Parámetros de consulta
Puede utilizar estos parámetros al escribir consultas con el lenguaje de consulta Discovery. Para obtener más información, consulte la Discovery . Para obtener una visión general sobre los conceptos de la consulta, revise la Visión general de consulta.
Las consultas que están escritas en el lenguaje de consulta de la base de datos ( Discovery ) pueden incluir parámetros de búsqueda y de estructura.
Los valores predeterminados para los parámetros de consulta pueden diferir según el tipo de proyecto. Para obtener más información sobre los valores predeterminados, consulte Valores de consulta predeterminados.
Parámetros de búsqueda
Utilice los parámetros de búsqueda para buscar en la colección, identificar un conjunto de resultados y analizar el conjunto de resultados.
El conjunto de resultados es el grupo de documentos que se identifican mediante las búsquedas combinadas de los parámetros de búsqueda. El conjunto de resultados puede ser significativamente mayor que los resultados devueltos. Si se envía una consulta vacía, el conjunto de resultados es igual a todos los documentos de la colección.
Los documentos a los que no tiene permisos de acceso no se devuelven en los resultados de la consulta.
Resultado de la respuesta
IBM Cloud El parámetro find_answers
solo está soportado en despliegues gestionados.
De forma predeterminada, Discovery proporciona respuestas devolviendo todo el pasaje que contiene la respuesta a una consulta de lenguaje natural. Cuando la característica de búsqueda de respuestas está habilitada, Discovery también proporciona una "respuesta corta" dentro del pasaje, y una puntuación de confianza para mostrar si la "respuesta corta" responde a la pregunta que es explícita o implícita en la consulta de usuario. Las aplicaciones que utilizan la función de búsqueda de respuestas pueden mostrar la respuesta corta sola o pueden mostrar la respuesta corta enfatizada en el contexto del pasaje completo. Para la mayoría de las aplicaciones, es preferible mostrar la respuesta corta resaltada dentro del pasaje completo, porque las respuestas generalmente tienen más sentido en contexto.
La característica de búsqueda de respuestas se comporta de las siguientes maneras:
En los ejemplos de pasajes que siguen, las respuestas cortas se muestran en negrita.
-
Busca respuestas. No crea respuestas. La respuesta debe formar parte del texto; no se puede deducir.
"¿Cuáles fueron los ingresos de IBMen 2022?" puede obtener una respuesta correcta si tiene un documento que indique cuáles fueron los ingresos de IBMen 2022. Sin embargo, si tiene un documento que enumera los ingresos de IBM en cada trimestre de 2022, no los suma y le da un total.
-
Maneja sinónimos y variaciones léxicas si la respuesta está disponible.
- Pregunta de ejemplo: "¿Cuándo compró IBM Red Hat?"
- Pasaje: « IBM » cerró su adquisición de « Red Hat » por 34 000 millones de dólares en julio de 2019
-
Combina información a través de varias frases si están juntas (dentro de aproximadamente 2.000 caracteres).
- Pregunta de ejemplo: "¿Cuándo compró IBM Red Hat?"
- Pasaje: « IBM » adquirió « Red Hat » por 34 000 millones de dólares. El acuerdo se cerró en julio de 2019."
-
Aborda las preguntas implícitas de manera similar a como abordaría la pregunta explícita equivalente.
Preguntas de ejemplo:
company that developed the AS/400
What company developed the AS/400?
-
Funciona bien con preguntas con respuestas de frase o cláusula más largas.
- Ejemplo de pregunta: ¿Cómo se voltea un panqueque?
- Pasaje: La clave para conseguir un pancake de primera categoría es darle la vuelta correctamente. La mejor manera de darle la vuelta a un panqueque es colocar una espátula debajo, levantarlo al menos 4 pulgadas en el aire y girar rápidamente la espátula 180 grados.
-
Muchas preguntas de tipo cómo o por qué solo se pueden responder por completo con fragmentos de texto mucho más largos. La función de búsqueda de respuestas no devuelve un documento completo como respuesta (y no resume una respuesta de longitud de documento).
-
Responde preguntas de sí o no que son objetivas y tienen una respuesta concisa en el texto
- Pregunta de ejemplo: ¿Hay una biblioteca en Timbuktu?
- Pasaje: La biblioteca principal de Tombuctú , oficialmente llamada el Instituto Ahmed Baba de Estudios Islámicos Superiores e Investigación, es una casa de tesoros que contiene más de 20.000 manuscritos que cubren siglos de la historia de Mali.
