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以下のチュートリアルでは、実際に動作するサンプルコードを使って、Box AI APIの各エンドポイントを順に説明しています。入力制限、モデルの動作、ai_agent上書きシステムについては、を参照してください。まず認証を設定するための前提条件を紹介した後で、実際に必要となる機能について説明しています。

前提条件

Platformアプリを作成し、AIスコープを有効にして、開発者トークンを生成します。

質問する

POST /ai/askを使用して、単一項目モードまたは複数項目モードでファイルにクエリを実行します。会話履歴や引用の例も含まれています。

テキストを生成

POST /ai/text_genを使用すると、ファイルベースのプロンプトからコンテンツを作成し、会話履歴を使用して反復的にリファインすることができます。

モデルの構成の上書き

AIモデル、プロンプトテンプレート、LLMパラメータを変更し、ユースケースに合わせて結果をカスタマイズします。

抽出のユースケース

営業、法務、人事、金融サービスなど、業界別の抽出シナリオを紹介します。

メタデータを抽出 (自由形式)

POST /ai/extractと自然言語のプロンプトを組み合わせて使用して、ドキュメントからキー/値ペアを取得します。

メタデータを抽出 (構造化)

メタデータテンプレートやフィールド定義とともにPOST /ai/extract_structuredを使用します。OCRおよび抽出エージェント (強化) のサンプルが含まれます。