NAVER AIタブ API: 対話型の回答、出典、場所、商品 - querying.ai

NAVER_AI_TAB は、NAVER検索で常に利用できる対話型の回答であるAIタブに質問します。


taskType	`NAVER_AI_TAB`
エイリアス	`NAVER_AI_MODE`
読むフィールド	`query`(なければ `prompt`)
クレジット	1.25
国	任意、既定は `KR`。

リクエスト

country を省略すると KR になります。下の例では明示的に送っています。

curl -X POST https://api.querying.ai/v1/async/task \
  -H "Authorization: Bearer $QUERYING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "taskType": "NAVER_AI_TAB", "payload": { "query": "best running shoes for flat feet", "country": "KR" } }'

レスポンス

フィールド	型	説明
`text`	string	回答。
`markdown`	string	NAVERのカードを本文の位置に書き込んだ回答。フラグなしで返ります。
`sources`	array	`position`、`url`、`label`、`description`。
`map`	array	場所に関する質問での場所: `name`、`position`、`placeId`、`location`、`url`、`mapsUrl`、`reviews`、`category`、`image`。
`products`	array	ショッピングの質問での商品。
`images`	array	回答とともに表示された画像: `title`、`url`、`image`、`thumbnail`、`source`、`sourceName`。
`videos`	array	回答とともに表示された動画。
`rawContent`	string	元のイベントストリーム。`include.rawResponse` のときのみ。

markdown では、引用は sources[].position に対応する [n]、画像は ![title](url)、場所や商品のカードはリンク付きの行として表されます。例:

{
  "text": "For flat feet, look for stability shoes with firm arch support ...",
  "markdown": "For flat feet, look for **stability shoes** with firm arch support [1].",
  "sources": [{ "position": 1, "url": "https://blog.naver.com/...", "label": "Running shoes for flat feet", "description": "..." }]
}

NAVER がポリシー上の理由でクエリへの回答を断った場合、タスクはその拒否文と、type が policy_declined の notice とともに完了します。

includeフラグ

フラグ	効果
`rawResponse`	`rawContent` を追加します。
`analysis`	`analysis` を追加します。1クレジット。回答の分析を参照してください。
`citationAnalysis`	回答に対してCitation Analysisを実行します。

markdown にフラグは不要です。searchQueries、ads、shopping は効果がありません。html は 422 EVIDENCE_UNSUPPORTED で拒否されます。Markdownと生のレスポンスを参照してください。

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