# mulesoft Mulesoft Vectors Connector - Full Documentation # Anypoint Code Builder を使用した MuleSoft Vectors Connector 1.0 の設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#新しいインテグレーションプロジェクトを作成する)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-vectors-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#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)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 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#フローのソースを設定する)フローのソースを設定する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#プロジェクトにコンポーネントを追加する)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-vectors-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#コンポーネント属性を設定する)コンポーネント属性を設定する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#新しい設定-xml-ファイルを作成する)新しい設定 XML ファイルを作成する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] ## [](#debug)アプリケーションをデバッグする Anypoint Code Builder の埋め込みデバッガーを使用して Mule アプリケーションをデバッグします。 [Mule アプリケーションのデバッグ](https://docs.mulesoft.com/jp/anypoint-code-builder/int-debug-mule-apps)を参照してください。 ## [](#関連情報)関連情報 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-connector-config-acb.adoc - include::connectors::partial$configure-acb-connectors-partial.adoc\[\] \* [デプロイメントオプション](https://docs.mulesoft.com/jp/runtime-manager/deployment-strategies) # Anypoint Studio を使用した MuleSoft Vectors Connector 1.0 の設定 Anypoint Studio (Studio) エディターは、Mule アプリケーション、プロパティ、および設定ファイルの設計と更新に役立ちます。 Studio でコネクタを追加および設定する手順は、次のとおりです。 1. [Mule プロジェクトを作成します](#create-mule-project)​。 2. [コネクタを Mule プロジェクトに追加します](#add-connector-to-project)​。 3. [共有ライブラリを設定します](#configure-shared-libraries)​。 4. [コネクタのフローのソースを設定します](#configure-source)​。 5. [フローにコネクタの操作を追加します](#add-connector-operation)​。 6. [コネクタのグローバル要素を設定します](#configure-global-element)​。 7. [その他のコネクタ項目を設定します](#configure-other-fields)​。 [「アプリケーションログの表示」](#view-app-log)​で説明されているように、コネクタを実行するときに、リアルタイムでアプリケーションログを表示して問題を確認できます。 Studio で初めてコネクタを設定する場合は、​[「Anypoint Studio を使用したコネクタの設定」](https://docs.mulesoft.com/connectors/introduction/intro-config-use-studio)​を参照してください。このトピックを参照した後、コネクタ項目についての詳細情報が必要な場合は、​[「MuleSoft Vectors Connector リファレンス」](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-reference)​を参照してください。 ## [](#create-mule-project)Mule プロジェクトを作成する Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-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 Vectors 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 vectors`​」と入力します。 3. **\[Available modules (使用可能なモジュール)\]**​ で ​**\[MuleSoft Vectors Connector\]**​ 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-shared-libraries)共有ライブラリの設定 コネクタの全体的なサイズを減らし、不要な連動関係の追加を回避するため、すべての省略可能なライブラリはコネクタから削除されており、特定のユースケースに応じて必要なライブラリのみを追加できます。Mule Maven プラグインを使用して、必要な連動関係をプロジェクトの ​`pom.xml`​ ファイルに追加できます。共有ライブラリの設定方法についての詳細は、​[「共有ライブラリの設定」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mmp-concept#configure-shared-libraries)​を参照してください。 ### [](#エンベディングモデル)エンベディングモデル #### [](#設定)設定 ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-core ... ... dev.langchain4j langchain4j-core 1.0.1 ... ... ``` ### [](#ベクトルストア)ベクトルストア #### [](#接続)接続 - Azure AI Search - AlloyDB - Chroma - Elasticsearch - Milvus - Amazon OpenSearch - PGVector - Pinecone - Qdrant - Weaviate - MongoDB Atlas - Ephemeral File ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-azure-ai-search ... ... dev.langchain4j langchain4j-azure-ai-search 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-community-alloydb-pg ... ... dev.langchain4j langchain4j-community-alloydb-pg 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-chroma ... ... dev.langchain4j langchain4j-chroma 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-elasticsearch ... ... dev.langchain4j langchain4j-elasticsearch 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-milvus ... ... dev.langchain4j langchain4j-milvus 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-opensearch ... ... dev.langchain4j langchain4j-opensearch 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-pgvector ... ... dev.langchain4j langchain4j-pgvector 1.0.1-beta6 ... ... ```
Pinecone を Milvus または Qdrant で使用することはできません。
```xml ... dev.langchain4j langchain4j-pinecone ... ... dev.langchain4j langchain4j-pinecone 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-qdrant io.grpc grpc-netty-shaded ... ... dev.langchain4j langchain4j-qdrant 1.0.1-beta6 io.grpc grpc-netty-shaded 1.65.1 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-weaviate ... ... dev.langchain4j langchain4j-weaviate 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j-mongodb-atlas ... ... dev.langchain4j langchain4j-mongodb-atlas 1.0.1-beta6 ... ... ``` ```xml ... dev.langchain4j langchain4j ... ... dev.langchain4j langchain4j 1.0.1 ... ... ``` ## [](#configure-source)ソースの設定 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] 次のソースのいずれかを MuleSoft Vectors Connector で使用するように設定できます。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-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 Vectors 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 ​**\[MuleSoft Vectors Connector\]**​ 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、コネクタが対象のベクトルストアとエンベディング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-vectors-connector-studio.adoc - include::connectors::partial$t-studio-partial.adoc\[\] MuleSoft Vectors 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。 - エンベディング設定 - ストア設定 - 変換設定 4. 操作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 Vectors - 追加設定情報」](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-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-vectors-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 Vectors Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # MuleSoft Vectors Connector - 追加設定情報 MuleSoft Vectors 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。 - [エンベディング操作の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/configuring-embedding-operations) - [ストア操作の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/configuring-store-operations) - [変換操作の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/configuring-transform-operations) # MuleSoft Vectors Connector 1.0 MuleSoft Vectors 用 Anypoint Connector (MuleSoft Vectors Connector) では、多数の外部ベクトルストアおよびデータベースにアクセスできます。MuleSoft Vectors Connector は、別のコネクタ (MuleSoft Inference Connector、Einstein AI Connector など) と一緒に使用でき、ベクトルストアへのシームレスなアクセスを提供して、よりスマートな検索や Retrieval Augmented Generation (RAG) のユースケースを実装できます。 互換性と解決された問題に関する情報は、「MuleSoft Vectors 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 Vectors 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 Vectors Connector では、次のことを実現できます。 - AI を活用したアプリケーション開発の加速 - ベクトルデータベースインテグレーションの簡素化 - 複雑なベクトルインフラストラクチャを管理することなくセマンティック検索と RAG 環境の容易な構築
データはメモリ内で処理されるため、並列処理 (1 回で複数のフローを実行するなど) を行う場合、メモリ不足の問題が発生する可能性があります。たとえば、1 MB のファイルを 3 つのフローで処理する場合。約 3 MB のファイルがメモリ内に読み込まれます。これは、Apache Tika ライブラリと LangChain4j ライブラリの性質によるものです。
## [](#サポートされているベクトルストア)サポートされているベクトルストア MuleSoft Vectors Connector では次のベクトルストアがサポートされています。 - Azure AI Search (ベータ) - Chroma (ベータ) - Milvus (ベータ) - OpenSearch (ベータ) - PGVector (ベータ)
PGVector は FIPS 準拠ではありません。
- Pinecone (ベータ) - Qdrant (ベータ) - MongoDB Atlas (ベータ) - Ephemeral File (ベータ) ### [](#サポートされている操作-ベクトルストア別)サポートされている操作 (ベクトルストア別) 次の表に、すべてのベクトルストアでの操作のサポート状況を示します。
ベクトルストア メタデータの保存 メタデータによる絞り込み エンベディングの削除 すべてのエンベディングのリスト

Azure AI Search

はい

はい

はい

はい

Chroma

はい

はい

はい

はい

Milvus

はい

はい

はい

はい

OpenSearch

はい

はい

はい

いいえ

PGVector

はい

はい

はい

はい

Pinecone

はい

はい

いいえ

いいえ

Qdrant

はい

はい

はい

はい

MongoDB Atlas

はい

はい

はい

はい

Ephemeral File

はい

はい

はい

はい
## [](#サポートされているモデルプロバイダー)サポートされているモデルプロバイダー MuleSoft Vectors Connector では、エンベディングを生成する次のモデルプロバイダーがサポートされています。 - Azure OpenAI - Azure Vision AI (ベータ) - Einstein - Hugging Face (ベータ) - Mistral AI (ベータ) - Nomic (ベータ) - Ollama (ベータ) - OpenAI ### [](#サポートされているエンベディング種別-モデルプロバイダー別)サポートされているエンベディング種別 (モデルプロバイダー別) 次の表に、すべてのモデルプロバイダーでのエンベディング種別のサポート状況を示します。
モデルプロバイダー テキストエンベディング 画像エンベディング 動画エンベディング

Azure OpenAI

はい

いいえ

いいえ

Azure Vision AI

はい

いいえ

いいえ

Einstein

はい

いいえ

いいえ

Hugging Face

はい

いいえ

いいえ

Mistral AI

はい

いいえ

いいえ

Nomic

はい

いいえ

いいえ

Ollama

はい

いいえ

いいえ

OpenAI

はい

いいえ

いいえ
急速に進化する AI 環境に対応するため、特定のベクトルストアと 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ストレージオプション)サポートされているストレージオプション - **Local (ローカル)**​: アプリケーションのローカルストレージからデータを読み込みます - [**Azure Blob Storage**](https://docs.mulesoft.com/jp/azure-data-lake-storage-connector/latest/)​: Azure Blob Storage コンテナからデータを読み込みます - [**Amazon S3**](https://docs.mulesoft.com/amazon-s3-connector/latest/)​: Amazon S3 バケットからデータを読み込みます ## [](#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-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-studio)​ または ​[Anypoint Code Builder](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-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 Vectors - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-additional-config) - [MuleSoft Vectors Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # MuleSoft Vectors Connector 1.0 リファレンス MuleSoft Vectors Connector では、ベクトルストアとエンベディングモデルを使用する操作が提供されます。 ## [](#設定)設定 * * * ### [](#EmbeddingConfig)エンベディング設定 #### [](#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 ##### [](#EmbeddingConfig_AzureAiVision)Azure AI Vision ###### [](#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 Config (プロキシ設定)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

操作のタイムアウト (ミリ秒)。

60000

エンドポイント

String (文字列)

エンドポイント。

x

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

Api Version (API バージョン)

String (文字列)

API バージョン。

x

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。
##### [](#EmbeddingConfig_AzureOpenAi)Azure OpenAI ###### [](#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 Config (プロキシ設定)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

操作のタイムアウト (ミリ秒)。

60000

エンドポイント

String (文字列)

エンドポイント。

x

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

Api Version (API バージョン)

String (文字列)

API バージョン。

x

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。
##### [](#EmbeddingConfig_Einstein)Einstein ###### [](#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 Config (プロキシ設定)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

操作のタイムアウト (ミリ秒)。

60000

Salesforce Org (Salesforce 組織)

String (文字列)

Salesforce 組織。

