# mulesoft Mulesoft Inference Connector - Full Documentation # Anypoint Code Builder を使用した Configure MuleSoft Inference Connector 1.0 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-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/mulesoft-inference-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/mulesoft-inference-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/mulesoft-inference-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「​`mulesoft inference`​」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​`「ms-inference」`​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. スニペットを選択します。次に、使用可能な設定に基づくいくつかの例 (OpenAI を使用) を示します。 ```xml ``` ```xml ``` ```xml ``` ```xml ``` 3. 属性を追加して設定を完了します。 ## [](#プロバイダー固有の設定)プロバイダー固有の設定 選択した推論プロバイダーによっては、追加の設定が必要になる場合があります。例: ```xml ``` ## [](#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。 MuleSoft Inference Connector アクションの設定についての詳細は、​[「MuleSoft Inference Connector - 追加設定情報」](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-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) - [MuleSoft Inference Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-reference) - [MuleSoft Inference - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-additional-config) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # Anypoint Studio を使用した MuleSoft Inference Connector 1.0 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-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/mulesoft-inference-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 MuleSoft Inference 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「​`mulesoft inference`​」と入力します。 3. **\[Available modules (使用可能なモジュール)\]**​ で ​**\[MuleSoft Inference Connector\]**​ 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。 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/mulesoft-inference-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] 次のソースのいずれかを MuleSoft Inference Connector で使用するように設定できます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-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。 MuleSoft Inference Connector の操作を追加する手順は、次のとおりです。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]**​ で ​**\[MuleSoft Inference Connector\]**​ 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、コネクタが対象の推論プロバイダー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/mulesoft-inference-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] MuleSoft Inference 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. 次の設定から選択します。 - 画像生成設定 - モデレーション設定 - テキスト生成設定 - 視覚設定 4. 推論種別に応じて項目に入力します。 5. **\[OK\]**​ 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。 各操作種別の詳細な設定情報は、​[「MuleSoft Inference - 追加設定情報」](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-additional-config)​を参照してください。 ## [](#view-app-log)アプリケーションログの表示 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-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) - [MuleSoft Inference Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # MuleSoft Inference Connector - 追加設定情報 MuleSoft Inference Connector では、各操作種別の詳細な設定情報が提供されます。設定する操作を選択します。 - [画像生成操作の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/configuring-image-generation-operations) - [モデレーション操作の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/configuring-moderation-operations) - [テキスト生成操作の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/configuring-text-generation-operations) - [視覚操作の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/configuring-vision-operations) # MuleSoft Inference Connector 1.0 MuleSoft Inference 用 Anypoint Connector (MuleSoft Inference Connector) では、OpenAI、OpenAI 互換エンドポイント、OpenRouter、Heroku AI、Azure AI Foundry、Azure OpenAI などを含め、複数のプロバイダーの大規模言語モデル (LLM) の推論サービスにアクセスできます。このコネクタでは、さまざまな推論プロバイダーの API と直接やり取りする操作が提供され、AI 機能を Mule アプリケーションにシームレスに統合できます。 互換性と解決された問題に関する情報は、「MuleSoft Inference 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 17 (コンパイルとランタイムで必要) - Apache Maven - MuleSoft Inference Connector の対象リソースにアクセスするためのログイン情報 - Anypoint Platform - Anypoint Code Builder または Anypoint Studio の最新バージョン ## [](#主な機能)主な機能 MuleSoft Inference Connector では、次の機能により Mule アプリケーションとの AI インテグレーションが簡素化されます。 - **推論 LLM とのシームレスなやり取り** 自然言語処理やテキスト生成などのタスクで大規模言語モデルを簡単に統合および利用することができます。たとえば、画像の分析や生成、ユーザー提供のテキストと LLM で生成されたテキストの両方での有害検出など、高度な機能を利用できます。 - **最適化されたパフォーマンス** エンタープライズグレードの Mule アプリケーションで高い効率とパフォーマンスを実現し、AI 操作をスムーズに処理します。 - **セキュアなインテグレーション** セキュリティ態勢を損なうことなく、革新的な新しい AI サービスを使用して企業のアプリケーションとデータを接続します。完全な ​[TLS](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/tls-configuration)​ サポートを提供し、セキュアな Mule アプリケーションを実現します。 ## [](#サポートされている推論プロバイダー)サポートされている推論プロバイダー - AI21Labs (ベータ) - Anthropic (ベータ) - Azure AI Foundry - Azure OpenAI - Cerebras (ベータ) - Cohere (ベータ) - Databricks (ベータ) - DeepInfra (ベータ) - DeepSeek (ベータ) - Docker モデル (ベータ) - Fireworks (ベータ) - GitHub Models (ベータ) - GPT4ALL (ベータ) - Groq AI (ベータ) - Heroku AI - Hugging Face (ベータ) (​`hf-inference`​ のみ) - LM Studio (ベータ) - Mistral AI (ベータ) - NVIDIA NIM (ベータ) - Ollama (ベータ) - OpenAI - OpenAI 互換エンドポイント - OpenRouter - Perplexity (ベータ) - Portkey (ベータ) - Together.ai (ベータ) - Vertex AI Express (ベータ) - XAI (ベータ) - Xinference (ベータ) - ZHIPU AI (ベータ) ## [](#サポートされているモデレーションプロバイダー)サポートされているモデレーションプロバイダー - Mistral AI (ベータ) - OpenAI ## [](#サポートされている視覚モデルプロバイダー)サポートされている視覚モデルプロバイダー - Anthropic (ベータ) - Azure AI Foundry - GitHub Models (ベータ) - Groq AI (ベータ) - Hugging Face (ベータ) (​`hf-inference`​ のみ) - Mistral AI (ベータ) - Ollama (ベータ) - OpenAI - OpenRouter - Portkey (ベータ) - Vertex AI Express (ベータ) - XAI (ベータ) ## [](#サポートされている画像生成プロバイダー)サポートされている画像生成プロバイダー - Heroku AI - Hugging Face (ベータ) (​`hf-inference`​ のみ) - OpenAI - Stability AI (ベータ) - XAI (ベータ)
急速に進化する AI 環境に対応するため、特定の LLM はベータとしてマークされています。これらは初期フェーズのインテグレーションであり、安定性、需要、プロバイダーの更新に基づいて変わる可能性があります。これらを調べることはできますが、サポートは制限され、変更される可能性があることを認識しておく必要があります。
## [](#サポートされている操作-サービス別)サポートされている操作 (サービス別) 各プロバイダーですべての操作がサポートされるわけではありません。次の表に、すべてのプロバイダーでの操作のサポート状況を示します。
LLM プロバイダー [Chat] Answer Prompt [Chat] Completions [Agent] Define Prompt Template [Tools] Native Template (Reasoning only)* [Image] Read by (Url or Base64)* [Image] Generate (only Base64)* [Toxicity] Detection by Text*

