ID。

x

Expiration Policy (有効期限ポリシー)

動的設定インスタンスがアイドル状態を続けられる最小時間を設定します。この時間が経過すると、Mule Runtime で期限切れに相当するとみなされます。

#### [](#接続種別)接続種別 ##### [](#Config_Connection)Connection (接続) ###### [](#パラメーター-2)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Proxy Configuration (プロキシ設定)

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Max Connections (最大接続数)

Number (数値)

同時に開いておくことができるアウトバウンド接続の最大数。

-1

Connection Timeout (接続タイムアウト)

Number (数値)

接続が失敗した場合に例外をスローする前に、コネクタと Salesforce エージェント間の TCP 接続を最初に確立するときに待機する時間。

30

Connection Timeout Unit (接続タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Connection Timeout (接続タイムアウト)]​ 項目の時間単位。

SECONDS

Connection Idle Timeout (接続アイドルタイムアウト)

Number (数値)

接続が終了するまでのアイドル状態を維持できる時間単位数。

30

Connection Idle Timeout Unit (接続アイドルタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Connection Idle Timeout (接続アイドルタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

SECONDS

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

通信に使用するプロトコル。

Reconnection (再接続)

アプリケーションがデプロイされると、すべてのコネクタで接続テストが実行されます。true に設定されている場合、関連する再接続戦略をすべて実行した後にテストに合格しないと、デプロイメントが失敗します。

Client Id (クライアント ID)

String (文字列)

サービスプロバイダーに登録されている OAuth 公開クライアント ID。

x

Client Secret (クライアントシークレット)

String (文字列)

クライアント ID に対応する OAuth クライアントシークレット。

x

Token Url (トークン URL)

String (文字列)

サービスプロバイダーのトークンエンドポイント URL。

https://{salesforceorg}/services/oauth2/token/

Scopes (スコープ)

String (文字列)

OAuth ダンス時に要求する OAuth スコープ。指定しない場合、デフォルトのアノテーションのスコープになります。

Object Store (オブジェクトストア)

String (文字列)

各リソースオーナー ID のデータの保存に使用するオブジェクトストアへの参照。指定しない場合、Mule Runtime は自動的にデフォルトのオブジェクトストアをプロビジョニングします。

## [](#操作)操作 - [AGENT Define Prompt Template](#AgentDefinePromptTemplate)​ - [CHAT Answer Prompt](#ChatAnswerPrompt)​ - [CHAT Generate From Messages](#ChatGenerateFromMessages)​ - [EMBEDDING Adhoc File Query](#EmbeddingAdhocFileQuery)​ - [EMBEDDING Generate From File](#EmbeddingGenerateFromFile)​ - [EMBEDDING Generate From Text](#EmbeddingGenerateFromText) - [RAG Adhoc Load Document](#RagAdhocLoadDocument)​ - [Tools Use Ai Service](#ToolsUseAiService)​ - [Unauthorize](#Unauthorize)​ ## [](#AgentDefinePromptTemplate)AGENT Define Prompt Template `` **Agent define prompt template**​ 操作を使用して特定のプロンプトテンプレートを使用します。プロンプトテンプレート言語は、プレーンテキストを使用して AI 関数を定義および作成する簡単な方法です。この方法を使用して、応答を生成したり、情報を抽出したり、他のプロンプトを呼び出したり、テキストで表すことができる他のタスクを実行したりする自然言語プロンプトを作成できます。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Template (テンプレート)

String (文字列)

操作のプロンプトテンプレート。

#[payload]

Instructions (手順)

String (文字列)

タスクの目標の概要を説明する LLM の手順。

x

Dataset (データセット)

String (文字列)

指定したテンプレートと手順を使用して評価する LLM のデータセット。

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#ChatAnswerPrompt)CHAT Answer Prompt `` **Chat answer prompt**​ 操作は、設定済み LLM へのプロンプト要求を送信します。これはプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-2)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-2)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-2)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#ChatGenerateFromMessages)CHAT Generate From Messages `` **Chat generate from messages**​ 操作は、設定済み LLM に提供されたメッセージを使用したプロンプト要求操作です。これはプレーンテキストプロンプトを入力として使用し、その応答にはプレーンテキストの回答が含まれます。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Messages

String (文字列)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

操作の出力の MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-3)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-3)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-3)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CHAT\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#EmbeddingAdhocFileQuery)EMBEDDING Adhoc File Query `` ### [](#パラメーター-6)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別。

  • Text (テキスト)

  • PDF

  • CSV

  • URL

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

エンベディングまたはベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法。

FULL

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

Option type (オプション種別)