-
Responde a preguntas con respuestas muy cortas, como nombres y fechas, especialmente cuando el tipo de respuesta que se requiere está explícito en el texto.
-
Responde a preguntas sobre opiniones, pero solo si encuentra una declaración de esa opinión; no evalúa la validez de la opinión.
- Ejemplo de pregunta: ¿Debería probar la sombra de ojos azul?
- Pasaje: Creemos que la sombra de ojos azul es tendencia este año.
Cómo funciona la función de búsqueda de respuestas
Después de que un usuario envíe una consulta, el servicio de descubrimiento analiza la consulta. El análisis de consulta transforma la consulta original del usuario de formas que mejoran las posibilidades de encontrar los mejores resultados de búsqueda. Por ejemplo, lematiza palabras, elimina palabras vacías y añade expansiones de consulta. Se realiza la búsqueda y se devuelven los documentos y pasajes resultantes.
El resultado de la respuesta se aplica a los pasajes devueltos. Se envían hasta 60 pasajes al servicio de búsqueda de respuestas. La forma en que se eligen estos 60 pasajes difiere en función del valor del parámetro passages.per_document
.
-
Si
passages.per_document
esfalse
, los 60 pasajes principales de todos los documentos devueltos por la búsqueda se seleccionan basándose únicamente en sus puntuaciones de pasaje. -
Si
passages.per_document
estrue
, los documentos devueltos se clasifican en primer lugar y, a continuación, se seleccionan los 60 pasajes principales de estos documentos principales.Por ejemplo, si establece la consulta para que devuelva 100 documentos (count=100) y solicita 2 pasajes de cada documento (passages.max_per_document=2), sólo se elegirán 2 pasajes de cada uno de los 30 documentos con la clasificación más alta (2 x 30 = 60 pasajes). No se seleccionan pasajes de los 70 documentos restantes.
Si su objetivo es obtener las mejores 10 respuestas cortas, un buen enfoque es dar a la función de búsqueda de respuestas varios pasajes de más documentos que sólo los 10 primeros. Para ello, establezca passages.per_document
en
true
y, a continuación, solicite 20 documentos y hasta 3 pasajes de cada documento con la característica de búsqueda de respuestas habilitada. La función de búsqueda de respuestas busca respuestas en hasta 20 * 3 = 60 pasajes.
El resultado de la respuesta no utiliza la serie de consulta transformada generada por el análisis de la consulta. En su lugar, utiliza una copia de la entrada original del usuario que se almacena en el momento de la consulta para encontrar la mejor respuesta corta. Si el módulo de búsqueda de respuestas está seguro de que ha encontrado una respuesta en uno de los pasajes, la puntuación de confianza de respuesta se combina con las puntuaciones de documento y pasaje para producir una clasificación final, que puede promocionar un documento o pasaje que de otro modo se podría perder.
Detalles de la API de búsqueda de respuestas
La API de búsqueda de respuestas añade los parámetros siguientes a la sección passage
de la API de consulta:
find_answers
es opcional y su valor predeterminado esfalse
. Si está configurado comotrue
(y el parámetronatural_language_query
está configurado como una cadena de consulta), la función de búsqueda de respuestas está habilitada.max_answers_per_passage
es opcional y su valor predeterminado es1
. En este caso, la característica de búsqueda de respuestas busca el número de respuestas que se especifican como máximo desde cualquier pasaje.
También se añade una sección al valor de retorno dentro de cada objeto de passage
. Esa sección se llama " answers
" y es una lista de objetos de respuesta. La lista puede tener una longitud de hasta max_answers_per_passage
.
Cada objeto de respuesta contiene los campos siguientes:
answer_text
es el texto de la respuesta concisa a la consulta.confidence
es un número comprendido entre0
y1
que constituye una estimación de la probabilidad de que la respuesta sea correcta. Algunas respuestas tienen poca confianza y es poco probable que sean correctas. Sea selectivo sobre lo que hace con respuestas basadas en este valor. La confianza y el orden de los documentos en los resultados de la búsqueda se ajustan en función de esta combinación si el parámetroper_document
de la recuperación de paso se establece entrue
(que es el valor predeterminado).start_offset
es el desplazamiento de caracteres de inicio (el índice del primer carácter) de la respuesta dentro del campo del que procede el pasaje. Es mayor o igual que el desplazamiento inicial del pasaje (ya que la respuesta debe estar dentro del pasaje).end_offset
es el desplazamiento de caracteres final (el índice del último carácter, más uno) de la respuesta dentro del campo del que procede el pasaje. Es menor o igual que el desplazamiento final del pasaje.