AI21Labs

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Anthropic

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

Azure AI Foundry

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

Azure OpenAI

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Cerebras

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Cohere

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Databricks

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

DeepInfra

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

DeepSeek

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Docker モデル

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Fireworks

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

GitHub Models

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

GPT4ALL

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Groq AI

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

Heroku AI

はい

はい

はい

はい

いいえ

はい

いいえ

Hugging Face

はい

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

LM Studio

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Mistral AI

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

はい

NVIDIA NIM

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Ollama

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

OpenAI

はい

はい

はい

はい

はい

はい

はい

OpenAI 互換エンドポイント

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

OpenRouter

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

Perplexity

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

いいえ

Portkey

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

Stability AI

いいえ

いいえ

いいえ

いいえ

いいえ

はい

いいえ

Together.ai

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Vertex AI Express

はい

はい

はい

いいえ

はい

いいえ

いいえ

XAI

はい

はい

はい

はい

はい

はい

いいえ

Xinference

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ

Zhipu

はい

はい

はい

はい

いいえ

いいえ

いいえ
*​ は、サポートは使用される特定のモデルによって異なることを示します。
## [](#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/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-studio)​ または ​[Anypoint Code Builder](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-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) - [MuleSoft Inference - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-additional-config) - [MuleSoft Inference Connector の例](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-examples) - [MuleSoft Inference Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # MuleSoft Inference Connector 1.0 リファレンス MuleSoft Inference Connector では、さまざまな推論プロバイダーの API と直接やり取りする操作が提供され、AI 機能を Mule アプリケーションにシームレスに統合できます。 ## [](#設定)設定 * * * ### [](#ImageGenerationConfig)画像生成設定 #### [](#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)

この設定の接続種別。

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)

Expiration Policy (有効期限ポリシー)

設定の有効期限ポリシーを設定します。
#### [](#接続種別)接続種別 ##### [](#ImageGenerationConfig_HerokuImage)Heroku AI ###### [](#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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Heroku Inference Model (Heroku 推論モデル)

String (文字列)

モデル名。

x

Heroku Diffusion URL (Heroku 拡散 URL)

String (文字列)

Heroku 拡散 URL。

https://us.inference.heroku.com

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#ImageGenerationConfig_HuggingFaceImage)Hugging Face ###### [](#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

Proxy Configuration (プロキシ設定)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Hugging Face Model Name (Hugging Face モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#ImageGenerationConfig_OpenaiImage)OpenAI ###### [](#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

Proxy Configuration (プロキシ設定)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Open AI Model Name (Open AI モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#ImageGenerationConfig_StabilityAiImage)Stability AI ###### [](#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

Proxy Configuration (プロキシ設定)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Stability AI Model Name (Stability AI モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#ImageGenerationConfig_XaiImage)xAI ###### [](#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

Proxy Configuration (プロキシ設定)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

X Ai Model Name (X Ai モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Reconnection (再接続)

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。
## [](#サポートされている操作)サポートされている操作 - [\[Image\] Generate (only Base64)](#GenerateImage)​ * * * ### [](#ModerationConfig)モデレーション設定 #### [](#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

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)

この設定の接続種別。

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)

Expiration Policy (有効期限ポリシー)

設定の有効期限ポリシーを設定します。
#### [](#接続種別-2)接続種別 ##### [](#ModerationConfig_MistralaiModeration)Mistral AI ###### [](#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

Proxy Configuration (プロキシ設定)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Mistral AI Model Name (Mistral AI モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#ModerationConfig_OpenaiModeration)OpenAI ###### [](#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

Proxy Configuration (プロキシ設定)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Open AI Model Name (Open AI モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Reconnection (再接続)

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。
## [](#サポートされている操作-2)サポートされている操作 - [\[Toxicity\] Detection by Text](#ToxicityDetectionText)​ * * * ### [](#TextGenerationConfig)テキスト生成設定 #### [](#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

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)

この設定の接続種別。

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)

Expiration Policy (有効期限ポリシー)

設定の有効期限ポリシーを設定します。
#### [](#接続種別-3)接続種別 ##### [](#TextGenerationConfig_Ai21labs)AI21Labs ###### [](#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

Proxy Configuration (プロキシ設定)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Ai21 Labs Model Name (Ai21 Labs モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Anthropic)Anthropic ###### [](#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

Proxy Configuration (プロキシ設定)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Anthropic Model Name (Anthropic モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_AzureAiFoundry)Azure AI Foundry ###### [](#パラメーター-13)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Azure Model Name (Azure モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Azure AI Foundry] Resource Name ([Azure AI Foundry] リソース名)

String (文字列)

Azure AI Foundry リソース名。

[Azure AI Foundry] API Version ([Azure AI Foundry] API バージョン)

String (文字列)

Azure AI Foundry API バージョン。

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_AzureOpenai)Azure OpenAI ###### [](#パラメーター-14)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Azure Model Name (Azure モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Azure OpenAI] Resource Name ([Azure OpenAI] リソース名)

String (文字列)

Azure OpenAI リソース名。

[Azure OpenAI] Deployment ID ([Azure OpenAI] デプロイメント ID)

String (文字列)

[Azure OpenAI] デプロイメント ID。

[Azure OpenAI] User ([Azure OpenAI] ユーザー)

String (文字列)

