コレクションにドキュメントを正常に追加した後、REST APIを使用してRankerを作成しようとしています。 train.pyを使用する必要がありますか？もしそうなら、Ranker APIを作成するのは何ですか？また、RANKERを作成しようとしているときに、クラスタIDとコレクション名を指定する必要がある場所を教えてください。 metadata.jsonファイルで指定する必要があります。Watson RnR - REST APIを使用してRankerを作成する
ご協力いただければ幸いです。
ランカーのトレーニングに利用できる方法の概要は、https://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/retrieve-rank/training_data.html#methodsを参照してください。 REST APIを直接使用する方法については、「ランナーの手動トレーニング」セクションを参照してください。これは、train.pyを使用したときに自動的に生成されるfeature vectorsに追加の列を追加する可能性のある上級ユーザーを対象としています。
ランカーREST API呼び出しの作成では、入力パラメーターとして「クラスターID」と「コレクション名」は使用されません。 train.pyが内部的に行っているのと同様の特徴ベクトルをあらかじめ生成するために、/ fcselect REST API呼び出し（ 'cluster id'と 'collection id'を取る）を既に使用していることを前提としています。繰り返しますが、高度なユースケースでは、これらの機能ベクトルを使用して、このブログ記事の説明に従って他のカスタム機能を使用して機能を拡張することができます：https://medium.com/machine-learning-with-ibm-watson/developing-with-ibm-watson-retrieve-and-rank-part-3-custom-features-826fe88a5c63#.unfm2ocik