Para encontrar respuestas en todo el proyecto:
- Establezca
passages.enabled
entrue
- Establezca
passages.find_answers
entrue
Para encontrar respuestas dentro de un único documento conocido (por ejemplo, una aplicación de revisión de documentos con documentos largos y complejos):
- Establezca
passages.enabled
entrue
- Establezca
passages.find_answers
entrue
- Establezca
filter
para seleccionar eldocument_id
para el documento
El ejemplo siguiente muestra una consulta que utiliza esta API:
POST /v2/projects/{project_id}/query{
"natural_language_query": "Why did Nixon resign?",
"passages": {
"enabled": true, "find_answers":true
}
}
Respuesta de ejemplo:
{
"matching_results": 74, "retrieval_details": { "document_retrieval_strategy": "untrained"},
"results": [
{
"document_id": "63919442-7d5b-4cae-ab7e-56f58b1390fe",
"result_metadata":{"collection_id": "collection_id1234","document_retrieval_source":"search","confidence": 0.78214},
"metadata": {"parent_document_id": "63919442-7d5b-4cae-ab7e-56f58b1390fg"},
"title": "Watergate scandal",
"document_passages": [
{
"passage_text": "With his complicity in the cover-up made public and his political support completely eroded, Nixon resigned from office on August 9, 1974. It is believed that, had he not done so, he would have been impeached by the House and removed from office by a trial in the Senate.",
"field": "text",
"start_offset": 281,
"end_offset": 553,
"answers": [
{
"answer_text": "his complicity in the cover-up made public and his political support completely eroded",
"start_offset": 286, "end_offset": 373, "confidence": 0.78214
}
]
}
]
}
natural_language_query
Utilice una consulta de lenguaje natural para especificar consultas que se expresan en lenguaje natural, tal como se puede recibir de un usuario en una interfaz conversacional o de texto libre, como por ejemplo IBM Watson Assistant. El parámetro utiliza la entrada completa como texto de la consulta. No reconoce a los operadores.
La longitud máxima de la serie de consulta para una consulta de lenguaje natural es 2048
.
Puntuaciones de confianza de resultados
Cuando el tipo de consulta es una consulta de lenguaje natural, cada resultado tiene una puntuación de confianza. La puntuación de confianza es una medida de la relevancia del resultado. Cada resultado de consulta se evalúa y puntúa de forma independiente.
Se utiliza una variedad de técnicas para evaluar la confianza. Un factor importante es la frecuencia de coincidencias de palabras entre la consulta y el documento.
Debido a que se utilizan diversas técnicas en distintos contextos para evaluar el resultado, el rango de números de puntuaciones de resultados puede variar ampliamente de una consulta a otra. Esta variabilidad significa que la comparación de la puntuación de confianza con un valor de umbral estático es un método no adecuado mediante el cual delimitar los resultados devueltos por la aplicación. Los resultados se ordenan de mayor a menor confianza. Puede encontrar las mejores respuestas candidatas tomando los mejores resultados, independientemente de sus valores de puntuación de confianza.
El parámetro natural_language_query
habilita funcionalidades como el entrenamiento de relevancia. Para obtener más información, consulte Mejora de la relevancia de los resultados con entrenamiento.
query
Una búsqueda de query devuelve todos los documentos en su conjunto de datos con todos los enriquecimientos y todo el texto ordenados según su relevancia. Una consulta también excluye todos los documentos que no mencionan el contenido de la consulta.
aggregation
Las consultas de agregación devuelven un recuento de documentos que coinciden con un conjunto de valores de datos. Para obtener la lista completa de opciones de agregación, consulte Agregaciones de consultas.
filter
Una consulta que se coloca en caché y que excluye los documentos que no mencionan el contenido de la consulta. Los resultados de la búsqueda de filtro no se devuelven ordenados según su relevancia.
Cuando escribes una consulta que incluye un parámetro filter
y un parámetro aggregation
, query
o natural_language_query
, el parámetro filter
se ejecuta primero y, a continuación,
los parámetros aggregation
, query
o natural_language_query
se ejecutan en paralelo.