エンドユーザーを表す一意の識別子。悪用の監視と検出に役立つ可能性があります。

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Cerebras)Cerebras ###### [](#パラメーター-15)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Cerebras Model Name (Cerebras モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Cohere)Cohere ###### [](#パラメーター-16)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Cohere Model Name (Cohere モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Databricks)Databricks ###### [](#パラメーター-17)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

[Databricks] Serving Endpoint Name ([Databricks] サービングエンドポイント名)

String (文字列)

Databricks サービングエンドポイント名。

x

[Databricks] Serving Endpoint URL host ([Databricks] サービングエンドポイント URL ホスト)

String (文字列)

Databricks サービングエンドポイント URL ホスト。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Deepinfra)DeepInfra ###### [](#パラメーター-18)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Deep Infra Model Name (Deep Infra モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Deepseek)Deepseek ###### [](#パラメーター-19)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Deepseek Model Name (Deepseek モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Docker)Docker ###### [](#パラメーター-20)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Docker Model Name (Docker モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Docker Models] Base URL ([Docker モデル] ベース URL)

String (文字列)

Docker モデルベース URL。

http://localhost:12434

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Fireworks)Fireworks ###### [](#パラメーター-21)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Fireworks Model Name (Fireworks モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Github)GitHub ###### [](#パラメーター-22)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Git Hub Model Name (Git Hub モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Gpt4all)GPT4All ###### [](#パラメーター-23)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Gpt4all Model Name (Gpt4all モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[GPT4ALL] Base URL ([GPT4ALL] ベース URL)

String (文字列)

GPT4ALL ベース URL。

http://localhost:4891/v1

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Groq)Groq ###### [](#パラメーター-24)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Groq Model Name (Groq モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Heroku)Heroku AI ###### [](#パラメーター-25)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Heroku Inference Model (Heroku 推論モデル)

String (文字列)

モデル名。

claude-3-7-sonnet

Heroku Inference URL (Heroku 推論 URL)

String (文字列)

推論 URL。

https://us.inference.heroku.com

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_HuggingFace)Hugging Face ###### [](#パラメーター-26)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Hugging Face Model Name (Hugging Face モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Lmstudio)LM Studio ###### [](#パラメーター-27)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Lm Studio Model Name (Lm Studio モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[LM Studio] Base URL ([LM Studio] ベース URL)

String (文字列)

LM Studio ベース URL。

http://localhost:1234/v1

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Mistralai)Mistral AI ###### [](#パラメーター-28)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Mistral AI Model Name (Mistral AI モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Nvidia)Nvidia ###### [](#パラメーター-29)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Nvidia Model Name (Nvidia モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Ollama)Ollama ###### [](#パラメーター-30)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Ollama Model Name (Ollama モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Ollama] Base URL ([Ollama] ベース URL)

String (文字列)

Ollama ベース URL。

http://localhost:11434/api

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Openai)OpenAI ###### [](#パラメーター-31)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Open AI Model Name (Open AI モデル名)

String (文字列)

OpenAI モデル名。

gpt-4o-mini

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_OpenaiCompatible)OpenAI 互換エンドポイント ###### [](#パラメーター-32)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Open AI Compatible Model Name (Open 互換モデル名)

String (文字列)

OpenAI 互換モデル名。

gpt-4o-mini

[OpenAI Compatible] Base URL ([OpenAI 互換] ベース URL)

String (文字列)

OpenAI 互換ベース URL。

https://server.endpoint.com

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Openrouter)OpenRouter ###### [](#パラメーター-33)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Open Router Model Name (Open Router モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Perplexity)Perplexity ###### [](#パラメーター-34)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Perplexity Model Name (Perplexity モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Portkey)Portkey ###### [](#パラメーター-35)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Portkey Model Name (Portkey モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Portkey] Virtual Key ([Portkey] 仮想キー)

String (文字列)

Portkey 仮想キー。

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Together)Together ###### [](#パラメーター-36)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Together Model Name (Together モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_VertexaiExpress)Vertex AI Express ###### [](#パラメーター-37)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Vertex AI Express Model Name (Vertex AI Express モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Xai)xAI ###### [](#パラメーター-38)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

X Ai Model Name (X Ai モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_Xinference)XInference ###### [](#パラメーター-39)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

X Inference Model Name (X Inference モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Xinference] Base URL ([Xinference] ベース URL)

String (文字列)

Xinference ベース URL。

https://inference.top/api/v1

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#TextGenerationConfig_ZhipuAi)ZHIPU\_AI ###### [](#パラメーター-40)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Zhipu AI Model Name (Zhipu AI モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
## [](#サポートされている操作-3)サポートされている操作 - [\[Agent\] Define Prompt Template](#AgentDefinePromptTemplate)​ - [\[Chat\] Answer Prompt](#ChatAnswerPrompt)​ - [\[Chat\] Completions](#ChatCompletions)​ - [\[Tools\] Native Template (Reasoning only)](#ToolsNativeTemplate)​ * * * ### [](#VisionConfig)視覚設定 #### [](#パラメーター-41)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)

この設定の接続種別。

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)

Expiration Policy (有効期限ポリシー)

設定の有効期限ポリシーを設定します。
#### [](#接続種別-4)接続種別 ##### [](#VisionConfig_AnthropicVision)Anthropic ###### [](#パラメーター-42)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Anthropic Model Name (Anthropic モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_AzureAiFoundryVision)Azure AI Foundry ###### [](#パラメーター-43)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Azure AI Foundry Model Name (Azure AI Foundry モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Azure AI Foundry] Resource Name ([Azure AI Foundry] リソース名)

String (文字列)

Azure AI Foundry リソース名。

[Azure AI Foundry] API Version ([Azure AI Foundry] API バージョン)

String (文字列)

Azure AI Foundry API バージョン。

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_GithubVision)GitHub ###### [](#パラメーター-44)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Git Hub Model Name (Git Hub モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_GroqVision)Groq ###### [](#パラメーター-45)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Groq Model Name (Groq モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_HuggingFaceVision)Hugging Face ###### [](#パラメーター-46)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Hugging Face Model Name (Hugging Face モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_MistralaiVision)Mistral AI ###### [](#パラメーター-47)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Mistral AI Model Name (Mistral AI モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_OllamaVision)Ollama ###### [](#パラメーター-48)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Ollama Model Name (Ollama モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Ollama] Base URL ([Ollama] ベース URL)