x

Client Id (クライアント ID)

String (文字列)

クライアント ID。

x

Client Secret (クライアントシークレット)

String (文字列)

クライアントシークレット。

x

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。
##### [](#EmbeddingConfig_HuggingFace)Hugging Face ###### [](#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 Config (プロキシ設定)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

操作のタイムアウト (ミリ秒)。

60000

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

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。
##### [](#EmbeddingConfig_MistralAi)Mistral AI ###### [](#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 Config (プロキシ設定)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

操作のタイムアウト (ミリ秒)。

60000

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

Total Timeout (ms) (合計タイムアウト (ミリ秒))

Number (数値)

API 要求の合計タイムアウト (ミリ秒)。

60000

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。
##### [](#EmbeddingConfig_Nomic)Nomic ###### [](#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

Proxy Config (プロキシ設定)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

操作のタイムアウト (ミリ秒)。

60000

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

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。
##### [](#EmbeddingConfig_Ollama)Ollama ###### [](#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 Config (プロキシ設定)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

操作のタイムアウト (ミリ秒)。

60000

ベース URL

String (文字列)

Ollama ベース URL。

x

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。
##### [](#EmbeddingConfig_OpenAi)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 Config (プロキシ設定)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Timeout (タイムアウト)

Number (数値)

操作のタイムアウト (ミリ秒)。

60000

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

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 - [\[Embedding\] Generate from text](#EmbeddingGenerateFromText)​ * * * ### [](#StoreConfig)ストア設定 #### [](#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-2)接続種別 ##### [](#StoreConfig_AiSearch)AI Search ###### [](#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)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Url

String (文字列)

URL。

x

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

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。
##### [](#StoreConfig_Chroma)Chroma ###### [](#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)

HttpProxyConfig

アウトバウンド接続のプロキシを設定します。

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。

Url

String (文字列)

URL。

x

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。
##### [](#StoreConfig_EphemeralFile)Ephemeral File ###### [](#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

Working Directory (作業ディレクトリ)

String (文字列)

ストアファイルを作成するためのディレクトリ。

x

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。
##### [](#StoreConfig_Milvus)Milvus ###### [](#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

Uri

String (文字列)

URI。

Host (ホスト)

String (文字列)

ホスト。

Port (ポート)

Number (数値)

ポート。

Token (トークン)

String (文字列)

トークン。

Username (ユーザー名)

String (文字列)

ユーザー名。

Password (パスワード)

String (文字列)

Password (パスワード)。

Database Name (データベース名)

String (文字列)

データベース名。

Index Type (インデックス種別)

String (文字列)

インデックス種別。

FLAT

Metric Type (メトリクス種別)

String (文字列)

メトリクス種別。

COSINE

Consistency Level (一貫性レベル)

String (文字列)

一貫性レベル。

EVENTUALLY

Auto Flush On Insert (挿入時に自動フラッシュ)

Boolean (ブール)

挿入時に自動フラッシュするかどうかを決定します。

true

Id Field Name (ID 項目名)

String (文字列)

ID 項目名。

ID

Text Field Name (テキスト項目名)

String (文字列)

テキスト項目名。

text (テキスト)

Metadata Field Name (メタデータ項目名)

String (文字列)

メタデータ項目名。

metadata (メタデータ)

Vector Field Name (ベクトル項目名)

String (文字列)

ベクトル項目名。

vector (ベクトル)

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。
##### [](#StoreConfig_MongoDbAtlas)MongoDB Atlas ###### [](#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

Host (ホスト)

String (文字列)

ホスト。

x

Port (ポート)

Number (数値)

ポート。

Username (ユーザー名)

String (文字列)

ユーザー名。

Password (パスワード)

String (文字列)

Password (パスワード)。

x

Database Name (データベース名)

String (文字列)

データベース名。

Options (オプション)

String (文字列)

オプション。

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。
##### [](#StoreConfig_OpenSearch)OpenSearch ###### [](#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

Url

String (文字列)

URL。

x

User (ユーザー)

String (文字列)

ユーザー名。

Password (パスワード)

String (文字列)

パスワード。

x

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

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。
##### [](#StoreConfig_PgVector)PGVector ###### [](#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

Host (ホスト)

String (文字列)

ホスト。

x

Port (ポート)

Number (数値)

ポート。

x

Database (データベース)

String (文字列)

データベース。

x

User (ユーザー)

String (文字列)

ユーザー名。

x

Password (パスワード)

String (文字列)

Password (パスワード)。

x

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。
##### [](#StoreConfig_Pinecone)Pinecone ###### [](#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

Cloud (クラウド)

String (文字列)

クラウド。

x

Region (リージョン)

String (文字列)

リージョン。

x

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

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。