Con una simple consulta, especialmente en un pequeño conjunto de datos, los parámetros filter
y query
a menudo devuelven exactamente los mismos resultados (o similares). Si las llamadas filter
y query
devuelven resultados similares y no necesita que se devuelvan las respuestas por orden de relevancia, utilice el parámetro filter
. Las llamadas de filtro son más rápidas y se almacenan en memoria caché. El almacenamiento en caché
significa que la próxima vez que realice la misma llamada, obtendrá una respuesta mucho más rápida, especialmente en un gran conjunto de datos.
Parámetros de estructura
Los parámetros de estructura definen el contenido y la organización de los documentos en el JSON que se devuelve. La estructura de parámetros no afecta a los documentos que deben formar parte de todo el conjunto de resultados completo.
return
Una lista separada por comas de la parte de la jerarquía del documento para devolver. Cualquiera de las jerarquías de documentos son valores válidos. Si este parámetro es una lista vacía, se devuelven todos los campos.
count
El número de documentos que desea devolver en la respuesta. El valor predeterminado es 10
. El valor máximo para los valores count
y offset
de forma conjunta en una consulta cualquiera es 10000
.
offset
Valor de índice de la posición del resultado de búsqueda donde empieza el conjunto de resultados a devolver. Por ejemplo, si el número total de resultados que se devuelve es 10, y offset es 8, se devuelven los dos últimos resultados. El valor
predeterminado es 0
. El valor máximo permitido para count
y offset
juntos en cualquier consulta es 10000
.
spell correction
En las consultas de lenguaje natural, comprueba si la consulta que se envía contiene términos mal escritos. La consulta se procesa tal cual. Sin embargo, las correcciones probables en la consulta original, si existen, se devuelven en el campo
suggested_query
de la respuesta. Las sugerencias no se utilizan automáticamente, pero la aplicación puede hacer uso de ellas.
sort
Una lista de campos del documento separados por comas por los que ordenar. De forma opcional se puede especificar una dirección de clasificación especificando el prefijo -
en el campo para indicar una clasificación descendente o
+
para una clasificación ascendente. La dirección predeterminada de clasificación es la ascendente.
highlight
Un valor booleano que especifica si se debe incluir un objeto highlight
en la salida devuelta. Cuando se incluye, el resaltado devuelve claves que son nombres de campo y valores que son matrices. Las matrices contienen segmentos
de texto de coincidencia de consulta que se resalta utilizando el código de énfasis HTML (<em>
).
Este parámetro se ignora si passages.enabled
y passages.per_document
son true
, en cuyo caso se devuelven pasajes para cada documento en lugar de resaltados.
Actualmente, si la consulta busca un exact match
de una mención de enriquecimiento, sólo se resaltan las coincidencias en minúsculas. Cuando se utiliza el operador includes
, se resaltan las coincidencias en mayúsculas
y minúsculas.
En la salida se muestra el objeto highlight
después del objeto enriched_text
, tal como se muestra en el siguiente ejemplo.
curl -H "Authorization: Bearer {token}" \
'https://{hostname}/{instance_name}/v2/projects/{project_id}/collections/{collection_id}/query?version=2019-11-29&natural_language_query=Hybrid%20cloud%20companies&highlight=true'
El JSON devuelto tiene el siguiente formato:
{
"highlight": {
"extracted_metadata.title": [
"IBM to Acquire Sanovi Technologies to Expand Disaster Recovery Services for <em>Hybrid</em> <em>Cloud</em>"
],
"enriched_text.concepts.text": [
"Privately held <em>company</em>",
"<em>Cloud</em> computing"
],
"text": [
" Sanovi Technologies, a privately held <em>company</em> that provides <em>hybrid</em> <em>cloud</em> recovery, <em>cloud</em> migration",
"IBM to Acquire Sanovi Technologies to Expand Disaster Recovery Services for <em>Hybrid</em> <em>Cloud</em>\n\nPublished",
" undergoing digital and <em>hybrid</em> <em>cloud</em> transformation.\n\nURL: http://www.ibm.com/press/us/en/pressrelease/50837.wss",
" and business continuity software for enterprise data centers and <em>cloud</em> infrastructure. Adding"
],
"enriched_text.categories.label": [
"/business and industrial/<em>company</em>/bankruptcy"
],
"enriched_text.entities.type": [
"<em>Company</em>"
],
"html": [
" Technologies, a privately held <em>company</em> that provides <em>hybrid</em> <em>cloud</em>\n recovery, <em>cloud</em> migration and business",
" Disaster Recovery Services for <em>Hybrid</em> <em>Cloud</em></title></head>\n<body>\n\n\n<p>Published: Thu, 27 Oct 2016 07:01",
" digital and <em>hybrid</em> <em>cloud</em> transformation.</p>\n<p>URL: http://www.ibm.com/press/us/en/pressrelease/50837.wss</p>\n\n\n\n</body></html>",
" continuity software for \nenterprise data centers and <em>cloud</em> infrastructure. Adding these \ncapabilities"
]
}
}
passages
Un booleano que especifica si el servicio devuelve un conjunto de los pasajes más relevantes de los documentos que son devueltos por una consulta que utiliza el parámetro " natural_language_query
". Los pasajes se generan
mediante sofisticados algoritmos de extracción de texto ( Watson ) que determinan los mejores pasajes de texto de todos los documentos devueltos por la consulta. El valor predeterminado del parámetro difiere en función del tipo de proyecto.