String (文字列)

Ollama ベース URL。

http://localhost:11434/api

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_OpenaiVision)OpenAI ###### [](#パラメーター-49)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Open AI Model Name (Open AI モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_OpenrouterVision)OpenRouter ###### [](#パラメーター-50)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Open Router Model Name (Open Router モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_PortkeyVision)Portkey ###### [](#パラメーター-51)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Portkey Model Name (Portkey モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

[Portkey] Virtual Key ([Portkey] 仮想キー)

String (文字列)

Portkey 仮想キー。

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_VertexaiExpressVision)Vertex AI Express ###### [](#パラメーター-52)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

Vertex AI Express Model Name (Vertex AI Express モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
##### [](#VisionConfig_XaiVision)xAI ###### [](#パラメーター-53)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)

次のいずれかになります。

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

X Ai Model Name (X Ai モデル名)

String (文字列)

モデル名。

x

TLS Configuration (TLS 設定)

TLS

プロトコルとして HTTPS が設定されている場合、少なくともキーストアを設定する必要があります。

API Key (API キー)

String (文字列)

推論プロバイダーにより要求される API キー。

x

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

推論 HTTP 要求ごとに設定される応答タイムアウト値。

60

Timeout Unit (タイムアウト単位)

Enumeration (列挙)。次のいずれかになります。

  • NANOSECONDS

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Timeout (タイムアウト)]​ 項目の応答タイムアウト単位。

SECONDS

Max Tokens (最大トークン数)

Number (数値)

応答を生成するときに使用する LLM トークンの数を定義します。この項目は、LLM とやり取りするときの利用状況とコストを制御するのに役立ちます。

500

Temperature (温度)

Number (数値)

0 ～ 2 の数値。温度は出力のランダム性を制御するために使用されます。設定する数値が高くなると、出力のランダム性が高くなります。設定する数値が低くなる (0 に向かう) と、値がより確定的になります。

0.9

Top P (上位 P)

Number (数値)

次のトークンとして選択される可能性が最も高い単語の中核を作成することで、多様性を制御します。トークンが達する必要がある累積確度スコアのしきい値を指定します。

0.9

Reconnection (再接続)

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。
## [](#サポートされている操作-4)サポートされている操作 - [\[Image\] Read by (Url or Base64)](#ReadImage)​ ## [](#操作)操作 ## [](#GenerateImage)\[Image\] Generate (only Base64) `` この操作では、プロンプトに基づいて画像を生成します。 ### [](#パラメーター-54)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)

ユーザーのプロンプト。

#[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。

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 ​[Target Variable (対象変数)]​ 項目に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピング​ の配列

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

型

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

画像応答属性
### [](#次の設定の場合)次の設定の場合 - [画像生成設定](#ImageGenerationConfig)​ ### [](#スロー)スロー - MS-INFERENCE:CONNECTIVITY - MS-INFERENCE:IMAGE\_GENERATION\_FAILURE​ - MS-INFERENCE:INVALID\_CONNECTION​ - MS-INFERENCE:RATE\_LIMIT\_EXCEEDED​ - MS-INFERENCE:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#ToxicityDetectionText)\[Toxicity\] Detection by Text `` この操作では、テキスト内の有害なコンテンツを検出します。 ### [](#パラメーター-55)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)

Any (任意)

モデレーションを行うテキスト。単一文字列または文字列の配列を使用できます。

#[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。

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 ​[Target Variable (対象変数)]​ 項目に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピング​ の配列

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

型

Any (任意)
### [](#次の設定の場合-2)次の設定の場合 - [モデレーション設定](#ModerationConfig)​ ### [](#スロー-2)スロー - MS-INFERENCE:CONNECTIVITY - MS-INFERENCE:INVALID\_CONNECTION​ - MS-INFERENCE:RATE\_LIMIT\_EXCEEDED​ - MS-INFERENCE:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-INFERENCE:TOXICITY\_DETECTION\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#AgentDefinePromptTemplate)\[Agent\] Define Prompt Template `` この操作では、手順とデータを含むプロンプトテンプレートを定義します。 ### [](#パラメーター-56)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)

テンプレート文字列。

x

Instructions (手順)

String (文字列)

LLM の手順。

x

Data (データ)

String (文字列)

プライマリデータコンテンツ。

#[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。

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 ​[Target Variable (対象変数)]​ 項目に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピング​ の配列

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

型

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

LLM Response Attributes (HTTP 応答属性)
### [](#次の設定の場合-3)次の設定の場合 - [テキスト生成設定](#TextGenerationConfig)​ ### [](#スロー-3)スロー - MS-INFERENCE:CHAT\_OPERATION\_FAILURE​ - MS-INFERENCE:CONNECTIVITY - MS-INFERENCE:INVALID\_CONNECTION​ - MS-INFERENCE:INVALID\_PROVIDER​ - MS-INFERENCE:RATE\_LIMIT\_EXCEEDED​ - MS-INFERENCE:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-INFERENCE:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#ChatAnswerPrompt)\[Chat\] Answer Prompt `` この操作では、1 つのプロンプトに対する簡単なチャット回答を提供します。 ### [](#パラメーター-57)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)

ユーザーのプロンプト。

#[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。

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 ​[Target Variable (対象変数)]​ 項目に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピング​ の配列

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

型

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

LLM Response Attributes (HTTP 応答属性)
### [](#次の設定の場合-4)次の設定の場合 - [テキスト生成設定](#TextGenerationConfig)​ ### [](#スロー-4)スロー - MS-INFERENCE:CHAT\_OPERATION\_FAILURE​ - MS-INFERENCE:CONNECTIVITY - MS-INFERENCE:INVALID\_CONNECTION​ - MS-INFERENCE:INVALID\_PROVIDER​ - MS-INFERENCE:RATE\_LIMIT\_EXCEEDED​ - MS-INFERENCE:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-INFERENCE:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#ChatCompletions)\[Chat\] Completions `` この操作では、システムまたはユーザーメッセージ (会話履歴) を含むメッセージ配列によるチャット補完を提供します。 ### [](#パラメーター-58)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)

