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title: モデルスキーマ
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</Card>

ここでは、プロバイダーと各モデルタイプが実装する必要があるインターフェースメソッドとパラメータについて説明します。

# モデルプロバイダー

`__base.model_provider.ModelProvider` 基底クラスを継承し、以下のインターフェースを実装します。

```python
def validate_provider_credentials(self, credentials: dict) -> None:
    """
    Validate provider credentials
    You can choose any validate_credentials method of model type or implement validate method by yourself,
    such as: get model list api

    if validate failed, raise exception

    :param credentials: provider credentials, credentials form defined in `provider_credential_schema`.
    """
```

* `credentials` (object): 認証情報

認証情報のパラメータは、サプライヤーの YAML 設定ファイルの `provider_credential_schema`で定義され、`api_key`などが渡されます。検証に失敗した場合は、`errors.validate.CredentialsValidateFailedError`エラーを発生させてください。**注: プリ定義モデルはこのインターフェースを完全に実装する必要があります。カスタムモデルサプライヤーは、以下のような簡単な実装で十分です。**

```python
class XinferenceProvider(Provider):
    def validate_provider_credentials(self, credentials: dict) -> None:
        pass
```

### モデル

モデルは5つの異なるモデルタイプに分類され、異なるモデルタイプは異なる基底クラスを継承し、実装する必要があるメソッドも異なります。

#### 共通インターフェース

すべてのモデルは、以下の2つのメソッドを共通して実装する必要があります。

* モデル認証情報の検証

サプライヤーの認証情報検証と同様に、ここでは個々のモデルに対して検証を行います。

```python
def validate_credentials(self, model: str, credentials: dict) -> None:
    """
    Validate model credentials

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :return:
    """
```

パラメータ:

* `model` (string): モデル名
* `credentials` (object): 認証情報

認証情報のパラメータは、サプライヤーの YAML 設定ファイルの`provider_credential_schema`または`model_credential_schema`で定義され、`api_key`などが渡されます。検証に失敗した場合は、`errors.validate.CredentialsValidateFailedError`エラーを発生させてください。

* 呼び出しエラーのマッピング

モデルの呼び出し中に例外が発生した場合、Dify が異なるエラーに対して適切な後続処理を実行できるように、Runtime で定義された`InvokeError`タイプにマッピングする必要があります。Runtime Errors:

* `InvokeConnectionError`: 呼び出し接続エラー
* `InvokeServerUnavailableError`: 呼び出しサービスが利用不可
* `InvokeRateLimitError`: 呼び出しがレート制限に達した
* `InvokeAuthorizationError`: 呼び出し認証失敗
* `InvokeBadRequestError`: 呼び出しパラメータエラー

```python
@property
def _invoke_error_mapping(self) -> dict[type[InvokeError], list[type[Exception]]]:
    """
    Map model invoke error to unified error
    The key is the error type thrown to the caller
    The value is the error type thrown by the model,
    which needs to be converted into a unified error type for the caller.

    :return: Invoke error mapping
    """
```

対応するエラーを直接発生させ、以下のように定義することもできます。これにより、後続の呼び出しで`InvokeConnectionError`などの例外を直接発生させることができます。

はい、以下に修正後の翻訳を示します。

#### LLM

`__base.large_language_model.LargeLanguageModel` 基底クラスを継承し、以下のインターフェースを実装します：

* LLM呼び出し

LLMを呼び出すためのコアメソッドを実装します。ストリーミングと同期の両方の戻り値をサポートします。

```python
def _invoke(self, model: str, credentials: dict,
            prompt_messages: list[PromptMessage], model_parameters: dict,
            tools: Optional[list[PromptMessageTool]] = None, stop: Optional[list[str]] = None,
            stream: bool = True, user: Optional[str] = None) \
        -> Union[LLMResult, Generator]:
    """
    Invoke large language model

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :param prompt_messages: prompt messages
    :param model_parameters: model parameters
    :param tools: tools for tool calling
    :param stop: stop words
    :param stream: is stream response
    :param user: unique user id
    :return: full response or stream response chunk generator result
    """
```

* パラメータ：
  * `model` (string) モデル名
  * `credentials` (object) クレデンシャル

クレデンシャルのパラメータは、ベンダーのYAML構成ファイルの `provider_credential_schema` または `model_credential_schema` で定義され、`api_key` などが渡されます。

* `prompt_messages` (array\[[PromptMessage](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema)]) プロンプト一覧

