> Discover all available pages from the documentation index: https://mastra.zisheng.pro/ja/llms.txt

# ExtractParams

ExtractParams は、LLM による分析を使用してドキュメントチャンクからメタデータを抽出する方法を設定します。

## 例

```typescript
import { MDocument } from '@mastra/rag'

const doc = MDocument.fromText(text)
const chunks = await doc.chunk({
  extract: {
    title: true, // Extract titles using default settings
    summary: true, // Generate summaries using default settings
    keywords: true, // Extract keywords using default settings
  },
})

// Example output:
// chunks[0].metadata = {
//   documentTitle: "AI Systems Overview",
//   sectionSummary: "Overview of artificial intelligence concepts and applications",
//   excerptKeywords: "KEYWORDS: AI, machine learning, algorithms"
// }
```

## パラメーター

`extract` パラメーターは、以下のフィールドを受け取ります。

**title** (`boolean | TitleExtractorsArgs`): タイトル抽出を有効にします。デフォルト設定を使用する場合は true を設定し、カスタム設定を使用する場合は設定を指定します。

**summary** (`boolean | SummaryExtractArgs`): 要約抽出を有効にします。デフォルト設定を使用する場合は true を設定し、カスタム設定を使用する場合は設定を指定します。

**questions** (`boolean | QuestionAnswerExtractArgs`): 質問生成を有効にします。デフォルト設定を使用する場合は true を設定し、カスタム設定を使用する場合は設定を指定します。

**keywords** (`boolean | KeywordExtractArgs`): キーワード抽出を有効にします。デフォルト設定を使用する場合は true を設定し、カスタム設定を使用する場合は設定を指定します。

**schema** (`SchemaExtractArgs`): Zod スキーマを使用した構造化メタデータ抽出を有効にします。

## Extractor の引数

### `TitleExtractorsArgs`

**llm** (`MastraLanguageModel`): タイトル抽出に使用する AI SDK 言語モデル

**nodes** (`number`): 抽出するタイトルノードの数

**nodeTemplate** (`string`): タイトルノード抽出用のカスタムプロンプトテンプレート。{context} プレースホルダーを含める必要があります

**combineTemplate** (`string`): タイトル結合用のカスタムプロンプトテンプレート。{context} プレースホルダーを含める必要があります

### `SummaryExtractArgs`

**llm** (`MastraLanguageModel`): 要約抽出に使用する AI SDK 言語モデル

**summaries** (`('self' | 'prev' | 'next')[]`): 生成する要約タイプのリスト。'self'（現在のチャンク）、'prev'（前のチャンク）、'next'（次のチャンク）のみを指定できます

**promptTemplate** (`string`): 要約生成用のカスタムプロンプトテンプレート。{context} プレースホルダーを含める必要があります

### `QuestionAnswerExtractArgs`

**llm** (`MastraLanguageModel`): 質問生成に使用する AI SDK 言語モデル

**questions** (`number`): 生成する質問の数

**promptTemplate** (`string`): 質問生成用のカスタムプロンプトテンプレート。{context} と {numQuestions} の両方のプレースホルダーを含める必要があります

**embeddingOnly** (`boolean`): true の場合、実際の質問は生成せず、埋め込みのみを生成します

### `KeywordExtractArgs`

**llm** (`MastraLanguageModel`): キーワード抽出に使用する AI SDK 言語モデル

**keywords** (`number`): 抽出するキーワードの数

**promptTemplate** (`string`): キーワード抽出用のカスタムプロンプトテンプレート。{context} と {maxKeywords} の両方のプレースホルダーを含める必要があります

### `SchemaExtractArgs`

**schema** (`ZodType`): 抽出するデータの構造を定義する Zod スキーマ。

**llm** (`MastraLanguageModel`): 抽出に使用する AI SDK 言語モデル。

**instructions** (`string`): 抽出対象を LLM に指示する内容。

**metadataKey** (`string`): 抽出結果を格納するネスト先のキー。省略した場合、結果はメタデータオブジェクトに展開されます。

## 高度な例

```typescript
import { MDocument } from '@mastra/rag'

const doc = MDocument.fromText(text)
const chunks = await doc.chunk({
  extract: {
    // Title extraction with custom settings
    title: {
      nodes: 2, // Extract 2 title nodes
      nodeTemplate: 'Generate a title for this: {context}',
      combineTemplate: 'Combine these titles: {context}',
    },

    // Summary extraction with custom settings
    summary: {
      summaries: ['self'], // Generate summaries for current chunk
      promptTemplate: 'Summarize this: {context}',
    },

    // Question generation with custom settings
    questions: {
      questions: 3, // Generate 3 questions
      promptTemplate: 'Generate {numQuestions} questions about: {context}',
      embeddingOnly: false,
    },

    // Keyword extraction with custom settings
    keywords: {
      keywords: 5, // Extract 5 keywords
      promptTemplate: 'Extract {maxKeywords} key terms from: {context}',
    },

    // Schema extraction with Zod
    schema: {
      schema: z.object({
        productName: z.string(),
        category: z.enum(['electronics', 'clothing']),
      }),
      instructions: 'Extract product information.',
      metadataKey: 'product',
    },
  },
})

// Example output:
// chunks[0].metadata = {
//   documentTitle: "AI in Modern Computing",
//   sectionSummary: "Overview of AI concepts and their applications in computing",
//   questionsThisExcerptCanAnswer: "1. What is machine learning?\n2. How do neural networks work?",
//   excerptKeywords: "1. Machine learning\n2. Neural networks\n3. Training data",
//   product: {
//     productName: "Neural Net 2000",
//     category: "electronics"
//   }
// }
```

## タイトル抽出時のドキュメントのグループ化

`TitleExtractor` を使用する際、各チャンクの `metadata` フィールドに共通の `docId` を指定すると、複数のチャンクをグループ化してタイトルを抽出できます。同じ `docId` を持つすべてのチャンクには、同じ抽出済みタイトルが設定されます。`docId` が設定されていない場合、タイトル抽出では各チャンクが個別のドキュメントとして扱われます。

**例:**

```ts
import { MDocument } from '@mastra/rag'

const doc = new MDocument({
  docs: [
    { text: 'chunk 1', metadata: { docId: 'docA' } },
    { text: 'chunk 2', metadata: { docId: 'docA' } },
    { text: 'chunk 3', metadata: { docId: 'docB' } },
  ],
  type: 'text',
})

await doc.extractMetadata({ title: true })
// The first two chunks will share a title, while the third chunk will be assigned a separate title.
```