String (文字列)

FULL

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-4)出力

Type (型)

Any (任意)

### [](#次の設定の場合-4)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-4)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE ## [](#EmbeddingGenerateFromFile)EMBEDDING Generate From File `` ### [](#パラメーター-7)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

FULL

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-5)出力

Type (型)

Any (任意)

### [](#次の設定の場合-5)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-5)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#EmbeddingGenerateFromText)EMBEDDING Generate From Text `` ### [](#パラメーター-8)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Text (テキスト)

String (文字列)

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-6)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-6)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-6)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#RagAdhocLoadDocument)RAG Adhoc Load Document `` ### [](#パラメーター-9)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

File Path (ファイルパス)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの完全なファイルパス。ファイルパスにアクセスできることを確認します。

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Embedding Name (エンベディング名)

String (文字列)

sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002

File Type (ファイル種別)

String (文字列)

エンベディングストアに取り込むドキュメントの種別。

  • Text (テキスト)

  • PDF

  • CSV

  • URL

PDF

Option type (オプション種別)

String (文字列)

エンベディングまたはベクトルデータベースに取り込む前にドキュメントを分割する方法。

FULL

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-7)出力

Type (型)

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-7)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-7)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#ToolsUseAiService)Tools Use Ai Service `` ### [](#パラメーター-10)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Prompt (プロンプト)

String (文字列)

LLM に送信するプレーンテキストプロンプト。

#[payload]

Input Stream (入力ストリーム)

Any (任意)

x

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

Mule によるストリームの処理方法を設定します。反復可能ストリームは、デフォルトの動作です。

Model API Name (モデルの API 参照名)

String (文字列)

LLM とやり取りする API モデルの名前。

sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT35Turbo

Probability (確度)

Number (数値)

モデル API が正確であり続ける確率。

0.8

Locale (ロケール)

String (文字列)

ローカライズ情報。これには、デフォルトのロケール、入力ロケール、期待される出力ロケールが含まれます。

en_US

Read Timeout (読み取りタイムアウト)

Number (数値)

読み取りタイムアウト値。

Read Timeout Unit (読み取りタイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Read Timeout (読み取りタイムアウト)]​ 項目の時間単位。

Target Variable (対象変数)

String (文字列)

操作の出力を保存する変数の名前。

Target Value (対象値)

String (文字列)

操作の出力を評価する式。式の結果は対象変数に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピングのセット。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

接続エラーが発生した場合の再試行戦略。

### [](#出力-8)出力

Type (型)

Binary (バイナリ)

Attributes Type (属性型)

### [](#次の設定の場合-8)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ### [](#スロー-8)スロー - MS-EINSTEIN-AI:CONNECTIVITY - MS-EINSTEIN-AI:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RAG\_FAILURE​ - MS-EINSTEIN-AI:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-EINSTEIN-AI:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#Unauthorize)Unauthorize `` 特定のリソースオーナー ID のアクセストークン情報をすべて削除して、OAuth ダンスが繰り返されない限り、そのユーザー向けの操作を実行できないようにします。 ### [](#パラメーター-11)パラメーター
名前 型 説明 デフォルト値 必須

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

### [](#次の設定の場合-9)次の設定の場合 - [設定](#Config)​ ## [](#型)型 ### [](#Tls)TLS
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Enabled Protocols (有効化されたプロトコル)

String (文字列)

このコンテキストで有効化されたプロトコルのカンマ区切りリスト。

Enabled Cipher Suites (有効化された暗号化スイート)

String (文字列)

このコンテキストで有効化された暗号化スイートのカンマ区切りリスト。

Trust Store (トラストストア)

Key Store (キーストア)

Revocation Check (取り消し確認)

### [](#TrustStore)トラストストア
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Path (パス)

String (文字列)

トラストストアの場所 (可能な場合、現在のクラスパスとファイルシステムを基準として解決されます)。

Password (パスワード)

String (文字列)

トラストストアを保護するパスワード。

Type (型)

String (文字列)

トラストストアの型。

Algorithm (アルゴリズム)

String (文字列)

トラストストアで使用する暗号化アルゴリズム。

Insecure (安全ではない)

Boolean (ブール)

true​ の場合、Mule では証明書の検証の実行を停止します。これを ​true​ に設定すると、接続が攻撃に対して脆弱になる可能性があります。

### [](#KeyStore)Key Store (キーストア)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Path (パス)

String (文字列)

キーストアへのパス。Mule では、可能であれば、現在のクラスパスとファイルシステムへの相対的なパスを解決します。

Type (型)

String (文字列)

使用するキーストアの型。

Alias (別名)

String (文字列)