モデルが `Completion` タイプの場合、リストには[UserPromptMessage](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema) 要素を1つだけ渡します。モデルが `Chat` タイプの場合、メッセージに応じて[SystemPromptMessage](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema)、[UserPromptMessage](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema)、[AssistantPromptMessage](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema)、[ToolPromptMessage](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema) 要素のリストを渡す必要があります。

\- `model_parameters` (object) モデルパラメータ。モデルパラメータは、モデルのYAML構成の `parameter_rules` で定義されます。

\- `tools` (array\[[PromptMessageTool](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema)]) \[optional] ツール一覧。`function calling` における `function` と同等です。つまり、ツール呼び出しのためのツール一覧を渡します。

\- `stop` (array\[string]) \[optional] 停止シーケンス。モデルの出力は、停止シーケンスで定義された文字列の手前で停止します。

\- `stream` (bool) ストリーミング出力かどうか。デフォルトは `True` です。ストリーミング出力は `Generator[LLMResultChunk]` を返し、非ストリーミング出力は `LLMResult` を返します。

\- `user` (string) \[optional] ユーザーの一意の識別子。ベンダーが不正行為を監視および検出するのに役立ちます。

* 戻り値

ストリーミング出力は `Generator[LLMResultChunk]` を返し、非ストリーミング出力は `LLMResult` を返します。

* 入力トークンの事前計算

モデルがトークン数の事前計算インターフェースを提供していない場合は、直接0を返します。

```python
def get_num_tokens(self, model: str, credentials: dict, prompt_messages: list[PromptMessage],
                   tools: Optional[list[PromptMessageTool]] = None) -> int:
    """
    Get number of tokens for given prompt messages

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :param prompt_messages: prompt messages
    :param tools: tools for tool calling
    :return:
    """
```

パラメータの説明は上記の「LLM呼び出し」を参照してください。このインターフェースは、対応する `model` に応じて適切な `tokenizer` を選択して計算する必要があります。対応するモデルが `tokenizer` を提供していない場合は、`AIModel` 基底クラスの `_get_num_tokens_by_gpt2(text: str)` メソッドを使用して計算できます。

* カスタマイズ可能なモデルスキーマの取得 \[オプション]

```python
def get_customizable_model_schema(self, model: str, credentials: dict) -> Optional[AIModelEntity]:
    """
    Get customizable model schema

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :return: model schema
    """
```

ベンダーがカスタムLLMの追加をサポートしている場合、このメソッドを実装してカスタムモデルがモデルスキーマを取得できるようにできます。デフォルトでは `None` を返します。

`OpenAI` ベンダーのほとんどのファインチューニングモデルでは、ファインチューニングモデルの名前（例：`gpt-3.5-turbo-1106`）からその基底クラスモデルを取得し、基底クラスモデルの事前定義されたパラメータルールを返すことができます。具体的な実装については、[OpenAI](https://github.com/langgenius/dify-official-plugins/tree/main/models/openai) を参照してください。

#### TextEmbedding

`__base.text_embedding_model.TextEmbeddingModel` 基底クラスを継承し、以下のインターフェースを実装します。

* Embedding呼び出し

```python
def _invoke(self, model: str, credentials: dict,
            texts: list[str], user: Optional[str] = None) \
        -> TextEmbeddingResult:
    """
    Invoke large language model

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :param texts: texts to embed
    :param user: unique user id
    :return: embeddings result
    """
```

* パラメータ：

\
\-  `model` (string) モデル名

\
\- `credentials` (object) クレデンシャル

クレデンシャルのパラメータは、ベンダーのYAML構成ファイルの `provider_credential_schema` または `model_credential_schema` で定義され、`api_key` などが渡されます。

\
\- `texts` (array\[string]) テキスト一覧。バッチ処理が可能です。

\
\- `user` (string) \[optional] ユーザーの一意の識別子。\
ベンダーが不正行為を監視および検出するのに役立ちます。

* 戻り値：

[TextEmbeddingResult](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema) エンティティ。

* トークンの事前計算

```python
def get_num_tokens(self, model: str, credentials: dict, texts: list[str]) -> int:
    """
    Get number of tokens for given prompt messages

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :param texts: texts to embed
    :return:
    """
```

パラメータの説明は上記の「Embedding呼び出し」を参照してください。

上記の `LargeLanguageModel` と同様に、このインターフェースは対応する `model` に応じて適切な `tokenizer` を選択して計算する必要があります。対応するモデルが `tokenizer` を提供していない場合は、`AIModel` 基底クラスの `_get_num_tokens_by_gpt2(text: str)` メソッドを使用して計算できます。