Para obtener más información sobre los valores predeterminados, consulte Valores de consulta predeterminados.
Discovery intenta devolver pasajes que comienzan al principio de una frase y terminan al final mediante el uso de la detección de límites de frase. Para ello, primero busca pasajes aproximadamente de la longitud especificada en Parámetro passages.characters
(para la mayoría de tipos de proyecto, el valor predeterminado es 200
). A continuación, amplía cada pasaje hasta el doble de la longitud especificada para devolver frases completas. Si el parámetro de longitud de la cadena ( passages.characters
) es corto o las frases de los documentos son largas, es posible que no haya límites de frase lo suficientemente cerca como para devolver la frase completa sin sobrepasar el doble de la longitud solicitada. En ese caso, Discovery se mantiene
dentro del límite del doble del parámetro passages.characters
, por lo que los pasajes que se devuelven podrían no incluir la frase completa y pueden omitir el principio, el final o ambos.
Dado que los ajustes de límite de frase amplían el tamaño del pasaje, la longitud media del pasaje puede aumentar. Si su aplicación tiene un espacio de pantalla limitado, puede que desee establecer un valor más pequeño para passages.characters
o truncar los pasajes que devuelve Discovery. La detección de los límites de las frases funcionan bien en todos los lenguajes soportados y utiliza lógica específica de cada idioma.
Los pasajes se agrupan con cada resultado de documento y se ordenan por relevancia de pasaje. La inclusión de la recuperación de pasajes en las consultas aumenta el tiempo de respuesta porque se tarda más tiempo en puntuar los pasajes.
Puede ajustar los campos en los documentos para la recuperación de pasajes para buscar con el parámetro passages.fields
.
El parámetro passages
devuelve los pasajes coincidentes ( passage_text
), y el score
, document_id
, el nombre del campo del que se extrajo el pasaje ( field
), y los caracteres
iniciales y finales del texto del pasaje dentro del campo ( start_offset
y end_offset
), como se muestra en el siguiente ejemplo.
curl -H "Authorization: Bearer {token}" 'https://{hostname}/{instance_name}/v2/projects/{project_id}/collections/{collection_id}/query?version=2019-11-29&natural_language_query=Hybrid%20cloud%20companies&passages=true&passages.per_document=false'
El JSON que se devuelve de la consulta tiene el siguiente formato:
{
"matching_results":2,
"passages":[
{
"document_id":"ab7be56bcc9476493516b511169739f0",
"passage_score":15.230205287402338,
"passage_text":"a privately held company that provides hybrid cloud recovery, cloud migration and business continuity software for enterprise data centers and cloud infrastructure.",
"start_offset":120,
"end_offset":300,
"field":"text"
},
{
"passage_text":"Disaster Recovery Services for Hybrid Cloud</title></head>\n<body>\n\n\n<p>Published: Thu, 27 Oct 2016 07:01:21 GMT</p>\n",
"passage_score":10.153470191601558,
"document_id":"fbb5dcb4d8a6a29f572ebdeb6fbed20e",
"start_offset":70,
"end_offset":120,
"field":"html"
}
]
}
passages.fields
Una lista separada por comas de campos en el índice a partir del que se crean los pasajes. Si no se especifica este parámetro, se incluyen los pasajes de todos los campos de nivel raíz.
Puede especificar campos en los parámetros return
y passages.fields
. Cuando se especifican ambos parámetros, cada uno con valores diferentes, se tratan por separado.