キーストアに複数の非公開キーが含まれている場合に使用するキーの別名。デフォルトでは、Mule はファイル内の最初のキーを使用します。

Key Password (キーパスワード)

String (文字列)

非公開キーを保護するために使用するパスワード。

Password (パスワード)

String (文字列)

キーストアを保護するために使用するパスワード。

Algorithm (アルゴリズム)

String (文字列)

キーストアで使用する暗号化アルゴリズム。

### [](#StandardRevocationCheck)Standard Revocation Check (標準の取り消し確認) TLS 証明書の標準取り消し確認を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Only End Entities (最後のエンティティのみ)

Boolean (ブール)

証明書チェーン内で確認する要素:

  • true​

    証明書チェーンの最後の要素のみを確認します。

  • false​

    証明書チェーンのすべての要素を確認します。

Prefer Crls (CRL を優先)

Boolean (ブール)

証明書の有効性を確認する方法:

  • true​

    証明書失効リスト (CRL) で証明書の有効性を確認します。

  • false​

    オンライン証明書状況プロトコル (OCSP) を使用して証明書の有効性を確認します。

No Fallback (代替なし)

Boolean (ブール)

証明書の有効性を確認するための第 2 の方法を使用するかどうか:

  • true​

    [Prefer Crls (CRL を優先)]​ 項目で指定されていない方法 (第 2 の方法) を使用して証明書の有効性を確認します。

  • false​

    証明書の有効性を確認するための第 2 の方法を使用しません。

Soft Fail (ソフトフェール)

Boolean (ブール)

取り消しサーバーに到達できない場合や取り消しサーバーが混雑している場合の処理:

  • true​

    検証エラーを回避します。

  • false​

    検証の失敗を許可します。

### [](#CustomOcspResponder)カスタム Ocsp レスポンダー
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Url

String (文字列)

OCSP レスポンダーの URL。

Cert Alias (証明書の別名)

String (文字列)

(トラストストアに含まれている) OCSP 応答の署名証明書の別名 (存在する場合)。

### [](#CrlFile)Crl File (Crl ファイル)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Path (パス)

String (文字列)

CRL ファイルへのパス。

### [](#Reconnection)Reconnection (再接続) 操作の再接続戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Fails Deployment (デプロイメントに失敗)

Boolean (ブール)

アプリケーションがデプロイされると、すべてのコネクタで接続テストが実行されます。true に設定されている場合、関連する再接続戦略をすべて実行した後にテストに合格しないと、デプロイメントが失敗します。

Reconnection Strategy (再接続戦略)

使用する再接続戦略。

### [](#Reconnect)Reconnect (再接続) 標準再接続戦略を設定し、再接続の頻度と、コネクタソースまたは操作で実行できる再接続の試行回数を指定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Frequency (頻度)

Number (数値)

再接続を試行する頻度 (ミリ秒)。

Blocking (ブロック)

Boolean (ブール)

false​ の場合、再接続戦略が個別の非ブロックスレッドで実行されます。

Count (数)

Number (数値)

Mule アプリケーションで実行できる再接続の試行回数。

### [](#ReconnectForever)Reconnect Forever (繰り返し再接続) Mule アプリケーションが実行されている間はコネクタソースや操作によって指定された頻度で再接続が試行される Forever 再接続戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Frequency (頻度)

Number (数値)

再接続を試行する頻度 (ミリ秒)。

Blocking (ブロック)

Boolean (ブール)

false​ の場合、再接続戦略が個別の非ブロックスレッドで実行されます。

### [](#ExpirationPolicy)Expiration Policy (有効期限ポリシー) 有効期限ポリシー戦略を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Max Idle Time (最大アイドル時間)

Number (数値)

動的設定インスタンスがアイドル状態を続けられる最大時間を設定します。この時間が経過すると、Mule Runtime で期限切れに相当するとみなされます。

Time Unit (時間単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Max Idle Time (最大アイドル時間)]​ 項目の時間単位。

### [](#PoolingProfile)プーリングプロファイル
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Max Active (最大アクティブ)

Number (数値)

一度にセッションから借りることができる Mule コンポーネントの数を制御します。負の値に設定した場合、同時にアクティブにできるコンポーネントの数に制限はありません。maxActive を超えた場合、プールは枯渇したと呼ばれます。

Max Idle (最大アイドル)

Number (数値)

プール内で同時にアイドル状態のままにできる Mule コンポーネントの最大数。負の値に設定した場合、同時にアイドルにできる Mule コンポーネントの数に制限はありません。

Max Wait (最大待機)

Number (数値)

