> ## Documentation Index
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# AI統合
export const SignupCTA = ({children}) => {
return ;
};
チームですでに使用しているAIツールとフレームワークにBoxコンテンツを接続します。検索拡張生成パイプラインの構築、ベクトル検索の強化、分析へのデータ入力、AIエージェント機能の拡張を行います。
無料のDeveloperアカウントを作成すると、以下の統合でAIを活用したワークフローを構築するために必要なすべての機能とBox AI APIにアクセスできます。
## エージェントフレームワーク
Boxコンテンツを操作するAIエージェントを構築します。
Boxとやり取りするAIエージェントを構築するためのPythonライブラリ。認証やコンテンツの利用などを可能にします。
Pydantic AIフレームワークとBox MCPサーバーを使用して、AIエージェントを構築します。
## RAGフレームワーク
Boxコンテンツを検索拡張生成パイプラインに含めます。
BoxコンテンツをAIワークフローに含めます。
JavaScriptベースのAIワークフローでLangChain.js向けのBox loaderを使用します。
BoxコンテンツをLlamaIndex取得パイプラインに取り込みます。
## ベクトルデータベース
Boxコンテンツをベクトルデータベースに接続して、セマンティック検索と類似度マッチングを可能にします。
BoxコンテンツをPineconeに接続して、ベクトル検索ワークフローを実現します。
BoxコンテンツとWeaviateベクトルデータベースを使用して、RAGワークフローを構築します。
## エンタープライズプラットフォーム
Boxをエンタープライズプラットフォームに接続して、エージェントベースのワークフローとデータワークフローを実現します。
ワークフローの自動化やエージェントベースのプロセスの強化に役立つ再利用可能なAgentforceアクションを利用して、Box for Salesforceを拡張します。
Openflow Connectorを使用してBoxとSnowflakeを統合します。
データパイプラインのためにAirbyteソースコネクタを使用してBoxデータを抽出します。
## 学習リソース
BoxでのAIを活用したワークフローの構築に関するチュートリアルと解説。
MCPサーバーとBoxファイルを使用したAIアプリケーションの構築について学べる、DeepLearning.AI提供のオンラインコース。
OpenAI SDKとBoxを使用して、マルチエージェントワークフローを構築します。
Box MCPサーバーとLangChain MCPアダプタを使用して、エージェントの調整を実施します。
Box MCPサーバーとPydantic AIを使用して、AIを活用したドキュメント生成を構築します。