#### Rerank

`__base.rerank_model.RerankModel` 基底クラスを継承し、以下のインターフェースを実装します。

* rerank呼び出し

```python
def _invoke(self, model: str, credentials: dict,
            query: str, docs: list[str], score_threshold: Optional[float] = None, top_n: Optional[int] = None,
            user: Optional[str] = None) \
        -> RerankResult:
    """
    Invoke rerank model

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :param query: search query
    :param docs: docs for reranking
    :param score_threshold: score threshold
    :param top_n: top n
    :param user: unique user id
    :return: rerank result
    """
```

* パラメータ：

\
\- `model` (string) モデル名\
\- `credentials` (object) クレデンシャル\
クレデンシャルのパラメータは、ベンダーのYAML構成ファイルの `provider_credential_schema` または `model_credential_schema` で定義され、`api_key` などが渡されます。\
\- `query` (string) 検索クエリ\
\- `docs` (array\[string]) 並べ替え対象のテキストリスト\
\- `score_threshold` (float) \[optional] スコア閾値\
\- `top_n` (int) \[optional] 上位n件のテキストを取得\
\- `user` (string) \[optional] ユーザーの一意の識別子\
ベンダーが不正行為を監視および検出するのに役立ちます。

* 戻り値：

[RerankResult](/ja-jp/plugins/schema-definition/model/model-schema) エンティティ。

#### Speech2text(音声テキスト変換)

\
`__base.speech2text_model.Speech2TextModel` 基底クラスを継承

* Invoke呼び出し

```python
def _invoke(self, model: str, credentials: dict,
            file: IO[bytes], user: Optional[str] = None) \
        -> str:
    """
    Invoke large language model

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :param file: audio file
    :param user: unique user id
    :return: text for given audio file
    """        
```

* パラメータ：

\
\- `model` (string) モデル名\
\- `credentials` (object) クレデンシャル\
クレデンシャルのパラメータは、ベンダーのYAML構成ファイルの `provider_credential_schema` または `model_credential_schema` で定義され、`api_key` などが渡されます。\
\- `file` (File) ファイルストリーム\
\- `user` (string) \[optional] ユーザーの一意の識別子\
ベンダーが不正行為を監視および検出するのに役立ちます。

* 戻り値：

音声変換された文字列。

はい、以下に修正後の翻訳を示します。直訳の問題点を踏まえ、より自然で分かりやすい日本語になるように調整しました。

#### Text2speech (テキスト音声変換)

`__base.text2speech_model.Text2SpeechModel` を継承し、以下のインターフェースを実装します。

*   Invoke (呼び出し)

```python
def _invoke(self, model: str, credentials: dict, content_text: str, streaming: bool, user: Optional[str] = None):
    """
    Invoke large language model

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :param content_text: text content to be translated
    :param streaming: output is streaming
    :param user: unique user id
    :return: translated audio file
    """        
```

*   パラメータ：

    *   `model` (string): モデル名
    *   `credentials` (object): 認証情報
        *   認証情報のパラメータは、ベンダーの YAML 設定ファイルの `provider_credential_schema` または `model_credential_schema` で定義され、`api_key` などが渡されます。
    *   `content_text` (string): 変換するテキストコンテンツ
    *   `streaming` (bool): ストリーミング出力を行うかどうか
    *   `user` (string) \[オプション]: ユーザーの一意な識別子
        *   ベンダーが不正利用を監視・検出するのに役立ちます。

*   戻り値：

    テキスト変換後の音声ストリーム。

#### Moderation (モデレーション)

`__base.moderation_model.ModerationModel` を継承し、以下のインターフェースを実装します。

*   Invoke (呼び出し)

```python
def _invoke(self, model: str, credentials: dict,
            text: str, user: Optional[str] = None) \
        -> bool:
    """
    Invoke large language model

    :param model: model name
    :param credentials: model credentials
    :param text: text to moderate
    :param user: unique user id
    :return: false if text is safe, true otherwise
    """
```

*   パラメータ：

    *   `model` (string): モデル名
    *   `credentials` (object): 認証情報
        *   認証情報のパラメータは、ベンダーの YAML 設定ファイルの `provider_credential_schema` または `model_credential_schema` で定義され、`api_key` などが渡されます。
    *   `text` (string): テキストコンテンツ
    *   `user` (string) \[オプション]: ユーザーの一意な識別子
        *   ベンダーが不正利用を監視・検出するのに役立ちます。