プールが枯渇し、exhaustedAction が ​WHEN_EXHAUSTED_WAIT​ に設定されている場合に、プールされたコンポーネントが使用可能になるまで待機する時間 (ミリ秒) を指定します。

Min Eviction Millis (最小除去時間)

Number (数値)

オブジェクトが除去対象となるまでにオブジェクトをプール内でアイドル状態のままにできる最小時間を決定します。正の値以外の場合、アイドル時間のみによってオブジェクトがプールから削除されることはありません。

Eviction Check Interval Millis (除去確認間隔)

Number (数値)

オブジェクトエビクターの実行間隔 (ミリ秒) を指定します。正の値以外の場合、オブジェクトエビクターは実行されません。

Exhausted Action (枯渇アクション)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • WHEN_EXHAUSTED_GROW​

  • WHEN_EXHAUSTED_WAIT​

  • WHEN_EXHAUSTED_FAIL

Mule コンポーネントプールが枯渇した場合のプールの動作を指定します。可能な値は次のいずれかです。​WHEN_EXHAUSTED_FAIL​: NoSuchElementException をスローします。​WHEN_EXHAUSTED_WAIT​: 新規またはアイドルオブジェクトが使用可能になるまで、Object.wait(long) を呼び出してブロックします。​WHEN_EXHAUSTED_GROW​: 新しい Mule インスタンスを作成して返します。基本的に maxActive の意味がなくなります。正の maxWait 値を指定した場合、最大で数ミリ秒ブロックされた後 NoSuchElementException が発生します。maxThreadWait が負数の場合、無期限にブロックされます。

Initialisation Policy (初期化ポリシー)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • INITIALISE_NONE​

  • INITIALISE_ONE​

  • INITIALISE_ALL

プール内のコンポーネントの初期化方法を決定します。有効な値: INITIALISE_NONE​ (起動時にコンポーネントをプールに読み込まない)、​INITIALISE_ONE​ (起動時に 1 つの初期コンポーネントをプールに読み込む)、または ​INITIALISE_ALL​ (起動時にすべてのコンポーネントをプールに読み込む)。

Disabled

Boolean (ブール)

プーリングを無効にする必要があるかどうか

### [](#EinsteinResponseAttributes)Einstein Response Attributes (Einstein 応答属性)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Content Quality (コンテンツ品質)

Generation Id (ID を生成)

String (文字列)

Generation Parameters (生成パラメーター)

Response Id (応答 ID)

String (文字列)

Response Parameters (応答パラメーター)

### [](#ContentQuality)Content Quality (コンテンツ品質) 生成されたコンテンツのコンテンツモデレーションの詳細 (安全性および品質スコアを含む)。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Scan Toxicity (有害性をスキャン)

コンテンツの有害性をスキャンします。

### [](#ScanToxicity)Scan Toxicity (有害性をスキャン) 安全性と有害性に関するデータを表します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

カテゴリ

カテゴリ​ の配列

Is Detected (検出済み)

Boolean (ブール)

スキャンで有害なコンテンツが検出されたかどうかを示します。​isDetected​ 項目が ​true​ の場合、コンテンツに有害な言語が含まれている可能性が非常に高いことを示します。​isDetected​ 項目が ​false​ の場合、有害でないことを意味するとは限らず、モデルがコンテンツの有害性を検出しなかったことを意味します。

### [](#Categories)カテゴリ 有害性カテゴリの配列。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Category Name (カテゴリ名)

String (文字列)

カテゴリの名前。

Score (スコア)

String (文字列)

0 ~ 1 の有害性スコア値。スコアが高いほど、応答が有害である可能性が高いことを意味します。

### [](#GenerationParameters)Generation Parameters (生成パラメーター)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Annotations (アノテーション)

Array of String (文字列の配列)

Finish Reason (完了の理由)

String (文字列)

Index (インデックス)

Number (数値)

Logprobs

Any (任意)

Refusal (拒否)

Any (任意)

### [](#ResponseParameters)Response Parameters (応答パラメーター)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Model (モデル)

String (文字列)

Object (オブジェクト)

String (文字列)

System Finger Print (システムフィンガープリント)

String (文字列)

Token Usage (トークン利用状況)

### [](#TokenUsage)Token Usage (トークン利用状況)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Completion Token Details (完了トークンの詳細)

Input Count (入力数)

Number (数値)

LLM がプロンプトから受信するトークンの数。

Output Count (出力数)

Number (数値)

入力トークンに応じて LLM が生成するトークンの数。

Prompt Token Details (プロンプトトークンの詳細)

Total Count (合計数)

Number (数値)