##### [](#StoreConfig_Qdrant)Qdrant ###### [](#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

Host (ホスト)

String (文字列)

ホスト。

x

GPRC Port (SOAP ポート)

Number (数値)

gRPC ポート。

x

Use TLS (TLS を使用)

Boolean (ブール)

TLS を使用するかどうかを決定します。

false

Text Segment Key (テキストセグメントキー)

String (文字列)

テキストセグメントキー。

x

Api Key (API キー)

String (文字列)

API キー。

x

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 - [\[Store\] Query](#Query)​ - [\[Store\] Query all](#QueryAll)​ - [\[Store\] Add](#StoreAdd)​ - [\[Store\] Remove](#StoreRemove)​ * * * ### [](#TransformConfig)変換設定 #### [](#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

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

Name (名前)

String (文字列)

この設定の参照に使用される ID。

x
## [](#サポートされている操作-3)サポートされている操作 - [\[Transform\] Parse document](#TransformParseDocument)​ ## [](#操作)操作 ## [](#EmbeddingGenerateFromText)\[Embedding\] Generate from text `` 指定されたテキスト文字列からエンベディングを生成します。テキストは埋め込む前に必要に応じてセグメント化できます。 ### [](#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

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Input Texts (入力テキスト)

Array of String (文字列の配列)

エンベディングの生成元であるテキストの入力リスト。

#[payload]

Output Mime Type (出力 MIME タイプ)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードの MIME タイプ。

Output Encoding (出力エンコード)

String (文字列)

この操作で出力されるペイロードのエンコード。

Config Ref (設定参照)

ConfigurationProvider

このコンポーネントを実行するために使用する設定の名前。

x

Streaming Strategy (ストリーミング戦略)

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

Model (Deployment) Name (モデル (デプロイメント) 名)

String (文字列)

エンベディングモデル (デプロイメント) 名。

x

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)

エンベディング応答属性
### [](#次の設定の場合)次の設定の場合 - [エンベディング設定](#EmbeddingConfig)​ ### [](#スロー)スロー - MS-VECTORS:AI\_SERVICES\_FAILURE​ - MS-VECTORS:AI\_SERVICES\_RATE\_LIMITING\_ERROR​ - MS-VECTORS:CONNECTIVITY - MS-VECTORS:EMBEDDING\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-VECTORS:INVALID\_CONNECTION​ - MS-VECTORS:INVALID\_PARAMETER​ - MS-VECTORS:RETRY\_EXHAUSTED​ ## [](#Query)\[Store\] Query `` 指定されたエンベディングとテキストセグメントに基づいてエンベディングストアを照会し、メタデータ検索条件を適用します。 ### [](#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

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Store Name (ストア名)

String (文字列)

照会するストアまたはコレクションの名前。

x

Text Segment and Embedding (テキストセグメントおよびエンベディング)

Any (任意)

質問から生成され、ストアの照会に使用されるテキストセグメントおよびエンベディング。

x

Max Results (最大結果数)

Number (数値)

取得した結果 (テキストセグメント) の最大数。

x

Min Score (最少スコア)

Number (数値)

取得した結果 (テキストセグメント) を絞り込むために使用する最少スコア (0 ～ 1)。

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。

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。

Metadata Condition (メタデータ条件)

String (文字列)

メタデータ条件。

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)

Attributes Type (属性型)

ストア応答属性
### [](#次の設定の場合-2)次の設定の場合 - [ストア設定](#StoreConfig)​ ### [](#スロー-2)スロー - MS-VECTORS:CONNECTIVITY - MS-VECTORS:INVALID\_CONNECTION​ - MS-VECTORS:INVALID\_PARAMETER​ - MS-VECTORS:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-VECTORS:STORE\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-VECTORS:STORE\_SERVICES\_FAILURE​ - MS-VECTORS:STORE\_UNSUPPORTED\_OPERATION​ ## [](#QueryAll)\[Store\] Query all `` 指定されたエンベディングストア内のすべてのソースをリストします。 ### [](#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

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Store Name (ストア名)

String (文字列)

ストアの名前。

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。

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。

Retrieve Embeddings (エンベディングを取得)

Boolean (ブール)

エンベディングを取得する必要があるかどうかを示すフラグを付けます。

false

Page size (ページサイズ)

Number (数値)

ベクトルストアを照会するときに使用するページサイズ。

5000

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

[Binary] ペイロードおよび ​ストア応答属性​ 属性のメッセージの配列
### [](#次の設定の場合-3)次の設定の場合 - [ストア設定](#StoreConfig)​ ### [](#スロー-3)スロー - MS-VECTORS:CONNECTIVITY - MS-VECTORS:INVALID\_CONNECTION​ - MS-VECTORS:INVALID\_PARAMETER​ - MS-VECTORS:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-VECTORS:STORE\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-VECTORS:STORE\_SERVICES\_FAILURE​ - MS-VECTORS:STORE\_UNSUPPORTED\_OPERATION​ ## [](#StoreAdd)\[Store\] Add `` エンベディングとテキストセグメントをストアに追加します。 ### [](#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

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Store Name (ストア名)

String (文字列)

データの取り込みに使用するストアまたはコレクションの名前。

x

Text Segments and Embeddings (テキストセグメントおよびエンベディング)

Any (任意)

ストアに追加するテキストセグメントおよびエンベディング。

#[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。

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。

Metadata entries (メタデータエントリ)

Object (オブジェクト)

ベクトルストアに追加するカスタムメタデータのキー-値ペア。

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)

ストア応答属性
### [](#次の設定の場合-4)次の設定の場合 - [ストア設定](#StoreConfig)​ ### [](#スロー-4)スロー - MS-VECTORS:CONNECTIVITY - MS-VECTORS:INVALID\_CONNECTION​ - MS-VECTORS:INVALID\_PARAMETER​ - MS-VECTORS:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-VECTORS:STORE\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-VECTORS:STORE\_SERVICES\_FAILURE​ - MS-VECTORS:STORE\_UNSUPPORTED\_OPERATION​ ## [](#StoreRemove)\[Store\] Remove `` 指定された検索条件に基づいてストアからエンベディングを削除します。 ### [](#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

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Store Name (ストア名)