Any (任意)

JSON 配列としての会話履歴。

#[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。

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 ​[Target Variable (対象変数)]​ 項目に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピング​ の配列

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

型

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

LLM Response Attributes (HTTP 応答属性)
### [](#次の設定の場合-5)次の設定の場合 - [テキスト生成設定](#TextGenerationConfig)​ ### [](#スロー-5)スロー - MS-INFERENCE:CHAT\_OPERATION\_FAILURE​ - MS-INFERENCE:CONNECTIVITY - MS-INFERENCE:INVALID\_CONNECTION​ - MS-INFERENCE:INVALID\_PROVIDER​ - MS-INFERENCE:RATE\_LIMIT\_EXCEEDED​ - MS-INFERENCE:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-INFERENCE:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#ToolsNativeTemplate)\[Tools\] Native Template (Reasoning only) `` この操作では、手順とデータを含むツールテンプレートを定義します。この操作は、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場合に役立ちます。この操作では、実行で使用できるツールを選択します。 ### [](#パラメーター-59)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)

テンプレート文字列。

x

Instructions (手順)

String (文字列)

LLM の手順。

x

Data (データ)

String (文字列)

プライマリデータコンテンツ。

#[payload]

Tools (ツール)

Any (任意)

JSON 配列としてのツール設定。

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。

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 ​[Target Variable (対象変数)]​ 項目に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピング​ の配列

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

型

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

LLM Response Attributes (HTTP 応答属性)
### [](#次の設定の場合-6)次の設定の場合 - [テキスト生成設定](#TextGenerationConfig)​ ### [](#スロー-6)スロー - MS-INFERENCE:CHAT\_OPERATION\_FAILURE​ - MS-INFERENCE:CONNECTIVITY - MS-INFERENCE:INVALID\_CONNECTION​ - MS-INFERENCE:INVALID\_PROVIDER​ - MS-INFERENCE:RATE\_LIMIT\_EXCEEDED​ - MS-INFERENCE:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-INFERENCE:TOOLS\_OPERATION\_FAILURE​ ## [](#ReadImage)\[Image\] Read by (Url or Base64) `` この操作では、URL または Base64 文字列から画像を読み取ります。 ### [](#パラメーター-60)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)

ユーザーのプロンプト。

x

Image (画像)

String (文字列)

視覚モデルに送信する画像の URL または Base64 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。

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 ​[Target Variable (対象変数)]​ 項目に保存されます。

#[payload]

エラーのマッピング

エラーのマッピング​ の配列

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

型

Any (任意)

Attributes Type (属性型)

LLM Response Attributes (HTTP 応答属性)
### [](#次の設定の場合-7)次の設定の場合 - [視覚設定](#VisionConfig)​ ### [](#スロー-7)スロー - MS-INFERENCE:CONNECTIVITY - MS-INFERENCE:INVALID\_CONNECTION​ - MS-INFERENCE:INVALID\_PROVIDER​ - MS-INFERENCE:RATE\_LIMIT\_EXCEEDED​ - MS-INFERENCE:READ\_IMAGE\_OPERATION\_FAILURE​ - MS-INFERENCE:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#型)型 ### [](#Tls)TLS Mule アプリケーションのセキュアな通信を提供するように TLS を設定します。
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)

Truststore (トラストストア)

TLS トラストストアを設定します。

Key Store (キーストア)

Keystore (キーストア)

TLS キーストアを設定します。

Revocation Check (取り消し確認)

取り消し確認メカニズムを設定します。
### [](#TrustStore)Truststore (トラストストア) TLS 用のトラストストアを設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Path (パス)

String (文字列)

トラストストアへのパス。Mule では、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。

Password (パスワード)

String (文字列)

トラストストアを保護するために使用するパスワード。

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)Keystore (キーストア) TLS プロトコル用のキーストアを設定します。生成したキーストアには、非公開鍵と公開証明書が格納されます。
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、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)

キーストアの種別。

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)Custom OCSP Responder (カスタム OCSP レスポンダー) 証明書の取り消し確認のカスタム OCSP レスポンダーを設定します。
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)

OCSP 応答の署名証明書の別名。指定した場合、別名はトラストストアに存在する必要があります。
### [](#CrlFile)CRL File (CRL ファイル) 証明書失効リスト (CRL) ファイルの場所を指定します。
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)

コネクタ操作で外部サーバーへの接続に失敗した場合に使用する再接続戦略を設定します。

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

  • MICROSECONDS

  • MILLISECONDS

  • SECONDS

  • MINUTES

  • HOURS

  • DAYS

[Max Idle Time (最大アイドル時間)]​ 項目の時間単位。
### [](#ImageResponseAttributes)画像応答属性 画像応答属性を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Model (モデル)

String (文字列)

モデル。

Prompt Used (使用されたプロンプト)

String (文字列)

使用されたプロンプト。
### [](#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 エラーのマッピングを設定します。
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

エラーのソース。

Target (対象)

String (文字列)

エラーの対象。

x
### [](#LlmResponseAttributes)LLM Response Attributes (HTTP 応答属性) LLM 応答属性を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Additional Attributes (その他の属性)

その他の属性

その他の属性。

Token Usage (トークン利用状況)

Token Usage (トークン利用状況)

トークン利用状況。
### [](#AdditionalAttributes)その他の属性 その他の属性を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Finish Reason (完了の理由)

String (文字列)

LLM 応答の完了理由。

Id

String (文字列)

要求の ID。

Model (モデル)

String (文字列)

使用されたモデルの ID。
### [](#TokenUsage)Token Usage (トークン利用状況) 属性として返されるトークン利用状況メタデータを設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Input Count (入力数)

Number (数値)

入力の処理で使用されたトークン数。

Output Count (出力数)

Number (数値)

出力の生成で使用されたトークン数。

Total Count (合計数)

Number (数値)

入力と出力で使用されたトークンの合計数。
### [](#Proxy)プロキシ アウトバウンド接続のプロキシを設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Host (ホスト)

String (文字列)

プロキシ要求が送信されるホスト。

x

Port (ポート)

Number (数値)