### [](#CompletionTokensDetails)Completion Tokens Details (完了トークンの詳細) 生成されたトークンの完了を大量に要求すると、レイテンシーが増加する可能性があります。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Accepted Prediction Tokens (受け入れられた予測トークン数)

Number (数値)

受け入れられた予測トークンの数。

Audio Tokens (オーディオトークン数)

Number (数値)

完了したオーディオトークンの数。

Reasoning Tokens (推論トークン数)

Number (数値)

推論と出力のトークンの数。

Rejected Prediction Tokens (拒否された予測トークン数)

Number (数値)

LLM で生成され、コンテキスト内で不正確または役に立たないとみなされたために後で破棄された予測トークンの数。

### [](#PromptTokensDetails)Prompt Tokens Details (プロンプトトークンの詳細)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Audio Tokens (オーディオトークン数)

Number (数値)

プロンプト内のオーディオトークンの数。

Cached Tokens (キャッシュされたトークン数)

Number (数値)

プロンプト内のキャッシュされたトークンの数。

### [](#RepeatableInMemoryStream)Repeatable In-Memory Stream (反復可能なメモリ内ストリーム) データが最大バッファサイズを超えた場合に要求が失敗するメモリ内ストリーミング戦略を設定します。ユースケースで最適なバッファサイズは、必ずパフォーマンステストを実施して決めてください。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Initial Buffer Size (初期バッファサイズ)

Number (数値)

データストリームに割り当てるメモリの初期容量。ストリーミングされたデータがこの値を超える場合は、​[Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)]​ の単位で ​[Max Buffer Size (最大バッファサイズ)]​ を上限としてバッファが拡張されます。

Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)

Number (数値)

バッファサイズが初期サイズを超えた場合に、どれだけ拡張するか。値を 0 以下に設定すると、バッファが拡張されません。つまり、バッファがフルになると、​STREAM_MAXIMUM_SIZE_EXCEEDED​ エラーが発生します。

Max Buffer Size (最大バッファサイズ)

Number (数値)

バッファの最大サイズ。バッファサイズがこの値を超える場合、​STREAM_MAXIMUM_SIZE_EXCEEDED​ エラーが発生します。​0​ 以下の値は無制限を意味します。

Buffer Unit (バッファ単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • BYTE

  • KB

  • MB

  • GB

[Initial Buffer Size (初期バッファサイズ)]​ 項目、​[Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)]​ 項目、​[Max Buffer Size (最大バッファサイズ)]​ 項目の単位。

### [](#RepeatableFileStoreStream)Repeatable File Store Stream (反復可能なファイルストアストリーム) 反復可能なファイルストアストリーミング戦略を設定します。この戦略では、ストリームコンテンツの一部がメモリ内に格納されます。ストリームのコンテンツが、設定されたバッファサイズよりも大きい場合、Mule はバッファのコンテンツをディスクにバックアップしてからメモリをクリアします。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

In Memory Size (メモリ内サイズ)

Number (数値)

ストリームのデータで使用できるメモリの最大量。メモリ量がこの値を超えると、コンテンツはディスクにバッファされます。パフォーマンスを最適化する方法は、次のとおりです。

  • バッファサイズを大きくすると、Mule がバッファをディスクに書き込む回数を減らせます。これによってパフォーマンスが高まりますが、より多くのメモリが必要になるため、アプリケーションが処理できる同時要求数が制限されます。

  • バッファサイズを小さくすると、メモリの負荷は低減しますが、応答時間が長くなります。

Buffer Unit (バッファ単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • BYTE

  • KB

  • MB

  • GB

[In Memory Size (メモリ内サイズ)]​ 項目の単位。

### [](#ErrorMapping)エラーのマッピング
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Source (ソース)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • ANY

  • REDELIVERY_EXHAUSTED​

  • TRANSFORMATION

  • EXPRESSION

  • SECURITY

  • CLIENT_SECURITY​

  • SERVER_SECURITY​

  • ROUTING

  • CONNECTIVITY

  • RETRY_EXHAUSTED​

  • TIMEOUT

変換先

String (文字列)

x

### [](#DefaultHttpProxyConfig)Default Http Proxy Config (デフォルトの HTTP プロキシ設定)
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Host (ホスト)

String (文字列)

x

Port (ポート)

Number (数値)

x

Username (ユーザー名)

String (文字列)

Password (パスワード)

String (文字列)

Non Proxy Hosts (非プロキシホスト)

String (文字列)

## [](#関連情報)関連情報 - [Using Anypoint Code Builder to Configure a Connector](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-acb) - [Studio を使用したコネクタの設定](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio) - [Einstein AI Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/einstein-ai-connector/1.2/) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com)