String (文字列)

ストアの名前。

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。

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。

Ids

Array of String (文字列の配列)

削除する ID のリスト。

Metadata Condition (メタデータ条件)

String (文字列)

メタデータ条件。

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)

ストア応答属性
### [](#次の設定の場合-5)次の設定の場合 - [ストア設定](#StoreConfig)​ ### [](#スロー-5)スロー - MS-VECTORS:CONNECTIVITY - MS-VECTORS:INVALID\_CONNECTION​ - MS-VECTORS:INVALID\_PARAMETER​ - MS-VECTORS:RETRY\_EXHAUSTED​ - MS-VECTORS:STORE\_OPERATIONS\_FAILURE​ - MS-VECTORS:STORE\_SERVICES\_FAILURE​ - MS-VECTORS:STORE\_UNSUPPORTED\_OPERATION​ ## [](#TransformParseDocument)\[Transform\] Parse document `` 未加工のバイナリコンテンツまたは Base64 でエンコードされたコンテンツからドキュメントを解析します。 ### [](#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

Configuration (設定)

String (文字列)

使用する設定の名前。

x

Document binary (ドキュメントバイナリ)

Any (任意)

解析するドキュメントの未加工のバイナリコンテンツまたは Base64 でエンコードされたコンテンツ。

#[payload]

Document parser (ドキュメントパーサー)

次のいずれかになります。

使用するドキュメントパーサー。

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。

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。
### [](#出力-6)出力

型

Binary (バイナリ)

Attributes Type (属性型)

パーサー応答属性
### [](#次の設定の場合-6)次の設定の場合 - [変換設定](#TransformConfig)​ ### [](#スロー-6)スロー - MS-VECTORS:INVALID\_PARAMETER​ - MS-VECTORS:TRANSFORM\_DOCUMENT\_PARSING\_FAILURE​ - MS-VECTORS:TRANSFORM\_OPERATIONS\_FAILURE​ ## [](#TransformChunkText)\[Transform\] Chunk text `` 指定されたテキストをセグメンテーションパラメーターに基づいて複数のセグメントにチャンク化します。この操作では、セグメンテーションパラメーターで指定された最大セグメントサイズと重複サイズに従って、入力テキストをより小さいセグメントに分割します。結果は、チャンク化されたテキストセグメントと関連付けられたメタデータが含まれる JSON ドキュメントとして返されます。 ### [](#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

Text (テキスト)

Any (任意)

チャンク化する入力テキスト。

#[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。

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。

Max Segment Size (Characters) (最大セグメントサイズ (文字数))

Number (数値)

セグメントの最大サイズ (文字数)。

Max Overlap Size (Characters) (最大重複サイズ (文字数))

Number (数値)

セグメント間の最大重複 (文字数)。

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。
### [](#出力-7)出力

型

Array of String (文字列の配列)

Attributes Type (属性型)

チャンク応答属性
### [](#スロー-7)スロー - MS-VECTORS:INVALID\_PARAMETER​ - MS-VECTORS:TRANSFORM\_DOCUMENT\_PARSING\_FAILURE​ - MS-VECTORS:TRANSFORM\_OPERATIONS\_FAILURE​ ## [](#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 (ナノ秒)

  • MICROSECONDS (マイクロ秒)

  • MILLISECONDS (ミリ秒)

  • SECONDS (秒)

  • MINUTES (分)

  • HOURS (時間)

  • DAYS (日)

[Max Idle Time (最大アイドル時間)]​ 項目の時間単位。
### [](#EmbeddingResponseAttributes)エンベディング応答属性 エンベディング操作の応答属性を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Embedding Model Dimension (エンベディングモデルディメンション)

Number (数値)

エンベディングモデルディメンション。

Embedding Model Name (エンベディングモデル名)

String (文字列)

エンベディングモデル名。

Other Attributes (その他の属性)

Object (オブジェクト)

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。
### [](#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。
### [](#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
### [](#StoreResponseAttributes)ストア応答属性 ストア操作の応答属性を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Ids

Array of String (文字列の配列)

ID。

Metadata Condition (メタデータ条件)

String (文字列)

メタデータ条件。

Other Attributes (その他の属性)

Object (オブジェクト)

その他の属性。

Store Name (ストア名)

String (文字列)

ストアの名前。
### [](#RepeatableInMemoryIterable)Repeatable In Memory Iterable (反復可能なメモリ内イテラブル) 反復可能なメモリ内イテラブル型を設定します。
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)

ストリームをコンシュームし、ランダムアクセスを提供するために、最初にメモリ内に保持するインスタンスの量。ストリームのデータ量がこのバッファサイズを超える場合は、​[Buffer Size Increment (バッファサイズ増分)]​ 属性に従って、​[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。デフォルト値は 100 インスタンスです。

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。デフォルト値は 100 インスタンスです。

Max Buffer Size (最大バッファサイズ)

Number (数値)

使用するメモリの最大量。これを超えると、​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。
### [](#RepeatableFileStoreIterable)Repeatable File Store Iterable (反復可能なファイルストアイテラブル) 反復可能なファイルストアイテラブル型を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

In Memory Objects (メモリ内オブジェクト)

Number (数値)

メモリ内に保持されるインスタンスの最大数。これ以上の量が必要な場合、ディスク上のコンテンツがバッファされます。

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 Objects (メモリ内オブジェクト)]​ 項目の単位。
### [](#ParserResponseAttributes)パーサー応答属性 パーサーの応答属性を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Document Parser Name (ドキュメントパーサー名)

String (文字列)

ドキュメントパーサー名。
### [](#ChunkResponseAttributes)チャンク応答属性 チャンクの応答属性を設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Max Overlap Size In Chars (最大重複サイズ (文字数))

Number (数値)

最大重複サイズ (文字数)。

Max Segment Size In Chars (最大セグメントサイズ (文字数))

Number (数値)

最大セグメントサイズ (文字数)。
### [](#MultiformatDocumentParserParameters)マルチフォーマットドキュメントパーサーパラメーター マルチフォーマットドキュメントパーサーのパラメーターを設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Include Metadata (メタデータを含める)

Boolean (ブール)

メタデータを含めるかどうかを決定します。

false
### [](#TextDocumentParserParameters)テキストドキュメントパーサーパラメーター テキストドキュメントパーサーのパラメーターを設定します。
項目 型 説明 デフォルト値 必須

Document Parser (ドキュメントパーサー)

DocumentParser

ドキュメントパーサー。

Name (名前)

String (文字列)

ドキュメントパーサー名。
## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Vectors Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-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 Vectors Connector 1.0.0 XML と Maven のサポート Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/mulesoft-vectors-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-vectors-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-vectors-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-vectors-connector-xml-maven.adoc - include::connectors::partial$t-xml-maven-partial.adoc\[\] # MuleSoft Vectors Connector の例 これらの例は、MuleSoft Vectors Connector を使用する方法を示しています。 ## [](#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 4.9.0 - Java 17 - 有効な API キー ## [](#例-ファイル)例: ファイル このフローでは、​`/store01`​ で HTTP 要求をリスンし、指定されたキーまたはデフォルトキーを使用して Amazon S3 バケットからファイルを取得し、そのコンテンツをテキストパーサーを使用してテキストに解析します。次に、テキストはより小さい重複チャンクに分割され、エンベディングモデルを使用してエンベディングに変換され、​`loadf02`​ という名前でベクトルストアに保存されます。 ```xml ``` ## [](#例-pdf)例: PDF このフローでは、​`/store02`​ で HTTP 要求をリスンし、指定されたキーまたはデフォルトキーを使用して Amazon S3 バケットから PDF を取得し、そのコンテンツをマルチフォーマットドキュメントパーサーを使用してテキストに解析します。次に、テキストはより小さい重複チャンクに分割され、エンベディングモデルを使用してエンベディングに変換され、​`loadf02`​ という名前でベクトルストアに保存されます。 ```xml ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Vectors - 追加設定情報](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-additional-config) - [Anypoint Studio を使用した MuleSoft Vectors Connector の設定](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-studio) - [MuleSoft Vectors Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-reference) # エンベディング操作の設定 **\[Embedding\] Generate from text**​ 操作を設定します。 ## [](#embedding-generate-from-text-操作の設定)Embedding Generate from Text 操作の設定 **\[Embedding\] Generate from text**​ 操作では、テキストを、指定されたサイズのチャンクに分割し、各テキストチャンクの数値ベクトルを作成します。 **\[Embedding\] Generate from text**​ 操作の後に ​**\[Store\] Add**​ 操作または ​**\[Store\] Query**​ 操作を続けることができます。いずれの操作も ​**\[Embedding\] Generate from text**​ 操作の出力ペイロードを変換なしで使用できます。​**\[Embedding\] Generate from text**​ 操作の後に次の操作を使用した場合の動作を次に示します。 - **\[Store\] Add**​ 操作: テキストを生成済みのエンベディングと共にベクトルストアに取り込むことができます。 - **\[Store\] Query**​ 操作: まずテキストを使用してエンベディングを生成し、次にそのエンベディングを使用してベクトルストアに対してクエリを実行します。
クエリ目的でテキストからエンベディングを生成する場合、セグメンテーション項目を指定しないでください。​[Max Segment Size (Characters) (最大セグメントサイズ (文字数))]​ 項目と ​[Max Overlap Size (Characters) (最大重複サイズ (文字数))]​ 項目は空白のままにしてください。
**\[Embedding\] Generate from 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-embedding-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Input Texts (入力テキスト)** \+ エンベディングの生成元であるテキストの入力リストを入力します。 \* **Max Segment Size (Characters) (最大セグメントサイズ (文字数))** \+ ドキュメントを分割するセグメントサイズを入力します。 これは省略可能な入力のため、空白のままにできます。 \* **Max Overlap Size (Characters) (最大重複サイズ (文字数))** \+ セグメントの重複サイズを入力して類似検索を微調整します。これは省略可能な入力のため、空白のままにできます。 \* **Model (Deployment) Name (モデル (デプロイメント) 名)** \+ エンベディングモデル (デプロイメント) 名を入力します。 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 JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json { "embeddings": [ [-0.00683132, -0.0033572172, 0.02698761, -0.01291587, ...], [-0.0047172513, -0.03481483, 0.02046227, -0.037395656, ...], ... ] "text-segments": [ { "metadata": { "index": "0" }, "text": "In the modern world, technological advancements have become .", }, { "metadata": { "index": "1" }, "text": "E-commerce giants like Amazon and Alibaba have redefined ..", }, ... ], "dimension": 1536 } ``` - `embeddings`​: 生成されたエンベディングのリスト。 - `list-item`​ (エンベディング) - `text-segments`​: セグメントのリスト。 - `list-item`​ (テキストセグメント) - `text`​: テキストセグメント。 - `metadata`​: メタデータのキー-値ペア。 - `index`​: アップロードされたデータソースのセグメントまたはチャンク番号。 - `dimension`​: エンベディングのディメンション。 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 { "embeddingModelDimension": 1536, "embeddingModelName": "sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002", "tokenUsage": { "outputCount": 9, "totalCount": 18, "inputCount": 9 }, "additionalAttributes": {} } ``` - `embeddingModelDimension`​: 使用されたエンベディングモデルのディメンション。 - `embeddingModelName`​: 使用されたエンベディングモデル名。 - `tokenUsage`​: 属性として返されるトークン利用状況メタデータ - `outputCount`​: 出力の生成で使用されたトークン数 - `totalCount`​: 入力と出力で使用されたトークンの合計数。 - `inputCount`​: 入力の処理で使用されたトークン数。 ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Vectors Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/) - [MuleSoft Vectors Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # ストア操作の設定 **\[Store\] Add**​、​**\[Store\] Query**​、​**\[Store\] Query All**​、​**\[Store\] Remove**​ 操作を設定します。 ## [](#store-add-操作の設定)Store Add 操作の設定 **\[Store\] Add**​ 操作では、ドキュメントまたはテキストをエンベディングストアに追加します。 **\[Store\] Add**​ 操作の前は、テキストをベクトルストアに取り込む ​**\[Embedding\] Generate from text**​ 操作である必要があります。 **\[Store\] Add**​ 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-store-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Store Name (ストア名)** \+ 外部ベクトルデータベース内のコレクションの名前を入力します。 \* **Text Segments and Embeddings (テキストセグメントおよびエンベディング)** \+ ベクトルデータベースに取り込むテキストセグメントとエンベディングを入力します。通常、これは ​**\[Embedding\] Generate from text**​ 操作の出力です。 \* **Metadata entries (メタデータエントリ)** \+ キー (カスタムメタデータキー) と値 (カスタムメタデータ値) などのリスト項目 (メタデータエントリ) 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 JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json { "sourceId": "af44c7ef-4562-4712-af09-4498fc7f29a2", "embeddingIds": [ "81f257c6-6406-4936-8c22-0ae523cce5fd", "2127ef9b-08f4-4bfc-b769-1f488cdbf835", "639e9994-f406-4481-a08a-0058ed3d781e" ], "status": "updated" } ``` - `sourceId`​: ソースドキュメントの一意の識別子。 - `embeddingIds`​: ストアに追加されたエンベディングの一意の識別子のリスト。 - `status`​: 操作の状況。 この操作ではその他の属性も返されます。 - `storeName`​: ベクトルストアコレクションの名前。 ## [](#store-query-操作の設定)Store Query 操作の設定 **\[Store\] Query**​ 操作では、エンベディング (テキストプロンプトからすでに生成済み) とメタデータに対する検索条件 (省略可能) に基づいてエンベディングストアから情報を取得します。これは次の目的で使用できます。 - **ナレッジ管理システム** 組織のナレッジベースからドキュメントを取得します。 - **カスタマーサポート** 顧客とのやり取りに関するドキュメントを保存して、すばやく取得および分析できるようにします。 - **コンテンツ管理** さまざまな種別のドキュメント (テキスト、PDF、URL) を中央リポジトリに取り込んで、容易にアクセスおよび検索できるようにします。 **\[Store\] Query**​ 操作の前は、​**\[Embedding\] Generate from text**​ 操作にすることができます。まず、ストアを照会するときに使用するプレーンテキストが ​**\[Embedding\] Generate from text**​ 操作で処理され、エンベディングが生成されます。このエンベディングは、実際のクエリの実行に使用でき、​**\[Store\] Query**​ 操作の入力を表します。
クエリ目的でテキストからエンベディングを生成する場合、セグメンテーション項目を指定しないでください。​[Max Segment Size (Characters) (最大セグメントサイズ (文字数))]​ 項目と ​[Max Overlap Size (Characters) (最大重複サイズ (文字数))]​ 項目は空白のままにしてください。
**\[Store\] Query**​ 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-store-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Store Name (ストア名)** \+ 外部ベクトルデータベース内のコレクションの名前を入力します。 \* **Text Segments and Embeddings (テキストセグメントおよびエンベディング)** \+ ベクトルデータベースに照会するテキストセグメントとエンベディングを入力します。通常、これは ​**\[Embedding\] Generate from text**​ 操作の出力です。テキストセグメントとエンベディングに含まれている要素は 1 つのみである必要があります。 \* **Max Results (最大結果数)** \+ クエリで戻す結果の最大数を入力します。 \* **Min Score (最少スコア)** \+ 類似検索の最少スコア (0 ～ 1) を入力します。 \* **Metadata Condition (メタデータ条件)** \+ メタデータに基づいて結果を絞り込むために使用する条件を入力します。 \+ SQL のような構文がサポートされます。 \+ **比較演算子は ​`=`​、​`!=`​、​`<`​、​`⇐`​、​`>`​、​`>=`​ です。** 特殊演算子: **\* `CONTAINS(field_name, 'value')`​ - 項目に値が含まれているかどうかを確認します。** 論理演算子は ​`AND`​ と ​`OR`​ です。 \+ 例: `index=1 AND (CONTAINS(file_name,'example.pdf') OR file_type='any')` \+ NOTE: `CONTAINS(field_name, 'value')`​ と ​`field_name LIKE '%value%'`​ は共にほとんどの場合で機能しますが、動作は各ストアプロバイダーで異なることがあります。たとえば、Azure AI Search の場合、これは ​`search.ismatch('value', field_name)`​ にマップされます。 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 JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json { "question": "Tell me more about Cloudhub High Availability Feature", "sources": [ { "embeddingId": "", "text": "= CloudHub High Availability Features\nifndef::env-site,env-github[]\ninclude::_attributes.adoc[]\nendif::[]\n:page-aliases: runtime-manager::cloudhub-fabric.adoc,\....\n\n== Worker Scale-out", "score": 0.9282029356714594, "metadata": { "source_Id": "c426a871-1a6e-4a47-a8ab-027eec9303e1", "index": "0" "absolute_directory_path": "/Users//Documents/Downloads/patch 8", "file_name": "docs-runtime-manager__cloudhub_modules_ROOT_pages_cloudhub-fabric.adoc", "full_path": "/Users//Documents/Downloads/patch 8docs-runtime-manager__cloudhub_modules_ROOT_pages_cloudhub-fabric.adoc", "file_type": "any", "ingestion_datetime": "2024-11-20T20:34:41.691Z", "ingestion_timestamp": "1732134881691" } }, { ... }, { ... } ] "response": "= CloudHub High Availability Features\.. (...) \..distributes HTTP requests among your assigned workers.\n. Persistent message queues (see below)", "maxResults": 3, "storeName": "gettingstarted", "minimumScore": 0.7 } ``` - `question`​: 要求の質問。 - `sources`​: 類似検索によって識別されるソース。 - `embeddingId`​: エンベディング UUID。 - `text`​: 関連テキストセグメント。 - `score`​: 質問に基づく類似検索のスコア。 - `metadata`​: メタデータのキー-値ペア。 - `source_id`​: アップロードされたデータソースの UUID。 - `index`​: アップロードされたデータソースのセグメントまたはチャンク番号。 - `absolute_directory_path`​: 関連テキストセグメントが含まれるファイルへのフルパス。 - `file_name`​: テキストセグメントが含まれているファイルの名前。 - `full_path`​: ファイルへのフルパス。 - `file_Type`​: ファイル種別。 - `ingestion_datetime`​: ISO 8601 形式の取り込み日時 (UTC)。 - `ingestion_timestamp`​: 取り込み時刻 (ミリ秒)。 - `response`​: すべての関連テキストセグメントの収集済み応答。この応答は LLM に送信されます。 - `maxResults`​: 考慮するテキストセグメントの最大数。 - `storeName`​: ベクトルストアの名前。 - `minimumScore`​: 結果の最少スコア。 この操作ではその他の属性も返されます。 - `storeName`​: ベクトルストアコレクションの名前。 - `metadataCondition`​ (省略可能): エンベディングの照会に使用する検索条件。 ## [](#store-query-all-操作の設定)Store Query All 操作の設定 **\[Store\] Query All**​ 操作では、エンベディングストアへのすべてのソースをリストします。 **\[Store\] Query All**​ 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-store-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Store Name (ストア名)** \+ 外部ベクトルデータベース内のコレクションの名前を入力します。 \* **Retrieve Embeddings (エンベディングを取得)** \+ true の場合、エンベディングをストアから取得します。 \+ NOTE: Azure AI Search を使用してストアをエンベディングと共に照会する場合、コネクタで「​`「Invalid expression: 'content_vector' is not a retrievable field. Only fields marked as retrievable in the index can be used in $select.\r\nParameter name: $select (無効な式:'content_vector' は取得可能な項目ではありません。インデックスで取得可能としてマークされた項目のみを $select で使用できます。\r\nパラメーター名: $select)」`​」というエラーが返されることがあります。問題を解決するには、'content\_vector' を取得可能な項目として設定します。 \* **Page Size (ページサイズ)** \+ ストアを照会するときに使用するページサイズを入力します。 この操作の XML を次に示します。 ```xml ``` ### [](#出力設定-3)出力設定 この操作の応答には JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json [ { "embeddingId": "81f257c6-6406-4936-8c22-0ae523cce5fd", "text": "E-commerce giants like Amazon and Alibaba have redefined ..", "metadata": { "index": "0", "source": "s3://ms-vectors/invoicesample.pdf", "file_type": "any", "file_name": "invoicesample.pdf" ... }, "embeddings": [-0.00683132, -0.0033572172, 0.02698761, -0.01291587, ...] } ] ``` - `embeddingId`​: エンベディング UUID。 - `text`​: 関連テキストセグメント。 - `metadata`​: メタデータのキー-値ペア。 - `index`​: アップロードされたデータソースのセグメントまたはチャンク番号。 - `source`​: テキストセグメントのソース。 - `file_type`​: ファイル種別。 - `file_name`​: テキストセグメントが含まれているファイルの名前。 - `embeddings`​: テキストセグメントのエンベディング。 この操作ではその他の属性も返されます。 - `storeName`​: ベクトルストアコレクションの名前。 ## [](#store-remove-操作の設定)Store Remove 操作の設定 **\[Store\] Remove**​ 操作では、メタデータ検索条件に基づいてストアからすべてのエンベディングを削除します。 **\[Store\] Remove**​ 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-store-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Store Name (ストア名)** \+ 外部ベクトルデータベース内のコレクションの名前を入力します。 \* **Ids (ID)** \+ 削除する ID のリストを入力します。 \* **Metadata Condition (メタデータ条件)** \+ メタデータに基づいて結果を絞り込むために使用する条件を入力します。 \+ SQL のような構文がサポートされます。 \+ **比較演算子は ​`=`​、​`!=`​、​`<`​、​`⇐`​、​`>`​、​`>=`​ です。** 特殊演算子: **\* `CONTAINS(field_name, 'value')`​ - 項目に値が含まれているかどうかを確認します。** 論理演算子は ​`AND`​ と ​`OR`​ です。 \+ 例: `index=1 AND (CONTAINS(file_name,'example.pdf') OR file_type='any')` \+ NOTE: `CONTAINS(field_name, 'value')`​ と ​`field_name LIKE '%value%'`​ は共にほとんどの場合で機能しますが、動作は各ストアプロバイダーで異なることがあります。たとえば、Azure AI Search の場合、これは ​`search.ismatch('value', field_name)`​ にマップされます。 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 JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json { "status": "deleted" } ``` - `status`​: 操作の状況。 この操作ではその他の属性も返されます。 - `storeName`​: ベクトルストアコレクションの名前。 - `ids`​ (省略可能): 削除するエンベディングの ID。 - `metadataCondition`​ (省略可能): エンベディングの削除に使用する検索条件。 ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Vectors Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/) - [MuleSoft Vectors Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com) # 変換操作の設定 **\[Transform\] Parse document**​ および ​**\[Transform\] Chunk text**​ 操作を設定します。 ## [](#transform-parse-document-操作の設定)Transform Parse Document 操作の設定 **\[Transform\] Parse document**​ 操作では、未加工のバイナリコンテンツまたは Base64 でエンコードされたコンテンツからドキュメントを解析します。 **\[Transform\] Parse document**​ 操作を設定する手順は、次のとおりです。 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/configuring-transform-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Document binary (ドキュメントバイナリ)** \+ 解析するドキュメントの未加工のバイナリコンテンツまたは Base64 でエンコードされたコンテンツを入力します。 \* **Document parser (ドキュメントパーサー)** \+ 使用するドキュメントパーサーを入力します。 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 JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json { "text": "In the modern world, technological advancements have become essential for businesses to remain competitive. E-commerce giants have redefined the retail landscape through innovative use of technology and data analytics.", "metadata": { "title": "Technology in Business", "author": "John Smith", "creationDate": "2024-01-15T10:30:00Z", "pageCount": 5, "wordCount": 1247, "fileSize": 245760, "documentType": "PDF" }, "extractedAt": "2024-01-20T14:25:30Z", "success": true } ``` - `text`​: ドキュメントから抽出された完全なテキストコンテンツ。 - `metadata`​: ドキュメントプロパティと情報。 - `title`​: ドキュメントタイトル (使用可能な場合)。 - `author`​: ドキュメント作成者 (使用可能な場合)。 - `creationDate`​: ドキュメント作成タイムスタンプ。 - `pageCount`​: ドキュメントのページ数。 - `wordCount`​: 抽出されたテキスト内の総単語数。 - `fileSize`​: 元のファイルサイズ (バイト)。 - `documentType`​: 検出または指定されたドキュメント形式。 - `extractedAt`​: 解析操作が完了したタイムスタンプ。 - `success`​: 解析が正常に完了したかどうかを示すブール値。 ## [](#transform-chunk-text-操作の設定)Transform Chunk Text 操作の設定 **\[Transform\] Chunk text**​ 操作では、指定されたテキストをセグメンテーションパラメーターに基づいて複数のセグメントにチャンク化します。この操作では、セグメンテーションパラメーターで指定された最大セグメントサイズと重複サイズに従って、入力テキストをより小さいセグメントに分割します。結果は、チャンク化されたテキストセグメントと関連付けられたメタデータが含まれる JSON ドキュメントとして返されます。 **\[Transform\] Chunk 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-transform-operations.adoc - include::connectors::partial$t-configure-operations.adoc\[\] \* **Text (テキスト)** \+ チャンク化するテキストコンテンツを入力します。 \* **Max Segment Size (Characters) (最大セグメントサイズ (文字数))** \+ セグメントの最大サイズ (文字数) を入力します。 \* **Max Overlap Size (Characters) (最大重複サイズ (文字数))** \+ セグメント間の最大重複 (文字数) を入力します。 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 JSON ペイロードが含まれます。応答の例を次に示します。 ```json { "chunks": [ { "index": 0, "text": "In the modern world, technological advancements have become essential for businesses to remain competitive.", "startPosition": 0, "endPosition": 198, "characterCount": 198 } ], "totalChunks": 1, "originalLength": 1247, "avgChunkSize": 1247, "processingTime": "0.125s" } ``` - `chunks`​: 元のテキストから作成されたテキストセグメントのリスト。 - `index`​: 0 から始まるチャンクの連続番号。 - `text`​: チャンクの実際のテキストコンテンツ。 - `startPosition`​: 元のテキスト内でこのチャンクが開始される文字位置。 - `endPosition`​: 元のテキスト内でこのチャンクが終了する文字位置。 - `characterCount`​: この特定のチャンク内の文字数。 - `totalChunks`​: 作成されたチャンクの総数。 - `originalLength`​: 元の入力テキストの文字数。 - `avgChunkSize`​: すべてのチャンクの平均文字数。 - `processingTime`​: チャンク操作の完了にかかった時間。 ## [](#関連情報)関連情報 - [MuleSoft Vectors Connector の概要](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/) - [MuleSoft Vectors Connector リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/mulesoft-vectors-connector/1.0/mulesoft-vectors-connector-reference) - [MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com)