プロキシ要求が送信されるポート。

x

Username (ユーザー名)

String (文字列)

プロキシに対して認証するユーザー名。

Password (パスワード)

String (文字列)

プロキシに対して認証するパスワード。

Non Proxy Hosts (非プロキシホスト)

String (文字列)

非プロキシホスト。
### [](#NtlmProxy)NTLM プロキシ アウトバウンド接続の NTLM プロキシを設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Ntlm Domain (NTLM ドメイン)

String (文字列)

NTLM ドメイン。

x

Host (ホスト)

String (文字列)

プロキシ要求が送信されるホスト。

x

Port (ポート)

Number (数値)

プロキシ要求が送信されるポート。

x

Username (ユーザー名)

String (文字列)

プロキシに対して認証するユーザー名。

Password (パスワード)

String (文字列)

プロキシに対して認証するパスワード。

Non Proxy Hosts (非プロキシホスト)

String (文字列)

非プロキシホスト。
## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Inference Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/) - [Anypoint Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/introduction-to-anypoint-connectors) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # MuleSoft Inference Connector 1.0.0 XML と Maven のサポート Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-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 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-connector-xml-maven.adoc - include::connectors::partial$t-xml-maven-partial.adoc\[\] ## [](#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 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-connector-xml-maven.adoc - include::connectors::partial$t-xml-maven-partial.adoc\[\] ## [](#次のステップ)次のステップ Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-connector-xml-maven.adoc - include::connectors::partial$t-xml-maven-partial.adoc\[\] ## [](#関連情報)関連情報 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-inference-connector-xml-maven.adoc - include::connectors::partial$t-xml-maven-partial.adoc\[\] # MuleSoft Inference Connector の例 これらの例は、OpenAI 推論種別で MuleSoft Inference Connector を使用する方法を示しています。別の推論種別を使用するには、これらの設定を変更する必要があります。 ## [](#前提条件)前提条件 これらの例を実行する前に、以下があることを確認します。 - Anypoint Studio 7 - Mule 4.9.4 - Java 17 - 有効な API キー ## [](#例-テキスト生成)例: テキスト生成 この Mule アプリケーションは、OpenAI とやり取りするための 3 つの個別のテキスト生成操作の使用方法を示しています。各操作は独自の専用のフローで示されています。 - **\[Agent\] Define Prompt Template** この操作は、AI エージェント用の構造化されたプロンプトの作成に使用されます。この例では、操作は、エージェントが設定済みの OpenAI LLM を活用して顧客フィードバックを分析してセンチメントに基づいて適切なアクションを決定できるように設定されています。 - **\[Chat\] Answer Prompt** この操作では、シンプルで直接的な質問回答機能を提供します。この例は、LLM に事実に基づく簡単な質問 (​`「What is the capital of Germany? (ドイツの首都は?)」`​) をすることで、その使用方法を示しています。 - **\[Chat\] Completions**​ この操作では、コンテキストを認識した複数ターンの会話を促進します。この例では、これを示すために、LLM に最初の会話コンテキストを提供し、​`「What is the capital of Switzerland? (スイスの首都は?)」`​の質問をして会話の継続を要求しています。 ```xml ``` ## [](#例-画像生成)例: 画像生成 この Mule アプリケーションは、OpenAI とやり取りするための ​**\[Image\] Generate**​ 操作の使用方法を示しています。この操作は、プロンプトに基づく画像の生成に使用されます。この例では、操作は、ビーチでアイスクリームを持って幸せそうに踊っているペンギンの画像を生成するように設定されています。 ```xml ``` ## [](#例-有害検出)例: 有害検出 この Mule アプリケーションは、OpenAI とやり取りするための ​**\[Toxicity\] Detection by Text**​ 操作の使用方法を示しています。この操作は、テキスト内の有害なコンテンツの検出に使用されます。この例では、操作は、テキスト (​`You are fat`​) 内の有害なコンテンツを検出するように設定されています。 ```xml ``` ## [](#例-ツール)例: ツール この Mule アプリケーションは、OpenAI とやり取りするための ​**\[Tools\] Native Template (Reasoning only)**​ 操作の使用方法を示しています。この操作は、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ために使用されます。この操作は、ペイロードで提供されているツールを実行する要求を提供するのみです。ツールは実行しません。この例では、操作は、チューリッヒの現在の摂氏温度を取得するツールを使用するように設定されています。 ```xml ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Inference - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-additional-config) - [Anypoint Studio を使用した MuleSoft Inference Connector の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-studio) - [MuleSoft Inference Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-reference) # テキスト生成操作の設定 **\[Agent\] Define Prompt Template**​、​**\[Chat\] Answer Prompt**​、​**\[Chat\] Completions**​、​**\[Tools\] Native Template (Reasoning only)**​ 操作を設定します。 ## [](#agent-define-prompt-template-操作の設定)Agent Define Prompt Template 操作の設定 任意の LLM を使用して特定のプロンプトテンプレートを設定するには、​**\[Agent\] Define Prompt Template**​ 操作が不可欠です。この操作では、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ことができ、自然言語プロンプトの作成、応答の生成、情報の抽出、その他のプロンプトの呼び出し、テキストベースのタスクの実行が可能になります。 **\[Agent\] Define Prompt Template**​ 操作を次のようなさまざまなシナリオで適用します。 - **カスタマーサービスエージェント** ケースサマリーやケース分類の提供、大規模データセットの要約などを行って、カスタマーサービスを強化します。 - **営業業務エージェント** 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。 - **マーケティングエージェント** 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。 **\[Agent\] Define Prompt Template**​ 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-text-generation-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、推論プロバイダー向けの手順を提供します。 \* **Data** \+ 提供されたテンプレートと手順を使用して推論プロバイダーが評価するデータを指定します。 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。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": { "inputCount": 9 "outputCount": 9, "totalCount": 18, }, "additionalAttributes": { "finish_reason": "stop", "model": "openai/gpt-4o-mini", "id": "agentcmpl-fc4137f6-0b40-4018-936f-f0df6c0b5da1" } } ``` - `tokenUsage`​: 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `inputCount`​: 入力の処理で使用されたトークン数 - `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 - `additionalAttributes`​: LLM プロバイダーからの追加のメタデータ - `finish_reason`​: LLM 応答の完了理由 - `model`​: 使用されたモデルの ID - `id`​: 要求の ID ## [](#chat-answer-prompt-操作の設定)Chat Answer Prompt 操作の設定 **\[Chat\] Answer Prompt**​ 操作は、設定済み LLM への簡単な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。 **\[Chat\] Answer Prompt**​ 操作を次のようなさまざまなシナリオで適用します。 - **基本チャットボット** 簡単なユーザープロンプトに回答します。 - **カスタマーサービスクエリ** よくある質問への直接的な回答を提供します。 **\[Chat\] Answer Prompt**​ 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-text-generation-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ プロンプトを操作のプレーンテキストとして入力します。 この操作の XML を次に示します。 ```xml ``` ### [](#出力設定-2)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。応答の例を次に示します。 ```json { "response": "The capital of Switzerland is Bern. It's known for its well-preserved medieval old town, which is a UNESCO World Heritage site. Bern became the capital of Switzerland in 1848. The Swiss parliament, the Federal Assembly, is located in Bern." } ``` 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 { "attributes": { "tokenUsage": { "inputCount": 9, "outputCount": 9, "totalCount": 18 }, "additionalAttributes": { "finish_reason": "stop", "model": "gpt-4o-mini", "id": "chatanswer-gc2425f6-0b70-4018-936f-f0df6c0b5da1" } } ``` - `tokenUsage`​: 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `inputCount`​: 入力の処理で使用されたトークン数 - `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 - `additionalAttributes`​: LLM プロバイダーからの追加のメタデータ - `finish_reason`​: LLM 応答の完了理由 - `model`​: 使用されたモデルの ID - `id`​: 要求の ID ## [](#chat-completions-操作の設定)Chat Completions 操作の設定 **\[Chat\] Completions**​ 操作は、マルチユーザーチャット操作の会話履歴を保持する必要がある場合に役立ちます。MuleSoft オブジェクトストアまたは任意のデータベースで以前のユーザー会話を保持でき、そのユーザー会話をメッセージとして ​**\[Chat\] Completions**​ 操作に提供できます。 **\[Chat\] Completions**​ 操作を次のようなさまざまなシナリオで適用します。 - **カスタマーサポートチャット** 進行中のサポート会話のコンテキストを保持します。 - **マルチユーザーチャットアプリケーション** さまざまなユーザーの会話履歴を維持します。 - **個人アシスタント** ユーザーインタラクションを追跡して関連性の高い応答を提供します。 **\[Chat\] Completions**​ 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-text-generation-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Messages (メッセージ)** \+ 会話履歴を JSON 配列として指定します。 この操作の XML を次に示します。 ```xml ```
payload.data​ 変数を個別に宣言したり、メッセージタグを使用してインラインで指定したりできます。
### [](#出力設定-3)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。応答の例を次に示します。 ```json { "response": "The capital of Switzerland is **Bern**. 🇨🇭 \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と追加のメタデータが含まれます。次に例を示します。 ```json { "attributes": { "tokenUsage": { "inputCount": 22, "outputCount": 15, "totalCount": 37 }, "additionalAttributes": { "finish_reason": "stop", "model": "gpt-4o-mini", "id": "chatcmpl-fc2425f6-0b70-4018-936f-f0df6c0b5da1" } } } ``` - `tokenUsage`​: 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `inputCount`​: 入力の処理で使用されたトークン数 - `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 - `additionalAttributes`​: LLM プロバイダーからの追加のメタデータ - `finish_reason`​: LLM 応答の完了理由 - `model`​: 使用されたモデルの ID - `id`​: 要求の ID ## [](#tools-native-template-reasoning-only-操作の設定)Tools Native Template (Reasoning only) 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場合、​**\[Tools\] Native Template (Reasoning only)**​ 操作が役立ちます。この操作では、実行で使用するツールを選択します。 **\[Tools\] Native Template (Reasoning only)**​ 操作を次のようなさまざまなシナリオで適用します。 - **日常作業の自動化** 適切な API をコールして日常業務を処理する自律エージェントを作成します。 - **カスタマーサポート** 必要な情報を提供するツールを統合して、一般的なクエリへの応答を自動化します。 - **在庫管理** ツールを使用して、ユーザープロンプトに基づいて在庫レベルや注文状況を確認します。 - **従業員管理** API コールを介して従業員情報を取得したり、従業員関連のタスクを管理したりします。 - **営業およびマーケティング** 定義済みのツールを使用して、CRM データへのアクセスや、リードや取引先の管理を効率的に行います。 **\[Tools\] Native Template (Reasoning only)**​ 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-text-generation-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Template (テンプレート)** \+ 操作のテンプレートを入力します。 \* **Instructions (手順)** \+ 操作の手順を入力します。 \* **Data** \+ ツール配列に沿って、LLM に送信するプロンプトを入力します。結果は、ユーザー要求を満たすための要求としてツールのチェーニングを示唆します。 \* **Tools (ツール)** \+ 操作のツールを入力します。 ペイロード内のツール配列の例を次に示します。 ```json { "tools":[ { "type":"function", "function":{ "name":"get_current_temperature", "description":"Get the current temperature for a specific location", "parameters":{ "type":"object", "properties":{ "location":{ "type":"string", "description":"The city and state, e.g., San Francisco, CA" }, "unit":{ "type":"string", "enum":[ "Celsius", "Fahrenheit" ], "description":"The temperature unit to use. Infer this from the user's location." } }, "required":[ "location", "unit" ] } } }, { "type":"function", "function":{ "name":"get_rain_probability", "description":"Get the probability of rain for a specific location", "parameters":{ "type":"object", "properties":{ "location":{ "type":"string", "description":"The city and state, e.g., San Francisco, CA" } }, "required":[ "location" ] } } }, { "type":"function", "function":{ "name":"get_delivery_date", "description":"Get the delivery date for a customer's order. Call this whenever you need to know the delivery date, for example when a customer asks 'Where is my package'", "parameters":{ "type":"object", "properties":{ "order_id":{ "type":"string", "description":"The customer's order ID." } }, "required":[ "order_id" ] } } } ] } ``` この操作の XML を次に示します。 ```xml ``` ### [](#出力設定-4)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。 #### [](#応答ペイロードの例-ツールを使用しない)応答ペイロードの例 (ツールを使用しない) プロンプトが、​`スイスの首都は?`​ など、一般の知識で回答できる一般的な質問の場合、応答は次のようになります。 ```json { "response": "The capital of Switzerland is Bern." } ``` #### [](#応答ペイロードの例-ツールを使用)応答ペイロードの例 (ツールを使用) `私の注文 (ID = 220) はいつ配達されますか?`​ 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。応答は次のようになります。 ```json { "response": { "tools": [ { "function": { "name": "get_delivery_date", "arguments": "{\"order_id\":\"220\"}" }, "id": "call_ylw95cO0kxCt7NELy91cF7bX", "type": "function" } ] } } ``` 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 { "attributes": { "tokenUsage": { "inputCount": 204, "outputCount": 16, "totalCount": 220 }, "additionalAttributes": { "finish_reason": "tool_calls", "model": "gpt-4o-mini", "id": "chatcmpl-AQwXGmrzcO7XG5Ic1Hp0PKIrRoL4O" } } } ``` - `tokenUsage`​: 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `inputCount`​: 入力の処理で使用されたトークン数 - `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 - `additionalAttributes`​: LLM プロバイダーからの追加のメタデータ - `finish_reason`​: LLM 応答の完了理由 - `model`​: 使用されたモデルの ID - `id`​: 要求の ID ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Inference Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/) - [MuleSoft Inference Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # モデレーション操作の設定 **\[Toxicity\] Detection by Text**​ 操作を設定します。 ## [](#toxicity-detection-by-text-操作の設定)Toxicity Detection by Text 操作の設定 **\[Toxicity\] Detection by Text**​ 操作では、ユーザーまたは LLM による有害コンテンツを分類してスコア付けします。 **\[Toxicity\] Detection by Text**​ 操作を次のようなさまざまなシナリオで適用します。 - **有害な入力の検出** ユーザーによる有害な入力を検出してブロックし、LLM に送信しないようにします。 - **有害な応答の検出** ユーザーにより有害または攻撃的とみなされる可能性がある LLM 応答を除外します。 **\[Toxicity\] Detection by Text**​ 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-moderation-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Text (テキスト)** \+ 有害なコンテンツがないかを確認するテキスト。 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、有害検出および評価を含む JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json { "payload": { "flagged": true, "categories": [ { "illicit/violent": 0.0000025466403947055455, "self-harm/instructions": 0.00023480495744356635, "harassment": 0.9798945372458964, "violence/graphic": 0.000005920916517463734, "illicit": 0.000013552078562406772, "self-harm/intent": 0.0002233150331012493, "hate/threatening": 0.0000012029639084557005, "sexual/minors": 0.0000024300240743279605, "harassment/threatening": 0.0007499928075102617, "hate": 0.00720390551996062, "self-harm": 0.0004822186797755494, "sexual": 0.00012644219446392274, "violence": 0.0004960569708019355 } ] } } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Inference Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/) - [MuleSoft Inference Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # 画像生成操作の設定 **\[Image\] Generate (only Base64)**​ 操作を設定します。 ## [](#image-generate-only-base64-操作の設定)\[Image\] Generate (only Base64) 操作の設定 **\[Image\] Generate (only Base64)**​ 操作では、AI を活用した画像生成モデルを使用して、テキストの説明から画像を作成します。 **\[Image\] Generate (only Base64)**​ 操作を次のようなさまざまなシナリオで適用します。 - **コンテンツの生成** ブログ投稿、記事、ソーシャルメディア、調査、設計プロジェクトの画像を生成します。 **\[Image\] Generate (only Base64)**​ 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-image-generation-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ 生成する画像のテキストの説明を入力します。 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、生成された画像データと生成プロセスに関するメタデータを含む JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json { "payload": { "response": "" } } ``` 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。次に例を示します。 ```json { "model": "Model name used", "promptUsed": "Revised prompt from LLM" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Inference Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/) - [MuleSoft Inference Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # 視覚操作の設定 **\[Image\] Read by (Url or Base64)**​ 操作を設定します。 ## [](#image-read-by-url-or-base64-操作の設定)Image Read by (Url or Base64) 操作の設定 **\[Image\] Read by (Url or Base64)**​ 操作では、プロンプトに基づいて画像を読み取って解釈します。 **\[Image\] Read by (Url or Base64)**​ 操作を次のようなさまざまなシナリオで適用します。 - **画像分析** ビジネスレポート、プレゼンテーション、カスタマーサービスシナリオの画像を分析します。 - **コンテンツの生成** ブログ投稿、記事、ソーシャルメディアの画像について説明します。 - **ビジュアルインサイト** 調査または設計プロジェクトの画像からインサイトを抽出します。 **\[Image\] Read by (Url or Base64)**​ 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-vision-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Prompt (プロンプト)** \+ 操作のプロンプトを入力します。 \* **Image (画像)** \+ 読み取る画像ファイルの URL または Base64 文字列を入力します。 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。応答の例を次に示します。 ```json { "payload": { "response": "The image depicts the Eiffel Tower in Paris during a snowy day. The tower is partially covered in snow, and the surrounding trees and ground are also blanketed in snow. There is a pathway leading towards the Eiffel Tower, with a lamppost and some fencing along the sides. The overall scene has a serene and picturesque winter atmosphere." } } ``` 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 { "attributes": { "tokenUsage": { "inputCount": 267, "outputCount": 68, "totalCount": 335 }, "additionalAttributes": { "finish_reason": "stop", "model": "gpt-4o-mini", "id": "604ae573-8265-4dc0-b06e-457422f2fbd8" } } } ``` - `tokenUsage`​: 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `inputCount`​: 入力の処理で使用されたトークン数 - `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 - `additionalAttributes`​: LLM プロバイダーからの追加のメタデータ - `finish_reason`​: LLM 応答の完了理由 - `model`​: 使用されたモデルの ID - `id`​: 要求の ID ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Inference Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/) - [MuleSoft Inference Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-inference-connector/1.0/mulesoft-inference-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com)