*   戻り値：

    入力テキストが安全な場合は `False`、そうでない場合は `True` を返します。

### Entity(エンティティ)

#### PromptMessageRole (プロンプトメッセージの役割)

メッセージの役割を定義する列挙型です。

```python
class PromptMessageRole(Enum):
    """
    Enum class for prompt message.
    """
    SYSTEM = "system"
    USER = "user"
    ASSISTANT = "assistant"
    TOOL = "tool"
```

#### PromptMessageContentType (プロンプトメッセージのコンテンツタイプ)

メッセージコンテンツのタイプを定義する列挙型です。テキストと画像の2種類があります。

```python
class PromptMessageContentType(Enum):
    """
    Enum class for prompt message content type.
    """
    TEXT = 'text'
    IMAGE = 'image'
```

#### PromptMessageContent (プロンプトメッセージのコンテンツ)

メッセージコンテンツの基底クラスです。パラメータ定義のみに用いられ、直接の初期化はできません。

```python
class PromptMessageContent(BaseModel):
    """
    Model class for prompt message content.
    """
    type: PromptMessageContentType
    data: str  # コンテンツデータ
```

現在、テキストと画像の2種類のタイプがサポートされており、テキストと複数の画像を同時に渡すことができます。それぞれ `TextPromptMessageContent` および `ImagePromptMessageContent` を初期化して渡す必要があります。

#### TextPromptMessageContent

```python
class TextPromptMessageContent(PromptMessageContent):
    """
    テキストプロンプトメッセージのコンテンツを定義するモデルクラスです。
    """
    type: PromptMessageContentType = PromptMessageContentType.TEXT
```

テキストと画像を同時に送信する場合、テキストはこのエンティティを `content` リストの一部として構成する必要があります。

#### ImagePromptMessageContent

```python
class ImagePromptMessageContent(PromptMessageContent):
    """
    Model class for image prompt message content.
    """
    class DETAIL(Enum):
        LOW = 'low'
        HIGH = 'high'

    type: PromptMessageContentType = PromptMessageContentType.IMAGE
    detail: DETAIL = DETAIL.LOW  # 解像度
```

画像とテキストを同時に送信する場合、画像はこのエンティティを `content` リストの一部として構成する必要があります。\
`data` には、画像の `url` または `base64` エンコードされた文字列を指定できます。

#### PromptMessage

すべての Role メッセージの基底クラスで、パラメータ定義のみに使用され、インスタンス化はできません。

```python
class PromptMessage(ABC, BaseModel):
    """
    Model class for prompt message.
    """
    role: PromptMessageRole  # メッセージの役割
    content: Optional[str | list[PromptMessageContent]] = None  # 文字列またはコンテンツリストのいずれかを指定できます。コンテンツリストはマルチモーダルに対応するためのもので、詳細は PromptMessageContent の説明を参照してください。
    name: Optional[str] = None  # 名前（オプション）
```

#### UserPromptMessage

ユーザーメッセージを表す UserMessage のメッセージボディです。

```python
class UserPromptMessage(PromptMessage):
    """
    Model class for user prompt message.
    """
    role: PromptMessageRole = PromptMessageRole.USER
```

#### AssistantPromptMessage

モデルからの応答メッセージを表し、通常は `few-shots` やチャット履歴の入力に使用されます。

```python
class AssistantPromptMessage(PromptMessage):
    """
    Model class for assistant prompt message.
    """
    class ToolCall(BaseModel):
        """
        Model class for assistant prompt message tool call.
        """
        class ToolCallFunction(BaseModel):
            """
            Model class for assistant prompt message tool call function.
            """
            name: str  # ツールの名前
            arguments: str  # ツールの引数

        id: str  # ツールID。OpenAI のツール呼び出しでのみ有効で、ツール呼び出しの一意なIDです。同じツールを複数回呼び出すことができます。
        type: str  # デフォルトは function
        function: ToolCallFunction  # ツール呼び出し情報

    role: PromptMessageRole = PromptMessageRole.ASSISTANT
    tool_calls: list[ToolCall] = []  # モデルが応答したツール呼び出しの結果です（tools が渡され、モデルがツールを呼び出す必要があると判断した場合のみ返されます）。
```