Por ejemplo, la solicitud puede incluir los parámetros "return": ["docno"]
y "passages":{"fields": ["body"]
. El campo body
se especifica en passages.fields
,
pero no en return
. En el resultado, se devuelven pasajes del cuerpo del documento, pero no se devuelve el contenido del propio campo de cuerpo.
passages.count
El número máximo de pasajes que se devolverán. La búsqueda devuelve menos pasajes si el recuento especificado es el número total encontrado. El valor predeterminado es 10
. El valor máximo es de 100
.
passages.characters
El número aproximado de caracteres que puede tener un pasaje. El valor predeterminado es 200
. El mínimo es 50
. El máximo es de 2,000
. Los pasajes que se devuelven pueden contener hasta el doble de la
longitud solicitada (si es necesario) para que empiecen y terminen en los límites de las frases.
passages.max_per_document
De forma predeterminada, se devuelve un pasaje por documento. Puede aumentar el número máximo de pasajes a devolver por documento especificando un número más alto en el parámetro passages.max_per_document
.
similar
Busca documentos que son similares a los documentos que usted identifica como de su interés. Para encontrar documentos similares, Discovery identifica los 25 términos más relevantes del documento original y, a continuación, busca documentos con términos relevantes similares.
Si similar.enabled
es true
, debe especificar el campo similar.document_ids
para incluir una lista separada por comas de los documentos de interés.
En los despliegues instalados, se ha añadido soporte para este parámetro con el release 4.6.0.
table retrieval
Si la Comprensión de tablas está habilitada en la colección, un natural_language_query
busca tablas con contenido o contexto que coincidan con una consulta
de búsqueda.
Consulta de ejemplo:
curl -H "Authorization: Bearer {token}" \
'https://{hostname}/{instance_name}/v2/projects/{project_id}/collections/{collection_id}/query?version=2019-11-29&natural_language_query=interest%20appraised&table_results=true'
El JSON que se devuelve de la consulta tiene el siguiente formato:
{
"matching_results": 1,
"session_token": "1_FDjAVkn9SW6oH9y5_9Ek3KsNFG",
"results": [
{}
]
{
"table_results": [
{
"table_id": "e883d3df1d45251121cd3d5aef86e4edc9658b21",
"source_document_id": "c774c3df0c90255191cc0d4bb8b5e8edc6638d96",
"collection_id": "collection_id",
"table_html": "html snippet of the table info",
"table_html_offset": 42500,
"table": [
{
"location": {
"begin": 42878,
"end": 44757
},
"text": "Appraisal Premise Interest Appraised Date of Value Value Conclusion\nMarket Value \"As Is\" Fee Simple Estate January 12, 2016 $1,100,000\n",
"section_title": {
"location": {
"begin": 42300,
"end": 42323
},
"text": "MARKET VALUE CONCLUSION"
},
"title": {},
"table_headers": [],
"row_headers": [
{
"cell_id": "rowHeader-42878-42896",
"location": {
"begin": 42878,
"end": 42896
},
"text": "Appraisal Premise",
"text_normalized": "Appraisal Premise",
"row_index_begin": 0,
"row_index_end": 0,
"column_index_begin": 0,
"column_index_end": 0
}
],
"column_headers": [],
"body_cells": [
{
"cell_id": "bodyCell-43410-43424",
"location": {
"begin": 43410,
"end": 43424
},
"text": "Date of Value",
"row_index_begin": 0,
"row_index_end": 0,
"column_index_begin": 2,
"column_index_end": 2,
"row_header_ids": [
"rowHeader-42878-42896",
"rowHeader-43145-43164"
],
"row_header_texts": [
"Appraisal Premise",
"Interest Appraised"
],
"row_header_texts_normalized": [
"Appraisal Premise",
"Interest Appraised"
],
"column_header_ids": [],
"column_header_texts": [],
"column_header_texts_normalized": [],
"attributes": []
}
],
"contexts": [
{
"location": {
"begin": 44980,
"end": 44996
},
"text": "Compiled by CBRE"
}
],
"key_value_pairs": []
}
]
}
]
}
table_results.enabled
Cuando true
, se incluye una matriz de tipo " table_results
" en la respuesta con una lista de objetos de tabla que coinciden con el valor " natural_language_query
" en orden de relevancia
puntuada. Para todos los tipos de proyecto, excepto Recuperación de documentos para contratos, el valor predeterminado es false
.
table_results.count
Este parámetro especifica el número máximo de tablas que se pueden incluir en la matriz " table_results
". Sólo se devuelve si table_results.enabled
=true
. El valor predeterminado es 10
.