`tool_calls` は、モデルに `tools` が渡された後、モデルから返されるツール呼び出しのリストです。

#### SystemPromptMessage

システムメッセージを表し、通常はモデルにシステム命令を設定するために使用されます。

```python
class SystemPromptMessage(PromptMessage):
    """
    Model class for system prompt message.
    """
    role: PromptMessageRole = PromptMessageRole.SYSTEM
```

#### ToolPromptMessage

ツールメッセージを表し、ツールの実行結果をモデルに渡して、次の計画を立てるために使用されます。

```python
class ToolPromptMessage(PromptMessage):
    """
    Model class for tool prompt message.
    """
    role: PromptMessageRole = PromptMessageRole.TOOL
    tool_call_id: str  # ツール呼び出しID。OpenAI のツール呼び出しをサポートしない場合は、ツール名を渡すこともできます。
```

基底クラスの `content` にはツールの実行結果を渡します。

#### PromptMessageTool

```python
class PromptMessageTool(BaseModel):
    """
    Model class for prompt message tool.
    """
    name: str  # ツール名
    description: str  # ツールの説明
    parameters: dict  # ツールパラメータ（辞書形式）
```

***

#### LLMResult

```python
class LLMResult(BaseModel):
    """
    Model class for llm result.
    """
    model: str  # 使用モデル
    prompt_messages: list[PromptMessage]  # プロンプトメッセージリスト
    message: AssistantPromptMessage  # 返信メッセージ
    usage: LLMUsage  # トークン及び費用情報
    system_fingerprint: Optional[str] = None  # リクエスト指紋（OpenAIの定義に準拠）
```

#### LLMResultChunkDelta

ストリーミング結果の各イテレーションにおける差分エンティティ

```python
class LLMResultChunkDelta(BaseModel):
    """
    Model class for llm result chunk delta.
    """
    index: int  # 順番
    message: AssistantPromptMessage  # 返信メッセージ
    usage: Optional[LLMUsage] = None  # トークン及び費用情報（最後のチャンクのみ）
    finish_reason: Optional[str] = None  # 終了理由（最後のチャンクのみ）
```

#### LLMResultChunk

ストリーミング結果の各イテレーションエンティティ

```python
class LLMResultChunk(BaseModel):
    """
    Model class for llm result chunk.
    """
    model: str  # 使用モデル
    prompt_messages: list[PromptMessage]  # プロンプトメッセージリスト
    system_fingerprint: Optional[str] = None  # リクエスト指紋（OpenAIの定義に準拠）
    delta: LLMResultChunkDelta  # 各イテレーションで変化する内容
```

#### LLMUsage

```python
class LLMUsage(ModelUsage):
    """
    Model class for llm usage.
    """
    prompt_tokens: int  # プロンプト使用トークン数
    prompt_unit_price: Decimal  # プロンプト単価
    prompt_price_unit: Decimal  # プロンプト価格単位（単価が適用されるトークン数）
    prompt_price: Decimal  # プロンプト料金
    completion_tokens: int  # 回答使用トークン数
    completion_unit_price: Decimal  # 回答単価
    completion_price_unit: Decimal  # 回答価格単位（単価が適用されるトークン数）
    completion_price: Decimal  # 回答料金
    total_tokens: int  # 総使用トークン数
    total_price: Decimal  # 総料金
    currency: str  # 通貨単位
    latency: float  # リクエスト処理時間（秒）
```

***

#### TextEmbeddingResult

```python
class TextEmbeddingResult(BaseModel):
    """
    Model class for text embedding result.
    """
    model: str  # 使用モデル
    embeddings: list[list[float]]  # 埋め込みベクトルリスト（テキストに対応）
    usage: EmbeddingUsage  # 使用情報
```

#### EmbeddingUsage

```python
class EmbeddingUsage(ModelUsage):
    """
    Model class for embedding usage.
    """
    tokens: int  # 使用トークン数
    total_tokens: int  # 総使用トークン数
    unit_price: Decimal  # 単価
    price_unit: Decimal  # 価格単位（単価が適用されるトークン数）
    total_price: Decimal  # 総料金
    currency: str  # 通貨単位
    latency: float  # リクエスト処理時間（秒）
```

***

#### RerankResult

```python
class RerankResult(BaseModel):
    """
    Model class for rerank result.
    """
    model: str  # 使用モデル
    docs: list[RerankDocument]  # リランク後のドキュメントリスト
```

#### RerankDocument

```python
class RerankDocument(BaseModel):
    """
    Model class for rerank document.
    """
    index: int  # 元の順番
    text: str  # ドキュメントテキスト
    score: float  # スコア
```

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